雷厉风行 雷厉风行
2年前
mac软件-Studio One 5 for Mac(音乐制作工具)v5.5.1激活版
StudioOne5forMac是一款领先音乐制作软件,是专业音乐制作和录音工程师的首选软件。StudioOne5forMac的用户界面充满创意和革新,能够对音乐制作和录音过程进行深度控制。它提供了所有必要的工具和功能,使得音乐家和音乐制作人们的创意得以自
陆石六 陆石六
2年前
Topaz Gigapixel AI for Mac:让你的图片像素翻倍,让细节更清晰
TopazGigapixelAI是一款基于深度学习算法的图像放大软件,可以将低分辨率的图像放大为高分辨率的图像,保持图像细节不失真,成为了许多摄影师、设计师和艺术家等专业人士的必备工具。本文将详细介绍TopazGigapixelAIforMac的功能和优势
Stella981 Stella981
3年前
GitHub 热榜:天才黑客开源新项目,不到 1000 行代码,1400 Star!
△点击上方“Python猫”关注,回复“1”领取电子书!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/66bff4e5910b4d44847fbe80bf0e7552.png)来自机器之心在深度学习时代,谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和
Stella981 Stella981
3年前
Kubernetes源码探疑:Pod IP泄露排查及解决
作者:陈绥来源:UCloud(ID:ucloud\_tech)UK8S是UCloud推出的Kubernetes容器云产品,完全兼容原生API,为用户提供一站式云上Kubernetes服务。我们团队自研了CNI(Container Network Interface)网络插件,深度集成VPC,使UK8S容器应用拥有与云主机间等同的网络性能(目前
Stella981 Stella981
3年前
Spring Boot 2.3 分层jar包、优雅停机、完美支持 Docker-k8s,一起尝鲜儿吧
我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农!文章会收录在JavaNewBee(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhuzhicheng%2FJavaNewBee)中,更有Java
Stella981 Stella981
3年前
ROS下利用realsense采集RGBD图像合成点云
摘要:在ROSkinetic下,利用realsenseD435深度相机采集校准的RGBD图片,合成点云,在rviz中查看点云,最后保存成pcd文件。一、各种bug代码编译成功后,打开rviz添加pointcloud2选项卡,当我订阅合成点云时,可视化失败,选项卡报错:1)Datasize(9394656bytes)does
Stella981 Stella981
3年前
7000 字说清楚 HashMap,面试点都在里面了
我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农!文章会收录在JavaNewBee(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhuzhicheng%2FJavaNewBee)中,更有Java
可莉 可莉
3年前
10年前,我就用 SQL注入漏洞黑了学校网站
我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农!文章会收录在JavaNewBee(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhuzhicheng%2FJavaNewBee)中,更有Java
Wesley13 Wesley13
3年前
2020还是AI最火?推荐几本深度学习的书籍帮你入门!
!(https://img2020.cnblogs.com/other/1813797/202007/1813797202007102151043271030390499.jpg)​最近公司里有一些关于算法方面的工作,想到能学点有趣的新技术,于是毫不犹豫地参加了学习,机器学习,深度学习,离我们Java工程师到底远不远,说近不近,说远也不远,我们甚
迁移学习(Transfer Learning)的背景、历史及学习课
迁移学习(TransferLearning)的背景、历史及学习人工智能培训网chinaai.org迁移学习的背景、历史及学习1、迁移学习提出背景在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中,我们都会假设training和inference时,采用的数据服从相同的分布(distribution)、来源于相同的特征空间(featurespace)。但