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再升级!机器学习服务打造“发丝”级图像分割能力

电子证件照需要换底时,如何简单高效将人像边缘切割得顺滑自然?视频弹幕太多挡住了人物的脸,想要实现“弹幕蒙版”又该如何解决? 想要实现以上操作,传统的方式我们需要依赖专业的图像处理软件在电脑端进行手动裁剪人物、添加蒙版、替换画布等,如果人物边缘细节非常丰富,则需要耗费巨大的工作量。那么,有没有操作简单又能实现自然替换的方法呢? 华为机器学习服务提供优秀的静态和动态图像分割能力。基于深度学习框架,结合检测识别技术,实现高精视觉分割能力,可实现秒级全自动主体、场景像素级识别。通过使用具有创新意义的语义分割框架,将图像中的每个像素都进行标签化,可支持人像、天空、植物、美食、建筑、山峰等11大类元素的分割。 图像分割能力可以广泛应用于影像娱乐类App。例如,图像编辑类App集成该服务,可以快速更换图像背景。拍照类App集成该服务,可以识别不同的元素进行不同的优化,例如对植物元素的优化,让植物显得更加青翠。 虽然目前图像抠图市场持续火热,但市面上的一些抠图算法效果在人像发丝细节处理均不是很好,华为机器学习服务针对这一问题,不断深化发丝和高度镂空相关算法,无论是在直播还是图片编辑的人像处理中,都可保...

万字长文详述ClickHouse在京喜达实时数据的探索与实践 | 京东云技术团队

1 前言 京喜达技术部在社区团购场景下采用JDQ+Flink+Elasticsearch架构来打造实时数据报表。随着业务的发展 Elasticsearch开始暴露出一些弊端,不适合大批量的数据查询,高频次深度分页导出导致ES宕机、不能精确去重统计,多个字段聚合计算时性能下降明显。所以引入ClickHouse来处理这些弊端。 数据写入链路是业务数据(binlog)经过处理转换成固定格式的MQ消息,Flink订阅不同Topic来接收不同生产系统的表数据,进行关联、计算、过滤、补充基础数据等加工关联汇总成宽表,最后将加工后的DataStream数据流双写入ES和ClickHouse。查询服务通过JSF和物流网关对外暴露提供给外部进行展示,由于ClickHouse将所有计算能力都用在一次查询上,所以不擅长高并发查询。我们通过对部分实时聚合指标接口增加缓存,或者定时任务查询ClickHosue计算指标存储到ES,部分指标不再实时查ClickHouse而是查ES中计算好的指标来抗住并发,并且这种方式能够极大提高开发效率,易维护,能够统一指标口径。 在引入ClickHouse过程中经历各种困难,耗费...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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。

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