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  • 首次全面深度解密华为方舟编译器

    ——“0”和“1”的二进制,是人类文明另外一个重要的里程碑,被广泛应用在现代计算机领域中。此外,我们喜欢的音乐、我们热爱的电影、我们拍摄的照片,今天都是通过这种二进制的数字来进行“重现”,包括记录、存储、传播和分享。人类通过0和1开启了机器“文明”,从此科学革命的进程就像安装上了

    作者: 技术火炬手
    发表时间: 2019-09-02 15:07:25
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  • 在华为云ModelArts图像分类技术上实现小程序拍照识别

            // success         const tempFilePaths = res.tempFilePaths;  // 返回选定照片的本地文件路径列表,tempFilePath可以作为img标签的src属性显示图片         wx.uploadFile({//将

    作者: AI小毛
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  • ROSCon 2016视频和幻灯片发布 ROS机器人操作系统重要参考资料

    驶。我们已经发布了bagbunker,对于大型数据集的存储,管理和检索一个基于Web的工具,如rosbags。Bagbunker就像是一个照片应用程序,只需用一个不同的数据。它是专门设计来提高管理大型数据集的任务,也为数据库系统没有训练有素的工程师。以这种方式,它极大地通过保持中

    作者: zhangrelay
    发表时间: 2021-07-14 21:36:06
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  • 语义检索系统:基于Milvus 搭建召回系统抽取向量进行检索,加速索引

    层次相互独立,独立扩展和容灾。 随着互联网的发展和发展,非结构化数据变得越来越普遍,包括电子邮件、论文、物联网传感器数据、Facebook照片、蛋白质结构等等。为了让计算机理解和处理非结构化数据,使用嵌入技术将这些数据转换为向量。Milvus存储并索引这些向量。Milvus能够通

    作者: 汀丶
    发表时间: 2023-08-03 14:25:13
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  • 如何基于python实现单目三维重建详解【转载】

    体实现:(1)相机的标定在我们日常生活中有很多相机,如手机上的相机、数码相机及功能模块型相机等等,每一个相机的参数都是不同的,即相机拍出的照片的分辨率、模式等。假设我们在进行物体三维重建的时候,事先并不知道我们相机的矩阵参数,那么,我们就应当计算出相机的矩阵参数,这一个步骤就叫做

    作者: 赫塔穆勒
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  • 揭秘6G关键技术-卫星互联网!

    地区、海岛或舰船上的伤病员进行远距离诊断、治疗和咨询,不仅可以降低运送病人的时间和成本,还可以使医生突破地理范围的限制,共享病人病历,诊断照片。2020 年 12 月,SpaceX 与加拿大 FSET 信息技术公司合作,将 Starlink 互联网服务带入土著部落。目前,其 3000

    作者: 加油O幸福
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  • 关于技术,每个人都应该了解这 12 件事

    标上。软件开发者在设计、技术架构或者商业模式方面所做的选择都有可能对作为用户额我们的隐私、安全甚至**产生深远影响。当软件鼓励我们拍方形的照片而不是矩形时,或者让客厅的麦克风随时倾听我们,或者让老板随时都可以联系到我们时,它不仅会改变我们的行为,也会改变我们的生活。</align

    作者: 燕姑娘
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  • 5G商用一周年,最新5G”十大&quot;应用都在这,快收藏!

    用RGB+红外摄像头,可实现双目红外活体检测;同时,摄像头能够自动抓取人脸图像检测、提取人脸生物特征,实现了人脸迅速、精准识别、拒绝面具、照片和电子屏攻击,确保准确完成乘客的面部信息与后台数据库的比对,对其绑定的银行卡进行扣费,安全高效快捷。5G+AR小导游是运用5G+AR(增强

    作者: 望闻问切ice
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  • 各类“云”技术经验分享

    化的信息服务。  21世纪初期,崛起的Web2.0让网络迎来了新的发展高峰。网站或者业务系统所需要处理的业务量快速增长,例如视频在线 或者照片共享,这样的网站需要为用户储存和处理大量的数据。这类系统所面临的重要问题是如何在用户数量快速增长的 情况下快速扩展原有系统,随着移动终端的

    作者: 小云悠悠zZ
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  • 使用 Python 的 NLTK 包进行自然语言处理 |【生长吧!Python!】

    &nbsp;您最近对搭配的搜索也带来了一些新闻: year old&nbsp;建议用户经常提到年龄。 photo pls&nbsp;建议用户经常请求一张或多张照片。 这就是您如何找到常见的单词组合以了解人们在谈论什么以及他们如何谈论它! 结论 恭喜您迈出了NLP 的第一步!一个全新的非结构化数

    作者: Yuchuan
    发表时间: 2021-06-29 15:34:26
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  • [Python图像处理] 二十九.傅里叶变换(图像去噪)与霍夫变换(特征识别)万字详细总结 丨【拜托了,物联网!】

    Extraction),被广泛应用在图像分析、计算机视觉以及数位影像处理。霍夫变换是在1959年由气泡室(Bubble Chamber)照片的机器分析而发明,发明者Paul Hough在1962年获得美国专利。现在广泛使用的霍夫变换是由Richard Duda和Peter Ha

    作者: eastmount
    发表时间: 2021-10-03 04:43:02
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  • [论文阅读] (25) 向量表征经典之DeepWalk:从Word2vec到DeepWalk,再到Asm2vec和Log2vec

    数据集和Baseline方法实验包括三个数据集。 BlogCatalog:博客作者提供的社会关系网络,标签代表作者提供的主题类别。 Flickr:照片分享网站,作者之间的联系网络,标签代表用户的兴趣组。 YouTube:视频分享网站,用户之间的社交网络,标签代表喜欢视频类型(如动漫和摔跤)的观众群体。

    作者: eastmount
    发表时间: 2022-12-14 09:50:27
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  • 敏捷与教练相得益彰

    所有参加团队教练的成员去找出我们的第一个行动点,在两周或者是2~4周,我们再做一次回顾,这是当时的样子。团队教练很看重人,大家可以看到这张照片,右上角这个是当时有一个团队成员被孤立了,我们当时要求一对一,所有人相互介绍你的来源,你的动力是什么,你的期待是什么。有一个人落单了,当时

    作者: Bob Jiang
    发表时间: 2020-07-13 16:39:45
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  • 深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]:FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总

    每帧480x360的分辨率。 3.1.11. Adobe肖像分割数据集 ​ 该数据集包含从Flickr中收集的800x600的肖像照片,主要是来自手机前置摄像头。该数据集包含1500张训练图片和300张预留的测试图片,这些图片均完全被二值化标注为人或背景。图片被半自动化的

    作者: 汀丶
    发表时间: 2023-06-09 09:40:09
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  • 【云驻共创】华为云城市智能中枢,赋能新型智慧城市应用敏捷创新

    的效率提升10倍以上,城市体征感知的周期从原有的以G为单位提升到以周为单位。 这是经过处理的广州实景三维案例,205平方公里,约200万张照片,3cm地面分别率,大约一周时间就可以处理完,这是原来不饿想象的计算效率。大势智慧和华为云打造的实景三维处理相关技术和服务,不仅能够产生城

    作者: lucyandlily
    发表时间: 2022-07-30 04:06:47
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  • 【转载】我们为何要跳槽?

    面试之前得知亲妹妹过世的消息后主动联系 Google 取消面试,但 Google 保留里其面试的资格并为其打气,并在 Imgur 上上传了鼓励信的照片并收获了 500 多条回复。只是一个电话、一封信,带给 Peter 的却是一份机遇以及对两个人的尊重,收获的将是 Peter 的感激与社会的赞誉。或许

    作者: G-washington
    发表时间: 2020-02-14 19:08:47
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  • 【云驻共创】华为云数据库之大数据入门与应用(上)

    70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。 关联性强:频繁交互,如游客在旅游途中上传的照片和日志,就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。 多样化主要指大数据异构和多样性。主要的特性如下: 数据有多种不同形式 数据无模式或者模式不明显

    作者: 愚公搬代码
    发表时间: 2022-04-19 07:40:30
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  • 【计算机视觉】E经营——智能营业辅助系统

    征。在这里,我们通过领先的C++开源库dlib中的深度学习模型,采用神经网络找到每个人脸的128个特征值,然后与顾客信息数据库中原有的顾客照片进行比对,以判别其为新顾客或老顾客。我们可以根据其光顾次数向商家随机迎客推荐方式,使得老顾客对店铺产生熟悉感与信任感、新顾客产生再次光临的欲望。

    作者: yd_213964667
    发表时间: 2023-12-01 17:24:57
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  • FusionInsight 基线方案离线处理

    介绍FusionInsight 基线方案离线处理介绍

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  • Kubernetes全栈容器技术剖析-陈弘

    2018华为云技术私享会-Kubernetes全栈容器技术剖析华为云PaaS高级解决方案经理/陈弘演讲视频,欢迎大家观看。

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