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  • CVPR2022 移动端手部三维重建

    表1对2D encoding进行了详细分析,我们模块在大幅优化计算量与参数量情况下保持了不错重建精度。同时,表1还展示了我们虚拟数据作用,虚拟数据设计思想详见paper补充材料。 Feature lifting 这个阶段目的是将图像特征从2D空间映射到3D空间。如图6所示,传统方法[1

    作者: 风吹稻花香
    发表时间: 2022-06-18 15:52:11
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  • nature | 基于深度学习方法虚拟组织染色

    产生颜色对比,形成专家诊断医师病理学家诊断组织标本异常基础。 图1-生物化学组织染色不确定性 在组织病理学中染色组织样品标准过程是耗时,因为它是劳动密集型工作,并且需要专门实验室环境,化学试剂训练有素的人员,例如组织技术人员。在不同实验室组织学技术

    作者: DrugAI
    发表时间: 2021-07-14 20:03:35
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  • jenkins 之 复杂发布场景概述

    ell脚本中做好对应判断,比如1-是发布,我们可以调用发布脚本代码,0-回滚,可以通过参数判断调用回滚代码。 项目更新消息推送 消息推送本质就是拿到机器人token值,在jenkins自动拉取项目之后,通过shell脚本执行来达到实时信息推送效果! 消息推送一般

    作者: 木字楠
    发表时间: 2022-12-07 05:53:12
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  • AnimeGANv2 照片动漫化:如何基于 PyTorch 神经网络给 GirlFriend 制作漫画风头像?【秋招特训】

    1.1、传统漫画风格迁移工具不足 生成图像没有明显动画风格纹理。 生成图像丢失了原始图像内容。 网络参数需要大存储容量。 1.2、基于生成对抗网络 (GAN) 漫画风格迁移工具 通过三种新颖损失函数,使生成图像具有更好动画视觉效果,这些损失函数

    作者: 白鹿第一帅
    发表时间: 2022-09-08 18:50:20
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  • 技术综述六:一文带你了解两种Transformer文字识别方法

    1)仅仅感知了历史时刻的语义信息,而无法获取未来时刻语义信息; 2)如果较早时刻解码出错误字符,会为余下时刻解码传递错误语义信息,导致误差积累效应; 3)串行解码模式是相对低效,特别是在模型预测环节。                 图 3. 两种不同传递语义信息方法 如图4所示,SRN由四部分组成

    作者: 谷雨润一麦
    发表时间: 2020-11-22 14:46:15
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  • 同样是断言,为何 Hamcrest 如此优秀?

    判断相等在失败时可以看到打印了我说明:actual value equal to 10 以及失败对比,<> 表示原始类型 closeTo: 接近于多少,给定误差值源码中是这样写 需要给定两个 double 类型参数,一个是你要操作数值,一个是误差范围;另外要注意是实际值也必须是

    作者: 橙子_hogwarts
    发表时间: 2022-05-10 06:38:37
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  • 【Flutter 专题】57 图解页面小跳转 (三)

    }), 对比二:       上述两种方式区别是:pushNamedAndRemoveUntil / pushAndRemoveUntil 方式不管栈中是否存在,均会启动新页面并清空原来栈;而 popUntil 只是在回退到栈中所存在页面,及循环 pop()

    作者: 阿策小和尚
    发表时间: 2022-01-15 23:59:11
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  • 使用码云+华为云快速构建微服务应用

    本视频由码云负责人/周凯现场演讲,主要介绍使用码云+华为云快速构建微服务应用相关技术感兴趣同学欢迎观看,有问题欢迎下方评论交流,谢谢!

    播放量  8674
  • 【云原生】Docker镜像

    o;容器层”之下都叫“镜像层”。 所有对容器改动 - 无论添加、删除、还是修改文件都只会发生在容器层中。只有容器层是可写容器层下面的所有镜像层都是只读 点击并拖拽以移动点击并拖拽以移动​编辑 ​​​​​​​Docker镜像commit操作案例

    作者: yd_249383650
    发表时间: 2023-03-23 22:29:58
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  • 【博文汇总--管控面】GaussDB(DWS)管控面相关博文汇总贴,欢迎大家交流探讨(持续更新中)

    k_3339GaussDB(DWS)集群管理系列:日志压缩与删除功能源码解读cid:link_3440JDBCOracle兼容性适配cid:link_3541GaussDB(DWS)k8s简介以及管控面微服务cid:link_3642GaussDB(DWS)分段扩容简介https://bbs

    作者: 胡辣汤
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  • 数据采集内容方法

    销量预测而言,有多种类型数据源,包括生产系统数据、销售部门数据、物流方面的数据、外部环境数据、财务部门数据等,我们需要对这些数据综合起来分析,才能对后续销量做出更准确预测。此外,每一种类型数据,也有多种来源。如对于某制造工厂,不同生产线上多种传感器都会不停地采集数

    作者: 黄生
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  • 离散傅里叶变换(DFT)(为了使用而学习DFT)

    IDFT矩阵形式: 对比DFS与DFT可以很明显看到,二者之间关系为: 除了取值范围不同,其他基本一致,实际应用中,要处理信号大多数为有限长非周期信号,因此DFT更常用。 DFT只不过是特殊DFS,就是对DFS时域频域只取主值部分。 矩阵形式DFT参考:浅谈离散傅里叶变换和快速算法

    作者: 李锐博恩
    发表时间: 2021-07-14 23:47:48
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  • IaaS、SaaS、PaaS介绍

    service):软件即服务在我理解中:IaaS:主要是为用户特供一个基础设施,例如计算、网络、存储等资源,用户能够在提供服务上能够部署运行任意软件,包括操作系统应用程序。PaaS:在IaaS基础上,为用户进行了二次开发,个性化定制,给用户提供一个能够直接使用平台,比如提供给开发人员一个开发

    作者: LB
    发表时间: 2019-01-15 11:03:54
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  • 【论文笔记】语音情感识别之手工特征深度学习方法

    不过是重复第一帧值来pad,然后重复第二帧值来pad,直到最后一帧值,取时候也是从中间随机选择连续F帧。对于长度大于F句子,掐头去尾保留连续F帧。(7)数据集使用IEMOCAP,值得一提是这篇论文只是提出了新颖方法(triplet losscycle mod

    作者: 语音语义创新Lab
    发表时间: 2020-04-13 16:40:24
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  • 平台下发升级通知

    Authorization 访问物联网平台认证信息,值为“Bearer {access_token}”,其中{access_token}为收到升级通知中access_token。

  • 物联网协议---6LoWPAN

    15.4链路支持基于IP通信同时,遵守开放标准以及保证与其他IP设备互操作性。  消除对多种复杂网关(每种网关对应一种本地802.15.4协议)以及专用适配器网关专有安全与管理程序需要。  6LoWPAN协调IPv6IEEE802.15.4二者之间关系,在网络层与MAC

    作者: 加油O幸福
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  • InvokeRequiredInvoke

    比如你可以自己开一个Thread,或使用Timer事件来访问窗体上控件时候,在线程中窗体这个属性就是True。 简单说,如果有两个线程,Thread AThread B,并且有一个Control c,是在Thread A里面new。 那么在Thread A里面运行任何方法调用c.Invo

    作者: IM_STONE
    发表时间: 2020-12-29 01:18:25
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  • 连续公有云故障引发思考:如何构建 AutoMQ 高质量测试基础设施

    功能,E2E 测试通常是自动化,通过自动化测试工具流程模拟用户行为操作,验证系统功能、性能可靠性。得益于 AutoMQ 存算分离架构,我们复用了 Apache Kafka 全部计算层代码,100% 兼容性让 AutoMQ 可以充分利用 Apache Kafka

    作者: AutoMQ
    发表时间: 2024-05-06 17:59:04
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  • Volcano在中科类脑云OS中落地实践

    应用场景相匹配全流程技术支撑和解决方案 公共服务平台:面向政府社会人员,提供人工智能相关新闻咨询、运营内容等支撑 AI可视化平台:面向管理人员,提供统一运营数据可视化展示,运筹帷幄 AI社区:面向AI开发者相关企业社区平台,提供AI交流、问答、培训服务 类脑云OS架构

    作者: 技术火炬手
    发表时间: 2021-01-28 16:00:01
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  • 这 30 多种免费开源 Kubernetes 监控工具,性能可靠性尽在掌控之中!

    是一个云原生的运行时安全工具,用于监控检测容器主机上异常安全事件。它提供了实时安全警报行为分析,帮助您保护 Kubernetes 集群免受潜在安全威胁。 总结 以上列出30多种免费开源Kubernetes监控工具提供了广泛选择,以满足您对Kubernetes集群性能可靠性监控需求。

    作者: wljslmz
    发表时间: 2023-05-26 14:41:35
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