每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。 放弃不难，但坚持很酷~ kafka_2.11-1.1.0 一、前言 最近有一个需求，要查询某一时间戳对应的offset值，于是就想到了使用 ..../bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --time ，但是我在测试的时候，发现有的时间戳会获取不到offset，是空...但是明明指定的时间戳有上报数据，肯定有对应的 offset 的。...stackoverflow.com/questions/30030393/strange-behavior-of-kafka-tool-kafka-tools-getoffsetshell 其中已经有大佬给出了答案，但是我还是不求甚解...三、调用 kafka java api 获取时间戳对应的 offset，并封装成工具脚本 很纳闷，为什么官方不提供获取时间戳对应的精准的 offset 呢？
然而，来自耶路撒冷希伯来大学的两位研究人员发现，一幅图像被平移了几个像素之后，现在的CNN就很容易认不出来。旋转和缩放 ，也是一样。...统计图上，每一行的色带，表示的是一幅图像的预测结果，而横轴的延伸代表平移的过程。 纯色的色带，表示很稳。 混色的色带，表示不稳。...可是，人类需要的或许是正确率又高，判断又坚定的，那种AI。 为何平移就不好了 为什么现在的这些CNN无法兼顾这两项指标？...如果最终用来分类的特征，是表征经过全局池化得来的，那么图像平移应该不会影响到AI的判断。 所以，问题出在哪？ ?...生而为人的骄傲 虽然，现在的ResNet-50和Inception ResNet-V2看上去还有些踌躇，对图像的平移感到无助，但它们识别物体的准确率比以前的技术要好很多了。
原始湿润热带森林提供了众多的全球生态系统服务，但在经济驱动力的作用下，持续受到清除的威胁。...为了促进国家土地使用规划，平衡经济发展和维护生态系统服务的目标，UMD GLAD团队绘制了一张原始湿润热带森林地图。...2001年的原始森林范围是利用全球获得的、免费的、经过一致处理的Landsat图像，以30米的空间分辨率绘制的。
该触摸感应系统由一台投影仪、一个摄像头和一个微控制器组成，不需要任何额外的摄像头、深度传感器或光源。其中，投影仪具有双重作用：1) 将图像投影到表面上；2) 与相机同步仅在投影屏幕略上方成像的光源。...与其他基于相机的方法相比，该方法在隐私保护方面具有优势，因为设备仅从投影表面正上方的空间捕获光。换句话说，系统不会捕获感兴趣区域之外的隐私敏感部分，例如人脸或其他识别细节。...系统通过识别相机拍摄的场景图像中指尖的位置来识别触摸感应，研究者开发了一种方法来选择性地仅捕获投影屏幕略上方的区域。 此处有两个主要挑战需要克服： 第一个挑战是投影图像的视觉信息会干扰手部检测。...克服这一挑战的一种方法是使用额外的设备，例如红外摄像机或深度传感器，将真实手部区域检测为非平面物体。然而，这种额外的硬件增加了设备配置的复杂性。...© THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
背景条件模型：根据背景图片的提示信息，对前景物体进行不同风格的光照变化，无需复杂的文字描述。光源方向选择：用户可以指定光源的方向，比如从左侧、右侧或上方照射，以创造出更加逼真的光照效果。...风格化融合：支持将图片与不同风格的背景进行融合，如赛博朋克风格、科幻风格等，增加了图片编辑的创意空间。...上传图片：上传一张你想要编辑的图片，这张图片将作为前景主体，IC-Light会在此基础上进行光照效果的调整。选择光源位置：根据你想要实现的光照效果，选择光源的方向。...调整参数：根据需要，调整一些额外的参数，如光源的大小、模糊度或颜色等。生成新图片：完成上述步骤后，IC-Light将自动处理图片，并生成一张新的图片，其中包含了你所指定的光照效果5....专业摄影后期：摄影师可以使用IC-Light对拍摄的照片进行光照调整，以获得理想的光照效果，提升作品的专业品质。
例如：如果使用可逆生成模型进行生成的图像的增强，可以直接获得生成图像的特定输入，然后在正确的方向上稍微扰动它这样就可以获得非常相似的图像，但是GAN做到这一点很麻烦。 3、GAN 不提供密度估计。...传统自编码器作为生成模型 首先明确一下我们对生成模型的期望：希望能够选择潜在空间中的任何随机点，将其通过解码器获得逼真的图像。...下图显示了对测试数据样本进行编码后潜在空间值的概率密度。 除此以外，我还计算了一些汇总统计数据：最小潜在空间值为 -1.76，最大值为 22.35。...但如果从那里向旁边移动，在尖刺旁边的正上方一个点取样呢？能得出真实的图像吗? 潜在空间中的有意义区域 在潜在空间的 3D 子空间中，图像嵌入通常是良好聚类的——可能除了点云顶部的红绿 尖峰 之外。...为什么这个更好呢? 对于一个相同的图像，每次都会在潜在空间中得到一个稍微不同的点（尽管它们都在均值附近）。这使得 VAE 了解该邻域中的所有点在解码时都应该产生类似的输出。这确保了潜在空间是连续的！
此时，原始图像中的每种颜色都会在新的颜色空间中分配一个新的颜色值，该值等于原始颜色值所属的立方体中心的值。因此，基本的色彩量化(色彩量化即为减少图像中颜色数量的过程)算法很简单。...但是，出于效率原因，一行图像元素可以填充一些额外的像素，这是因为某些多媒体处理器芯片(例如 Intel MMX 架构)在图像行像素数为 4 或 8 的倍数时可以更有效地处理图像，这些额外的像素并不会被显示或保存...这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第7天，点击查看活动详情前言在大多数图像处理任务中，我们需要扫描图像的所有像素才能执行计算，由于需要访问大量像素，我们必须以高效的方法进行扫描。...此时，原始图像中的每种颜色都会在新的颜色空间中分配一个新的颜色值，该值等于原始颜色值所属的立方体中心的值。因此，基本的色彩量化(色彩量化即为减少图像中颜色数量的过程)算法很简单。...但是，出于效率原因，一行图像元素可以填充一些额外的像素，这是因为某些多媒体处理器芯片(例如 Intel MMX 架构)在图像行像素数为 4 或 8 的倍数时可以更有效地处理图像，这些额外的像素并不会被显示或保存
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。...遗憾的是，许多场景无法获得大量数据，例如医学图像分析。数据增强技术的存在是为了解决这个问题，这是针对有限数据问题的解决方案。...6、noise injection添加噪声 添加高斯分布的随机矩阵 7、color space transformations色彩空间增强 照明偏差是图像识别问题中最常见的挑战之一，因此色彩空间转换（也称为光度转换...这一点尚未开发，它和CNN中卷积机制非常相似（就一样啊），因此可以通过调整网络参数更好地改善网络，而不需要额外进行这样的数据增强操作。...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： mixing images 研究发现是当混合来自整个训练集的图像而不是仅来自同一类别的实例的图像时，可以获得更好的结果
如果我正在处理复杂的图像，那可能是一个大问题。 非破坏性编辑在图层效果窗口中控制，您会在其中看到一个小小的fx图标。单击该图标以查看所有已更改的图层效果（图1）。...额外的图层功能 对于那些依赖图层的人（比如我），GIMP 3.0添加了新的图层功能，例如自动扩展图层（GIMP会根据最新的更改自动调整图层的尺寸）。...GIMP 3.0终于获得了CMYK支持。不要太兴奋，因为它不是完整的CMYK色彩空间。即便如此，GIMP 3.0也会提供更好的开箱即用的CMYK支持，因此您可以更好地准备打印作品。...在3.0版本中，用户可以导入CMYK颜色配置文件进行“专色校样”，这意味着可以在RGB色彩空间中工作，但可以在CMYK配置文件中查看图像。对于任何使用GIMP创建打印图像的人来说，这都是非常重要的。...我相当有信心会在2025年第一季度看到它发布。如果您迫不及待想在Linux上试用GIMP 3.0，以下是如何操作。
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...异常检测 异常检测可以关于识别偏离大多数数据和不符合明确定义的正常行为概念的样本。在 Numerai 数据集中这些异常可能是存在财务异常时期，检测到这些时期会为我们的预测提供额外的信息。...生成合成数据 使用 VAE，我们可以从正态分布中采样并将其传递给解码器以获得新的样本。 为什么选择变分自编码器呢？ 什么是VAE?...自编码器由两个主要部分组成: 1)将输入映射为潜在空间的编码器 2)使用潜在空间重构输入的解码器 潜在空间在原论文中也被称为表示变量或潜在变量。那么为什么称为变分呢?...首先将带有噪声的输入传递给编码器以获取潜在空间。然后将潜在空间传递给解码器以获得去噪后输入（重建输入）。 如何使用 VAE 生成合成数据？
也有人觉得，这个方法也可能会成为未来 PS 的一部分。 总之，观感就是一句话：「看到这个，我脑袋都炸了。」...由于 DragGAN 不依赖任何额外的网络，因此它实现了高效的操作，大多数情况下在单个 RTX 3090 GPU 上只需要几秒钟就可以完成图像处理。...这让 DragGAN 能够进行实时的交互式编辑，用户可以对图像进行多次变换更改，直到获得所需输出。...图 6 提供了与 PIPs 和 RAFT 之间的比较，本文方法准确地跟踪了狮子鼻子上方的操纵点，从而成功地将它拖到了目标位置。 真实图像编辑。...此外，如图 14（b）和（c）所示，无纹理区域的操纵点有时会在追踪中出现更多的漂移。因此，研究者建议尽可能挑选纹理丰富的操纵点。
在今年3月份结束的AI Studio无人车车道线检测挑战赛中，参赛选手王林华取得了总决赛第二名的好成绩。赛后选手积极投稿，分享了从备赛到参赛过程中的宝贵经验，获得了额外1000元京东卡的稿费奖励。...目前的训练平台已经配置了v100 gpu显卡，体验相比之前有了很大提升。 我对比赛流程做了简单的切分，分为数据准备、数据清洗、模型训练和优化、模型预测四个方面。具体我将会在以下作下阐述。...首先观察图像数据，容易发现，图像的上方1/3区域是车载摄像头拍摄的建筑、天空等非路面信息，没有任何正样本存在，也就是说该区域的所有像素点都属于背景类别。...比例缩小方式通过牺牲一定的图像空间细节，可减少大量的计算，节省的显存可以设置更大的batch size，因此模型收敛速度相对很快，准确率可以达到更高。...以上方法一般针对模型的整图输入策略，指将整张图输入网络直接训练；也可用于滑窗策略，在降低图像分辨率的同时，同比例减小滑窗尺寸大小。
（如GAN等），几乎不引入任何额外计算或时间开销 直接优化无穷扩增样本期望损失的一个上界，最终形式仅为一个全新的损失函数，简单易用，便于实现 可以广泛应用于全监督、半监督图像识别、语义分割等视觉任务，在...Introduction （研究动机及简介） 数据扩增是一种非常有效的提升深度学习模型泛化性能的方法，一般而言，我们会在输入空间进行一些特定的变换，以基于有限的数据产生大量的样本用于训练，如图2中对汽车图像进行旋转...图5：借助深度特征空间的图像语义变换 —— Deep Feature Interpolation 我们的工作受到了这一现象的启发，在深度特征空间中，我们为训练样本寻找改变颜色、视角、动作和背景等不影响类别标签的语义变换所对应的方向...总而言之，在多维空间中，我们可以利用类内特征分布刻画某类图像可能在哪些方向上有语义的变化。 ?...Conclusion (结语) 最后总结一下，在我个人看来，这项工作的主要价值在于其为数据扩增算法的设计带来了三个启发性的思路：（1）关注语义层面的数据扩增；（2）利用特征空间的性质，对深度特征进行数据扩增
具体来说，在第一阶段，通过一个隐式模型以基于学习的方式学习人在标准姿态空间中的人体形状。在第二阶段，以优化的方式通过估计非刚性形变来细化表面细节。...最近，一些方法，例如 OmniFusion，已经应用切线投影 (TP) 来表示 360° 图像并通过 回归预测每一张切线投影切片的深度值，合并这些切片的深度值以获得等距柱状投影 (ERP) 格式的深度图...手工建模增加了游戏内容制作的时间成本和人力成本，为游戏开发带来大量额外开销。...（点击上方图片查看论文报告视频） 图像及三维内容生成 5....我们使用多个存储器库的决策层融合来避免信息丢失，并使用额外的分类器来做出最终决策。
当就尺度空间（scale space),我想，其在计算机视觉（Computer Vision)/图像的多分辨率分析（尤其近年来小波的多分辨率分析）是常见的概念。...而不同的L（x,y,delta)就构成了尺度空间（ Space ,我理解，由于描述图像的时候，一般用连续函数比较好描述公式，所以，采用空间集合 ，空间的概念正规一些） ，实际上，具体计算的时候，即使连续的高斯函数...SIFT为什么有尺度不变性。...图1- 7 归一化拉普拉斯算子对同一物理点的响应 图中上方的两幅图像是同一场景在不同分辨率下的图像，下方的两幅图像在不同尺度下归一化拉普拉斯函数( )的响应。...上方两幅图像的分辨率大小比例是2.5：1,下方两幅图像的响应的大值对应的尺度因子大小比为10.1/3.89。 [12]Lindeberg, T. 1994.
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 人工神经网络的尽头是一个神经元？ ——没准儿还真有可能。...当前，最先进的AI系统通过创建多层神经网络来模仿人类大脑，旨在将尽可能多的神经元塞进尽可能小的空间。...不过，当节点分离值θ较小时，每个节点的状态都依赖于前一个节点，而不是完全独立。这些额外的 “惯性 “连接在图c中用黑色箭头表示。...他们把强度为1的高斯噪声加入Fashion-MNIST数据集的图像中，并将高斯噪声视为值在0（白色）和1（黑色）之间的向量。 然后截断阈值0和1处剪切所得的向量条目，以获得有噪声的灰度图像。...如上图所示，a行包含来自Fashion-MNIST数据集的原始图像；b行为带有额外高斯噪声的相同图像，这些噪声图像作为训练系统的输入数据。c行表示获得的原始图像的重建结果。
放空了三分钟之后，你缓过神来，喊了一声： Siri，把我刚才挂在衣架上的浅色衣服放到洗衣机里去！ ? 这样的任务，大概只能在科幻片里实现。...不过，已经有科学家开始在这方面努力了，比如说最近有一项研究，就把上面描述的这类任务简化简化再简化，做成了一个“你说我画”的游戏，给两个AI智能体玩。...玩CoDraw游戏的具体过程是怎样的呢？我们来举个例子（T代表描述者，D代表画图者）： ? T：图里左侧中上方有棵浓密的树，树节在右侧,树干左边部分不在画面里。 D：好的。...△ CoDraw数据集演示示例，作图者根据描述者的内容逐步生成的图像 等到双方都对做出的图像满意，这轮对话也就结束了，完成的质量好的兼职会获得额外的奖金。 怎样判断双方完成的质量如何？...总的来说，无论是从得分上来看，还是从对话内容上来看，这些模型都和人类还有不小的差距，或者乐观一点说：提升到空间。 对了，研究人员为什么要教智能体玩游戏呢？
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 错误集锦 自从我在B站放置了免费课程之后，我也接受各种吐槽，受到广大OpenCV爱好者各种问题灵魂拷问，最常见的说话方式之一就是...B站答疑微信群，里面有很多热心的小伙伴，都帮助他们协助解决了，他们再也不问为什么了！...针对每个函数的应用，我都贴合实际的应用场景，做到学以致用，学而化之。真正的原理与代码教学想结合，我敢说这门课程是全网唯一不用PPT而教会你图像与OpenCV编程的好课。 ...OpenCV4最新版本下载（7-zip解压缩） 关注微信公众号，后台回复 下载 即可 课程提纲 1.图像读取与显示 2.图像色彩空间转换 3.图像对象的创建与赋值 4.图像像素的读写操作 5.图像像素的算术操作...12.图像色彩空间转换 13.图像像素值统计 14.图像几何形状绘制 15.随机数与随机颜色 16.多边形填充与绘制 17.鼠标操作与响应 18.图像像素类型转换与归一化 19.图像放缩与插值 20.
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 导读：如今的AI技术发展堪称“very神奇”，文字、图片竟能一键直接生成逼真音效，嗯，妥妥都是因为TA，一款在语音音频领域“横空出世”的新模型：Make-An-Audio...，再通过随机重组获得具有动态性的训练样本。...“在Reprogram环节中，我们从额外的事件数据集中随机采样，并与当前训练样本相结合，得到全新的概念组合与描述，以扩增模型对不同事件组合的鲁棒性。”研究团队表示。...Make-An-Audio首次实现高可控X-音频的AIGC合成，X可以是文本/音频/图像/视频 在视觉指导的音频合成上，Make-An-Audio以CLIP文本编码器为条件，利用其图像-文本联合空间，能够直接以图像编码为条件合成音频...Make-An-Audio视觉-音频合成框架图 可以预见的是，音频合成AIGC将会在未来电影配音、短视频创作等领域发挥重要作用，而借助Make-An-Audio等模型，或许在未来人人都有可能成为专业的音效师
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