面向读者：没有或有一定机器学习经验并对 Prisma 之类的 app 背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者可以直接参照科技树阅读文章末罗列的引用论文。 阅读时间：10-20 分钟 注：多图，请注意
作者：李嘉铭 Northwestern University | CS 量子位 已获授权编辑发布 面向读者：没有或有一定机器学习经验并对Prisma之类的app背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者
最近有点颓废了，不过看到WANG---JIA----LIANG的精神，做人还是要有战斗的精神，瞬间元神又回归了。
SDL系列讲解（一） 简介 SDL系列讲解（二） 环境搭建 SDL系列讲解（三） 工具安装 SDL是什么，能干什么，为什么我们要学习它？ SDL系列讲解（四） demo讲解 SDL系列讲解（五） 调试c代码 SDL系列讲解（六） SDL_Activity流程 前言 我们SDL默认支持的，只能打开BMP格式的图片。然而我们常见的是Png jpg格式的图片，于是我们这节完成SDL借用自带的三方库，来完成加载渲染png等其他图片格式。 SDL_image简介 使用SDL_image，您可以加载
作者：Cliff Harris 译者：弯月 来源：CSDN 偶然的一次，我需要使用网盘服务，就是把文件上传到某个地方（具体是哪家服务就不说了，反正都一样）。这只一个非常简单的操作，首先将硬盘上某个文件夹里的文件复制到远程服务器，然后再执行一些数据库操作，给文件起个名字，然后提供给下载，仅此而已。 提供网盘服务的是一家大公司，规模很大，估计每天有不少黑客访问，所以他们需要一些安全措施，上传和下载的时候还得验证文件是否被篡改等等，这都没问题。 但是，最基本的功能只不过是列出文件、读取文件、上传文件，然后关闭连
作者 | Cliff Harris 译者 | 弯月 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 偶然的一次，我需要使用网盘服务，就是把文件上传到某个地方（具体是哪家服务就不说了，反正都一样）。这只一个非常简单的操作，首先将硬盘上某个文件夹里的文件复制到远程服务器，然后再执行一些数据库操作，给文件起个名字，然后提供给下载，仅此而已。 提供网盘服务的是一家大公司，规模很大，估计每天有不少黑客访问，所以他们需要一些安全措施，上传和下载的时候还得验证文件是否被篡改等等，这都没问题。 但是，最基本的功能只不过是列
作者 | 李嘉铭 面向读者：没有或有一定机器学习经验并对Prisma之类的app背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者可以直接参照科技树阅读文章末罗列的引用论文。 阅读时间：10-20分钟 注：多图，请注意流量。 图像风格迁移科技树 序：什么是图像风格迁移？ 先上一组图吧。以下每一张图都是一种不同的艺术风格。作为非艺术专业的人，我就不扯艺术风格是什么了，每个人都有每个人的见解，有些东西大概艺术界也没明确的定义。如何要把一个图像的风格变成另一种风格更是难以定义的问题。对于程序员，特别是对于机器学习方
如果你是 UP 主亦或你是会议主持人，那么“推流”我相信你一定不陌生。如果你是一个直播小白，想做技术分享或者会议直播，那么希望本篇文章能帮助你入门。让我们一起敲开直播的大门，看看主播的世界是什么样子的。
我们常见的计算机，如笔记本。我们不常见的计算机，如服务器，大部分都遵守冯诺依曼体系。
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界，让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的，MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
大家好，今天我们进一步学习Pytorch的用法之正向传播（FeedForward）网络的用法。
https://wenku.baidu.com/view/aa771c9f2dc58bd63186bceb19e8b8f67c1cef29.html
在此次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站，来自镕铭半导体的刘迅思详细列举了目前常用的AI辅助编解码的方法，论述如何在硬件和软件层面将AI结合编解码的实践，探索新的标准和新一代编码器结合AI应该如何设计。
上次我们说到PaaS的发展历史，从Cloud Foundry黯然退场，到Docker加冕，正是Docker“一点点”的改进，掀起了一场蝴蝶效应，煽动了整个PaaS开源项目市场风起云涌。
从 2018 年 10 月到 2019 年 6 月，NLP 三大模型横空出世，分别是 Google 的 BERT，OpenAI 的 GPT-2 和 CMU 和 Google 联手的 XLNet。
新的算法将一键修复损坏的数字图像
2. 我们在上一篇文章《高性能高并发服务器是如何实现的》中提到了一项关键技术——协程，你知道协程的本质是什么吗？有的同学可能会说是用户态线程，那么什么是用户态线程，这是怎么实现的？
当翻译过来后，这两个概念都带了个“程”字，但进程的英文：Process，而线程的英文：Thread，好像并没有什么联系。 大多数初学者一开始都会被这两个概念弄的晕头转向，包括我本人。
🎈 项目效果 随着 AI 技术的发展，你不仅随时可以看到自己的老了之后的样子，还能看到自己童年的样子 随着这部分技术的开源，会有越来越多的应用，当然我觉得前景更好的是用户可以先通过 AI 技术找到自己最美的样子，然后照着这个样子去改变自己，减肥也好锻炼也好，健康餐也好，让自己更加的完美 如何让技术更好的服务我们，而不是取代我们，才是我们技术应该需要攻克的方向 图片 🎈 项目安装 该项目已开源，欢迎watch、fork、star 支持一波，github地址：https://github.com/tinygee
AI，即人工智能，是当前技术大热门，一定有很多同学想学，但是又觉得高深莫测，不知从何下手，没关系，本文会让大家迅速入门。
摘自：品玩 网站：www.pingwest.com 就在前30分钟，Facebook开发者大会会场，还在为Facebook CTO分享的、现阶段的人工智能甚至没有办法识别出一只踩在滑板上的狗是什么而开怀大笑，30分钟后，Oculus的首席科学家Mike Abrash，马上又给全场将近3000名全世界顶尖的开发者，上了生动的一课，主题只有一个——其实差不多人类也同样愚蠢，就像是一颗外接着多重感应器的CPU，而且还充满Bug。 别急着反驳。Mike Abrash在半个小时的时间里举了非常多的栗子来证明这一点
在做kotlin开发中，经常看到一些系统函数里，用函数作为参数，但是又和我们自己写的不太一样 大概是这样子的： public inline fun <T> T.apply(block: T.() -> Unit): T { block() return this } 一开始的时候，我很疑惑，我们平时定义的是这样子的啊： fun <T : View> T.hahaha(f: () -> Unit) { } 我们这里注意一下，其实我们的区别，就是系统的是T.()-Unit，
CPU 全称 Central Processing Unit，中央处理器，计算机的大脑，长这个样子：
我们知道，FPGA的频率一般只有几百MHz，而CPU的频率却高达数GHz。那么，有不少网友心中就有一个疑问：“为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速?”。 今天，EDN就和大家系统
很早就想有这么一个工具了，能够把任务列表写在壁纸上面，这样我每次回到桌面就可以看到我即将要处理的任务。
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
通过这三篇文章的学习我们知道，无论内核进程还是用户进程，都是可以用task_struct来描述的，那么本篇我们实践下如何通过task_struct字段把系统中所有的进程包含的信息打印出来，比如：属性信息，状态，进程标识符，优先级信息，亲属关系，文件系统信息，内存方面的信息等。
对于大多数人来说，“全栈”(Full Stack)的意思很好理解。但是如果我们的话题涉及到监控容器环境呢?整个事情就会开始变得有些模糊了。在这篇文章中，笔者探索了在这样的一个环境下，获得全栈可见性的不
小胖子DD致敬老胖子罗永浩， 欢迎来听相声专场《LoRa水表大解析》， 这一次，保证没人会打瞌睡！
摘要 虽然TensorFlow已经成为了实现深度学习算法最受欢迎的工具之一，但要将其应用于海量数据上仍然存在效率问题。为了提高TensorFlow的运行速度，我们将TensorFlow并行化的跑在了Kubernetes集群上。在本次讲座中将介绍如何使用Kubernetes管理可使用CPU和GPU的TensorFlow集群。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://t.cn/RnVeXX1 我今天的分享，第一个先介绍下什么是深度学习，有一个什么样的历史，包括它现在的一些现状；第二个是TaaS的简介；最后是分布
省去了很多东西，但总体大概就这么个样子。手柄是输入设备，电视为输出设备，CPU 为处理器，PPU 为图形处理器，卡带可以看作是存储的一部分
本文整理自NVIDIA GTC2022讲座[SE2600] （另：本公众号没有测试PPT中代码，代码只代表原作者本人观点，欢迎大家留言讨论） 我们知道Jetson是一个被称为集成 gpu 的产品，这意味着我们的 cpu 和一个 gpu 共享一个物理统一的内存结果，这与你可能熟悉的典型独立 gpu 完全不同，独立gpu 显卡有自己的内存与cpu、内存的系统分开，所以cpu、内存和gpu内存之间有很多迁移。它也恰好是典型独立GPU 计算的最大瓶颈之一。因此，当我们在编写项目时，我们真的应该考虑到一些阴暗面，因
数字图像实际上 是二维图像用有限数字数值像素的表示。每个像素具有整数行和列位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。
作者|Aileen Wendy 周希雯 大数据文摘编辑作品 转载具体要求见文末 ◆ ◆ ◆ 导语 “深度学习”，“人工智能”已不是什么高深莫测的技术，这些技术正飞入你的手机里！深度学习正在被用于创
本人很愚笨，坚持梦想才是最重要的，最后你会得到应有的回报。 之前面经中的大神说道“重要的事情说三遍，心态最重要，心态最重要，心态最重要”。
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！ 先提一个小问题：
暑假结束回到学校时，你可能会觉得前一年学过的东西已经统统忘光了。但如果你像人工智能系统那样学习，你会真的忘光光——当你第一天在课堂上坐下来时，你的大脑会把这当作一个提示，将过去一笔勾销，一切从头开始。
在讲goroutine的调度原理之前，有些与操作系统相关的知识，我们需要先知道，例如：
参考 CNN － Convolutional Neural Networks 是近些年在机器视觉领域很火的模型，最先由 Yan Lecun 提出。 如果想学细节可以看 Andrej Karpathy
前段时间阿粉想着如何去优化我们公司中已经存在的分布式中的唯一ID，而提起唯一的ID，相信如果不是从事传统行业的人，肯定都有所了解，分布式架构下，唯一ID生成方案，是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题，尤其是当我们进行了分库分表之后，对这个唯一ID的要求也就越来越高。那么唯一ID方案都有哪些呢？
小林写这么多篇图解文章，你们猜我收到的最多的读者问题是什么？没错，就是问我是使用什么画图工具，看来对这一点大家都相当好奇，那干脆不如写一篇介绍下我是怎么画图的。
大家好，我是CTAccel Limited创始人兼CEO俞海乐，首先是非常感谢受赛灵思邀请来参加LiveVideoStackCon音视频技术大会，我们的公司叫做联捷计算科技，目前在深圳主要是做图片和视频的加速计算，尤其是针对云端的加速计算。
自我介绍 我本身本科阶段和硕士阶段都是自动化专业，和计算机专业有一点相关，但是差别还是挺大的。我学习计算机方面的知识主要是从研究生阶段开始，大约是从研一下学期开始自学。没有参加实习。准备找工作的时间大约是研二下学期结束的时候，也就是16年7月份。 面试的岗位是Java后台开发，面的公司不多，主要有美团点评-网易-网易有道-携程-华为-中兴-科大讯飞-烽火通信这些公司。从前到后简单记录了自己面试时候遇到的问题，以及对面试给了一点点小的建议，给明年甚至以后的师弟师妹们一些参考。欢迎各位朋友一起交流。 科大讯飞
有了这个基本框架，我们对于语言的学习更加易于理解，但是地址空间究竟是什么❓我们对其并不了解，是不是内存呢？对于是什么这个问题，我们需要通过一个例子来进行切入，见一见现象
我当前的 chrome 版本是 v68，如果是 v66 或更低版本可能提示的警告信息略有不同。印象中只对 CORS 比较熟悉，CORB 是个什么鬼？好奇心迫使我想要了解一下它到底是什么，于是暂时把手头工作放下查了一些资料并花时间汇总了一下，就有了这篇文章。
首先，我们需要了解视频为什么需要压缩。视频具有庞大的数据量，对于以 4K 或更高的分辨率拍摄的电影，一整天的拍摄将产生 2 至 8T 字节的原始数据。想象一下，一部可能是在几周或几个月内拍摄的电影，这个数据量是非常庞大的。当一部电影准备好后，经过编辑，视频源文件就会被送入 Netflix 系统。通常情况下，视频源文件很大，尽管没有原始镜头那么大，对于一集 1 小时长的视频源文件，将近有 500G 字节大小。向客户提供几百 G 的视频是不现实的，所以我们需要压缩内容，使客户在各种条件下都能流畅地观看，无论他们是用最快宽带下的的 4K HDR 电视，还是用蜂窝网络非常不稳定的移动手机。
AI、机器学习、深度学习……你天天都听说这些术语。但是这些东西究竟是什么意思？如何才能让自己看起来像个专家乃至于大师？光来回念这几个名词肯定是不行的，不过你只需要掌握这9个基本概念就能看起来像个机器学习专家甚至大师。自称是机器学习超级粉丝的Machine Box 联合创始人Aaron Edell为我们详细介绍了这9个概念。
GitHub 项目地址： https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper
大家可能遇到这样子的困扰：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float；再或者就是需要一个 CUDA tensor, 你给的却是个 CPU tensor。比如下面这种：
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