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使用 CameraX Extensions API 将特效应用到照片上

Android CameraX 的设计旨在帮助您简化相机应用的开发工作。随着对 CameraX 不断的开发,相机应用的开发者们向我们展示了他们的激情和热忱,当前的 API 中已经融入了许多很棒的创意,例如值得称赞的 CameraX Extensions API。最近我们采纳了开发者社区的意见,对扩展进行了重构,如今有了新的 ExtensionsManager,您只需两行代码就可以使用这些扩展!本文将介绍如何在您的应用中使用 Extensions API。 CameraX Extensions Android 设备配备了强大的相机,制造商们投入了大量精力将众多前沿的功能特性或特效融入这些相机设备中。过去,这些强大的功能只能由设备的原生相机应用提供。如今,凭借 CameraX Extensions API,第三方开发者可以通过一个通用的、简单的接口来访问这些强大的相机功能。 CameraX Extensions 涵盖的内容 1.0.0 版本的 CameraX Extensions 包括一些最常见的内置相机特效: BOKEH (焦外成像): 在人像模式下拍摄照片时,让前景人物更清晰。 HDR...

带你了解3类预训练语音模型预测方法

摘要:在调研多篇论文后,笔者发现预训练语音模型的预测方法基本可以分为以下3类:<1>用前文预测当前及后文(自回归)<2> 随机mask 一些帧并预测 <3> 用两侧上下文预测中间帧。 本文分享自华为云社区《预训练语音模型调研小结》,作者: Hudson。 在调研多篇论文后,笔者发现预训练语音模型的预测方法基本可以分为以下3类:<1>用前文预测当前及后文(自回归)<2> 随机mask 一些帧并预测 <3> 用两侧上下文预测中间帧。下文会按照这三类来介绍预训练语音模型的方法。 1.用前文信息预测当前信息及后文信息 (1)CPC & Modified CPC CPC(Contrastive Predictive Coding)[1] 是预训练语音模型中较早提出的模型。它的模型架构如下图所示。 首先,语音信号被分成段输入到CNN模型,用于抽取特征,CNN层的输出Z再作为GRU层的输入,拿到带有时序信息的输出C,然后用当前时刻t的带有时序信息的Ct(见过序列前面的信息),来预测后续k个时刻的CNN层输出Zt+k。Lo...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。