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数据采集常常需要面临和克服以下问题： 数据多样性：源数据以各种格式存在，如文本、图片、视频等，需要掌握各种格式的处理方式。 大数据：数据海量且增长快，需要高效准确的定位到所需要的数据信息。
小练习思路： 通过requests获取网页数据 使用BeautifulSoup解析弹幕内容 通过wordcloud生成弹幕词云 这里有一个问题，上次做太古神王词云的时候，没有找一个对比度明显的图片，导致最后的词云生成效果很差，这次找了半天，终于找到了一张白底的卡通图片，如下图： 1564553924519466
自适应与响应式：自适应是根据访问设备不同自动匹配不同的网站，即网站识别出是电脑在访问网站就 会反馈PC网站，识别出是手机访问就反馈手机网站。自适应建站的不好处是修改页面 内容要在PC和手机两个界面上都修改，不太容易实现同步修改页面，但可以做到后台 文字产品内容是相同的。
场景：ocr训练集图片大部分是30*200以内的，但是少部分是30*600的，能否支持按批次缩放不同尺寸进行训练？比如第一批次最大图片尺寸是30*200，就按照30*200进行统一缩放训练。第二批次最大图片尺寸是30*600，就按照30*600尺寸缩放训练。
后面成语查询就将新华字典扩充成了成语字典，再然后是图文识字，就加入了手机app的拍照机制，识别文字然后给出搜索结果，可以说这就是一份电子词典，一典在手，万词不愁。 二、开发环境 三、运行演示 1、打开字典，进入首页，最上面是一个搜索框，其中有提示信息，还有搜索按钮。
1.2 会话跟踪 一种维护浏览器状态的方法，服务器需要识别多次请求是否来自于同一浏览器，以便在同一次会话的多次请求间共享数据。 1.3 为什么要会话跟踪？
) 创建训练作业时指定的数据存储位置data_url目录下，如果只有图片，则模型评估过程输出pred_results目录，存放所有图片的预测结果；2c) 创建训练作业时指定的数据存储位置data_url目录下，如果没有图片，则模型评估过程报错；MODELWEIGHTS参数有以下两种取值
最近朋友圈疯传着这样一组美女图片，她们有着同样的高颜值，有着同样的身份——网红主播，她们活跃在各大直播平台上，受到上万粉丝追捧。 关于网红美女主播的话题在网上也是屡见不鲜了，但为何大众仍然对她们抱有极高的关注度呢？
Skopeo 能够在容器注册表上检查存储库并获取图片层。Inspect 命令获取存储库的清单，它能够向您显示关于整个存储库或标记的类似 docker inspect 的 json 输出。
在进行手机京东Android客户端瘦身工作时，我们将压缩图片的相关功能封装成了 IDEA 插件：ImgOptimi 图片优化工具（参考链接http://sdk.av.jd.com/share/ImgOptimi/img-optimi.html）。
本文基于开源Redis集群和华为云GaussDB(for Redis)集群，在X86架构下进行了性能对比测试。本次测试具体包括测试环境、测试模型、测试步骤和测试数据，作为GaussDB(for Redis)和开源Redis性能分析参考。
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Accept: audio/*; q=0.2, audio/basic 关于图片的压缩，目前压缩比较高的是 Google 推出的 WebP 格式，它与常见的 Png 格式图片的压缩比例对比如下图： 可以发现，相同图片质量下，WebP 格式的图片大小都比 Png 格式的图片小，所以对于大量图片的网站
卷积核越大，receptive field（感受野）越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好。但是大的卷积核会导致计算量的暴增，不利于模型深度的增加，计算性能也会降低。
【功能模块】高级界面 图片组件，如何修改图片组件的宽和高【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
本人毕业于台湾东华大学，现在从事深度学习的图像识别相关研究，以后目标是能够为工业领域的自动化应用提供更好的解决方案。这篇文章带大家一起回顾一下我入门到能够自己写深度学习网络的一个学习过程，也希望能帮到大家！
沿着文字发展的脉络进行字形对比，是甲骨学家重要的破译方法。华为云的字形匹配模型正是基于这种规律，通过检索与单个甲骨文字符字形相似的金文字符，来帮助实现甲骨文的破译。
下面是一种简单的两边图片模糊，中间图片放大的轮播图效果。鼠标点击左边或右边的图片后，它们会移动到中间并变大，其它图片移动到到两边并模糊。 点击最右边图片： 点击最左边图片： 这个效果是只是有鼠标点击后就轮播，至于鼠标不点击也定时自动轮播的效果以后有时间再出一片文章。
文件混淆部分：Ipa Guard代码混淆工具支持对代码中的各种资源图片、js、mp3、xib、sb、json、html等名称进行修改，使其变得无意义，增加iOS 应用的安全性。
转换(Transformation)：转换阶段会将模块转换成目标平台能识别的格式，这一阶段执行了js编译，主流常用的js编译器为babel。 序列化(Serialization)：最后一个阶段序列化，会将所有转换之后的模块打包成一个或者多个bundle。
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