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https://github.com/minio/minio，官网是 https://min.io。 它适合存储海量的非结构化的数据，例如说图片、音频、视频等常见文件，备份数据、容器、虚拟机镜像等等，小到 1 KB，大到 5 TB 都可以支持。 国内阿里巴巴、腾讯、百度、华为、中国移动、中国联通等企业在使用
mmseg：对象分割工具箱； mmedit：图像和视频编辑工具箱； mmocr：文本检测、文本识别及其下游任务（如关键信息提取）的工具箱； mmpose：姿态估计工具箱； mmdet3d：3D物体检测工具箱； mmrotate：旋转物体检测工具箱； mmaction2：视频理解工具箱。 看来可玩性很好啊。
Planetary Computer 下载。 微软全球开放式建筑数据集是通过必应地图生成的，必应地图共检测到 12.4 亿栋建筑。这些建筑是利用必应地图的图像识别的，其中包括从 2014 年到 2023 年收集的数据，包括来自 Maxar、空中客车和法国 IGN 的图像。 boundary_id（INTEGER）：将
传统摄像头视频仅作为实时监控，视频附加值低 视频上传公有云带宽要求高，集中存储困难，时间响应慢 视频集中实时分析，成本高 识别内容多，离线的SDK及单一算法跟不上客户日益增加的需求变化 解决方案 端侧本地检测并过滤，上传云侧进行二次识别，极大降低网络传输带宽和视频分析成本。
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的输入是有关系的。 这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如下所示： 序列样本一般分为：一对多(生成图片描述)，多对一（视频解说，文本归类），多对多（语言翻译）。RNN不仅能够处理序列输入，也能够得到序列输出，这里的序列指的是向量的序列。RNN学习来的是一个程序，也可以说是一个状态机，不是一个函数。
Data-Mining（liuzhen007），是一位典型的音视频技术爱好者，前后就职于传统广电巨头和音视频互联网公司，具有丰富的音视频直播和点播相关经验，对 WebRTC、FFmpeg 和 Electron 有非常深入的了解，😄公众号：玩转音视频。同时也是 CSDN 博客专家（博客之星）、华
随着物联网技术不断发展，视频监控系统在各个领域的应用越来越广泛。其中，RTSP（Real Time Streaming Protocol）是一种常用的流媒体传输协议，可以实现对实时音视频数据的传输和播放。为了实现视频监控系统的网络化和智能化，需要开发一个基于RTSP协议的视频流服务器，能够
用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。功能包括：视频采集、视频格式转化、视频截图、视频添加水印、视频切片(m3u8、ts)、视频录制、视频推流、更改音视频参数（编码方式、分辨率、码率、比特率等）功能。 2
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js网页特效文件、images网页图片文件； 📙网页编辑方面：网页作品代码简单，可使用任意HTML编辑软件（如：Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad++ 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作）。
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一、DWT+SVD数字水印简介 理论知识参考文献：基于DWT和SVD的彩色图像数字水印算法研究 一种基于DWT-SVD的图像数字水印算法\
今天学习的目标依旧是研究图像的合成，重点还是在 ROI 与掩膜相关知识 本文的最终目标，把下面这个章扣在任意图片上，当然你可以把这个章更换成任意的，例如发票章。 PNG 图片相关通道说明 读取图片比较简单，直接进行操作即可，重点注意 imread 中第三个参数即可。 # 读取图片
话说unity 3d好像很好玩的样子：） %Name:Img2txt %Function:将img文件读取并转换为一列扫描格式的txt文件(用于unity输入) %Author:Changle Zhang, zhangchanglehit@163.com clc;clear all;close
good 4、总结 1. 在整个视频讲解中，首先详细介绍了Instruct-Pix2Pix的技术架构，并与目前非常火热的Stable Diffusion技术方案进行了比较。通过这些讲解，我们可以深入了解这些技术的底层原理以及整个应用的实现细节。 2. 视频中还演示了Model Art
本文章主体基于PilgrimHui的《论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/159102
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