这是最近几个月业界讨论比较火的话题，发酵到现在，终于可以给大家总结下最近的马赛克破坏版影片到底是怎么回事？马赛克破坏版，简单讲就是利用AI技术，在打有马赛克影片的马赛克基础上进行修复操作，来实现去除马赛克，还原图像本质，不是大数据匹配模型，而是在原基础修复，详细的原理后面会讲！这样的技术，概念和之前的换脸以及换身体的AI技术很类似。马赛克

通过简单的拖拉拽操作，而不用编写复杂的代码，实现少写代码或者不写代码，就能快速高效完成业务目标。低代码平台演进1.低代码概念低代码是无需编码（0代码）或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。通过可视化进行应用程序开发的方法，具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。2.低代码衍生历

Go语言内存管理（一）内存分配golang作为一种“高级语言”，也提供了自己的内存管理机制。这样一方面可以简化编码的流程，降低因内存使用导致出现问题的频率（C语言使用者尤其是初学者应该深有体会），对程序猿友好。另一方面也可以减少内存相关系统调用，提升性能。先了解下内存管理大致策略：申请一块较大的地址空间（虚拟内存），用于内存分配及管

当我们来创建一个对象、字符串或数组时，我们需要从称为堆的中央池中为其分配内存来存储它。当它不再被使用时，我们又需要来释放这块内存便于重复使用。在以前这个过程通常需要我们通过适当的函数调用显式地分配和释放块内存来实现。但现在，运行时系统如Unity的mono引擎将自动地为我们管理内存。自动内存管理比显式分配/释放需要更少的编码工作，大大减少了内存泄漏的可能性（

随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

V4L2驱动随着硬件的变化也越来越复杂，现在大部分设备有里面包含了多个IC，在/dev目录下不仅要建立V4L2的节点，而且还需要建立如：DVB、ALSA、FB、I2C、input等设备节点。事实上V4L2驱动需要支持音频/视频的混音/编码/解码等IC所以比其他驱动都要复杂很多，通常这些IC通过i2c总线连接到主板，这些设备都统称为su

在MongoDB里面，一条文档大致相当于关系型数据库里面的一行。在关系型数据库里面，行是被存储在表里面，并且有一个严格的结构。MongoDB里面把文档存储在集合里面而不是存在表里面，最根本上的不同就是在数据库层面上没有强制的结构限制。   定义一个文档纲要  MongoEngine允许你为文档定义一个纲要这可以帮你减少编码错误，让你利用现有的字

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Abstract:我们提出了一种新的方法，通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征。我们的方法是基于量化和熵的软（连续）松弛，我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火。我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法：图像压缩和神经网络压缩。虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的

近些年来，元宇宙、VR、AR、AI等虚拟技术火爆各行业，并且渗透到生活中的方方面面，比如常见虚拟线上展厅，虚拟汽车展览，名人故居3D全景等虚拟场景。那么，对于AR增强现实来说，它具有哪些突出特点，又可以用在哪些地方呢？AR也称为增强现实技术，是在虚拟现实的基础上发展起来的新技术。简单来说，在基于VR技术上将图像、声音和其他感官增强功能实时添加到真实世界的环境

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,