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1. 表面模糊。 2. 高斯模糊 https://blog.csdn.net/trent1985/article/details/49864397 https://blog.csdn.net/trent1985/article/details/50496969
加速相机数据传输: https://stackoverflow.com/questions/37592934/zero-copy-camera-processing-and-rendering-pipeline-on-android 源代码阅读: https://android.googlesource.com/platform/frameworks/native/+/marshmallow-mr2-release/libs/gui/GLConsumer.cpp#198 http://www.songho.ca/opengl/gl_pbo.html#pack
https://blog.gceasy.io/2017/05/09/understanding-android-gc-logs/ http://gceasy.io/index.jsp#banner
人类的视觉系统是世界奇迹之一。 考虑下面的手写数字序列: 大多数人毫不费力地将这些数字识别为504192.这种缓解是欺骗性的。 在我们大脑的每个半球中,人类都有一个主要的视觉皮层,也被称为V1,含有1.4亿个神经元,它 ...
技术书籍包含来自作者的训诫,读者必须做练习和问题并不罕见。当我读到这样的警告时,我总觉得有点奇怪。如果我不做练习和问题,会不会有什么事情发生在我身上?当然不是。我会获得一些时间,但牺牲了理解的深度。有时候这是值得的。有时候不是。 那么本书中值得做的是什么?我的建议是,你真的应该尝试大部分的练习,而你的目标不应该是做大部分的问题。 你应该做大部分练习,因为它们是你理解材料的基本检查。如果你不能很容易地解决练习,你可能会错过一些基本的东西。当然,如果偶尔进行锻炼,请继续前进 - 有可能这只是您的一小部分误解,或者可能是我的表现不佳。但是如果大多数练习都是一场斗争,那么你可能需要重读一些早期的材 ...
神经网络是有史以来最漂亮的编程范例之一。在传统的编程方法中,我们告诉计算机要做什么,将大问题分解成计算机可以轻松执行的许多小的,精确定义的任务。相比之下,在神经网络中,我们不告诉计算机如何解决我们的问题。相反,它从观测数据中学习,找出解决手头问题的办法。 从数据自动学习听起来很有前途。然而,直到2006年,我们还不知道如何训练神经网络来超越更传统的方法,除了一些特殊的问题。 2006年发生的变化是在所谓的深度神经网络中发现学习技术。这些技术现在被称为深度学习。它们已经得到了进一步发展,今天深度神经网络和深度学习在计算机视觉,语音识别和自然语言处理等许多重要问题上取得了出色的表现。它们正在被谷歌 ...
神经网络和深度学习是一本免费的在线书籍。 这本书将教你如何: 神经网络,一个美丽的生物启发式编程范例,使计算机可以从观测数据中学习. 深度学习,这是一套强大的神经网络学习技术。 神经网络和深度学习目前为图像识别,语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了最佳解决方案。 本书将教授许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 有关本书采用的方法的更多细节,请参阅此处。 或者您可以直接跳到第1章并开始使用。 原文连接 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/exercises_and_problems.html
https://github.com/maiiz/Blockchain_RD_Checklist
什么颜色是你的功能? ↩↪ 2015年2月1日 代码 飞镖 去 JAVASCRIPT 语言 卢阿 我不知道你的情况,但是没有什么能让我在早上很喜欢老式的编程语言咆哮。 它激发了血液看到有人串出一种普通人使用的“blub”语言之一,在偷偷摸摸访问StackOverflow之前,他们在一天中混淆了它。 (同时,你和我,只使用最开明的语言,凿锋利的工具,专为像我们这样的专家级工匠修整而成。 当然,作为所述熨平板的作者 ,我冒了风险。 我嘲笑的语言可能是你喜欢的语言! 在没有意识到的情况下,我可以让这个乌合之众进入我的博客,用干草叉和火把准备好,而我的傻瓜小册子可能会引起他们的愤怒! 为了保护自己 ...
https://photoblogstop.com/photoshop/photoshop-blend-modes-explained
nv21Tojpg #!/usr/bin/env python3 import cv2 import numpy as np import glob def convert_fhq(h, w, msg): img_y=np.fromstring(msg[:h*w],dtype='uint8').reshape((h,w)).astype('int32') img_u=np.fromstring(msg[h*w:h*w+h*w//2:2],dtype='uint8').reshape((h//2,w//2)).astype('int32') ...
手机从摄像头采集的预览数据一般都是NV21 NV21 的存储格式是,以4 X 4 图片为例子 占用内存为 4 X 4 X 3 / 2 = 24 个字节 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y V U V U V U V U NV12 的存储格式是,以4 X 4 图片为例子 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y U V U V U V U V
OpenGL再次加强之OpenGL坐标系 OpenGL整体都是如下的坐标理念,横轴向右,纵轴向上,Z轴朝外。 1. ViewPort坐标 左下角为x,y x, y Specify the lower left corner of the viewport rectangle, in pixels. The initial value is (0,0). width, height Specify the width and height of the viewport. When a GL context is first attached to a window, width and h ...
零基础入门深度学习: https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络
package com.megvii.beautify; /* * Copyright (C) 2008 The Android Open Source Project * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance with the License. * You may obtain a copy of the License at * * h ...
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