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

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

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

前提：统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题：　 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数

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

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

浏览器和服务器之间是通过HTTP协议进行连接通讯的。这是一种基于请求和响应模型的协议。浏览器通过URL向服务器发起请求，Web服务器接收到请求，执行一段程序，然后做出响应，发送相应的html代码给客户端。这就有了一个问题，Web服务器执行一段程序，可能几毫秒就完成，也可能几分钟都完不成。如果程序执行缓慢，用户可能没有耐心等下去，就关闭浏览器了

即一种利用计算机技术，再现三维世界中的物体，并能够表示三维物体的复杂信息，使其具有实时交互的能力的一种可视化技术，是对现实世界的真实再现。通过3D结合信息交接、物联网技术控制、安全、可靠、实时显示、简易操作等物理实体技术。将园区、工业、建筑、设施等基本数据、详细的展现，结合智慧城市模型，提高城市环境、城市管理、城市设备、城市防灾、城市设备、城市消防可视化改造

各企事业单位：国家“十四五”规划中，“智能”“智慧”相关表述高达57处，这表明在当前我国经济从高速增长向高质量发展的重要阶段，以人工智能为代表的新一代信息技术，将成为我国“十四五”期间推动经济高质量发展、建设创新型国家的重要技术保障和核心驱动力之一。当前，人工智能的发展，在很大程度上归功于深度学习技术的发展。人们逐渐认识到，当你有了深度学习算法、模型，并构

云业务容灾建设节奏一般是同城双活—异地双活—两地三中心（同城双活异地多活），因为要解决的问题的复杂度和难度也是在逐步上升的，不可能一蹴而就。gslb可以实现两地三中心容灾，这时应用在多数据中心的情况下，业务需要分布式部署，无论哪个数据中心都可以独立承担业务，数据中心内通过服务器负载均衡（lb）进行数据中心内的业务负载，gslb是通过dns给lb做负载均衡，配合健康检查实现业务的故障切换，数据中心切换，一些算法如静态就近性可以就近访问加速等。