动态模糊，一看到这个词我就想到了极品飞车和MineCraft的光影MOD。DX11貌似可以很好地支持动态模糊，但这个例子是基于DX9的，那DX9是怎么实现MotionBlur的呢？SDK文档里面提到，实现动态模糊的其中一种方法是将场景用不同的Alpha通道渲染多遍。这个例子用的是另外一个方法，模仿现实中动态模糊出现的条件，记录像素的速度来实现动态模糊。既然是Post-Process，那么多个Ren
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2024-10-09 09:01:22
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前两篇文章我们已经介绍了自回归模型PixelCNNs，以及如何处理多维输入数据，本篇文章我们将关注 PixelCNNs 的最大限制之一（即盲点）以及如何改进以修复它。在前两篇文章中，我们介绍了生成模型PixelCNN 概念并研究了彩色 PixelCNN 的工作原理。PixelCNN 是一种学习像素概率分布的生成模型，未来像素的强度将由之前的像素决定。在以前的文章中，我们实现了两个 PixelCNN
文章目录项目分析一些重要功能的实现函数 项目分析 项目中，包scriptes 包含了这些应用对应的运行文件。 上一次，我们在【源码解析】Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation 中已经走通了inference.py的整个流程，为新的测试图像进行了风格转换。这次主要了解train.py。运行的所有参数通
介绍生成模型是近年来受到广泛关注的无监督学习中的一类重要模型。可以将它们定义为一类模型，其目标是学习如何生成与训
原创
2024-05-18 19:21:33
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你在从事图像编辑吗？今天MacW小编带来的是一款超好用的全能图像编辑软件：Pixelmator mac版，它可以为您提供编辑，调整和增强照片所需的一切。pixelmator 版下载 内含有许多强大的工具，您可以使用它们来编辑，增强和修改您的照片，绘制和试验各种图像效果。如果您正在寻找一款简单易用的照片编辑器，那么Pixelmator mac汉化版是您的不二选择！软件以为您成功激活，可放心使用！pi
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2024-08-26 13:27:18
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单位：MBZUAI，起源研究院（邵岭团队） ArXiv: https://arxiv.org/abs/2003.03771 Github: https://github.com/jhb86253817/PIPNet导读：人脸关键点的研究在人脸编辑（抖音各种效果）、人脸识别和表情识别等方面起着越来越重要的作用。本篇文章从几个角度来解决识别过程中遇到的挑战比如如何鲁棒性检测极端面部、如何兼顾速度与精度
RTU，作为一种继PLC后起的远程逻辑控制单元，随着其在广域范围内应用的杰出表现，已逐步为业界认可，同时也已经吸引了一批具有前瞻性战略眼光的自动化制造商进行了专业的研发与制造。这绝对是一个异于PLC的新产品，然而目前市场上一些叫做RTU的产品似乎与PLC更相像，虽然也具有RTU宽温耐蚀的特性，但是却无法准确定位它的应用。人们在热烈讨论这个控制器新成员的同时，也对它充满疑惑。RTU是Remote T
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2024-09-11 20:59:32
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上一篇：痛心，京东程序员删库跑路获刑！PAG 是腾讯 AVGenerator OTeam 自主研发的一套完整的动画工作流解决方案，助力于将 AE （Adobe After Effects）动画方便快捷的应用于各平台终端。和业界常用的动画工作流解决方案相比，支持的 AE 特性更多，支持的平台更广（增加了 macOS、Windows 和 Linux），性能方面也做了深层次的优化，支持文本和占位图编辑替
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2024-09-23 06:25:28
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智能门禁这是《智能硬件设计》这门课的自选作业，要求利用树莓派设计一个有一定简单功能的智能硬件原型。我选择用树莓派构造一个智能门禁，并绘制出 3D 格式的外壳，通过 3D 打印机打印出，封装好整个树莓派及相关零件。该智能门禁通过与访客的语音交互可以让访客选择提供的各种功能，具体实现的操作主要有三：1.访客选择开门，摄像头会自动拍摄一张照片，对比库中已训练好的人像库，如通过，则开门。2.访客选择留言，
【深度学习】总目录语义分割的U-Net网络是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。Unet能从更少的训练图像中进行学习，当它在少于40张图的生物医学数据集上训练时，IOU值仍能达到92%。Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-ne
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2023-02-26 19:14:00
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作者： 上篇 秦孝公据崤函之固，拥雍州之地，君臣固守以窥周室，有席卷天下，包举宇内，囊括四海之意，并吞八荒之心。当是时也，商君佐之，内立法度，务...
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2022-07-13 20:41:08
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SPPnet出来之后，RBG大神迅速回怼，抛出了更快更好的Fast-RCNN。新的思路是， 将之前的多阶段训练合并成了单阶段训练，面对灵活尺寸问题，大神借鉴了空间金字塔的思路，使用了一层的空间金字塔。摘要本文提出了一个快速的基于区域推荐的卷积网络方法（Fast R-CNN）用于对象检测。Fast R-CNN在前人工作的基础上使用深度卷积网络，可以更有效地分类物体推荐。相比之前的工作，Fa
作者：韩愈 古之学者必有师。师者，所以传道受业解惑也。人非生而知之者，孰能无惑？惑而不从师，其为惑也，终不解矣。生乎吾前，其闻道也固先乎吾，吾从...
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2022-07-13 21:39:04
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http://hi.baidu.com/duduppp/
原创
2013-10-16 09:13:26
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最近因为研一的课程、作业太多，平时很少有时间干自己的事情，也好久没有写新的文章。而且！！！最倒霉的是，我的算法课由于前两节没选课！导致不知道作业还有截止时间，oh！！少交了好几次哦我滴龟龟！！嘛，吐槽完了，开始正题。前段时间基于C++做了一个Normal map的生成器。用处是把一副图像转换成Normal map，对于我们做Graphics的人来说，还是蛮有用的。首先还是惯例贴一下实验结果：一、E
IIC主要用于通讯速率一般的场合，而SPI一般用于较高速的场合。一、SPI协议简介SPI 协议是由摩托罗拉公司提出的通讯协议(Serial Peripheral Interface)，即串行外围设 备接口，是一种高速全双工的通信总线。它被广泛地使用在 ADC、LCD 等设备与 MCU 间， 要求通讯速率较高的场合。（一）物理层 SPI 通讯使用 3 条总线及片选线，3 条总线分别为 SC
HttpClient httpclient = new DefaultHttpClient(); // Create HTTP ClientHttpGet httpget = new HttpGet("http://yoururl.com"); // Set the action you want to doHttpResponse response = httpclient.exec...
原创
2023-06-21 00:16:09
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1024 祝大家快乐二分类GDBT的算法流程二元GDBT损失函数（negative binomial log-likeh
原创
2022-12-04 07:43:53
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感谢b站up【霹雳吧啦Wz】 文章目录一、RCNN1.RCNN的流程2.RCNN的缺点二、Fast-RCNN1.Fast RCNN流程3.训练时正负样本的判断4.损失函数：三、Faster-RCNN（RPN+fast-rcnn）1.Faster-RCNN流程2.RPN3.RPN正负样本的判断4.RPN损失函数：4.1分类损失4.2 边界框回归损失5.Faster RCNN训练 一、RCNN1.RC
基本信息先放出论文： TextRank论文 以及 PageRank论文TextRank 由 Rada Mihalcea 和 Paul Tarau 基于谷歌的排序方法 PageRank 所提出。其中主要思想与PageRank相似，在文本中，使用词、短语、句子等基本元素（文中的 text unit)来作为图的 顶点（文中的vertices)，使用这些元素的关系来作为边(edge)的构造条件，将一篇文章
