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ImageMagick 7.1.0-7 发布,多功能图片处理软件

ImageMagick 7.1.0-7 已发布,该版本可以在Linux,Windows,Mac Os X,iOS,AndroidOS 等平台上运行。 ImageMagick 是一个用来创建、编辑、合成图片的软件。它可以读取、转换、写入超过 200 种格式的图片,包括 PNG、JPEG、GIF、HEIC、TIFF、DPX、EXR、WebP、Postscript、PDF 和 SVG 等等。 ImageMagick 可被用于图片切割、颜色替换、各种效果的应用,图片的旋转、组合,文本,直线, 多边形,椭圆,曲线,附加到图片伸展旋转等。支持Linux、Windows、Mac OS X、iOS、Android OS 平台。 7.1.0-7 版本的更新内容包括有: 防止颜色减少合并成一种颜色(参考https://github.com/ImageMagick/ImageMagick/issues/4059)。 修复了当模块被用作 policy.xml 中的域时的不正确检查,这可能允许使用禁用的模块。 详细更新内容,以及了解以往版本更新可查阅更新记录。

每日一博 | 深度学习中的优化算法与实现

GiantPandaCV导语:这篇文章的内容主要是参考 沐神的mxnet/gluon视频中,Aston Zhang讲解的优化部分 对深度学习调参背后的数学原理进行讲解。文章有些长,小伙伴们可以耐心读完,相信收获一定会很大。本文同步在我的知乎,地址为:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35229268 1. 前言 通过这么长时间的学习,我们应该对于通过深度学习解决问题的大体流程有个宏观的概念了吧? 设计模型 构造loss function 通过优化算法,找到一个某种意义上的optim值 其实在找optim的值过程,就是我们通常所说的调参的过程。 同一个model,一样的loss function,为什么不同的人对于同一个数据集会得到不同的结果?这其实就是调参的魅力了。。。 当然,调参并不是盲目的瞎调,也不是靠着运气乱调参,其背后也是遵循着一定的数学原理的。(本人是调参新手,如果说的不对,请各位评论区拍砖指教) 2. 调参背后的数学原理 通过前面关于深度学习的介绍和沐神的视频教程,我们已经接触到了很多优化算法。比如说,在训练模型的时候,不断迭代参数以最小化损失函数。...

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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。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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