经典算法·GAN与VAE Generative Adversarial Networks 及其变体 生成对抗网络是近几年最为经典的生成模型的代表工作,Goodfellow的经典工作.通过两个神经网络结构之间的最大最小的博弈游戏然后生成模型.下面是原始GAN与一些GAN的变体. Generative Adversarial Nets(GAN) 模型判别模块与生成模块的损失的定义: 网络结构是: 该结构的最大的问题有两个:一个是难以训练,一个是模型输出图片单调(model collapse). Co

好些网站的注册功能中,都有对密码进行验证并且还有强度提示.下面就来实现这种效果.密码强度说明:密码强度:弱——纯数字,纯字母,纯符号密码强度:中——数字,字母,符号任意两种的组合密码强度:强——数字,字母,符号全部都要有实现思路:在输入框提示区域编写两个div层,一个显示提示文字,一个显示密码强度提示.给文本框添加onkeyup的验证事件:1.没有输入时,显示“密码可由字母.数字.特殊符号组成,长度为6-18个字符”:2.光标聚焦到文本框中,在密码长度没有6位之前,显示“密码不少于6位”提示文字

生成器对应于认知器的逆过程. 这一切的起源都是当初一个极具启发性的思想:Sleep-wake algorithm——人睡眠时整理记忆做梦,是一个生成的过程,即通过最终的识别结果企图恢复接收到的刺激,当然,恢复得到的是梦境而已,那个梦中的视觉.听觉.触觉以及嗅觉等等全和现实有关却也无关.有关是认知层次的有关,无关是表现出的内容的无关.sleep时进行生成,wake时进行认知.这个过程交替进行就构成了sleep-wake算法.它是一个宽松模型,或者说是一个Monte Carlo采样的EM逼近训练过程

这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有

本文基于<深入理解Android WiFi NFC和GPS 卷>和 Android N 代码结合分析   WifiService 是 Frameworks中负责wifi功能的核心服务,它主要借助wpa_supplicant(简称WPAS)来管理和控制Android 平台中的wifi 功能. 将通过两条线路来分析WifiService 服务: 1.WifiService 的创建及初始化: 2.在Setting中打开WiFi功能.扫描网络以及连接网络的流程: 最后介绍WifiWatchdogSta

资源下载更新(我不知道为什么被115网盘屏蔽) 深入了解android它wifi-nfc-gps 115网盘礼包码:5lbee5qn4g5ghttp://115.com/lb/5lbee5qn4g5g 和115沟通后, http://115.com/lb/5lbdugrdt4r   恢复使用 段昌志兄认真阅读了几遍.还把全部的反馈给集中整理了下.很感谢,一本真正的好书是须要作者和读者一起努力打造才干够创造的!感谢段兄,感谢全部兄弟 感谢段昌志兄的细心反馈.不论前期怎样仔细,书写过程还是有一些错误

speex库中音频降噪效果不错,应该是应用最广泛的吧,speex库下载地址https://www.speex.org/downloads/,可以直接下载二进制代码使用,像配置OpenCV一样配置speex库就可以了.speex库的API参考文档下载:http://download.csdn.net/detail/yizhaoyanbo/9856894. 贴出C语言实现的音频降噪代码如下. 代码中采样率.音频帧大小需要根据实际情况设置,HEADLEN是WAV格式的文件头,占44个字节,这44个字节

图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题.   好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧. 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集.传输.压缩等各个方面.噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法. 对于输入的带有噪声的图像

http://forum.china.unity3d.com/thread-32273-1-1.html 今天我们继续分享米哈游技术总监贺甲在Unite Beijing 2018大会上的演讲<在Unity上实现高品质卡通渲染的效果>下篇,上篇请点击此处阅读. 下面为演讲内容: 接下来我们就来介绍一下头发的渲染.头发是卡通渲染角色较为重要且独特的部分.我们想要实现根据光源动态变化的高光和阴影渐变,并且这个实现还应具备直观的所见即所得的色彩调节能力. 和皮肤的材质一样,对于头发的漫反射渲染我们同样

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

JoJoGAN: One Shot Face Stylization. 只用一张人脸图片,就能学习其风格,然后迁移到其他图片.训练时长只用 1~2 min 即可. code paper 效果: 主流程: 本文分享了个人在本地环境(非 colab)实践 JoJoGAN 的整个过程.你也可以依照本文上手训练自己喜欢的风格. 准备环境 安装: Anaconda PyTorch conda create -n torch python=3.9 -y conda activate torch conda

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概

mysql的密码策略通过插件的方式进行检查,插件的名称是validate_password,可通过如下方式安装: mysql> INSTALL PLUGIN validate_password SONAME 'validate_password.so';Query OK, 0 rows affected (0.03 sec) mysql> SELECT PLUGIN_NAME, PLUGIN_STATUS FROM INFORMATION_SCHEMA.PLUGINS;+-----------

这段时间一直在看Metropolis Light Transport(简称mlt),现利用这篇博文把之前看资料已经coding上的一些体会记录下来. 1.Before MLT 在MLT算法被提出之前,最热的GI算法bidirectional path tracing虽然对比于basic path tracing已经有了效率上的明显提高,但是对于复杂场景的表现力仍显不足.那时候人们已经知道基于path的GI算法的效率关键在于找到有效路径的效率.先说有效路径是什么,简单地说就是从光源出发,在场景中反

合金装备V:幻痛 制作特辑 资料原文出自日版CGWORLD2015年10月号   在[合金装备4(Metal Gear Solid IV)]7年后,序章作品[合金装备5 :原爆点 (Metal Gear Solid V: Ground Zeroes)]1年半后,合金装备(MGS)系列的最新作[合金装备5 幻痛(METAL GEAR SOLID V: THE PHANTOM PAIN)]发售了.游戏上做最新的挑战,一直走在这个时代的游戏图形最前端的开发团队,在本作中是以什么为目标,为了这个目标加入

写在前面 之前的一个博文里分享了日本Unity酱的项目,如果大家有去仔细搜Unity酱的话,就会发现日本Unity官方还放出了一个更完整的Unity酱的项目,感觉被萌化了!(事实上,Unity日本经常会分享一些开源项目,要常关注github~) 一些效果 项目里还有有一些特效实现可以借鉴下的~ MusicPlayer 这个项目里的特效有个最大的特点就是,特效会根据音效做出反馈.这个功能主要是通过作者的另一个开源插件Reaktion来实现的(Keijiro Takahashi是个多产哥,这哥们感觉

自编码器是一种很好的降维技术,它可以学习到数据中非常有用的信息.而收缩自编码器作为正则自编码器的一种,其非线性降维效果非常好,并且它的过程可以通过流形知识来解释. 基础知识 1.自编码器 自编码器是一种降维的技术,由编码器和解码器两部分组成,架构图如下.编码器 \(f\) 用来输出降维后的表示 \(h\),而解码器 \(g\) 则通过最小化代价函数从编码器的输出 \(h\) 来重构原始的输入 \(x\),输出 \(r\). 编码器 \(f\) 和解码器 \(g\) 的内部结构是一个仿射函数(线性

O'Reilly总裁提姆-奥莱理:什么是Web 2.0 译者序:Web 2.0这一概念,由O'Reilly媒体公司总裁兼CEO提姆·奥莱理提出.他是美国IT业界公认的传奇式人物,是“开放源码”概念的缔造者,一直倡导开放标准,并活跃在开放源码运动的最前沿. 这篇由提姆·奥莱理亲自执笔.创作于上个月由他主办的Web 2.0会议前夕的文章,一经发出就引发了热烈的讨论,被视为Web 2.0迄今为止的经典之作. Web2.0的一个关键原则是用户越多,服务越好 (作者|提姆·奥莱理(Tim O'Reilly

1 FPN噪声介绍 FPN噪声(Fixed Pattern Noise)简称固定模式噪声,根据FPN噪声形成机制,分为行FPN和列FPN.行FPN: 在基于模拟域累加实现的TDI-CMOS图像传感器中.由于模拟累加器电路中存在寄 生电阻和电容,电路失配会导致输出图像在TDI(时间延迟积分)扫描方向(即“沿轨”方向) 亮度不均匀,且呈周期性衰减,突出表现为周期性横条纹.列FPN:传感器列并行读出电路(模拟累加器和ADC(模数转换器)等)的系统结构由于 工艺偏差很容易出现列与列之间的失配,从而导致输

1.参考资料2.相关定义3.IMU 的噪声模型3.1噪声的建模3.2白噪声和随机游走噪声的离散化3.3如何获取传感器噪声参数4.随机噪声和扰动的积分4.1建立模型4.2噪声的离散化模型推导4.3系统的状态误差方程4.4状态误差方程的积分4.4.1 第一项-状态误差4.4.2 第二项-测量白噪声4.4.3 第三项-扰动噪声离散化(随机游走噪声)4.5 离散的系统误差方程4.6 误差状态方程的其他说明4.7 Full IMU example 1.参考资料 <1>Kalibr IMU Noise M