通常高级语言程序中只有一个入口函数,不过由于着色程序分为顶点程序和片断程序,两者对应着图形流水线上的不同阶段,所以这两个程序都各有一个入口函数。
面向切面编程(AOP是Aspect Oriented Program的首字母缩写) ,我们知道,面向对象的特点是继承、多态和封装。而封装就要求将功能分散到不同的对象中去,这在软件设计中往往称为职责分配。实际上也就是说,让不同的类设计不同的方法。这样代码就分散到一个个的类中去了。这样做的好处是降低了代码的复杂程度,使类可重用。 但是人们也发现,在分散代码的同时,也增加了代码的重复性。什么意思呢?比如说,我们在两个类中,可能都需要在每个方法中做日志。按面向对象的设计方法,我们就必须在两个类的方法中都加入日志的内容。也许他们是完全相同的,但就是因为面向对象的设计让类与类之间无法联系,而不能将这些重复的代码统一起来。 也许有人会说,那好办啊,我们可以将这段代码写在一个独立的类独立的方法里,然后再在这两个类中调用。但是,这样一来,这两个类跟我们上面提到的独立的类就有耦合了,它的改变会影响这两个类。那么,有没有什么办法,能让我们在需要的时候,随意地加入代码呢?这种在运行时,动态地将代码切入到类的指定方法、指定位置上的编程思想就是面向切面的编程。 一般而言,我们管切入到指定类指定方法的代码片段称为切面,而切入到哪些类、哪些方法则叫切入点。有了AOP,我们就可以把几个类共有的代码,抽取到一个切片中,等到需要时再切入对象中去,从而改变其原有的行为。 这样看来,AOP其实只是OOP的补充而已。OOP从横向上区分出一个个的类来,而AOP则从纵向上向对象中加入特定的代码。有了AOP,OOP变得立体了。如果加上时间维度,AOP使OOP由原来的二维变为三维了,由平面变成立体了。从技术上来说,AOP基本上是通过代理机制实现的。 AOP在编程历史上可以说是里程碑式的,对OOP编程是一种十分有益的补充。
说来惭愧,之前自己一直以为 URL 和 URI 是一样的,所以在称呼它们的时候经常混着用,当偶然得知它们是两种不同概念的时候,我的状态是这样的:
在了解了作为服务宿主的IHost接口之后,我们接着来认识一下作为宿主构建者的IHostBuilder接口。如下面的代码片段所示,IHostBuilder接口的核心方法Build用来提供由它构建的IHost对象。除此之外,它还具有一个字典类型的只读属性Properties,我们可以将它视为一个共享的数据容器。
深度学习是一个了不起的方法,用于遥感数据集,如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而,就像深度学习的许多其应用场景一样,获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。在这篇文章中,我将介绍一些我们的工作,即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任务中避免标注大型训练数据集的大量繁琐工作。
深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火,短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢?
视频多模态检索在蚂蚁内部有着广泛的应用。视频多模态检索具体包括两个方向,一个是视频-文本的语义检索,另外一个是视频-视频的同源检索。
有许多帖子和网站比较编程字体,这些文章内容都不错。那么,为什么我在这里重复同一个话题?原因是我老发现自己迷失于数十种字体中,搞不清楚哪一种字体最适合自己。于是,今天我尝试了许多字体,为读者遴选了下列字体。这些字体非常流行,易于获取。最重要的是,所有这些字体都是免费的! 我使用以下衡量指标对字体进行了排序: 相似的字符是否易于区分,比如0O和1lI 字体样式(线宽和字符宽度/高度)是否易于阅读 以及我个人的偏好 屏幕截图均使用了相同代码片段中的VSCode。除非另有说明,否则所有屏幕截图都使用同样的设置"ed
你知道将高级开发人员与普通开发人员区分的条件是什么吗?没错,是所使用的工具,俗话说,"工欲善其事必先利其器", 拥有正确的工作工具可以让开发人员的生活变得更加轻松,甚至想写一辈子代码。
本文是来自 Bitmovin 的 视频编码工程师 Christian Feldmann 在 Demuxed 2020上的演讲,主题是“HRD 假想参考解码器,或vbv-bitrate不是比特率”。
今天给大家介绍的是中国科学院计算机研究所发表在Briefings in Bioinformatics上的一篇文章“pNovo 3: precise de novo peptide sequencing using a learning-to-rank ramework”。
本篇文章来源于:周五和团队成员[20年毕业]的一次闲聊。毕业不到一年,现在也是在项目中承担比较重要的角色。现在比较焦虑,想提升自己,但是也不知道该学啥东西。
Quokka.js 是一个用于 JavaScript 和 TypeScript 的实时运行代码平台。这意味着它会实时运行你输入后的代码,并在编辑器中显示各种执行结果,建议亲自尝试一下。
先来一张图。 本文主要援引复旦大学邱锡鹏教授的论文:NLP预训练模型综述,对预训练模型进行了一些梳理
选自medium 作者:Moritz Mueller-Freitag 机器之心编译 参与:黄小天、Smith TwenBN 是一家人工智能公司,运用先进的机器学习技术,做到让机器像人一样理解视频。近日,他们发布了两个大型视频数据集(256,591 个标注视频)Something-something 和 Jester 的快照(snapshot)版本,希望机器通用视觉智能的发展。第一个数据集 Something-something 可以使机器细致地理解物理世界中的基本动作;第二个数据集 Jester 关于动态手
层叠样式表(CSS)的主要目的是给HTML元素添加样式,然而,在一些案例中给文档添加额外的元素是多余的或是不可能的。事实上CSS中有一个特性允许我们添加额外元素而不扰乱文档本身,这就是“伪元素”。
在经历移动设备的更新换代,网络速度的持续提升和费用降低,手机用户已经经历了从文字阅读到图片浏览再到视频观看的内容消费的变革后,淘系音视频技术如何灵活根据需求做出技术创新与变革。
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
视频活动定位(Video activity localisation)因其在自动定位未修剪和非结构化视频中,根据语言描述定位最显著视觉片段方面的实际价值,获得了越来越多的关注。对于监督模训练,必须对一个句子对应视频段的开始和结束时间进行时间标注。这种标注不仅代价非常大,而且对模糊性和主观注释偏差也很敏感。
在我不断探索完全理解InnoDB数据存储的过程中,我遇到了一个非常小而无关紧要的问题。这个问题还是比较有趣的。我注意到下面的页面的块,他们很早就在ibdata1系统标空间中分配,但是显然没用使用。(不必要的行从输出的过程中删除):
HTTP全称为 “超文本传输协议”, 是属于应用层最广泛使用的协议之一, 目前主要使用的是HTTP1.1和HTTP2.0, 在本篇中主要介绍的是HTTP1.1版本, HTTP往往是基于传输层的TCP协议实现的(HTTP1.0, HTTP1.1, HTTP2.0 均为TCP, HTTP3基于UDP实现).
像素级别的文本检测方法通常借鉴物体语义分割和实例分割的思想,利用全卷积神经网络(fully convolution network,FCN)(Long 等人,2015)对图像中的每个像素点进行文本和非文本分类,从而得到文本区域掩码图(Mask)。然后通过一些像素聚合的后处理方式将属于同一文本的文本像素点聚合在一起得到最后的文本实例边界框。
Vue3是一个编译时和运行时相结合的框架。所谓编译时就是把我们编写的模版代码转化成一个render函数,该render函数的返回结果是一个虚拟Node,而运行时的核心工作就是把虚拟Node转化为真实Node进而根据情况对DOM树进行挂载或者更新。前面的文章已经分析了虚拟Node转化为真实Node的核心流程,但有些细节并没有讲,原因是这些内容和本文的主题Block Tree和PatchFlags相关,没有这些背景知识很难去理解那些内容。
NET Core的日志模型主要由三个核心对象构成,它们分别是Logger、LoggerProvider和LoggerFactory。总的来说,LoggerProvider提供一个具体的Logger对象将格式化的日志消息写入相应的目的地,但是我们在编程过程中使用的Logger对象则由LoggerFactory创建,这个Logger利用注册到LoggerFactory的LoggerProvider来提供真正具有日志写入功能的Logger,并委托后者来记录日志。 目录 一、Logger 扩展方法Log
有可能朋友们会疑惑,源码分析为什么要从reactivity讲起,而不是从其他地方开始分析?请大家先看Vue3官方文档中的包依赖关系图:
导读:在线社交媒体平台的发展,带来了细粒度检索、视频语义摘要等媒体智能服务的巨大需求。现有的视频理解技术缺乏深入的语义线索,结合视频中人物的社交关系才能更完整、准确地理解剧情,从而提升用户体验,支撑智能应用。这里主要介绍我们将动态分析和图机器学习相结合,围绕视频中的人物社交关系网络所开展的两个最新的工作。主要内容包括:
机器学习的发展涉及到各个方面,从语音识别到智能回复。但这些系统中的“智能”实际上是如何工作的呢?还存在什么主要挑战?在本次讲座中将一一解答。 Google I/O 是由Google举行的网络开发者年会,Google I/O 2016 中围绕机器学习领域的突破性进展进行了探讨。 视频内容 CDA字幕组对该视频进行了汉化,附有中文字幕的视频如下: 大家好,欢迎来到讲座:关于机器学习的突破性进展。 我们探讨了谷歌对于 AI 的长期愿景,以及过去十年对机器学习的研究。这是十分重要的,因为所有用户都期待着奇迹发生。
短视频源码开发技术,主要涉及到短视频拍摄端,播放端以及合成、上传、转码、分发、加速、播放这些。首先以短视频拍摄端的五大功能为例,解析一下短视频拍摄端 SDK 的技术点吧。
ECCV 2020论文:爱奇艺提出Boundary Content Graph Neural Network (BC-GNN),通过图神经网络对边界和内容预测之间的关系进行建模,生成更精确的时序边界和可靠的内容置信度分数
在《.NET Core采用的全新配置系统[1]: 读取配置数据》中,我们通过实例的方式演示了几种典型的配置读取方式,其主要目的在于使读者朋友们从编程的角度对.NET Core的这个全新的配置系统具有一个大体上的认识,接下来我们从设计的维度来重写认识它。通过上面演示的实例我们知道,配置的编程模型涉及到三个核心对象,它们分别是Configuration、ConfigurationSource和ConfigurationBuilder。如果从设计层面来审视这个配置系统,还缺少另一个名为ConfigurationP
今天我们来讲点干货,估计来看这篇帖子的人都知道短视频APP有多火,也都知道安卓系统在手机系统中占的市场份额有多大,那我就不多嘴巴拉巴拉一些行业背景了,以下我着重讲一讲Android端的短视频开发技术。
美国麻省理工学院的科研人员开发出一套人工智能系统,能够分辨出音乐中不同乐器发出的声音,并单独调音。
近年来,大型语言模型如 GPT、GLM 和 LLaMA 等在自然语言处理领域取得了显著进展,基于深度学习技术能够理解和生成复杂的文本内容。然而,将这些能力扩展到视频内容理解领域则是一个全新的挑战 —— 视频不仅包含丰富多变的视觉信息,还涉及时间序列的动态变化,这使得大语言模型从视频中提取信息变得更为复杂。
从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿。近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题融合在了同一个网络模型中,在模型性能上取得了重大的突破。
论文标题:Unknown Identity Rejection Loss: Utilizing Unlabeled Data for Face Recognition
没读过《红楼梦》也能知道前后四十回是不是一个作者写的?很久以前,数据侠黎晨,用机器学习的算法分析了《红楼梦》,认为后四十回和前八十回内容上有明显差距。不过,数据侠楼宇却不这么认为,他觉得原先的判定方法不够严谨,于是他使用了无字典分词的方式,剔除了情节对分析的影响,再次用机器学习的算法分析了这部文学名著。
开展业务和与交易伙伴进行数据交互都需要准备、发送、接收和处理大量的文件。 如今,在世界各地,几乎所有行业,从小型企业到大型企业,都在使用EDI(电子数据交换)与交易伙伴进行数据交互。
本文通过分析《红楼梦》的章回和词汇,使用聚类算法来发现贾府的兴衰变化。通过对比前后文,发现“笑道”这个词在全文中的权重变化,从贾府的鼎盛时期到衰败时期,体现出人物和贾府的命运变化。同时,通过分析“笑道”这个词在全文中的出现频率,可以发现贾府的兴衰与人物命运的变化具有密切的联系。
在代码中找到一个放错地方并且没有用的注释是不是很有趣呢?怎么样才能做到写很少的注释但仍能让代码易于理解呢?
如何无监督地训练一个神经检索模型是当前IR社区的研究热点之一,在今天我们分享的论文中,OpenAI团队尝试在大规模无监督数据上对GPT系列模型做对比预训练(Contrastive Pre-Training),得到的 CPT-text模型 在文本匹配、语义搜索等任务上取得了优异的zero-shot性能。
接着上一篇,前面两篇我总结了Redis安装和C#中如何使用redis 。接下来讲讲Redis 的主从复制以及主从复制的架构下C#中如何调用。
如何从一段视频中找出感兴趣的片段?时序行为检测(Temporal Action Localization,TAL)是一种常用方法。
第三章从 GPU 运行原理和数据流程的角度阐述了顶点着色程序和片段着色程序的输入输出,即,应用程序(宿主程序)将图元信息(顶点位置、法向量、纹理坐标等)传递给顶点着色程序;顶点着色程序基于图元信息进行坐标空间转换,运算得到的数据传递到片段着色程序中;片段着色程序还可以接受从应用程序中传递的纹理信息,将这些信息综合起来计算每个片段的颜色值,后将这些颜色值输送到帧缓冲区(或颜色缓冲区)中。
今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学于 2019 年联合出品的论文《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》,目前被引次数超 200 次。
时序动作提名生成 (Temporal action proposal generation) 任务需要从未处理的长视频中精确定位包含高质量动作内容的片段,该任务在视频理解中起着重要的作用。现有的方法多为先生成起止边界,再将起止边界组合成候选动作提名,然后再生成候选时序片段的内容置信度,这种处理方式忽略了边界预测与内容预测之间的联系。
近日,网易互娱 AI Lab 在 SIGGRAPH 2021 官方精选预告片上展现了其首个符合实际生产环境应用要求的舞蹈动画合成系统 ChoreoMaster。该系统可依据音乐风格生成爵士、二次元、街舞等不同类型的舞蹈动画,目前已为网易旗下的多款游戏项目产出了数个小时的高质量舞蹈动作资源,先来看段精彩的 demo 吧。
本文是 「FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer」 一文的学习笔记。
字符串类型和数字类型这两个Python中最基本数据类型之间的转换,也就是说字符串类型可以转为数字类型,数字类型也可以转为字符串类型。
原文: Attention and Augmented Recurrent Neural Networks 译者: KK4SBB 责编:何永灿,关注人工智能,投稿请联系heyc@csdn.net或
OpenGL 深度测试是指在片段着色器执行之后,利用深度缓冲所保存的深度值决定当前片段是否被丢弃的过程。
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