1.菜单悬停效果的展示 一些菜单链接悬停效果为您的灵感。由CSS和JavaScript为单个字母动画提供支持。今天，我们希望与您分享一些菜单悬停效果。我们希望这一套启发你，并为你的下一个项目提供一些想
下面通过css实现动画效果，可以使用脚本化的css实现滑入，轮廓伸缩的列表，即动态的HTML，一个过时的说法DHTML
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范，可以很好的识别 拉贾·谢耳朵（这还能认错？）雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
本篇系统介绍了个人对投影的理解，包括投影的数学概念和主要应用，以及如何在频域（傅里叶变换）和球面（球谐）上进行投影的相关内容。最后介绍了UE中球谐函数的实现细节。
傅里叶是一位法国数学家和物理学家，他在1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文拉格朗日坚决反对此论文的发表，而后在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。 那到底谁才是正确的呢？拉格朗日的观点是：正弦曲线无法组成一个带有棱角的信号。这是对的，但是，我们却可以用正弦信号来非常逼近地表示它，逼近到两种方法不存在能量差异，这样来理解的话，那傅里叶是正确的。
transforms属于torchvision模块的方法，它是常见的图像预处理的方法 在这里贴上别人整理的transforms运行机制：
既然数据增强手段能够提高模型的泛化能力，那么我们自然希望通过一系列数据增强的组合获得最优的泛化效果，从而衍生出了一系列组合增强手段，这里我们介绍其中最著名也最常用的两个手段，AutoAugment 和 RandAugment。
单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。
JSON常被拿来与XML做比较，因为JSON 的诞生本来就多多少少要有取代XNL的意思。相比 XML，JSON的优势如下:
证件照是平时使用最多的特殊照片，为什么说它特殊呢？因为证件照对于不同的场合有着不同的要求，比如学校、护照一般需要蓝底照片，医保、暂住证需要红底照片等，那么每次因为背景问题需要重新拍摄一组证件照，真的非常麻烦，并且非常费钱。
本篇开始，将进入图像配准领域的研究。 图像拼接主要有SIFT, BRISK, ORB, AKAZE等传统机器学习算法以及SuperPoint等深度学习算法，在后续将一一进行研究和实验。本篇主要来研究SIFT算法的原理和应用。
这是两个函数组合的反常积分。我们用这样一个例子来说明，就是一个人一天的进食和消化情况。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/158357.html原文链接：https://javaforall.cn
图片轮播(淡入淡出)--js原生和jquery实现 图片轮播有很多种方式，这里采用其中的 淡入淡出形式 js原生和jQuery都可以实现，jquery因为封装了很多用法，所以用起来就简单许多，转换成js使用，其实也就是用js原生模拟出这些用法。 但不管怎样，构造一个最基本的表现层是必须的
H264 无疑是目前应用最广泛的编码技术。一些比较优秀的开源库x264/openh264， ffmpeg等让人们处理h264编解码变得相对容易。为了能更好地理解和处理h264问题，还是有必要了解相关的原理
工具栏 和 属性栏 : 左侧的是工具栏, 每选中一个工具, 在菜单栏的下部就会出现工具栏对应的属性栏;
左右切换的做法基本步骤跟 上一篇文章 淡入淡出 类似，只不过修改了一些特定的部分
最近在做某视频剪辑项目的后端开发，之前对于视频的处理一直是空白状态。项目中涉及到的很多概念，随着不断的接触，有了一个从模糊到清晰的认知。
2022-05-06：给你一个整数数组 arr，请你将该数组分隔为长度最多为 k 的一些（连续）子数组。分隔完成后，每个子数组的中的所有值都会变为该子数组中的最大值。
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
要识别两张图片是否相似，首先我们可能会区分这两张图是人物照，还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。
来源：arXiv 编辑：克雷格 【新智元导读】山东大学李扬彦、卜瑞、孙铭超、陈宝权研究团队近日研究提出的PointCNN是简单通用的点云特征学习架构，基于这一方法一组神经网络模型一举刷新了五个点云基准测试的记录。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.07791 由山东大学提出的PointCNN是一个简单通用的点云特征学习架构。基于这一方法的一组神经网络模型一举刷新了五个点云基准测试的记录。 CNN成功的关键在于其卷积操作能够很好地从基于规则域表示的数据中提取局部信息。然而，由于点
根据文章内容总结的摘要
随着移动互联网时代的到来，短视频成为了最流行的内容载体，而内容的产生离不开视频剪辑与特效创作工具。本次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站，我们邀请到了RingCentral Video 移动端架构师——阮景雄，他向我们分享了AVFoundation视频剪辑框架，以及VideoLab框架的设计与实现。
上周六搞了个修炼写轮眼，利用python代码定位眼球再贴图，有点太粗糙。今儿又周末，效果升级下，玩个变身超级赛亚人——
但自从团队用机器学习解锁了特别的数据扩增策略，再用自动扩增来的新数据集训练目标检测模型，事情就完全不同了。
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一个线性变换，这可以通过一个表示旋转矩阵 [R ：如果v是一个列向量描述（只有一列的矩阵）的位置在空间中的点，该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为
线性码是一类非常重要的分组码，是讨论各种码的基础。线性码的编码方案和译码方案都非常简单。许多特殊的线性码都具有非常好的性质，绝大多数的已知好码都是线性码。
本文在综述传统激活函数和注意力机制的基础上，解读了一种注意力机制下的激活函数，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU），希望对大家有所帮助。
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一
一项对10300名18岁以下青少年的调查表明，sexting越来越普遍，15%的青少年表示他们发过。在个别欧美国家，这一比例会更高，比如在比利时，有近50%的15-21岁青少年都干过这种事。
会有很多的数据冗余，并且数据量太大，系统会无法承载，数据的传输也是一个很大的问题。因此，会对图像进行压缩，常用的图像压缩技术有 JPEG，本质上就是基变换，也就是使用更好的基来重现图像。
先使用上文介绍的Prewitt算子将输入的图像边缘化处理，再使用霍夫变换检测直线。 其中使用到了matlab的hough，houghpeaks,houghlines等函数.
考虑空间中的所有向量，都需要做线性变换，我们不可能对向量一个一个进行变换，然后得到变换后的空间。 此时就可以利用空间的基，我们对空间的一组基都得到它们变换后的结果，那么对于空间中的任意向量，因为我们都可以用基向量来将其表示出来，那么对任意向量的线性变换，都可以用基向量的线性变换的线性组合来表示，即对于空间的一组基
移动是将图像看作一个整体，显示时不能像扫描那样，扫描方式有些像打开一副画，例如显示上部分的时候，下部分可以不现实，而移动则可以看成一块木板画，显示时必须按物理顺序进行，例如从上向下平移时，必须先显示下面的图像，后显示上面的图像，因此平移的算法比扫描难一些。
1. RCNN的模型（如下图）描述: RCNN相比传统的物体检测，还是引入传统的物体检测的基本流程，先找出候选目标物体，逐个的提取特征，不过rbg大神引入了当时炙手可热的CN
1、网址：https://airsheet.wps.cn/docs/python/quickstart.html
谈到人像抠图想必大家都不陌生。在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影，它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来，实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等，进一步提升视觉应用体验。
本文首先简介了一些传统的激活函数和注意力机制，然后重点解读了一种“注意力机制下的新型激活函数”，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU）。
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
这是一篇挺老的论文了，98 年诞生的。主要是利用图片的 Haar wavelets （小波）特征 + SVM 来进行目标检测，这在当时是很 novel 的一个方法。论文中的 Haar-wavelet 特征也是 Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 这篇论文中提出的 Haar 特征的前身。
题目的答案提供了一个思考的方向，答案不一定正确全面，有错误的地方欢迎大家请在评论中指出，共同进步。
刚刚学习了卷积神经网络的一些基础知识，现在想要复习之前学过的，再熟悉新知识，练习pytorch编程的能力。首先自制蚂蚁数据集，其次定义只有一层卷积层的神经网络，喂入数据，前向传播得到输出，并使用tensorboard绘图，显示处理前的图像以及处理后的图像，体验卷积的效果。
本文在综述传统静态激活函数和注意力机制的基础上，解读了一种注意力机制下的动态激活函数，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU），希望对大家有所帮助。
上个周末，面向JavaScript开发者的TensorFlow.js在TF开发者峰会上发布。
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