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动漫化效果图

什么是图灵测试？

图灵测试是在1950年提出的，首次发表于《计算机械和智能》让一个人坐在电脑前，跟另一边用键盘进行对话，如果这个人分不清跟自己对话的是一个人还是一个机器，那么这个对话机器就通过了图灵测试并具备人工智能。测试标准：聊天时长25分钟，低于25分钟的不算通过测试图灵还对人工智能的发展给出了非常有益的建议

图像变换（一）

图像的参数化几何变换原理图像几何变换又称为图像空间变换，它将一幅图像中的坐标位置映射到另一 幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换的关键就是要确定这种空间映射关 系，以及映射过程中的变换参数。几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平 面上进行像素的重新安排。一个几何变换需要两部分运算

图像处理

是否可以进一步提升图像去雾和低光照处理效果？

gauss 100 dba 视图

ADM_HIST_SYSSTAT查看数据库各快照下的统计信息。表1 ADM_HIST_SYSSTAT字段序号字段名字段定义字段说明0SNAP_IDBINARY_INTEGER快照ID1STAT_IDBINARY_INTEGER统计项ID2STAT_NAMEVARCHAR(64 BYTE

图像变换（三）

欧式变换: 欧式变换保持了向量的长度和夹角，相当于我们把一个刚体原封不动地 2 进行移 动和旋转，不改变它自身的样子相似变换:比它相当于是等距变换和均匀缩放的一个复合，用 S 表示变换矩阵， S 为 3×3 矩阵，比欧式变换多了一个自由度，允许物体进行均匀的缩放 S={{sr11,

gauss 100 dba 视图

ADM_ROLES查看所有的角色信息。表1 ADM_ROLES字段序号字段名字段定义字段说明0ROLEVARCHAR(64 BYTE)角色名1PASSWORD_REQUIREDCHAR(2 BYTE)启用角色是否需要密码2AUTHENTICATION_TYPECHAR(8 BYTE

图片读取错误

【功能模块】用的modelarts是pycharm toolkit【操作步骤&问题现象】1、用的modelarts是pycharm toolkit2、我这个用的是s3://读取，把自己的数据上传到OBS，然后调用，3、我看见有人说是把训练集复制到环境的目录，这个环境是指本地电脑上的环境吗

MySQL视图简介

视图是数据库系统中一种非常有用的数据库对象。MySQL 5.0 之后的版本添加了对视图的支持。认识视图视图是一个虚拟表，其内容由查询定义。同真实表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据，但视图并不是数据库真实存储的数据表。视图是从一个、多个表或者视图中导出的表，包含一系列带有名称的数据列和若干条数据行

SendData发送抠图坐标

1.SendData参数设置抠图坐标MxStream::MxstDataInput dataBuffer;    MxStream::CropRoiBox croproibox;    croproibox.x0 = atof(inputroibox[0].c_str());   

gauss 100 DBA视图

ADM_TAB_COLS查看所有用户表字段信息。表1 ADM_TAB_COLS字段序号字段名字段定义字段说明0OWNERVARCHAR(64 BYTE)字段所属用户名。1TABLE_NAMEVARCHAR(64 BYTE)字段所属表名。2COLUMN_NAMEVARCHAR(64

【视频】图引擎介绍

图引擎服务：https://www.huaweicloud.com/product/ges.html

图像识别

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域

ioc 图片丢失

图片加载不出来，经测试网络没有问题，工单脚本运行失败

地图无法绘制路径

环境信息：线上studio开发环境问题现象：综合安防>新建视频巡更>Submit Patrol，路径规划不起作用且有接口报错https://studio.e.huawei.com/magno/render/SmartCampus__IntelligentSecurity_0000000000v9nqztfWhE

深度学习之计算图

为了更精确地描述反向传播算法，使用更精确的计算图（computational graph）语言是很有帮助的。将计算形式化为图形的方法有很多。这里，我们使用图中的每一个节点来表示一个变量。变量可以是标量、向量、矩阵、张量、或者甚至是另一类型的变量。为了形式化我们的图形，我们还需引入操作

MQTT协议流程图

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动态图模块总结

在比赛一开始，我们队长就将每个人的模块和区域进行分划，采取自主选择模式，我选择的是核心代码模块中的前四个模块，分别是数据处理与数据增强模块，分布式并行模块，图优化模块和动态图模块。起初我对C++语言并不是十分熟悉，所以花了一部分时间学习，在这四个模块中，我主攻的是动态图模块和数据处理与数据增强模块中的

静态图占用显存过大

我在进行Pytorch模型向mindspore模型的迁移工作。我在gpu上以静态图的方式训练模型,发现显存消耗过大。具体来说，我使用Tesla T4（显存约15G）训练Pytorch模型时，batch_size可以达到128，而且好像只使用到了约7个G的内存。我在使用1080Ti（