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    人像转漫画

    在网上,以及一些视频软件里面,我们都可以看见将人像转变为漫画的软件,那我们可不可以自己来做一个呢!...思路分析 实现,我们需要人像转漫画,似乎我们自己写一个,以目前的能力来说,还不太现实,那我们只能去掉调用比人的了。经过查找材料,以及确定范围,于是,找到了比较好的方案。 1、我们调用某度的ai接口。...''' 人像动漫化 ''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" # 二进制方式打开图片文件...img= base64.b64decode(img_base64) with open('001.png', 'wb') as f: f.write(img) 以上,我们就完整搞定了人像转漫画的过程...'''人像动漫化''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" #

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    Airbnb定价算法揭密

    这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具,并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月,我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价,即根据市场变化情况,每天提供新的价格提示。...eBay的定价问题相对来说比较简单,不管卖方和买方在哪里,或者你是在今天还是下周销售产品,价格都差不多。...与世界杯的情况不同,这时你可以以附近城堡的类似数据为根据来定价。其中一些数据可能会跨越多年,并提供有关旅游季节性的信息。...在动态定价方面,我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时,给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜,几十年前,航空公司就开始运用,通常会实时调整价格,以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。...我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性,并且我们添加了新的属性。一些新的信号,如“被预定前空闲的时间”,与我们的动态定价能力有关。

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    几种图像变换 刚体变换 仿射变换 投影变换

    可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等,如下图: ?...具体到二维的仿射变换的计算如下: ? 几种典型的仿射变换如下: 平移变换 Translation 将每一点移动到(x+tx, y+ty),变换矩阵为: ?...平移变换是一种“刚体变换”,rigid-body transformation,就是不会产生形变的理想物体。 效果: ?...缩放变换(Scale) 将每一点的横坐标放大(缩小)至sx倍,纵坐标放大(缩小)至sy倍,变换矩阵为: ? 变换效果如下: ? 剪切变换(Shear) 变换矩阵为: ?...旋转变换(Rotation) 目标图形围绕原点顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为: ? 效果: ? 组合 旋转变换,目标图形以(x, y)为轴心顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为: ?

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    如何给产品定价

    一般给产品定价,主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本,包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品,我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。...针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限:实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果,有时候你不得不说,这就是目前全球最好的产品。...它的定价,更多是根据市场人目标收入来制定的,能最大化自己的利润。 第二象限:实用价值低,情感价值高的产品。这类产品,很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡,一杯30多块钱。...当然还有更多位于中间象限的产品,它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类,同一目标用户的产品。...那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下,一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价,这样是比较合适的。

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    SAP SD 定价过程配置

    SD的定价过程:定价过程16个元素的作用: 1.步骤:定价过程中的顺序。 2.计数:对步骤的进一步细化 3.条件类型:定价活动中的定价因素,例如售价、折扣、运费、税费等。...对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动:是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。...了解定价过程的16个元素的作用,你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK,Let's go to design sale pricing procedures....我们先看定价的图例,然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个,售价、税、成本、净价、折扣/返利等。...以上就是常用到的条件类型,基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3: ? 如果你启用了信贷控制。

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    图像变换之Census变换

    图像的Census变换 Census变换属于非参数图像变换的一种,它能够较好地检测出图像中的局部结构特征,如边缘、角点特征等。...传统Census变换的基本思想是:在图像区域定义一个矩形窗口,用这个矩形窗口遍历整幅图像。...选取中心像素作为参考像素,将矩形窗口中每个像素的灰度值与参考像素的灰度值进行比较,灰度值小于或等于参考值的像素标记为0,大于参考值的像素标记为1,最后再将它们按位连接,得到变换后的结果,变换后的结果是由...Census变换的实质是将图像像素的灰度值编码成二进制码流,以此来获取邻域像素灰度值相对于中心像素灰度值的大小关系。变换过程可通过如下公式表达: ? ?  ...如上图所示可以分别得到两幅Census变换后的图像,在立体匹配的计算匹配代价部分可以利用这两幅图像计算图像的匹配程度,通常是计算汉明距离hammingDst。

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    SAP VOFM例程定价增强

    例程,即Fomula,是使用在销售、采购、发票、交货等单据中定价过程的一小段程序。...之所以有Fomula存在,是因为在不同的业务场景下,定价过程可能千差万别,但是却可以拆分为一些关键的组成部分,如复制请求、数据传输、要求、公式,每个例程就是一小段专用程序,这些例程程序会被标准程序动态调用...1、首先打开事务代码VOFM,然后进入菜单:要求>定价,在打开的 屏幕 的表格输入一条新记录,回车输入开发KEY,回车就新增了一条新的计算方案记录, 输入例程编号,描述,应用选择M,因为这个定价增强用在...mm物料模块 选中新建的例程,点击'源文本',就可以在里面写定价的增强代码了 SY-SUBRC = 4.

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    解密Airbnb的定价算法

    显然,Airbnb需要为人们提供一种更好的方式—自动化定价,以帮助顾客做出正确的决定。这就是我们为什么在2012年就开始构建定价工具,并至今一直在努力地改进它们的原因。...我们开始实行动态定价,也就是说,根据不断变化的市场条件每天提供新的价格提示。我们调整了我们的通用定价算法以考虑市场上一些偶然的、甚至是令人惊讶的特征。...虽然在搭乘共享公司Uber和Lyft中,地域和时间都是需要考虑的因素,但是这两家公司仅仅通过法令来确定价格,在定价方面并没有用户选项,也不需要考虑定价的透明性。...在动态定价方面,我们的目标是为每个房主,针对他们的房子计划出租的日期,每天给出一个新的定价提示。动态定价其实并不新鲜。...我们保留了以前的定价系统中所考虑的某些房源属性,同时又添加了一些新的属性,如“预定日期之前的剩余天数”,这些信息对我们的动态定价产生影响。

    2K50

    资本资产定价模型 CAPM

    fromtitle=capm&fromid=8235513&fr=aladdin 资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model 简称CAPM)是由美国学者夏普(William...基于这样的假设,资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系,即为了补偿某一特定程度的风险,投资者应该获得多少的报酬率。...按照β的定义,代入均衡的资本市场条件下,得到资本资产定价模型 E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf) E(ri) 是资产i 的预期回报率 rf 是无风险利率 βim 是[[Beta系数]],即资产...资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf =βim (E(rm) − rf) 式中,β系数是常数,称为资产β (asset beta)。...应用 在资产估值方面,资本资产定价模型主要被用来判断证券是否被市场错误定价 E(ri)=rF+[E(rM)-rF]βi 一方面,当我们获得市场组合的期望收益率的估计和该证券的风险 βi的估计时,我们就能计算市场均衡状态下证券

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    OpenCV 图像变换之 —— 通用变换

    本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容,重点介绍 Opencv 中的通用变换操作。 概述 我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。...本质上,这两种变换有着相似的特性:它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上,其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换,而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。...cv2.warpPolar() 图像的极坐标变换函数(包含线性极坐标和对数极坐标变换) 官方文档 函数使用 cv2.warpPolar( src, # 源图像 dsize, #...:cv2.WARP_INVERSE_MAP(16):不设置表示表示极坐标变换或对数极坐标变换,设置为反变换 变换模式:cv2.WARP_POLAR_LINEAR 表示普通的极坐标变换,cv2.WARP_POLAR_LOG...cv2.remap() 用于常规图像的重绘,应用通用几何变换

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    傅里叶变换到小波变换

    本文按照傅里叶–>短时傅里叶变换–>小波变换的顺序,记录傅里叶变换到小波变换的演化过程。 一、傅里叶变换 傅里叶变换的不足: 对非平稳过程,傅里叶变换存在局限性。...三、小波变换 那么你可能会想到,让窗口大小变起来,多做几次STFT不就可以了吗?!没错,小波变换就有着这样的思路。...这样不仅能够获取频率,还可以定位到时间了~ 回顾傅里叶变换 来我们再回顾一下傅里叶变换吧,没弄清傅里叶变换为什么能得到信号各个频率成分的同学也可以再借我的图理解一下。...做傅里叶变换只能得到一个频谱,做小波变换却可以得到一个时频谱!...↑:时域信号 ↑:傅里叶变换结果 ——此图像来源于“THE WAVELET TUTORIAL” ↑:小波变换结果 小波还有一些好处,比如,我们知道对于突变信号,傅里叶变换存在吉布斯效应,我们用无限长的三角函数怎么也拟合不好突变信号

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