state backup priority 70 nopreempt .... } 不抢占是配置在优先级高的机器上面，同时状态要是backup，即集群内部要想实现不抢占，...正在服务一方锁住共享磁盘，“裂脑”发生时，让对方完全“抢不走”共享磁盘资源。但使用锁磁盘也会有一个不小的问题，如果占用共享盘的一方不主动“解锁”，另一方就永远得不到共享磁盘。...后备节点也就接管不了共享资源和应用服务。于是有人在HA中设计了“智能”锁。即：正在服务的一方只在发现心跳线全部断开（察觉不到对端）时才启用磁盘锁。平时就不上锁了。 3）设置仲裁机制。...不仅“心跳”、还兼对外“服务”的本端网络链路断了，即使启动（或继续）应用服务也没有用了，那就主动放弃竞争，让能够ping通参考IP的一端去起服务。...发现系统不接收VRRP协议。
产品功能 图像分析包含图像理解（解析图像中的场景、物品、人物、动物等）、图像审核（识别图像是否存在色情、涉政、不良内容）、图像处理（对图像进行裁剪、美化）、图像质量评估（分析图像视觉质量）等。...功能列表.png 应用场景 01：图像内容审核 在任何一个内容型社区，稍有“一图不慎”，对开发者的打击都是无法想象的。...除了图像内容审核，腾讯云图像审核相关接口还包括恶心检测（腐烂、密集恐惧等）、不良行为检测（赌博、打架等）。一方面是保护开发者，不背锅、不踩雷，另一方面也是给产品的适用人群提供安全、健康的内容环境。...清晰度.png 07：图像质量评估 互联网上的图片质量参差不齐，通过图像质量评估功能，可以对图片的清晰程度进行打分，从而过滤低质量图片和推荐高质量图片。...适合应用在婚恋网站、美食网站、旅游网站等对图片质量要求特别高的平台。 图像质量.png 免费体验 分享了这么多应用场景，你知道自己该怎么用了吗？
我们的目标是开发基于 Android 的移动应用程序，利用智能手机相机图像提供本地的实时空气质量评估。...应用程序运行 demo 我们研究的重点是用「PM 2.5」（直径不大于 2.5 微米的颗粒）来预测空气质量。...使用 TensorFlow Lite 预测空气质量 我们开发的应用程序从手机相机收集图像，然后在设备上利用 Tensorflow Lite 处理图像，得到 AQI 估计。...我们训练了两个基于图像的机器学习模型来构建应用程序：第一个模型根据用户上传照片的特征预测 AQI，第二个模型过滤掉不包含天空区域的图像。 AQI 模型 我们利用以下特征根据用户照片预测 AQI。...数据集由两类组成：500 张天空区域为 50% 的图像，540 张不包含天空区域（或低于 50%）的图像。这些图像的场景包括房间、办公室、花园、室外等。
为了在这方面获得提升，谷歌最近开发了一个开源的JPEG 编码器，据称能在不损害图像质量的前提下有效地缩小文件大小，进而让网页的加载变得更快。...根据谷歌官方博客的说法，这一新的工具能够创造“高质量的JPEG图像，比当下可用的其他方案压缩的图像小35%”。...使用Guetzli 的一个好处是，其压缩后的图片依然是常规的JPEG 文件，进而能支持现有几乎所有的浏览器和应用程序。...JPEG的图像视觉质量和其多级压缩处理（颜色空间变换、离散余弦变换及量化）直接相关。Guetzli专门以量化阶段作为目标。这一阶段中图像视觉质量损失所大，得到的文件越小。...虽然Guetzli可以在不牺牲图像质量的前提下产生更小的图像，我们也发现，在实验中，尽管压缩图像文件大小保持不变，比起libjpeg图像，人类评价者却始终更喜欢Guetzli生成的图像，即使libjpeg
同样地，训练是在基于图像的扩散框架下进行的，其中可以将模型应用于视频和一组单独的图像，从而提升结果的多样性。 本文中，研究者认为这种方法不是最理想的，因而想要系统性地解决。...具体来讲，与以往将视频视为图像序列的工作不同，研究者通过将图像作为高帧率视频来执行联合视频 - 图像训练，从而避免纯图像训练中缺乏时间维度而导致的模态不匹配。...，96% 不选择 Gen2，89% 不选择 Pika、88% 不选择 Floor33；在生成最佳的运动质量方面，79% 不选择 Gen-2、 71% 不选择 Pika、79% 不选择 Floor33。...虽然这些架构前景广阔，但尚未扩展到最先进的基于 U-Net 的视频生成器的十亿参数规模，也未应用于高分辨率视频生成。要实现这些目标，需要考虑很多架构因素。 时间建模是高质量视频生成器的一个基本方面。...为了提高上采样质量，研究者在训练期间使用可变级别的噪声来破坏第二阶段的低分辨率输入，并在推理期间将一定级别的噪声应用于超参数搜索获得的第一阶段输出。
所提出的STN-YOLO旨在通过在检测过程之前关注图像的重要区域并提高模型的空间不变性，从而增强模型的有效性。作者提出的方法在质量和数量上都提高了目标检测性能。...此外，作者提供了一个新的、高质量的、标注详细的多种植物数据集，以推进农业植物检测和表型研究。...网格变换应用于输入图像，从而产生新的输出图像。 目标检测是计算机视觉领域的一个突出挑战，研究者们使用深度学习来提升性能[11, 12, 13]。...这些结果支持了这一假设：将空间不变性融入到输入图像中可以在质量和数量上都导致更好的目标检测，因为STN-YOLO模型更加强调植物区域。...该模型旨在提升植物图像检测的质量，并可用于下游应用，如表型特征提取。 结果显示，STN提高了模型的鲁棒性，并在数据集中减少了误报数量，这一点从更高的精确度得分中可以看出。
但是，在某些情况下，直接操作系统的本地内存（off-heap memory）可能更有利，特别是对于需要进行大量I/O操作的应用程序，比如网络应用程序。...ps : 0)); //判断是否有足够的直接内存空间分配，可通过‐XX:MaxDirectMemorySize=参数指定直接内存最大可分配空间，如果不指定默认为最大堆内存大小， //在分配直接内存时如果发现空间不够会显示调用...申请直接内存 buffer = ByteBuffer.allocateDirect(capacity); } // 使用直接内存进行读写操作 public void writeToBuffer...getBytes(); memoryManager.writeToBuffer(data); byte[] readData = memoryManager.readFromBuffer...它通过调用 ByteBuffer.allocateDirect(capacity) 方法来申请直接内存，并通过 writeToBuffer() 和 readFromBuffer() 方法进行读写操作。
本文的主要贡献是 （i）为单例页面提出了一种新颖的数据对齐技术 （ii）应用 LIS 来处理不一致的地标，即多阶模板 （iii）从单例页面中提取完整的模式并在现实世界网站的几个领域的三个基准数据集上比较分而治之对齐...四、基于视觉信息进行数据提取 2003-Vips: a vision-based page segmentation algorithm Cai D 等人首先从 DOM 树中提取出所有的合适的页面块，...AF1 ：数据记录的外观非常相似，相似性包括它们包含的图像大小和它们使用的字体。 AF2 ：不同数据记录中的相同语义的数据项具有关于位置，大小（图像数据项）和字体（文本数据项）的类似呈现。...数据提取的标准 提取数据区域中的所有数据记录 对于每个提取的数据记录，不丢失任何数据项并且不包括不正确的数据项。...基于机器学习进行区域定位 《Deep web data extraction based on visual information processing》 使用 CNN 对网页的截图进行卷积 使用类 VIPS
nftables 重要规则进行日志记录，并配置日志切割、nftables 规则固定到文件，保证重启不丢失。...用户虚拟IP add set nat user_vips { type ipv4_addr \; flags interval\; } ## dest_addrs 目标地址/网段 add set nat...{ 10.121.6.6, 10.121.6.7 } ##查看结果 nft list set nat user_vips ## 添加目标服务【粒度到端口协议】 【这里此阶段没有测试！】...Beyond-Addison-Wesley Professional》这本书中对防火墙有充分的介绍，很多方面都有可借鉴之处 设置 nf_log 内核参数[2] (最终没用到) 连接跟踪（conntrack）：原理、应用及...t=54411#p230026 [3] 连接跟踪（conntrack）：原理、应用及 Linux 内核实现: https://cloud.tencent.com/developer/article/1761367
OUR-GAN 应用无缝衔接的子区域超分辨率，在内存受限的条件下合成 4K 或更高分辨率的 UHR 图像，并解决了边界不连续的问题。...在第三步中，OUR-GAN 应用子区域超分辨率以将图像分辨率提高到超出内存限制。这些步骤中最大的技术挑战是使用单个训练图像学习超分辨率模型。...该研究通过预训练 ESRGAN（一种以良好的输出质量而闻名的超分辨率模型）来实现高保真度，然后使用单个训练图像对其进行微调。...这样的分区超分辨率可以重复多次，以产生 4K 或更高分辨率的 UHR 图像。 然而，如果没有精心设计，这种分区域的超分辨率会在边界处表现出不连续。在以前的工作中，有一些方法可以防止不连续性。...然而，OUR-GAN 成功地合成了具有视觉连贯形状和精细细节的高质量图像。与其他模型相比，OUR-GAN 合成了最具视觉冲击力的图像。
服务层面影响因素可分为应用层、传输层和服务层。视频体验的应用层面主要为视频源的质量，包括音视频的信源质量和编码质量等，传输层反映视频的网络传输状况，包括丢包、抖动和延时等。...通过进一步的分析可以发现： 播放质量本质对应视频的观看体验质量指标，即在播放过程中的节目信号质量，包括是否有出现视频图像不连续，图像出现花屏、马赛克、卡顿等质量劣化的情况； 操作反映时长、内容加载时长分别对应点播交互和直播加载时长...而若视频的码率降低，则会导致编码值量化变得粗糙，解码后在图像分割块的边缘会就出现像素值不连续的现象，这就是图像的块效应。块效应严重时，视频在将出现明显块状缺陷，影响视觉效果，降低观赏感受。...其中量化噪声主要由于对像素值的量化引入，其分布具有小范围随机特性，且在整体图像上分布不统一。蚊式噪声主要表现为物体边缘的噪声以及运动纹理干扰。...观看体验质量Qv 观看体验，也称为观看体验质量，主要取决于视频在播放过程中的节目信号质量，即是否有出现视频图像不连续，图像出现异常等质量劣化的情况，包括花屏、马赛克、卡顿、声画不同步等。
OUR-GAN 应用无缝衔接的子区域超分辨率，在内存受限的条件下合成 4K 或更高分辨率的 UHR 图像，并解决了边界不连续的问题。...最后，OURGAN 通过逐个子区域应用超分辨率来进一步提高超出内存限制的分辨率来合成 UHR 图像。 超分辨率模型的输出分辨率受限于训练图像的分辨率。...在第三步中，OUR-GAN 应用子区域超分辨率以将图像分辨率提高到超出内存限制。这些步骤中最大的技术挑战是使用单个训练图像学习超分辨率模型。...image.png 然而，如果没有精心设计，这种分区域的超分辨率会在边界处表现出不连续。在以前的工作中，有一些方法可以防止不连续性。...然而，OUR-GAN 成功地合成了具有视觉连贯形状和精细细节的高质量图像。与其他模型相比，OUR-GAN 合成了最具视觉冲击力的图像。
新智元报道 来源：google AI blog 编辑：LRS 【新智元导读】深度学习发展日新月异，sota层出不穷，老模型的性能被新模型吊打，但老模型是否就毫无价值呢？...自然图像合成（Natural Image Synthesis）是一类应用广泛的机器学习任务，但在不同的应用场景中都存在多种多样的设计难点。...一个典型的应用场景是图像超分辨率，根据低分辨率图像和高分辨率图像训练模型可以还原低分辨率图像。超分辨率有许多应用，可以恢复旧的家庭肖像，改善医疗成像系统。...虽然CDM中的超分辨率模型是根据数据集中的原始图像进行训练的，但在生成过程中，它们需要对低分辨率基础模型生成的图像进行超分辨率训练，这种模型与原始图像相比可能质量不够高。...这将导致超分辨率模型的训练测试分布不匹配。 条件增强是指对级联流水线中每个超分辨率模型的低分辨率输入图像进行数据增强。
文档解析技术在大模型发展中扮演着至关重要的角色，尤其是在应对训练Token耗尽、语料质量要求高和解析不精准等挑战，高效获取高质量数据的方法，包括文档元素识别、版面正确解析和转化速度快等关键技术。...LLM文档问答应用中文档解析不精准在大模型的应用中，如文档问答（Document QA）系统，文档解析的精准度至关重要。文档解析不精准会导致模型无法正确理解文档内容，影响问答的准确性和用户体验。...应用场景：大模型训练：在大模型训练过程中，提供高质量的训练数据，提升模型性能。知识库问答：在知识库问答系统中，快速准确地解析文档内容，提供高质量的问答服务。...、光照影响等干扰干扰去除算法效果可以有效去除手指、阴影等干扰,提高文档图像的质量文档图像预处理算法整体效果如下版面分析算法框架物理版面分析 - 文档布局分析使用基于回归的单阶段检测模型,如FasterRCNN...通过先进的图像预处理、版面分析和语义结构分析，合合信息为大模型在文档问答、知识库问答等应用场景中的表现提供了坚实的技术支持。期待这些创新技术能够为未来的研究和产业应用带来更多可能性。
Eureka 1.x版本是纯基于servlet的应用。...Spring Cloud Netflix这个项目对于Spring Boot应用来说，它集成了NetFlix OSS的一些组件，只需通过注解配置和Spring环境的通用简单的使用注解，你可以快速的启用和配置这些久经测试考验的...NetFlix的组件于你的应用和用于构建分布式系统中。...从设计思路上看，Eureka是AP型设计，ZOOKEEPER是CP型设计： Eureka不持久化，缓存，Zookeeper持久化，对于注册中心没必要持久化，我们只关心当前瞬时的服务状态 Eureka通过增量更新注册信息...key=value HTTP Code: * 200 on success * 500 on failure 查询某个VIP下的所有实例 GET /eureka/vips/vipAddress HTTP
潜在应用与效果 TensorsCone是ML工程师的福音，因为它可以帮助他们在不牺牲准确性和性能的情况下开发和执行针对私有和敏感数据的ML应用程序。...对该模型的系统测试表明，对于极端激烈的动作和不规律的姿态来说，该模型能够有效提高估计的综合质量。...原文： https://arxiv.org/abs/1902.04238v1 在不“丢脸”的情况下实现人脸识别 这一研究提出了一种新的面部识别方法，在保持必要面部特征的高视觉质量的基础上，这一算法可以隐藏其他的面部特征量...潜在应用与效果 通过这种新的方法，人工智能研究人员可以放心地在不损失原始数据质量的情况下实现人脸识别，并且仍然可以避免可能的人脸识别诉讼。...我们的孩子会成长于一个图像不可靠、不客观、不永恒的世界。我相信以前一切都很好，以后也会很好。但是对于我们这几代人来说，我们已经习惯了相信我们所看到的，相信事情将永远不会改变。
当选人需要对工程科学技术的进步或应用做出重大贡献，为社会带来重大价值。当选人数不超过IEEE当年会员总人数的1‰。...高新波 西安电子科技大学“模式识别与智能系统”学科带头人，国家“万人计划”科技创新领军人才，教育部长江学者特聘教授，影像处理系统(VIPS)实验室主任，综合业务网理论与关键技术国家重点实验室主任、校长助理...在该领域发表高质量的学术论文500余篇，其中在重要国际学术期刊和会议上发表论文300余篇，Google Scholar统计引用33000余次，H-index为83，2篇论文获得Signal Processing...入选理由：对混合增强智能和图像质量评估的贡献。 刘洺堉 NVIDIA研究院首席研究科学家，曾任三菱电机研究实验院（MERL）首席研究科学家。2012年获得马里兰大学电气和计算机工程系博士学位。...俞恒永 马萨诸塞洛厄尔分校电子与计算机工程系图像与信息学实验室教授兼主任。主要从事计算机断层扫描和医学图像处理领域的研究。
无论您是需要提升照片质量还是增加图像细节，这款工具都能胜任。...Vidmore Free Online Image Compressor 提供了简便的方式，帮助您在不损失质量的前提下压缩图像。...易于使用： Vidmore 的在线工具以用户友好的界面设计脱颖而出，让处理图像和视频变得轻而易举。 高质量： 无论是图像放大、压缩，还是水印去除、背景分离，这些工具都以高质量的处理效果著称。...广泛应用 这五款在线工具可广泛应用于图像处理、视频转换、水印去除、背景分离等多个领域。无论您是专业设计师还是普通用户，都能从中找到满足个性需求的工具。...总体而言，Vidmore 提供的这套在线工具不仅强大实用，而且免费易用，成为处理图像和视频任务的得力助手。无论您是寻找高质量的图像处理还是便捷的视频转换，Vidmore 的工具集都能满足您的需求。
按发布时间顺序，比较重要的项目有： 模型名称 介绍 生成速度 训练难度 SD生态兼容性 DeepFloyd IF 高质量、可生成文字，但架构复杂 更慢 更慢 不兼容 Kandinsky 2.2 比SDXL...发布更早且质量同样高；兼容ControlNet 类似 类似 不兼容模型和LoRA，兼容ControlNet等部分插件 Wuerstchen V2 质量和SDXL类似 2x - 2.5x 更容易 不兼容...硬件虚拟化方面如国内的瑞云、腾讯云等也在浪潮中推出了图像模型训练相关虚拟桌面产品。随着生成算力下放到边缘、客户端或更容易扩容的CPU算力，AI生图将普及到各类应用场景中，图像模型微调的需求会大幅上涨。...实时渲染 速度的增加催生了大量新应用，不断拓展着所有人的想象空间。...目前高清、低延时捕捉重绘视线内整个场景需要极高算力，所以过去AR应用主要以添加新物体、提取特征后低清重绘部分物体为主。
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