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视频超分之BasicVSR++阅读笔记

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【微服务笔记23】使用Spring Cloud微服务组件从0到1搭建一个微服务工程

这篇文章,主要介绍如何使用SpringCloud微服务组件从0到1搭建一个微服务工程。目录一、从0到1搭建微服务工程1.1、基础环境说明(1)使用组件(2)微服务依赖1.2、搭建注册中心(1)引入依赖(2)配置文件(3)启动类1.3、搭建配置中心(1)引入依赖(2)配置文件(3)启动类1.4、搭建API网关(1)引入依赖(2)配置文件(3)启动类1.5、搭建服务提供者(1)引入依赖(2)配置文件(3)启动类1.6、搭建服务消费者(1)引入依赖(2)配置文件(3)启动类1.7、运行测试一、从0到1搭建微服务工程1.1、基础环境说明(1)使用组件这里主要是使用的SpringCloudNetflix

基于ffmpeg的视频处理与MPEG的压缩试验(下载安装使用全流程)

基于ffmpeg的视频处理与MPEG的压缩试验ffmpeg介绍与基础知识对提取到的图像进行处理RGB并转化为YUV对YUV进行DCT变换对每个8*8的图像块进行进行量化操作ffmpeg介绍与基础知识ffmpeg是视频和图像处理的工具包,它的下载网址是https://ffmpeg.org/download.html。页面都是英文且下载正确的包的路径笔者找的时候还费点劲,这里记录一下也方便读者。选中这个Windows下的下午files,选择第一个这里有essential和full版本的,大家根据需要自行选择版本包下载下载好之后,在官网上下载ffmpeg的full包,一共300+MB解压,然后安装b

视频融合技术解决方案,三维全景拼接赋能平台

近年来,随着信息化时代的到来,三维全景拼接以视频监控领域为代表的智能硬件公司迅速崛起,随后全国各地在视频监控领域进行了大量的建设。但随着摄像头数量的增加,视频监控画面离散、庞杂、关联性差等诸多问题日渐凸显。如何优化现有视频技术,助力管理者或使用者有效、直观、准确地掌控现场实时动态,成为我国信息化前行路上面临的新课题。视频融合技术平台解决方案北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年,专注于创新性的“视频孪生(实时实景数字孪生)”技术研发与应用。公司依托自研三维地理信息引擎(3DGIS),融合建筑信息模型(BIM)、视频监控(Video)、人工智能(AI)及物联网(IOT)等多种技术,并在此基础上

ruby-on-rails - 将 float 舍入到 Ruby 中最近的四分之一

我在RubyonRails应用程序中使用外部API。我需要向这家公司发送花车,但他们只接受1.0、1.25、1.5、1.75等值,2.0等我的值可能类似于1.34或1.80。理想情况下,我需要将它们四舍五入到最接近的0.25。完成此任务的最佳方法是什么?如果我执行1.34.round(0),它会给我1.0,这比我需要的要低。谢谢! 最佳答案 (1.27*4).round/4.0#=>1.25如果你打算经常使用它,猴子修补Float类是非常有意义的,以简化使用:classFloatdefround_to_quarter(self*4)

论文笔记:InternImage—基于可变形卷积的视觉大模型,超越ViT视觉大模型,COCO 新纪录 64.5 mAP!

目录文章信息写在前面Background&MotivationMethodDCNV2DCNV3模型架构Experiment分类检测文章信息Title:InternImage:ExploringLarge-ScaleVisionFoundationModelswithDeformableConvolutionsPaperLink:https://arxiv.org/abs/2211.05778CodeLink:https://github.com/OpenGVLab/InternImage写在前面拿到文章之后先看了一眼在ImageNet1k上的结果,确实很高,超越了同等大小下的VAN、RepLK

ruby-on-rails - 阅读 Rails session secret 的最佳方式是什么?

我想以编程方式访问Railssessionsecret(我正在使用它来生成登录token)。这是我想出的:ActionController::Base.session.first[:secret]这将返回sessionsecret。但是,每次调用ActionController::Base.session时,它都会向数组中添加另一个条目,因此您最终会得到如下内容:[{:session_key=>"_new_app_session",:secret=>"totally-secret-you-guys"},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{}]我觉得这不太

uniapp+uview开发微信小程序学习笔记(一)

文章目录前言一、注册小程序二、项目创建三、运行项目四、其他配置最后前言此次项目开发使用uniapp和uview进行开发,需要用到的开发工具为HBuilderX和微信开发者工具,具体的安装方式见官网,小程序注册见微信公众平台。一、注册小程序注册在微信公众平台注册小程序,按照提示注册完后会发配一个appid和密钥,需要复制保存好。完善信息设置=>基本设置,填写小程序基本信息,包括名称、头像、介绍及服务范围等。第三方设置根据开发需求添加插件授权。成员管理管理=>成员管理,点击编辑或下拉选择添加成员,输入微信号添加新的项目成员,只有成员可以进行真机测试。体验成员可以使用发布的体验版。开发设置开发=>开

ESP32学习笔记(七) 复位和时钟

ESP32学习笔记(七)复位和时钟目录:ESP32学习笔记(一)芯片型号介绍ESP32学习笔记(二)开发环境搭建VSCode+platformioESP32学习笔记(三)硬件资源介绍ESP32学习笔记(四)串口通信ESP32学习笔记(五)外部中断ESP32学习笔记(六)定时器ESP32学习笔记(七)复位和时钟1.复位2.系统时钟2.1时钟树2.2时钟源从时钟树可以看出时钟源共七种ESP32的时钟源分别来自外部晶振、内部PLL或振荡电路具体地说,这些时钟源为:2.2.1快速时钟PLL_CLK320MHz或480MHz内部PLL时钟XTL_CLK2~40MHz外部晶振时钟,模组板载的是40MHz晶

超分算法ESRT:Transformer for Single Image Super-Resolution

这篇文章网络结构ESRT(EfficientSuper-ResolutionTransformer)还是蛮复杂的,是一个CNN和Transformer结合的结构。文章提出了一个高效SRTransformer结构,是一个轻量级的Transformer。作者考虑到图像超分中一张图像内相似的细节部分可以作为参考补充,(类似于基于参考图像Ref的超分),于是引入了Transformer,可以在图像中建模一种长期依赖关系。而ViT这些方法计算量太大,太占内存,于是提出了这个轻量版的Transformer结构(ET)ET只使用了transformer中的encoder,并且作者还使用了featurespi

ruby - 将文本粘贴到 IRB 中非常慢。阅读线问题?

当我将以下文本粘贴到在ruby​​-enterprise-2011.03下运行的IRB或PRY时,需要13秒。#Loremipsumdolorsitamet,consecteturadipisicingelit,seddoeiusmodtemporincididuntutlaboreetdoloremagnaaliqua.在同一台计算机上运行irb和其他ruby​​安装时,粘贴并不慢。jruby-1.5.6jruby-1.6.3ruby-1.8.6-p420ruby-1.8.7-p352ruby-1.9.1-p431ruby-1.9.2-p290ruby-1.9.3-preview1o