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    运维开发必备技能!陪你分阶段巩固复习前端知识,攻破前端技能防线。

    写在开篇先探讨一个问题:运维开发工程师是什么?所谓的运维、所谓的开发,到底怎么理解?到底是运维还是开发?笔者是不是可以这样去理解:只要开发跟运维领域相关的脚本、工具、产品,那么也都可以说是运维开发?假设这个理解是成立的,那么运维开发工程师平时只写一些零零散散的脚本,那算得上是运维开发工程师不?笔者认为算不上,顶多就是运维工程师,运维工程师对脚本(python、shell)的开发能力是必备的。那么运维开发工程师所需要掌握的技能要求是什么?笔者认为,应该具备打造运维工具、产品的能力,也就是全栈:运维技能+全栈开

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    服装关键点检测算法(CNN/STN)含(4点、6点以及8点)

    最近几年服饰关键点检测分析引起了人们的广泛关注。以前的具有代表性的工作是服装关键点的检测或人体关节。这项工作提出预测关键位置在时尚物品上定义的点,例如领口的角落,下摆和袖口。然而,由于背景杂乱,人体的姿势和尺度,检测时尚义务上的关键点是具有挑战性的,为了消除上述变化,以前的工作通常是假设在训练和测试中提供的边界的边框作为附加条件,然而这在实践中是不适用的,本项目涉及的是无约束的服装的关键点的检测,无论是训练还是测试所涉及到的是没有提供服饰的边界框,对此我们提出了一种新的网络结构, 此结构主要包含两个部分,首先使用Resnet进行特征提取,然后利用STN空间转换网络除去背景的干扰,最后使用全连接网络进行对关键点的位置和可见性进行预测。

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    吊炸天的CNNs,这是我见过最详尽的图解!(下)

    导读:卷积神经网络(CNNs)在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域,都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法,唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后,人们都在谈论“它”。 但是, “它”是谁? “它”是怎样做到的? 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友,都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法,将卷积神经网络的原理,呈献给大家。教程分为上、下两个部分,通篇长度不超过7000字,没有复杂的数学公式,希望你读得畅快。 下面,我们就开始吧! 上一节课,我们已

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    领券