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腾讯技术分享:社交网络图片的带宽压缩技术演进之路

1、引言 腾讯社交网络相关产品,例如腾讯课堂、增值会员、动漫、直播、游戏商城、音乐、Qzone校园等,主要目标群体定位为年轻一代,属于对新事物接受比较高也更喜欢新鲜个性内容的群体,产品设计上必然使用大量的图片展示;同时核心产品QQ也涉及大量的图片存储及展示,例如QQ群图、群相册等。 图片在产品中的大量使用拥有诸多好处的同时,也带来以下几点问题: 服务器端出口流量增加、文件存储磁盘增加,运营成本增高; 用户访问单页面/产品流量消耗增加,尤其当前移动互联网流量按量计费,富图片会明显增加用户访问成本; 客户端加载页面耗时增大,首屏显示时间延迟,影响用户使用体验。 为了进一步降低运营带宽成本,减小用户访问流量及提升页面加载速度,社交网络 CDN运维紧跟行业图片优化趋势,创新引入WebP、SharpP、自适应分辨率、Guetzli等图像压缩技术到现网,经过三年多的多部门联合攻关,已逐渐形成一套覆盖全图片类型(JPEG、JPG、PNG、WebP、GIF)多场景的图片压缩运营体系,适用于各类型终端,每年节约外网带宽几百G。 QQ空间GIF采用SharpP编码后,单图平均大小降幅90%,高峰期流量降幅...

效果惊艳!FAIR提出人体姿势估计新模型,升级版Mask-RCNN

密集人体姿势估计是指将一个RGB图像中的所有人体像素点映射到人体的3D表面。 我们介绍了DensePose-COCO数据集,这是一个大型ground-truth数据集,在50000张COCO的图像上手工标注了图像-人体表面(image-to-surface)的对应点。 我们提出了DensePose-RCNN架构,这是Mask-RCNN的一个变体,以每秒多帧的速度在每个人体区域内密集地回归特定部位的UV坐标。 DensePose-COCO数据集 我们利用人工标注建立从二维图像到人体表面表示的密集对应。如果用常规方法,需要通过旋转来操纵表明,导致效率低下。相反,我们构建了一个包含两个阶段的标注流程,从而高效地收集到图像-表面的对应关系的标注。 如下所示,在第一阶段,我们要求标注者划定与可见的、语义上定义的身体部位相对应的区域。我们指导标注者估计

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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。

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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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