- 前言在前面两篇文章，我们介绍了背景图片，以及背景图片的裁剪、位置、尺寸、起始位置等等属性，相信通过前两章大概可以窥得CSS天机了吧。本文我们开始介绍其他关于图片的属性！ mask-image从名称上面 面具-图片，大概就知道这个属性是干嘛的，属性值是啥了。用于设置元素上遮罩层的图像，可以放在所有元素上，甚至包括svg。不知道有没有用过PS，在PS中有一个叫做蒙版的东西，蒙版是一种灰度图像。... 前言在前面两篇文章，我们介绍了背景图片，以及背景图片的裁剪、位置、尺寸、起始位置等等属性，相信通过前两章大概可以窥得CSS天机了吧。本文我们开始介绍其他关于图片的属性！ mask-image从名称上面 面具-图片，大概就知道这个属性是干嘛的，属性值是啥了。用于设置元素上遮罩层的图像，可以放在所有元素上，甚至包括svg。不知道有没有用过PS，在PS中有一个叫做蒙版的东西，蒙版是一种灰度图像。...
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- 本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块。相比于现有的通道注意力和空间注意力机制，本文直接在网络层中推理出三维的注意力权重而且不增加任何参数量。确切地来说，本文基于著名的神经科学理论提出了通过优化能量函数来查找每个神经元的重要性。 本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块。相比于现有的通道注意力和空间注意力机制，本文直接在网络层中推理出三维的注意力权重而且不增加任何参数量。确切地来说，本文基于著名的神经科学理论提出了通过优化能量函数来查找每个神经元的重要性。
- 这篇文章介绍一种使用代理设计模式（Proxy Design Pattern）的方法来改善您的前端应用里图片加载的体验。假设我们的应用里需要显示一张尺寸很大的图片，位于远端服务器。我们用一些前端框架的Image这个控件类去显示图片。如果直接调用控件类的代码image.setSrc(“http://www.bigfile.gif”), 那么在这张具体的图片真正加载到本地之前，UI上显示一片空白，... 这篇文章介绍一种使用代理设计模式（Proxy Design Pattern）的方法来改善您的前端应用里图片加载的体验。假设我们的应用里需要显示一张尺寸很大的图片，位于远端服务器。我们用一些前端框架的Image这个控件类去显示图片。如果直接调用控件类的代码image.setSrc(“http://www.bigfile.gif”), 那么在这张具体的图片真正加载到本地之前，UI上显示一片空白，...
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- 自我介绍大家好，我是前端picker。欢迎关注我的公众号[樱舞话前端]，(文章最下面有二维码，扫一扫进入前端新世界) 关注专栏 学透CSS,带你走进CSS的深处！！！专栏暂未收费，早关注早白嫖！ 前言俗话说一图胜千言，网页中一张好看的图片，配上精美的文字，定能吸引眼球。 background-image-设置元素的背景图片 定义将图形（例如 PNG、SVG、JPG、GIF、WEBP）或渐变... 自我介绍大家好，我是前端picker。欢迎关注我的公众号[樱舞话前端]，(文章最下面有二维码，扫一扫进入前端新世界) 关注专栏 学透CSS,带你走进CSS的深处！！！专栏暂未收费，早关注早白嫖！ 前言俗话说一图胜千言，网页中一张好看的图片，配上精美的文字，定能吸引眼球。 background-image-设置元素的背景图片 定义将图形（例如 PNG、SVG、JPG、GIF、WEBP）或渐变...
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- 运行环境• D芯片：D310• GPU：M40 torch>caffe• Baseline: https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe• pytorch_to_caffe.py定义了torch到caffe的替换操作• pytorch_to_caffe.py具体替换操作的实现：• layer_param.py定义了torch到caffe参数的转换... 运行环境• D芯片：D310• GPU：M40 torch>caffe• Baseline: https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe• pytorch_to_caffe.py定义了torch到caffe的替换操作• pytorch_to_caffe.py具体替换操作的实现：• layer_param.py定义了torch到caffe参数的转换...
- PIL库真的很好用呀 PIL库真的很好用呀
- 本文解读了《Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection》，该论文针对目标检测任务，提出了新的高斯检测框(GBB)，及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU)。 本文解读了《Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection》，该论文针对目标检测任务，提出了新的高斯检测框(GBB)，及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU)。
- 介绍带噪学习领域前沿方法，解决不完美场景下的神经网络优化策略，旨在提升模型性能。 介绍带噪学习领域前沿方法，解决不完美场景下的神经网络优化策略，旨在提升模型性能。
- 受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如SRN。SRN使用了Transformer unit进行特征提取，并采用该文作者提出的并行解码器，整个模型拥有更好的可并行性。 受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如SRN。SRN使用了Transformer unit进行特征提取，并采用该文作者提出的并行解码器，整个模型拥有更好的可并行性。
- 在自然场景图像的目标检测中，通常使用水平四边形框作为检测框对目标的位置进行框定。但是，在遥感目标检测以及文字检测等相关场景，目标通常情况都是倾斜的。因此，使用检测算法对旋转目标进行检测有利于对遥感目标检测以及文字检测中的目标进行精确定位，为后续识别、分析等高阶任务提供更加准确的初始结果。本文将介绍三种优秀的旋转目标检测算法。 在自然场景图像的目标检测中，通常使用水平四边形框作为检测框对目标的位置进行框定。但是，在遥感目标检测以及文字检测等相关场景，目标通常情况都是倾斜的。因此，使用检测算法对旋转目标进行检测有利于对遥感目标检测以及文字检测中的目标进行精确定位，为后续识别、分析等高阶任务提供更加准确的初始结果。本文将介绍三种优秀的旋转目标检测算法。
- 银保监会数据显示，从2013年到2018年，我国健康险市场年均复合增长率为35.95%，2019年健康险原保费收入达到7066亿元，同比增长29.70%。可见，商业健康保险在医疗保障支付体系中的补充作用日益凸显。 然而，健康险规模逐年走高的背后，潜藏着公众购买意愿不足的问题，尤其“投保易、理赔难”成为人们普遍担心的问题。传统的健康险理赔流程为，入院前通知保险公司，出院时患者全额结算，随后持收... 银保监会数据显示，从2013年到2018年，我国健康险市场年均复合增长率为35.95%，2019年健康险原保费收入达到7066亿元，同比增长29.70%。可见，商业健康保险在医疗保障支付体系中的补充作用日益凸显。 然而，健康险规模逐年走高的背后，潜藏着公众购买意愿不足的问题，尤其“投保易、理赔难”成为人们普遍担心的问题。传统的健康险理赔流程为，入院前通知保险公司，出院时患者全额结算，随后持收...
- 本文将试图解决如下问题：弄清 Image 对象、data URL、Canvas 和 File（Blob）之间的转化关系；图片压缩关键技巧；超大图片压缩黑屏问题。 本文将试图解决如下问题：弄清 Image 对象、data URL、Canvas 和 File（Blob）之间的转化关系；图片压缩关键技巧；超大图片压缩黑屏问题。
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