每天都有数以百万计的图片在网络上被分享.储存,用户借此探索世界,研究感兴趣的话题,或者与朋友家人分享假期照片.问题是,大量的图片要嘛被照相设备的像素所限制,要嘛在手机.平板或网络限制下被人为压缩,降低了画质. 如今高分辨率显示屏幕正在家庭和移动设备上普及,因此,把低分辨率图片转化为高清晰版本,并可在多种设备上查看和分享,正在成为一项巨大的需求.日前,Google 推出了一项新技术 RAISR,其全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”,意为“快

S2其实是来自几何数学中的一个数学符号 S²,它表示的是单位球.S2 这个库其实是被设计用来解决球面上各种几何问题的.值得提的一点是,除去 golang 官方 repo 里面的 geo/s2 完成度目前只有40%,其他语言,Java,C++,Python 的 S2 实现都完成100%了.看看怎么用 S2 来解决多维空间点索引的问题.通常地球上的点我们会用经纬度来表示,将经纬度坐标转换为希尔伯特曲线 Cell ID包含如下步骤: 把经纬度转换成弧度. 经纬弧度转换成坐标系上的一个点 S(lat,l

  准确地说,RAISR并不是用来压缩图像的,而是用来upsample图像的. 众所周知,图片缩小到半分辨率后,在拉回原大小,会出现强烈的锯齿.从80年代开始就有很多super sampling的方法,要么从多张低分辨率的图构建出高分辨率,要么从单张“猜测”出高分辨率.本质上其实都是针对边缘搞事情.从锯齿状的边缘恢复出一条带斜率的线段. 用机器学习做这件事情,基本框架是1. 拿到大量高分辨率的图像,对图片做分块,比如4x4.2. 每个块都缩小到半分辨率.3. 用半分辨率的块作为输入,全分辨率的块

http://www.cnblogs.com/cathsfz/archive/2012/08/08/google-interview-experience.html 尝试在自己的博客上搜索点东西,结果发现 4 年多以前还在博客上写过一系列的 recruiting events,把大四时候参加过的各种笔试面试都记录下来了.我从去年准备离开百度开始,到现在总过面试过 4 家公司:Google.Microsoft.Yahoo.Facebook,原本去年也想把面试经验写一写的,结果一拖就拖到现在.我不想

http://blog.csdn.net/ithomer/article/details/8774006 http://www.myvisajobs.com 一年多前,出于显而易见的原因,下定决心肉身FQ.经过一番考虑,放弃了读书这条途径,决定直接找工作,通过H1B签证出去.于是去年八月份从百度辞职,开始着手准备.当时觉得今年拿到H1B的成功率大致能有个六七成,加上周围朋友们的不断鼓励,可以说还是相当自信的.然而,时至今日,在历经Google.Amazon.Facebook三家公司之后,这第一次

[译]GOOGLE RANKBRAIN 完整指南 ( 2018 最新版 ) 2018.01.29    来源  http://www.zhidaow.com/post/google-rankbrain   2019/3/8 更新 - Gary Illyes 解释 RankBrain 如何运行 Google webmaster 趋势分析师 Gary Illyes 在 Reddit AMA 上解释了 RankBrain 如何运行. RankBrain 并没有使用用户体验的数据 关于 RankBrai

通过AI自学习,Google让Pixel 3的人像模式更优秀 Link: https://news.cnblogs.com/n/613720/ 虽然双摄手机已经在市场上普及,其所带来的人像模式.多倍变焦也成为了不少智能手机的「标配」,但仍然有厂商依然坚持用一个摄像头的配置. 比如以软件著称的 Google,从 Pixel 手机的初代到今天的 Pixel 3 / 3XL,在往今的两年时间里(初代 Pixel 于 2016 年发布),他们仍坚持采用单摄配置. 有意思的是,Pixel 不但是 DxOM

1.前言 http://mt2.google.cn/vt/lyrs=m@225000000&hl=zh-CN&gl=cn&x=420&y=193&z=9&s=Galil 通过图层扩展类的方式加载Google地图的是我们通常获取Google地图的一种方式,根据这种方式我们可以通过拼接地图瓦片Url字符串获取瓦片数据,关于Google瓦片算法的解析网上有很多,以下仅列出博客地址,及具体实现类. Google瓦片地图算法解析 :http://blog.csdn.n

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息. 而 Google 的

问题地址: http://www.thegrouplet.com/thread-112923-1-1.html 问题: 网站配有太多的模板是否影响网站加载速度 月光答复: wp不需要删除其他的模板,不影响速度 问题地址: http://www.thegrouplet.com/thread-112926-1-1.html 问题: 除了WORDPRESS大家还用什么其他的博客程序额? 月光答复: Typecho这种虽然简单,但是如果你有特殊需要,找插件和模板就难多了 各有各的好  ... 问题地址:

转自:http://www.iteye.com/topic/95079 PageRank解释 通过对由超过 50,000 万个变量和 20 亿个词汇组成的方程进行计算,PageRank 能够对网页的重要性做出客观的评价.PageRank 并不计算直接链接的数量,而是将从网页 A 指向网页 B 的链接解释为由网页 A 对网页 B 所投的一票.这样,PageRank 会根据网页 B 所收到的投票数量来评估该页的重要性.     此外,PageRank 还会评估每个投票网页的重要性,因为某些网页的投票

视频地址:http://pan.baidu.com/s/1dDEgKwD 最开始还是讲hadoop的起源,但是和其他垃圾视频不同,不是照本宣科,听了还是受益.作者给人一种感觉就是他是确实把他的经验和体会告诉别人,而不是像其他讲师把网上别人的思想讲一遍 视频给了课程目标,不知道我听完了视频能达到多少 Google是两个大学生创业建立起来的,值得我去反思,我的年轻在哪里? Google是hadoop的细想之源: 通讯运营商要向Google付费(Google已经垄断到这种地步了) Google的数据是

google 找算法 发现一片不错论文,google作者的主页 找到了相关代码: http://cs.nyu.edu/~ccouprie/code.html code部分-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 参考了 http://xiaoming-0513.blog.

一.为什么要混淆 为了避免apk在发布后被用户通过反编译拿到源代码和资源文件,然后修改资源和代码之后就变成一个新的apk.而经过混淆后的APK,即使被反编译,也难以阅读,注意混淆不是让apk不能阅读,而是加大阅读的难度,为了避免劳动成果被窃取,也避免出现安全漏洞和隐患,所以在apk发布之前一定要进行混淆. 二.混淆的原理 Java是一种跨平台.解释型语言,Java源代码编译成的class文件中有大量包含语义的变量名.方法名的信息,很容易被反编译为Java源代码.为了防止这种现象,我们可以对Jav

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/WmJyiA3fDNriw5qXuoA9MA 作者:lilycai 本文主要讲述了代码混淆和资源混淆的原理,Studio默认的混淆方案,混淆的参数,以及如何对Apk进行代码混淆(自定义混淆文件)和资源混淆(结合微信混淆和美团混淆两种方案),避免Apk被逆向. 为什么要混淆 我们的apk在打包发布之前,都要进行混淆处理来避免源代码和资源文件被小白用户通过

随着TensorFlow发布的,还有一个models库(仓库地址:https://github.com/tensorflow/models),里面包含官方及社群所发布的一些基于TensorFlow实现的模型库,用于解决各式各样的机器学习问题. 很多任务,在其中都能找到相同或者近似功能的实现,这时候无需编程或者只要很少的编程,就可以在已有模型的基础上建立自己的人工智能应用. 而且models的更新也比较快,因为大量的社群参与者,几乎每天都有模块的更新commit. 简介 当前版本TensorFlo

本篇文章:自己在混淆的时候整理出比较全面的混淆方法,比较实用,自己走过的坑,淌出来的路.请大家不要再走回头路,可能只要我们代码加混淆,一点不对就会导致项目运行崩溃等后果,有许多人发现没有打包运行好好地,打包完成以后而又不不可以了,导致了许多困惑,本片文章来问大家解决困惑,希望对大家有帮助. Android混淆最佳实践 1. 混淆配置 android{ buildTypes { release { buildConfigField "boolean", "LOG_DEBUG&q

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息.而 Google 的 s

本次分享主要会介绍一下ES是如何帮我们完成NLP的任务的.在做NLP相关任务的时候,ES的相似度算法并不足以支撑用户的搜索,需要使用一些与语义相关的方法进行改进.但是ES的很多特性对我们优化搜索体验是非常有帮助的. 简介-Dr.cleaner/Dr.X系列产品 我们主要服务的项目是MAC上的APP——Dr.cleaner以及Dr.X系列产品. Dr.cleaner在多个国家.地区的清理类MAC APP中排名第一,日活接近百万. 幸福的烦恼:客服 多语言.跨时区:我们的APP在国内可能还不是非常出

设想和目标 1. 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述?我们组要爬取网上的内容供下一组使用,定义的不太清楚,因为用户只有下一个团队所以没有进行详细的需求分析,而且和下一个团队做的交流也有限,没有及时得到下个团队的需求反馈.2. 是否有充足的时间来做计划?有时间,我们组在展开工作之前总共开了两次很长会,进行了大量的讨论.3. 团队在计划阶段是如何解决同事们对于计划的不同意见的? 我们会协商讨论,直到计划得到大家的认可. 计划 1. 你原计划的工作是否最后