Wesley13 Wesley13
3年前
JavPlayer:AI破坏马赛克,大量马赛克破坏版影片流出
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
捉虫大师 捉虫大师
3年前
我是一个Dubbo数据包...
hello,大家好呀,我是小楼!今天给大家带来一篇关于DubboIO交互的文章,本文是一位同事写的文章,用有趣的文字把枯燥的知识点写出来,通俗易懂,非常有意思,所以迫不及待找作者授权然后分享给大家:一些有趣的问题Dubbo是一个优秀的RPC框架,其中有错综复杂复杂的线程模型,本篇文章笔者从自己浅薄的认知中,来剖析Dubbo的整个IO过程。在开始之前,我们
Wesley13 Wesley13
3年前
HTTP与HTTPS介绍(非原创)
文章大纲一、HTTP和HTTPS的基本概念二、HTTP缺点三、HTTPS介绍四、免费HTTPS证书推荐一、HTTP和HTTPS的基本概念1.HTTP:是互联网上应用最为广泛的一种网络协议,是一个客户端和服务器端请求和应答的标准(TCP),用于从WWW服务器传输超文本到本地浏览器的
Stella981 Stella981
3年前
LayoutLM——文本与布局的预训练用于文档图像理解
摘要:预训练技术近年来在多种NPL任务中取得了广泛的成功。尽管广泛的NPL应用的预训练模型,其大多聚焦于文本级别的操作,而忽略了布局与风格信息,这对文档图像的理解至关重要。该篇论文提出了LayoutLM来联合建模扫描文档图像的文本与布局信息关系,这将有益于真实世界中大量的图像理解任务,如文档图像的信息提取。此外,可以利用图像特征合并文字的视觉信息到
Stella981 Stella981
3年前
Anaconda3详细安装使用教程及问题总结
注:本面文章来源于网络,转载请注明来自https://www.jianshu.com/p/026a2c43b081。1.Anaconda是什么?简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。_先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点:_1.Ana
Wesley13 Wesley13
3年前
NETGEAR R7800路由器TFTP刷回原厂固件方法
前几天因图新鲜将用了一年的R7800刷为ddwrt固件,结果发现信号覆盖和网络速率相对于原厂固件还有一些差距。然后从ddwrt固件刷回原厂,具体操作过程如下:1、到NETGEAR官网【支持】模块下载想恢复的对应版本固件:链接地址为:http://support.netgear.cn/doucument/Detail.asp?id2325
Stella981 Stella981
3年前
Netty在Dubbo中的线程名称
在项目中,我们会使用RocketMQ和Dubbo.前者用于发送或消费消息,后者用于两个模块之间的接口调用.RocketMQ和Dubbo在它们的底层都使用Netty作为网络通信的框架.那么今天我们就来看一下,在Dubbo中,使用的Netty线程名称叫什么?环境和流程如下1.启动zookeeper2.一个简单的Dubbo提供者,并启动它
Stella981 Stella981
3年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
Easter79 Easter79
3年前
TiKV Committer 聂殿辉:开源不仅仅是开放源代码,更是一种态度和沟通方式
聂殿辉,TiKVCommitter,曾经是一个连续创业者,目前在掌门科技游戏部门带一个研发团队。他还喜欢买手办,拼高达模型。他很少发朋友圈,几乎不用手机,自嘲是老年人生活模式,但对于参与社区还是保持着一片热情。有梦想,爱折腾我大学毕业一两年之后怀着一腔热血开始参与创业,当时是公司第三位员工。最开始我们做的一个项目想对标国
数据堂 数据堂
2星期前
解决方案 | 数据堂全栈式数据服务,助力客户构建行业高质量数据集
随着人工智能技术快速发展,对高质量数据集的需求缺口继续增大。加强优质数据供给,以高质量数据驱动人工智能创新发展变得愈发关键。《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》中提出,“推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设,打造高质量人工智能大模型训练数据集”。如何构建科学、高效、安全的行业高质量数据集,成为了当前亟待解决的重要课题。