简介 适用于.NET Framework和.NET Core的HTML至PDF转换器 SelectPdf提供的在线html到pdf转换器使用.NET的Select.Pdf库中的html到pdf转换器.用于.NET的SelectPdf SDK提供了创建新pdf文档,加载现有文档,合并现有pdf文档,拆分pdf文档,向新创建或现有pdf文档添加元素的可能性.用于.NET的Select.Pdf库中的html到pdf转换器可以在任何.NET应用程序中使用,从完整的网页或原始html代码生成pdf文档,就

关注代码质量是高效开发必须要做的一件事,那么在 Ruby 开发的过程中,是否有什么好的代码质量检测工具呢?下面由 Ruby 工程师路英瑞介绍一下 RubyCritic--一款还不错的代码质量检测工具. 最近在开发 Cloud Insight API(一款能够优雅监控多种操作系统.数据库.中间件.云主机的解决方案) 时,发现一个可以检测 Ruby 代码质量的工具-RubyCritic. RubyCritic 集成 Reek, Flay 和 Flog 这3个分析代码的工具,能够对你的 Ruby 代码

目录 1. 亮点 2. 网络 3. Mask 及其融合 4. 结论 论文:Enhancing HEVC Compressed Videos with a Partition-Masked Convolutional Neural Network He, Xiaoyi, et al. "Enhancing HEVC compressed videos with a partition-masked convolutional neural network." 2018 25th IEEE

<Generative Adversarial Nets>是 GAN 系列的鼻祖.在这里通过 PyTorch 实现 GAN ,并且用于手写数字生成. 摘要: 我们提出了一个新的框架,通过对抗处理来评估生成模型.其中,我们同时训练两个 model :一个是生成模型 G,用于获取数据分布:另一个是判别模型 D,用来预测样本来自训练数据而不是生成模型 G 的概率.G 的训练过程是最大化 D 犯错的概率.这个框架对应于一个极小极大的二人游戏.在任意函数 G 和 D 的空间中,存在着一个唯一的解,G 恢

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over

摘要:近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>强势上榜. 本文分享自华为云社区<昇腾CANN论文上榜CVPR,全景图像生成算法交互性再增强!>,作者:昇腾CANN . 近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

一.照片采集的实用概念 根据照片进行三维重建的过程中,有人没怎么遇到坑,有人被坑的不轻.可能是模型的纹理失真,模型的法线错了,模型会生成我们各种也想不到的结果,那么,是什么导致三维重建效果这么差的?是建模操作中哪一步设置错了?还是航拍之前的航带准备不充分还是天气光照的影响?今天我将和大家一起好好说说建模前期都有哪些拍照要求和技巧. 首先,在这之前,我先说明几个专业词汇概念,有助于后面文章的理解. [内方位元素]:指的是相机的内部参数,包括相机传感器的尺寸.镜头焦距.像平面主点的位置坐标.镜头畸变

https://gold.xitu.io/entry/5781e6872e958a0054c93368 作者:advancer_chen,原文链接:http://my.oschina.net/ChenTF/blog/708646 本篇详细的介绍了 Sonar 的接入流程, 国内外相关文章稀少, 难能可贵 -- 由 每个人丶都是自己的传奇 分享 所有文章目录:http://my.oschina.net/ChenTF/blog/677112 转载请注明出处, 有用的话请赞一下哦. 1. Sonar介

转自:http://www.cnblogs.com/tmywu/archive/2010/09/14/1825650.html 在WPF中我们可以将Canvas当成一种画布,将Canvas中的控件当成元素,讲其转成位图文件: 如下效果 图1.1 你可以设置Canvas的宽度.高度和颜色类型,生成任何你想要的图片.实时呈现你设置的样式等效果. 包括创建一些特效如阴影等. WPF提供RenderTargetBitmap类将任何容器控件渲染成一个位图. 新建一个WPF项目,在页面中创建一个CANVAS

1.SonarQube的介绍 SonarQube是一个管理代码质量的开放平台. 可以从七个维度检测代码质量(为什么要用SonarQube): (1)复杂度分布(complexity):代码复杂度过高将难以理解.难以维护(2)重复代码(duplications):程序中包含大量复制粘贴的代码是质量低下的表现 (3)单元测试(unit tests):统计并展示单元测试覆盖率 (4)编码规范(coding rules):通过Findbugs,PMD,CheckStyle等规范代码编写 (5)注释(co

本文主要分析以加密为目的的随机数生成问题.PHP 5 并未提供生成强加密随机数的简便机制,但是,PHP 7 引入了两个 CSPRNG 函数以解决该问题.系 OneAPM 工程师编译整理. 什么是 CSPRNG? 引用维基百科的定义,密码安全的虚拟随机数生成器(Cryptographically Secure Pseudorandom Number Generator,CSPRNG)是带有特定属性使之在密码学中适用的虚拟随机数生成器(pseudo-random number generator,P

这里我将陆续给大家载出我在以前学习和编写c代码时遇到的问题和解决方法.学习的心得,有些是经过查询一些曾经参加微软microsoft的开发小组的老程序员的书籍和资料后提供给大家! 首先,当发现错误时,要不断就以下两个问题追问自己的结果:1.怎样才能自动地查出这个错误?2.怎样才能避免这个错误? 关于错误:错误可以分为两类:1.开发某一功能时产生的错误.2.程序员认为该功能已经开发完成之后仍然遗留在代码中的错误. 第一种错误好解决,可以把编译器可以设置的警告等级开关打开,以及语法检查来排除:逻辑错误

/*** 基本图片处理,用于完成图片缩入,水印添加* 当水印图超过目标图片尺寸时,水印图能自动适应目标图片而缩小* 水印图可以设置跟背景的合并度** Copyright(c) 2005 by ustb99. All rights reserved** To contact the author write to {@link mailto:ustb80@163.com}** @author 偶然* @version $Id: thumb.class.php,v 1.9 2006/09/30 09

对程序进行优化,通常是指优化程序代码或程序执行速度.优化代码和优化速度实际上是一个予盾的统一,一般是优化了代码的尺寸,就会带来执行时间的增加,如果优化了程序的执行速度,通常会带来代码增加的副作用,很难鱼与熊掌兼得,只能在设计时掌握一个平衡点. 一.程序结构的优化 1.程序的书写结构 虽然书写格式并不会影响生成的代码质量,但是在实际编写程序时还是应该尊循一定的书写规则,一个书写清晰.明了的程序,有利于以后的维护.在书写程序时,特别是对于While.for.do…while.if…elst.swit

摘要: 压缩各种格式的图片. 原文:Web 性能优化: 图片优化让网站大小减少 62% 作者:前端小智 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. 这是 Web 性能优化的第二篇,上一篇在下面看点击查看: Web 性能优化: 使用 Webpack 分离数据的正确方法 图像是web上提供的最基本的内容类型之一.他们说一张图片胜过千言万语.但是如果你不小心的话,图片大小有时高达几十兆. 因此,虽然网络图像需要清晰明快,但它们尺寸可以缩小压缩的,使用加载时间保持在可接受的水平. 在我的网站上,我注

图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术,这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度,具体应用例如智能手机的人脸解锁.内置的语音助手.这些技术的实现和发展都离不开神经网络,可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题,并不能够为机器带来自主创造的能力,例如让机器写出一篇流畅的新闻报道,生成一副美丽的风景画.但随着GAN的出现,这些都成为了可能. 什么是GAN? 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是一种近年来大热的深度学习模型,

深度学习新星:GAN的基本原理.应用和走向 (本文转自雷锋网,转载已获取授权,未经允许禁止转载)原文链接:http://www.leiphone.com/news/201701/Kq6FvnjgbKK8Lh8N.html 作者:亚萌 相关参考: [OpenAI] Generative Models [搜狐科技]GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来 [pdf]:http://www.iangoodfellow.com/slides/2016-12-04-NI

目录 案例1 说明 APDL代码 结果 案例2 说明 APDL代码 结果 案例3 说明 APDL代码 结果 参考网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_65936c230100l20i.html 案例1 说明 首先建立两个节点1和2,然后由节点1和节点2生成弹簧单元,再由2节点生成质量单元,然后进行分析.一阶弹簧系统,可以分析出其固有频率. APDL代码 FINISH /CLEAR /PREP7 ET,1,14 !定义弹簧combin14单元 R,1,1 !刚度为1,

2018年新年,腾讯整出来个ai春联很吸引眼球,刚好有个需求让我看下能不能训出来个model来写出诗经一样的文风,求助了下小伙伴,直接丢过来2个github,原话是: 查了一下诗经一共38000个字,应该是可以训练出一个语言模型的.只是怕机器写出来的诗一般都没灵魂.https://github.com/hjptriplebee/Chinese_poem_generator: https://github.com/xue2han/AncientChinesePoemRNN. 我测试了,第一个没跑通

单片机C程序优化 对程序进行优化,通常是指优化程序代码或程序执行速度.优化代码和优化速度实际上是一个予盾的统一.一般是优化了代码的尺寸,就会带来执行时间的增加:如果优化了程序的执行速度,通常会带来代码增加的副作用.很难鱼与熊掌兼得,只能在设计时掌握一个平衡点. 一.程序结构的优化1.程序的书写结构    虽然书写格式并不会影响生成的代码质量,但是在实际编写程序时还是应该尊循一定的书写规则,一个书写清晰.明了的程序,有利于以后的维护.在书写程序时,特别是对于While.for.do…while.i