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Instagram 架构分析笔记

Instagram 架构分析笔记全部 技术博客 Instagram团队上个月才迎来第 7 名员工,是的,7个人的团队。作为 iPhone 上最火爆的图片类工具,instagram 用户数量已经超过 1400 万,图片数量超过 1.5 亿张。不得不说,这真他妈是个业界奇迹。 几天前,只有三个人的 Instagram 工程师团队发布了一篇文章:What Powers Instagram: Hundreds of Instances, Dozens of Technologies,披露了 Instagram 架构的一些信息,足够勾起大多数人的好奇心。读罢做点笔记,各种线索还是有一定参考价值的。能打开原文的建议直接读原文。 Instagram 开发团队奉行的三个核心原则:Keep it very simple (极简主义)Don’t re-invent the wheel (不重复发明轮子)Go with proven and solid technologies when you can(能用就用靠谱的技术)OS/主机 操作系统的选择,在Amazon EC2上跑 Ubuntu Linux 1...

CVPR 2018 最具创意论文 TOP10

每年计算机视觉与模式识别会议 (CVPR) 都会带来杰出而有趣的研究,今年在美国盐湖城举办的CVPR 2018也不例外。CVPR 2018上许多论文提出了全新的深度神经网络在视觉上的应用,它们可能不是最根本的、具有突破性的工作,但它们非常有趣,从新的角度为人们提供了创造性和启发性的想法,而且有些想法很酷!下面是笔者认为的CVPR 2018中最酷的10篇论文,让我们来看看吧! Super SloMo:视频插值中多幅中间帧的高质量估计 论文地址: https://arxiv.org/abs/1712.00080 你有想过用超级慢动作拍摄一些超级酷的东西吗? 不妨看看英伟达(Nvdia)的 Super SloMo 吧!他们的卷积神经网络估计出视频中间帧,并且能够将标准的 30fps 的视频转换为看上去惊人的 240fps 下的慢动作!模型估计帧间光流,使用该模型还可以不影响画质地插入视频帧,从而慢镜头看上去也是清晰的。 WISPE:数码相机弱监督照片增强器 论文地址: http://www.vision.ee.ethz.ch/~ihnatova/wespe.html 真是机智啊!他们训练生成...

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