算法：对数变换是非线性变换。对数变换应用在增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示。
算法：图像灰度对数变换是实现扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示。
1.背景介绍 随着高动态范围(HDR，High Dynamic Range)概念的普及以及诸如OLED等技术上的进步，消费者市场对HDR设备呈现出极大的热情。相比4K带来的是更多细节和更加精细的纹理上的变化，HDR带来的则是在色彩呈现上更加生动的画面。HDR电视的最高亮度可达1000尼特，亮度的提升使得场景更加的真实。由于HDR相比标准动态分布(SDR，Standard Dynamic Range)拥有更广的亮度范围，因此将HDR的光信号转换为数字信息以进行编码相比传统SDR信号，也需要新一代的变换函数，比
从一组图像中进行新视角合成和场景重建是计算机图形和视觉领域的基本问题。传统方法依赖于顺序重建和渲染管线，使用Structure From Motion获取紧凑的场景表示，例如点云或纹理网格，然后使用高效的直接或全局照明渲染来渲染新视角。这些管线还能学习分层场景表示，表示动态场景，以及高效地渲染新视角。然而，传统管线难以捕捉高度依赖视角的特征，在不连续性或场景对象的光照依赖反射方面存在不足。
机器之心报道 机器之心编辑部 在一篇 CVPR 2021 Oral 论文中，来自慕尼黑大学、微软亚研的研究者对胶囊网络和卷积网络进行了全面的对比。一系列实验表明，一些被认为对胶囊网络（CapsNet）至关重要的设计组件实际上会损害它的鲁棒性，而另一些设计则有利于 CapsNet 的鲁棒性。 卷积神经网络取得了很大的成功，也很受欢迎。但是它也并不适合所有的任务。架构上的一些缺陷导致它并不能很好地完成一些任务。 因此，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络 (CapsNet) 作为 CNN 模型的替代。胶囊
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
Dynamic Wallpaper for Mac是一种可以随时间或特定事件自动变换的桌面壁纸。与传统的静态壁纸不同，动态壁纸可以实现更加生动、丰富和吸引人的视觉效果。动态壁纸通常包括视频、动画、交互式元素等，可以在用户使用计算机的过程中自动切换，展示出不同的场景、氛围和主题，为用户提供更加个性化的桌面体验。动态壁纸目前已经成为了操作系统、手机应用、游戏等领域中非常受欢迎的功能之一。
本文分享了腾讯防水墙团队关于机器对抗的动态化思路，希望能抛砖引玉，给现在正在做人机对抗的团队一些启发。
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作，因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面，torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低，这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR，所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说，现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作，感兴趣可以阅读：基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是，它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
AI 科技评论按：在 2017 图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM）上，顾险峰教授应邀出席并做了主题为“医学图像中的几何方法”的学术报告，介绍了基于他们提出的共形几何理论的种种图像处理方法以及在医学图像中的应用实例。 📷 顾险峰教授，现为美国纽约州立大学石溪分校计算机系和应用数学系的终身教授，也是清华大学丘成桐数学科学中心访问教授。曾获美国国家自然科学基金CAREER奖，中国国家自然科学基金海外杰出青年奖（与胡事民教授合作），“华人菲尔茨奖”：晨兴应用数学金奖。丘成桐先生和顾险峰博士团队，
文 / Kylee Peña， Chris Clark， and Mike Whipple
页表指出逻辑地址中的页号与所占主存物理块号的对应关系。页式存储管理在用动态重定位方式装入作业时，要利用页表做地址转换工作。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
什么是烘焙? 简单地说, 就是把物体光照的明暗信息保存到纹理上, 实时绘制时不再进行光照计算, 而是采用预先生成的光照纹理(lightmap)来表示明暗效果. 那么, 这样有什么意义呢? 好处: 由于
让我们回顾一下使用 H.265/HEVC 系统编码时处理视频帧的主要步骤（图 1）。第一步通常称为 "块划分"，将帧划分为称为 CU（编码单元）的块。第二步是使用空间预测（Intra）或时间预测（Inter）对每个块内的图像进行预测。在进行时间预测时，CU 块可被划分为称为 PU（预测单元）的子块，每个子块都有自己的运动矢量。然后，从正在编码的图像的样本值中减去预测的样本值。因此，每个 CU 都会形成一个二维（2D）差分信号或残差信号。第三步，将残差信号样本的二维阵列划分为所谓的 TU（变换单元），进行二维离散余弦傅里叶变换（包含内部预测强度样本的 4×4 大小的 TU 除外，对其采用离散正弦傅里叶变换）。
在多道程序环境下，要使程序运行，必须先为之创建进程。而创建进程的第一件事，便是将程序和数据装入内存。如何将一个用户源程序变为一个可在内存中执行的程序，通常都要经过以下几个步骤：
特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取。
顾名思义，编辑距离（Edit distance）是一种距离，用于衡量两个字符串之间的远近程度，方式是一个字符串至少需要多少次基础变换才能变成另一个字符串，可应用在拼写检查、判断 DNA 相似度等场景中。根据可操作的基础变换不同，可分为以下几种：
着重介绍微分方程、传递函数和结构图等基本的数学模型，最后简要介绍系统辨识的概念、系统最小二乘参数估计方法和系统的结构辨识方法。
机器之心报道 机器之心编辑部 图神经网络 (GNN) 与动态规划 (DP)之间的关系应该如何描述？DeepMind 的研究者推导出了一个通用的积分变换图，证明 GNN 和 DP 之间存在着错综复杂的联系，远远超出对个别算法如 Bellman-Ford 的最初观察。 近年来，基于图神经网络 (GNN) 的神经算法推理的进步得益于算法式对齐（algorithmic alignment）概念的提出。从广义上讲，如果神经网络的各个组件与目标算法很好地对齐，那么神经网络将更好地学习执行推理任务（就样本复杂度而言）。具
本文作者为国外制图师希瑟·史密斯，由点点GIS翻译发布，如有错漏之处请后台留言指出
大家好，我是第二次参加LiveVideoStack举办的活动，第一次参加的时候我准备了两部分内容：程序化和流行的VR、AR。当时出品人陆老师（陆其明）谈到单纯地讲程序化太偏，可能整体效果不好，于是我临时改换了演讲主题，讲另外一个也就是VR、AR的案例。但是在参会时有人向我反映，在这种纯粹的讲代码讲技术的特殊行业，只讲例子反而不如今天讲的这个，所以我的思想发生了变化。这次来分享，我就迫不及待的把之前准备的东西拿出来，今天的内容也比较适合，短小精悍。我会与大家分享几个小例子和编码中一些小的技巧，而最近火热的区块链播放器，AI增强的另外一些编码器主题可能太大，需要更多的时间与大家讨论。我认为这些话题有可能在今年10月份有可能有结果，现在定论为时尚早。程序开发就是如此，等到大家出结果的时候，可能风口已经过去，大家也已经不追了，这是一种趋势。
2014年1月6日，DNSPod启动“D令牌免费令”，正式宣布D令牌面向所有用户免费。 D令牌每30秒变换一组动态密码，为帐号安全提供可靠保障。 密码，随变，安全，不随便。 【一个D令牌的自白】 自带安全基因，6位安全基因组 ——6位动态密码 嬗变，是保障安全的一种本能 ——密码每30秒动态变换 富有安全感，自信为每一个帐号安全护航 ——二次防护，双重保障 与安全为盟。我是你，DNSPod 账户安全的贴心小伙伴 我是D令牌 【DNSPod启动”D令牌免费令”】 一令用户放心：每30s随机生成的6位动态数字
2014年，您用什么工具为您的网站护航呢？ DNSPod 免费为您开启D令牌，您信吗？ D令牌每30秒变换一组动态密码，为帐号安全提供可靠保障。 密码，随变，安全，不随便。 【一个D令牌的自白】 自带安全基因，6位安全基因组 ——6位动态密码 嬗变，是保障安全的一种本能 ——密码每30秒动态变换 富有安全感，自信为每一个帐号安全护航 ——二次防护，双重保障 与安全为盟。我是你，DNSPod 账户安全的贴心小伙伴 我是D令牌 【DNSPod启动”D令牌免费令”】 一令用户放心：每30s随机生成的6位动态数字
问题的目的是突出骨骼的边缘和细节变化部分，但是图片的灰度动态范围较窄，并且有很高的噪声，难于使用单一方法进行增强。若使用直方图均衡化，由于图片本身灰度动态范围较窄，再均衡化则灰度更少，效果不好；左图并非低对比度图像，具有高低亮度的信息，单纯使用对数变换或伽马变换也不合适，目的并非压制高亮度。只有强化边缘和细节之后，才能调整亮度，所以要组合多种变换。
如果一个作业，需要全部装入内存后方能运行，会有什么情况？ (1) 有的作业很大，其所要求的内存空间超过了内存总容量，作业不能全部被装入内存，致使该作业无法运行； (2) 有大量作业要求运行，但由于内存容量不足以容纳所有这些作业，只能将少数作业装入内存让它们先运行，而将其它大量的作业留在外存上等待
传统的CNN都是在图像的「空间域」上进行特征学习，受限于「显存限制」，CNN的输入图像不能太大，最常见的尺寸就是224x224。而常用的预处理(Resize)，以及CNN中的下采样，会比较粗暴的损失数据的信息。阿里达摩院联合亚利桑那州大学提出了基于「DCT变换」的模型，旨在「通过DCT变换保留更多原始图片信息」，并「减少CPU与GPU的通信带宽」，最后的实验也证明该模型的有效性
存储器的基础知识 首先，一般的存储器我们就会认为它包含着三部分： 寄存器 速度最快，但是造价高 主存储器 速度次之，被通俗称为内存 外存 速度最慢，用于存储文件数据，因为上边两种一旦断电，数据就会丢失。这个用来做持久化存储的。 因此，我们的存储器往往是使用三层结构的。 程序的装入和链接 在操作系统的角度而言，我们面对存储器就是面对程序的装入和连接 一般地，用户程序向要在系统上运行，就要经历下面几个步骤： 编译：对用户源程序进行遍历，形成若干个目标模块 链接：将目标模块以及他们所需要的库函数链接在一起，形成完
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
style样式的动态绑定是vue中比较常用的一种动态的改变我们标签中的样式属性的一种方法：
机器学习和深度学习在时间序列数据的预测上具有很高的准确率，在金融机构中获得了广泛的应用。有大量的研究来进一步提升金融数据相关模型的准确率，本文要介绍的AlphaAI项目就是其中之一，AlphaAI使用栈式神经网络的架构（stacked neural network architecture ）来预测多只股票的价格。
两个点云要注册在一块，一般分两个步骤：先做一个大致的对齐，也就是所谓的初始注册，一般可以通过一些可靠的点对来计算得到（如图3所示）；然后在初始注册的基础上进行精细注册，提升注册的精度（如图4所示）。精细注册的方法，一般采用ICP算法，也就是最近点迭代的方法。
NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据，如图像、点云或特征图如何存储在内存中。
激光雷达在自动驾驶中是个必要的传感器，但是激光雷达由于自身数据的稀疏性和信噪比的问题会给运动估计的鲁棒性带来比较大的挑战，如下图，即使是两帧相邻的激光雷达点云，也会由于动态物体和错位带来一个误匹配，这种误匹配对于激光雷达里程计是非常致命的，所以如何发现并且减轻这些不可靠区域的权重是一个值得研究的问题。
torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm3d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
文章：General, Single-shot, Target-less, and Automatic LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Toolbox
动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务，其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较，提出了一种通用的、有效的选择性共享方案，给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中，我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外，我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集，以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明，本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。
作者：fransli，腾讯 PCG 前端开发工程师 Web 水印技术在信息安全和版权保护等领域有着广泛的应用，对防止信息泄露或知识产品被侵犯有重要意义。水印根据可见性可分为可见水印和不可见水印（盲水印），本文将分别予以介绍，带你探秘 web 水印技术。 可见水印 最简单的水印 一种比较常见的简单水印场景是给文章、表格加上 logo 水印，用以申明版权。 这里想要的效果就是一个浅浅的 logo 平铺展示。实现起来也比较简单，只需制作一个半透明的 logo 图片，设为文章或者表格的背景图片即可。仅需一行 CS
近年来，基于 Transformer、Large-kernel CNN 和 MLP 三种视觉主干网络在广泛的 CV 任务中取得了显著的成功，这要归功于它们在全局范围内的高效信息融合能力。
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。
－计算机系统中存储器一般分为内存储器和辅助存储器两级 －内存可以分成系统区和用户区两部分，系统区用来存储操作系统等系统软件，用户区用于分配给用户作业使用
真实渲染和人体动态是一个重要的研究领域，具有在AR/VR、视觉特效、虚拟试衣、电影制作等众多应用。早期的工作创建人类化身依赖于多相机捕捉设置中的高质量数据捕捉、大量计算和大量手工努力。最近的工作通过使用3D参数化身体模型如SMPL，直接从视频生成3D化身来解决这些问题，这些模型具有高效光栅化和适应未见变形的能力。然而，参数化模型的固定拓扑结构限制了对衣物、复杂发型和其他几何细节的建模。最近的进展探索了使用神经场来建模3D人类化身，通常使用参数化身体模型作为建模变形的模版。神经场在捕捉衣物、配饰和头发等细节方面表现出色，超越了通过纹理和其他属性光栅化参数化模型所能实现的质量。然而，它们也有不足，特别是在训练和渲染效率方面较低。
内存管理 包括内存管理和虚拟内存管理 内存管理包括内存管理概念、交换与覆盖、连续分配管理方式和非连续分配管理方式（分页管理方式、分段管理方式、段页式管理方式）。 虚拟内存管理包括虚拟内存概念、请求分页管理方式、页面置换算法、页面分配策略、工作集和抖动。 3.1 内存管理的概念 内存管理(Memory Management)是操作系统设计中最重要和最复杂的内容之一。虽然计算机硬件一直在飞速发展，内存容量也在不断增长，但是仍然不可能将所有用户进程和系统所需要的全部程序和数据放入主存中，所以操作系统必须将内存空间
文章： A Sim2Real Deep Learning Approach for the Transformation of Images from Multiple Vehicle-Mounted Cameras to a Semantically Segmented Image in Bird’s Eye View
动态规划的算法题往往都是各大公司笔试题的常客。在不少算法类的微信公众号中，关于“动态规划”的文章屡见不鲜，都在试图用最浅显易懂的文字来描述讲解动态规划，甚至有的用漫画来解释，认真读每一篇公众号推送的文章实际上都能读得懂，都能对动态规划有一个大概了解。 什么是动态规划？通俗地理解来说，一个问题的解决办法一看就知道（穷举），但不能一个一个数啊，你得找到最优的解决办法，换句话说题目中就会出现类似“最多”、“最少”，“一共有多少种”等提法，这些题理论上都能使用动态规划的思想来求解。动态规划与分治方法类似，都
CSS 2D变换为网页设计带来了前所未有的灵活性，让开发者能够轻松实现元素位置移动、旋转和缩放等动态效果，而无需更改HTML结构。本篇文章将深入浅出地探讨translate（平移）、rotate（旋转）和scale（缩放）这三个核心2D变换属性，分析使用过程中常见的问题、易错点以及如何有效避免，同时提供实用的代码示例，助你掌握这些变换技巧。
刚体 简介 带有刚体组件的游戏物体。 add Compoment-physics-Rigidbody 刚体组件可使游戏对象受物理引擎控制，在受到外力时产生真实世界中的运动。 物理引擎：模拟真实世界中物体物理特性的引擎。 属性 📷 质量 Mass：物体的质量。 阻力 Drag：当受力移动时物体受到的空气阻力。 0表示没有空气阻力。极大时可使物体停止运动，通常砖头0.001，羽毛设置为10。 角阻力 Angular Drag：当受扭力旋转时物体受到的空气阻力。 0表示没有空气阻力，极大时使物体停止旋转。
Sora模型是OpenAI最近推出的一种视频生成系统，它采用了先进的技术来将文本转化为逼真的视频内容。反正这几天就一直在研究Sora的原理，想了解为什么它可以打爆其他视频大模型。以下是我整理的Sora和其他视频模型的对比。
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