- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- 基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证
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fpga开发matlab开发语言
基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证图像处理是计算机视觉和图像识别领域的重要组成部分。其中,中值滤波是一种常用的图像去噪方法,广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现,并通过MATLAB进行辅助验证。首先,我们需要了解什么是中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波器,它的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素
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嗯,用户问的是人工智能的本质、对社会的意义,以及和互联网革命的比较。首先得拆解这三个问题,逐个分析。用户可能对AI有一定了解,但想深入理解其核心和影响。可能需要从技术、社会、历史角度切入。先想AI的本质。本质是什么?是模拟人类智能,还是数据处理?可能需要提到机器学习、深度学习,尤其是神经网络。但本质可能更深层,比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI,现在都是弱AI,专注于特定任务。然后是意
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点击文末小卡片,免费获取网络安全全套资料,资料在手,涨薪更快本文基于现有的公开资料,从企业资深网络安全专家的视角,系统梳理DeepSeek技术在网络安全领域的潜在贡献与核心风险,并结合中国自主可控的发展战略,提出针对性的应对策略,旨在为相关企业和机构提供全面、深入的参考,以更好地应对人工智能时代的网络安全挑战。一、引言近年来,人工智能技术在全球范围内引发了深刻的科技变革与产业变革,而中国人工智能初
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- (Pytorch)动手学深度学习:基础内容(持续更新)
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- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天:循环神经网络进阶
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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天:循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时,循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。今天,我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容,包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的数学原理,以及Transformer编码层的实现。目录BiLSTM的双向信息流机制LSTM回顾BiLSTM架构解析时序特征融合策略BiLSTM实现与案例注意力机制原理
- AI芯片概述-分类、应用、技术(APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU)及厂家
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写这篇文章的起因是老板想了解下AI芯片(NPU/GPU区别等),他不是搞技术那一挂的,所以就简单整理下,留作记录,顺便分享给各位。文章目录一、AI芯片是什么?二、AI芯片分类1.Training(训练)2.Inference(推理)三、AI芯片应用领域四、AI芯片技术路线五、APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU六、AI芯片厂家一、AI芯片是什么?AI芯片:针对人工智能算法做了特殊加速设计
- 1.6 从 GPT-1 到 GPT-3.5:一路的风云变幻
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从GPT-1到GPT-3.5:一路的风云变幻人工智能的进步一直是科技领域的一个重要话题,而在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的发布,标志着一个又一个技术突破。从2018年发布的GPT-1到2022年推出的GPT-3.5,OpenAI的每一次更新都在推动着人工智能的发展,改变了我们与计算机互动的方式。本文将带你一起回顾GP
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在人工智能与教育科技深度融合的时代,如何高效地实现知识传递与能力提升,成为众多学者、教育工作者以及技术专家共同探索的课题。课程蒸馏体系中的“三阶训练法”,作为一种创新的知识迁移模式,正逐渐崭露头角,为解决这一难题提供了全新的思路。从概念上讲,课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想,将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩,使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心,通过精心设计
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友情提示:本文内容由银河易创(https://ai.eaigx.com)AI创作平台DeepSeek-v3模型生成,文中所有概念解释均有AI生成,仅供参考。引言人工智能(AI)作为当今科技领域的热门话题,已经渗透到我们生活的方方面面。然而,对于初学者或非技术背景的读者来说,AI领域中的各种专业术语和缩写常常令人困惑。本文旨在通过系统化的梳理,帮助读者快速掌握AI中的关键名词,从基础概念到进阶术语,
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世界上的相遇都是久别重逢~数字人是通过多种数字智能技术创建,具备人类外观形象、声音语言、肢体动作与思维功能等特征的数字智能体。在技术层面,数字人通过数字建模手段实现,涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。当前,数字人正成为人工智能活跃的应用落地入口,对大数据、智能终端、具身智能等产业链接度、嵌入度、融合度较强,或将成为下一代互联网活跃的交互界面之一。公开数据显示,目前
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写在前面:我们做的事情:我们的目的是要得到一个好的模型,这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据,这批数据有x和准确的y,我们让x通过模型得到预测的y,让预测的y与准确的y去计算差距loss,根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理:(深度学习最主要的数据处理,要先拿到数据)使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
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一、引言随着大数据、人工智能和物联网等技术的快速发展,数据存储需求呈现爆发式增长。传统集中式的存储系统架构逐渐暴露出性能瓶颈、可靠性差、扩展性不足等问题,无法满足日益增长的数据存储需求。在这种背景下,分布式存储系统(DistributedStorageSystem)应运而生。分布式存储系统通过将数据分散在多台设备上,实现了负载均衡、可靠性提升以及高效的数据访问,成为现代大规模数据存储的主流方案。本
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目录一.onnx模型导出二.TensorRT模型本地序列化三.算法整体Pipline架构四.算法整体Pipline实现一.onnx模型导出在使用tensorrt进行加速之前需要将自己的torch模型转为onnx格式的,这个操作很基础就不赘述了,自己根据自己的任务、部署设备选择合适的batch/infersize/opsetyolov5官方导出onnx脚本Example:```pythonfromp
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基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化,以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。这种技术在电影修复、视频编辑、监控视频增强、自动驾驶和虚拟现实等多个领域具有广泛应用。以下是关于这一领域的系统介绍:1.任务和目标视频修复的主要任务和目标包括:去噪声:去除视频中的噪声,提升视频的视觉质量。去模糊:减少或消除视频中的模糊区域,使视频更清晰。去伪影:消
- 【AI-42】如何调整参数和超参
W Y
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在机器学习和深度学习中,参数和超参数是两个重要概念,以下是一些常见的参数和超参数及其作用:参数权重(Weight)解释:可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”,其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度。权重越大,说明前一个神经元对后一个神经元的影响就越大;权重越小,影响就越小。作用:在模型训练过程中,权重不断调整,使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式,从而实现对数据的准确
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引言人工智能(AI)已经成为现代科技的核心,而Python是AI领域最受欢迎的编程语言之一。其强大的库和框架,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn,使AI开发变得更加简单高效。本文将带你深入理解Python在AI中的应用,并通过机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning)的实际示例,讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
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Python作为一门简洁、易读且功能强大的编程语言,深受初学者和专业开发者的喜爱。无论你是编程新手,还是有一定编程经验想学习新语言,Python都是一个绝佳的选择。本文将为你提供一份详细的Python自学指南,帮助你从入门到进阶。---##一、为什么选择Python?1.**简单易学**:Python语法简洁,接近自然语言,适合初学者快速上手。2.**应用广泛**:Python在数据分析、人工智能
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文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
- 【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读:部署深度学习模型的高效方案
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深度学习哈佛博后带你玩转机器学习深度学习人工智能tensorRT_ProTensorRT高性能推理机器学习模型部署
以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍,包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码(附详细解释),帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie
- Linux的Initrd机制
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
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Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
- mongodb 环境搭建及简单CURD
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WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
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事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
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正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
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public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
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- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
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质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
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- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
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INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key