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  • java工程,正常从开发工具里启动项目,弹窗啥的功能都能看到,但是我使用Monitor tomcat方式启动时,应该有的弹窗、提示信息都没有了。 如图, ![图片说明]...
  • 好了,现在言归正穿,相信每个人第一次看到摄影APP prisma时,都其有趣新奇的功能吸引了目光,prisma能够为一张普通的照片赋予各种各样绘画流派的风格,用从古至今每个绘画天才的笔触,描绘出你手机镜头收录的一切...

    恋爱小Tip:
    如果你会图像风格迁移…
    那么,暗恋的女生就再也不能以“我们画风不同不能相爱拒绝你了”!
    哈哈,好冷的笑话。好了,现在言归正穿,相信每个人第一次看到摄影APP prisma时,都被其有趣新奇的功能吸引了目光,prisma能够为一张普通的照片赋予各种各样绘画流派的风格,用从古至今每个绘画天才的笔触,描绘出你手机镜头收录的一切。比如下面这张普通得不能再普通的高楼大厦:
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    如果你非常喜欢浮世绘的风格,那我们试试让《神奈川冲浪里》的作者葛饰北斋为你画出眼前此景吧:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    或许我们也可以把梵高,蒙克叫上一起来玩:
    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    那么有的小朋友就会问了,这个app比孙悟空72变更能变换风格,它究竟是如何做到的呢?
    这其实是人工智能的一种应用,叫图像风格迁移。
    图像风格迁移,是指让算法学习某个画作的风格,然后在另一张图片上体现出这种风格。也就是说,就是借助于卷积神经网络,预先将画作中的风格训练成出模型,只要在目标照片中应用这种模型,那么就可以生成相同风格化图像。用过成表示的话就是:“物体识别——纹理合成——风格提取——图片合成”。
    在之前的图中我们看到,两张图片一张是负责提供内容的,另一张负责提供图像风格,这两张用来生成一张全新的图片。得到的图片内容没变,但具有了新的风格。那么问题就在于我们是如何实现的,要回答这个问题,我们需要再深挖一些,去了解卷积神经网络,卷积神经网络学习到的到底是什么?当我们给出一张图片,卷积网络会对它做什么?
    卷积神经网络在诞生之初被设计用来对图片进行分类,近年来它也被应用到了诸如图片分割,图像风格迁移及其他有关计算机视觉方面的工作上,也可以用于自然语言的处理。卷积神经网络是深度学习中解释起来最直观易懂的模型之一,因为他们的表征能够做到可视化,从而我们可以理解它们可能学到的内容。
    当我们在谈论图片融合时,我们在谈论什么?—我们需要对比两张图片的内容和风格。故我们需要计算风格图片和目标图片的相似度,或者说是找出差异性,尽可能去消除其中的差异性;这样我们就能够量化我们的目标了。
    即使同一个物体在不同的光照条件下,轮廓、形状也可能大相径庭,而物体识别的难点也就是在不同的变量(比如不同光线)之下对物体存在的感知,这意味着神经网络要把图片内容从它处在的风格中剥离出来。
    问题是如何把绘画大师作品中风格迥异的笔触与超脱想象的用色“总结”成一种风格滤镜,然后像格式刷一样刷给照片?这个问题卷积神经网络的“过滤原理”可以回答。
    卷积神经网络也是通过一些可供“调教”的参数,分层处理图片以便实现某些目的,例如目前应用最为广泛的物体识别,图片分类,也可以用于图片降噪或去模糊。
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    也正如其他的人工智能神经网络一样,卷积神经网络的运行方式是前向分层处理。一张图片相继通过神经网络的各个分层,最后一层产生的图片即为最终结果。每一层都有一组参数,在运行过程中被不断训练。这些可调教的参数决定了每个“过滤层”的功能。图像每经过一个“过滤层”都会产生一组“滤后图像”,每一张“滤后图像”都代表了原始图像的某一特征(边缘、角度、轮廓等)。
    通常,当一张图像经过了多层过滤之后,后面留下的特征会越来越抽象。例如,如果卷积神经网络被训练用于物体识别,更深层次的“过滤层”更能“感知”到物体的存在而非具体的像素值。
    经过多年发展,用于物体识别的卷积神经网络表现已经越来越好,挑战门槛也越增越高。机器学习在互联网应用中已经无处不在:Facebook利用它来决定哪条新闻出现在你的时间线上,Google图片用它来做面部识别。微软的Skype Translator利用机器学习把演讲实时转换成不同的语言。Google还利用DeepMind 为它昼夜运行的数据中心节能降耗。而基于深度神经网络的人脸识别技术已经广泛应用于线下的身份认证。
    人工智能不只像阿尔法狗那样,是离我们的生活很远。大家觉得人工智能时代已经到来了吗?其实答案是肯定的,越来越多产品,像天猫精灵,扫地机器人,各种各样的APP纷纷进入我们的生活。图像风格迁移,只是其中的冰山一角。以后各种顶尖的人工智能技术将继续平民化,实现在各种移动硬件上。

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  • 小编之前看到过某站的一个视频,有人吐槽,“这个程序员发音这么标准,技术肯定也怎么样”。 大众印象都是女生的语言学习能力比男生好,而大多数的男生在学校学习时间对英语也很排斥,所以男生英文发音不准是...

    小编之前看到过某站的一个视频,有人吐槽,“这个程序员发音这么不标准,技术肯定也不怎么样”。

    大众印象都是女生的语言学习能力会比男生好,而大多数的男生在学校学习时间对英语也很排斥,所以男生英文发音不准是很常见的事。

    发音不行不能证明技术不行,在个人学习编程语言时,我们只要知道这个单词的意思,某个函数的用法,能够熟练掌握使用即可。但是在与他人交流时,还是需要对方能够理解我们的意思。

    一千个人眼里有一千个哈姆雷特,一千个程序员嘴里有一千种发音,如果双方都能够理解倒无妨,但是如果阻碍了工作进度,就有必要改正一下了~

    接下来小编就为大家分享一些单词的正确发音:

    本着简单的原则,又为了避免程序猿们出现选择困难症,’ 正确音标 ‘ 采用了最接近有道词典音频的英式 DJ 音标,不代表其唯一性.

    来源:github.com/shimohq/chinese-programmer-wrong-pronunciation

    以下表格按单词、正确发音、错误发音排列

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    学习无止境,如果你的发音有被身边人抱怨过,不防改正一下吧~

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  • 设置GM什么都好好的,这种情况目前只有在GOM引擎上出现,问题的原因是LM插件增强了管理员权限的控制,之前设置GM,在M2—查看—列表信息1里面的管理员列表添加一下名字就可以了,但现在不行,必须在LM引擎插件...

    经常有兄弟找传奇帮帮主,说设置了GM以后,进入游戏就掉线,然后卡死,小退大退都无法解决,不设置GM什么都好好的,这种情况目前只有在GOM引擎上会出现,问题的原因是LM插件增强了管理员权限的控制,之前设置GM,在M2—查看—列表信息1里面的管理员列表添加一下名字就可以了,但现在不行,必须在LM引擎插件里面在设置一次,详细操作如下。
    M2提示
    图文操作
    找到M2Server,在上面的菜单栏可以看到LM引擎,点击,系统设置
    操作
    在系统设置里面,如果是单机,可以直接去掉禁止权限10的人物(有效防止了留了权限后门的版本),如果是开区,那么传奇帮帮主建议勾选上,在添加名字里面写上自己的名字,把别人的名字全部去掉。
    M2
    然后在从新进入游戏,即可正常了刷装备,玩游戏了,到这里就完美的解决了因为设置GM进入游戏出现卡死、掉线等问题。

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  • 安利了GreenDao之后就尝试使用,跟着教程一步一步的配置,始终无法生成那三个Dao文件。...之前也查了很多Green生成Dao文件的原因,没有看到因为属性数据类型的问题,可能也就我心大,想把image存到数据...

    被安利了GreenDao之后就尝试使用,跟着教程一步一步的配置,始终无法生成那三个Dao文件。

    又改了好多遍配置,始终不行。

    最后发现无法生成Dao文件是因为我的类里有一个image类型的属性,删了image类型的属性之后,再build就看到了我心心念念的Dao文件。

    之前也查了很多Green不生成Dao文件的原因,没有看到因为属性数据类型的问题,可能也就我心大,会想把image存到数据库里吧。

    现在我把image类型换成了byte[] 类型(Byte不行的,要小写),就好了。

    可是要什么时候把图片转成byte数组呢(#.#)

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