MugLife app是一款可以将静态照片变成3D动画的手机应用,如下效果图所示: 大家可以看到,这个静态图具有了类3D的动画特效,是不是很好玩? 这种算法是如何实现的呢? 这里给出一篇论文“Bringing Portraits to Life”Siggraph Asia 2017 这篇论文就是通过二维图像算法来实现静态图的3D动画效果的. 下面我们来讲解一下具体的算法实现过程: 首先根据一段视频,将目标静态图动画处理 整体流程: 将视频帧定义为S(i),目标静态图为T: 根据S(i)生成T(i

[原创]IBM BLM模型思维导图 IBM业务领先模型 http://wenku.baidu.com/view/1d1d247af242336c1eb95e3b.html?from=search

参考: [日] 野村综合研究所系统咨询事业本部. 图解CIO工作指南. 周自恒译 人民邮电出版社,2014

ISO:国际标准化组织:OSI:开放系统互联 (部分描述不准确和不详细)

java内存模型知识导图 一 并发问题及含义   并发编程存在原子性.可见性.有序性问题. 原子性即一系列操作要么都执行,要么都不执行. 可见性,一个线程对共享变量的修改,另一个线程可能不会马上看到.由于多核CPU,每个CPU核都有高速缓存,会缓存共享变量,某个线程对共享变量的修改会改变高速缓存中的值,但却不会马上写入内存.另一个线程读到的是另一个核缓存的共享变量的值,出现缓存不一致问题. 有序性,即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行.编译器和处理器会对指令进行重排,以优化指令执行性能,重排不

目录 第五章:久期向量模型 思维导图 久期向量的推导 久期向量 广义久期向量 一些想法 第五章:久期向量模型 思维导图 久期向量的推导 \[ V_0 = \sum_{t=t_1}^{t_n} CF_t e^{-\int_0^t f(s)ds} \] \[ V^\prime_0 = \sum_{t=t_1}^{t_n} CF_t e^{-\int_0^t f^\prime(s)ds} \] \[ \begin{aligned} \frac{V_0^{\prime} - V_0}{V_0} &= \

Django模型封装python操作数据库的代码,让我们可以更加方便的执行SQL语句.每个创建的app下都会有一个叫models.py的文件,在这个文件下创建的模型类映射于数据库的表名,类属性映射于数据库的字段.下面介绍下MySQL在django下的有关配置和操作. 模型配置 配置数据库:先进入数据库,创建一个库名,我创建了一个叫mydb,然后在setting.py文件中进行配置.这里要注意的是,创建的app一定记得也是要配置的. pymysql数据库连接器:用pip安装pymysql包,可用p

第一次使用threejs到实际项目中,开始的时候心情有点小激动,毕竟是第一次嘛,然而做着做着就感受到这玩意水好深,满满的都是坑,填都填不过来.经过老板20天惨无人道的摧残,终于小有成就. 因为第一次搞这玩意,相对的遇到的问题也是大把的,让我来一一诉说一路上遇到的各种问题. 开发使用: C4D.Blender2.75.[threejs-r72](http://threejs.org/) 万事开头难,第一个问题就是怎么才能把3d软件中做好的模型显示在浏览器中. 一.模型在软件中的导入与导出. 这个项

对Logistic回归模型,个人做的一些总结: 公式就不套用了,教材上面基本都有而且详细.logistic回归用图形化形式描述如下: logistic回归是一种简单高效的分类模型,它不仅可以通过学习来预测样本的类别,还可以得到样本属于各个类别的概率信息.因此在机器学习中得到了及其广泛的应用. 同时,它还有比较与其他模型的一些优点: (1)logistic回归模型是线性模型,线性模型的优势是稳定性强,求解简单.但通常情况下,线性回归拟合得到的输出范围是不确定的,可以从负无穷至正无穷的区间范围内,输

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文章来源 DFann 版权声明:如果你觉得写的还可以,可以考虑打赏一下.转载请联系. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 简介 论文地址:Mask R-CNN 源代码:matterport - github 代码源于matterport的工作组,可以在github上fork它们组的工作. 软件必备 复现的Mask R-CNN是基于Python3,Keras,TensorFlow. Python 3.4+ Tensor

TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库.它可以将训练好的机器学习模型部署到线上,使用 gRPC 作为接口接受外部调用.更加让人眼前一亮的是,它支持模型热更新与自动模型版本管理.这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后,你再也不需要为线上服务操心,只需要关心你的线下模型训练. TensorFlow Serving的典型的流程如下:学习者(Learner,比如TensorFlow)根据输入数据进行模型训练.等模型训练完成.验证之

1 概述 RankNet.LambdaRank和LambdaMART是三个关系非常紧密的机器学习排序算法.简而言之,RankNet是最基础,基于神经网络的排序算法:而LambdaRank在RankNet的基础上修改了梯度的计算方式,也即加入了lambda梯度:LambdaMART结合了lambda梯度和MART(另称为GBDT,梯度提升树).这三种算法在工业界中应用广泛,在BAT等国内大厂和微软谷歌等世界互联网巨头内部都有大量应用,还曾经赢得“Yahoo!Learning To Rank Cha

Django框架 ,Flask框架 ORM 以及pyrthon原生sql语句操作数据库 WHAT IS ORM? ORM( Object Relational Mapping) 对象关系映射 , 即通过面向对象思维方式来实现对数据库的操作. 对模型类对象的操作转化为sql 语句 模块内实现数据库表和模型类的关系映射 : 开发人员只用对模型内的实例化对象进行相应操作,底层函数会自动转化为sql 语句来实现对数据库 的增改查删 优点 : 1操作简单更易理解代码编写简单, 2比起原生sql 语句可以节

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阅读文档:使用 PyTorch 进行深度学习:60分钟快速入门. 本教程的目标是: 总体上理解 PyTorch 的张量库和神经网络 训练一个小的神经网络来进行图像分类 PyTorch 是个啥? 这是基于 Python 的科学计算包,其目标是: 替换 NumPy,发挥 GPU 的作用 一个提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台 起步 PyTorch 中的 Tensor 类似于 NumPy 中的 ndarray(这一点类似于 TensorFlow),只不过张量可以充分利用 GPU 来进行加速计算.

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反制面试官 | 14张原理图 | 再也不怕被问 volatile! 悟空 爱学习的程序猿,自主开发了Java学习平台.PMP刷题小程序.目前主修Java.多线程.SpringBoot.SpringCloud.k8s.本公众号不限于分享技术,也会分享工具的使用.人生感悟.读书总结. 絮叨 这一篇也算是Java并发编程的开篇,看了很多资料,但是轮到自己去整理去总结的时候,发现还是要多看几遍资料才能完全理解.还有一个很重要的点就是,画图是加深印象和检验自己是否理解的一个非常好的方法. 一.Volati

1. softmax回归是分类问题 回归(Regression)是用于预测某个值为"多少"的问题,如房屋的价格.患者住院的天数等. 分类(Classification)不是问"多少",而是问"哪一个",用于预测某个事物属于哪个类别,如该电子邮件是否是垃圾邮件.该图像是猫还是狗.该用户接下来最有可能看哪部电影等. 分类问题也有些许差别:(1)我们只对样本的硬性类别感兴趣,即属于哪个类别:(2)我们希望得到软性类别,即每个类别的概率是多少.这两者的界

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne