视频超分辨率视频超分辨率简单介绍视频超分率起源于图像超分率，旨在根据已有的低分辨率视频序列生成具有真实细节和内容连续的高分辨率视频序列。视频超分辨率技术可以将低分辨率（低清晰度）视频转换为高分辨率（高清晰度）视频，以提供更多的细节和清晰度。视频超分辨率技术主要分为传统方法和基于深度学习的方法两类。视频超分辨率评价标准主要为峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）。接下来，我将展开详细介绍视频超分的两个方法和评价标准。传统方法首先注意，传统方法实现效果与深度学习相差甚远，本文仅简单介绍。优点：实现简单，无需训练，可直接使用。缺点：这些算法受限于特定假设，在满足条件的情况下能够获得较好的仿真
前言本文侧重实战，是统一认证系统的一个demo，适合对oauth2协议、SpringSecurity、Vue等技术有一定理解后阅读。这个demo以房屋出租系统为背景，主要实现了oauth2的授权码模式，client信息入库，增强token，前后端分离架构，用户RBAC权限模型，前端动态路由等。demo的gitlab地址会在文末贴出。先看一下登录及动态路由的效果。gif展示：超级管理员登录展示gif展示普通用户登录展示1.名词解释1.1.前后端分离前后端分离的部署架构大家都不陌生，这里就列举一下前后端分离的优缺点。优点：提高开发效率前后端各负其责，前端和后端都做自己擅长的事情，不互相依赖，开发效
目录背景简单设计开始集成quartz总结背景我们的各个服务需要改造支持集群，现在的授权、日程使用的是基于内存的springscheduler定时任务，如果部署多个节点，那么到了时间点，多个节点都会开始执行定时任务从而可能引起业务和性能上的问题。服务中的定时任务比较轻量，为了避免引入redis、zookeeper、单独的定时任务程序，所以建议选用quartz这种基于数据库的分布式定时任务调度框架，无需引用多余中间件。简单设计原则上是尽量与quartz的耦合降至最低，针对我们的业务场景并不需要太多的调度操作（即图上的controller），只需要程序启动的时候初始化好指定的定时任务就行了，所以先这
前端指的是应用程序的用户界面部分，包括网页、移动应用的界面设计和交互逻辑开发。前端开发主要使用HTML、CSS和JavaScript等技术。后端指的是应用程序的服务器端部分，负责处理数据和业务逻辑。后端开发通常涉及数据库、服务器、API设计等方面的工作，使用各种编程语言和框架来实现。移动端是指移动设备，例如智能手机和平板电脑等具有移动性质的设备。移动端主要是指运行在移动设备上的应用程序和软件。安卓端指的是基于安卓操作系统（Android）开发的移动应用程序。安卓是由Google开发的一种开放源代码的移动操作系统，目前在全球范围内被广泛使用。iOS是苹果公司自家研发的移动操作系统，只能在苹果设备
这篇文章咱们总结一下Java线程的基础，打好基础，后面几篇再学多线程的同步控制中的各种锁、线程通信等方面的知识时就会觉得更容易些。本文的大纲如下：线程在计算机系统里每个进程（Process）都代表着一个运行着的程序，比如打开微信，系统就会为微信开一个进程--进程是对运行时程序的封装，是系统进行资源调度和分配的基本单位。一个进程下可以有很多个线程，还拿微信举例子，我们用微信的时候除了给好友收发消息，还可以在里面看公众号，看公众号的时候，也不影响我们的微信收到其他人发给我们的消息，这就以为着运行的微信的进程，还开启了多个线程来同时完成这些子任务。线程是进程的子任务，是CPU调度和分派的基本单位，用
任务目标基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。数据集信息IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。已知数据集中数据格式如下表所示。1、读取数据内容2、预处理首先，对于创建词汇表，记录每一个单词出现的频率，并由此将特征数据集转为特征向量。最后转化为tensor格式由于数据量庞大，这里先用PCA将数据降维，这里选择降到20个维度将特征数据集和标签进行匹配，并每两个数据作为一个批次，全部数据进行随机的打乱3
1.总结预测类数据分析项目流程具体操作基本查看查看缺失值（可以用直接查看方式isnull、图像查看方式查看缺失值missingno）、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程(特征编码、0/1字符转换、自定义)、特征衍生、降维（特征相关性、PCA降维）数据分析groupby分组求最值数据、seaborn可视化预测拆分数据集、建立模型（机器学习：RandomForestRegressor、LogisticRegression、GradientBoostingRegressor、RandomForest
文件上传流程：创建阿里云OSS（对象存储服务）的bucket登录阿里云，并完成实名认证，地址：https://www.aliyun.com/.可以通过搜索，进入以下页面：点击立即使用后：点击试用后，就开通了相关服务，然后在产品中搜索“OSS”，点击管理平台：点击“Bucket列表”，进行创建：代码创建成功后再次进入bucket列表，通过帮助文档进入到SDK，选择Java：也可以使用以下文件上传代码示例：代码思路：配置文件中(application-dev.xml)添加OSS的配置项，可以通过配置属性类（AliOssProperties）加载并封装这些属性值，然后通过OssConfigurati
混淆矩阵当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念：TruePositive：真实值为正、预测值为正（真阳性）FalsePositive：真实值为负、预测值为正（假阳性）FalseNegative：真实值为正、预测值为负（假阴性）TrueNegative：真实值为负、预测值为负（真阴性）但面对多个分类，比如40多个类别时无法单纯通过正负来混淆矩阵的每个值。在多个类别分类中，可以将每个类别视为应该独立的二元分类问题。对于每个类别A，其余不是类别A的样本可以临时合并为应该“非A”类别。我们将以上定义为：真阳性(TP)：对于特定类别A
目录1、IP十进制与二进制转换2、IP地址分类3、子网掩码4、子网划分1、IP十进制与二进制转换在网络中，通信节点需要有一个IP地址。以点分十进制标识，由32位二进制组成。每8位为一小组，IP地址由4小组组成。小组的第几位87654321二进制00000000含义2^72^62^52^42^32^22^12^0十进制1286432168421表a-二进制中0代表的含义十进制二进制192.168.1.1/2411000000 10101000 00000001 00000001172.30.5.79/1610101100 00011110
