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深度学习中的图像分割:方法和应用

点击上方“AI公园”,关注公众号,选择加“星标“或“置顶” 作者:missinglink.ai 编译:ronghuaiyang 导读 介绍使图像分割的方法,包括传统方法和深度学习方法,以及应用场景。 基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今,它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。 许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割,以理解图像中的内容,并使每个部分的分析更加容易。今天的图像分割技术使用计算机视觉深度学习模型来理解图像的每个像素所代表的真实物体,这在十年前是无法想象的。 深度学习可以学习视觉输入的模式,以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行,以减少计算时间。 什么是图像分割? 图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分,并...

不一样的Flink入门教程

前言 微信搜【Java3y】关注这个朴实无华的男人,点赞关注是对我最大的支持! 文本已收录至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原创文章,最近在连载面试和项目系列! 在前段时间写了一篇《Storm》入门的文章,很多同学给我说:“大人,时代变了”。 最近公司要把Storm集群给下线啦,所以我们都得把Storm的任务都改成Flink。 于是最近入门了一把Flink,现在来分享一下Flink入门的相关知识。 (写上面这一段话的时候,到发文章这个时候已经过了一个季度了,不好意思,我这篇文章拖了一个季度) 不得不说,Flink这两年是真的火🔥这篇文章主要讲讲Flink入门时一些可能看不太懂的点又或是看官方介绍看不太懂的点(API我就不细说了,多用用应该都能看懂)。 什么是Flink? 在Flink的官网上,可以把官方文档语言设置为中文,于是我们可以看到官方是这样介绍的: 上面的图我们每个字都能看得懂,但连起来就看不懂了。 不管怎么样,我们可以了解到:Flink是一个分布式的计算处理引擎 分布式:「它的存储或者计算交由多台服务器...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。