浏览器渲染过程浏览器渲染1.解析HTML文件,构建DOM树,同时浏览器主进程负责下载CSS文件2.CSS文件下载完成,解析CSS文件成树形的数据结构,然后结合DOM树合并成RenderObject树3.布局RenderObject树（Layout/reflow）,负责RenderObject树中的元素的尺寸,位置等计算4.绘制RenderObject树（paint）,绘制页面的像素信息5.浏览器主进程将默认的图层和复合图层交给GPU进程,GPU进

TFTLCD即薄膜晶体管液晶显示器。它与无源TNLCD、STNLCD的简单矩阵不同，它在液晶显示屏的每一个像素上都设置有一个薄膜晶体管（TFT），可有效地克服非选通时的串扰，使显示液晶屏的静态特性与扫描线数无关，因此大大提高了图像质量。!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGlj

APP测试点总结1.功能性测试：　　——根据产品需求文档编写测试用例。　　——软件设计文档编写用例。　　注意：就是根据产品需求文档编写测试用例而进行测试。2.兼容性测试:　　——android版本的兼容性　　——手机分辨率兼容性　　——网络的兼容性：2G\\3G\\4G\\WIFI,弱网下、断网时　　——app跨版本的兼容性　　1.适配

　　训练视觉相关的神经网络模型时，总是要用到图像的读写。方法有很多，比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式，旨在选出一个最快的方式，提升训练速度。实验标准　　因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下：　　1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片(png格式一张，jpg格式四张)并保存到数

项目描述目前做App开发总绕不开图片这个元素。但是随着手机拍照分辨率的提升，图片的压缩成为一个很重要的问题。单纯对图片进行裁切，压缩已经有很多文章介绍。但是裁切成多少，压缩成多少却很难控制好，裁切过头图片太小，质量压缩过头则显示效果太差。于是自然想到App巨头“微信”会是怎么处理，Luban（鲁班）就是通过在微信朋友圈发送近10

Hello,大家好~我们是每周三的黑盒测试组，我们专注于黑盒测试过程中的一切，包括但不局限于总结现有的工作成果，发掘新的工作方法，探寻高效的测试工具等，所有与黑盒测试相关的话题都可以在这里讨论。（群号：219234105，或者直接扫描上方二维码）UI兼容（分辨率）测试场景图片、文案、控件布局比较

BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

说起编程作图，大概还有很多人想起TC的include<graphics.h吧？但是各位是否想过，那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的？就靠TC那可怜的640\480分辨率、16色来做吗？显然是不行的。本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口，让大家接触一些新事物。OpenGL作为当前主流的图形API之一，它在一些场合具有比DirectX

1、CIFAR10，是一个用于做图像分类研究的数据集。由60000个图片组成6万个图片中，5万张用于训练，1万张用于测试每个图片是32x32像素所有图片可以分成10类每个图片都有一个标签，标记属于哪一个类测试集中一个类对应1000张图训练集中将5万张图分为5份类之间的图片是互

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