iris

ISP基本框架及算法介绍 ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。它可以分为独立与集成两种形式。 ISP 的Firmware 包含三部分，一部分是ISP 控制单元和基础算法库，一部分是AE/AWB/AF 算法库，一部分是sensor 库。Firmware 设计的基本思想是单独提供3A 算法库，由ISP 控制单元调度基础算法库和3A 算法库，同时sensor 库分别向ISP 基础算法库和3A 算法库注册函数回调，以实现差异化的sensor 适配。ISP firmware 架构如下图所示。 不同的sensor 都以回调函数的形式，向ISP 算法库注册控制函数。ISP 控制单元调度基础算法库和3A 算法库时，将通过这些回调函数获取初始化参数，并控制sensor，如调节曝光时间、模拟增益、数字增益，控制lens 步进聚焦或旋转光圈等。 1. TestPattern------测试图像 Test Pattern主要用来做测试用。不需要先在片上ROM存储图片数据，直接使用生成的测试图像，用生成的测试图像进行后续模块的测试验证

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 一、前言 ‍‍机器学习 / 深度学习在有赞应用的越来越多，例如在营销、推荐、风控等场景下都起着越来越重要的作用。对于深度学习在实际业务场景的落地来说，除了数据和算法，工程和系统上的支持同样必不可少，这样的支持包括模型的快速构建与评估，稳定的线上模型服务环境等等。为此，我们开发了有赞智能平台 Sunfish ，本文详细介绍 Sunfish 的设计和实现。 二、背景 在有赞，机器学习 / 深度学习在各个业务场景下发挥着越来越重要的作用。这里以推荐系统为例，介绍一下深度学习的落地实践。在之前的博客文章有赞推荐系统关键技术中介绍过有赞微商城个性化推荐系统。简单来说，当用户打开一个有商品推荐位的页面时，推荐系统会根据用户特征按一定策略从商品池中选择出一些候选的推荐商品，这个过程称为召回。然后，针对这些候选商品，需要分别对它们进行打分，选择其中得分最高的商品，推荐给用户，这个过程称为线上精排。这里对某个商品进行打分的操作，就是在使用深度学习模型进行推理。 为了实现个性化推荐系统中的线上精排服务，我们需要进行三个阶段的工作。1. 数据探测与准备；2. 模型训练与评估；3. 模型服务部署。我们会在有赞大数据平台上面进行数据探测与准备。在模型训练与评估阶段，算法同学需要选择合适的特征数据

　　 　　 大数据文摘出品 　　 作者：Christopher Dossman 　　 编译：Olivia、Joey、云舟 　　呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！ 　　AI ScholarWeekly是AI领域的学术专栏，致力于为你带来最新潮、最全面、最深度的AI学术概览，一网打尽每周AI学术的前沿资讯。 　　每周更新，做AI科研，每周从这一篇开始就够啦！ 　　 本周关键词 ： 无监督学习、RL、张量网络 　　 本周最佳学术研究 　　 编写与PyTorch，TensorFlow，JAX和NumPy均兼容的代码 　　深度学习（DL）的进步正日益促进着越来越多DL框架的发展。这类框架提供了用于自动区分和GPU加速的高级且高效的API，并使得使用相对较少而直接的代码来实现异常复杂且功能强大的深度学习模型成为可能。 　　EagerPy是一个Python框架，可用于编写自动与PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy兼容的代码，而无需牺牲性能。 　　库开发人员不必选择仅支持这些框架之一而为每个框架重新实现库，或是选择处理代码重复问题。因此这类库的用户可以更轻松地切换框架，而不会被一个第三方库锁定。除了支持多框架之外，EagerPy还对链接到所有框架的方法都提供了详尽的类型注释和一致的支持。 　　Github传送门： 　　https

Hello readers, this is an in-depth discusssion about a powerful classification algorithm called K-Nearest Neighbor(KNN). I have tried my best for collecting the information so that you can understand easily. So let’s begin… The main contents are: Inroduction. What is KNN…? How does KNN works…? The Mathematics behind KNN. KNN code implementation. Introduction The KNN algorithm is one of the most fundamental, robust and versatile classifier that is often used as a benchmark for more complex classifiers such as Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM). Despite its

Magsafe 2 个人还是非常喜欢这个电源接口，15款以后的弃用Magsafe 2接口真是太可惜了。 MJLQ2 15款 i7 4770HQ Intel Iris Pro Graphics 5200 MJLT2 15款 i7 4870HQ AMD Radeon R9 M370X＋Intel GMA HD 5200 (2G/DDR5/128bit)//个人偏好 MGXA2 14款 i7 4770HQ Intel Iris Pro Graphics 5200 MGXC2 14款 i7 4870HQ NVIDIA GeForce GT 750M＋Intel Iris Pro Graphics 5200 (2G/DDR5/128bit) 做视频图片剪辑不推荐买苹果笔记本(土豪随意),做视频图片剪辑推荐使用苹果末代皇帝MD771(性价比高可扩展),或者更高版本的垃圾桶等等. ！！！想在闲鱼购买苹果本的一定要擦亮你的眼睛,有刷主板信息的,大家要警惕！！！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4303372/blog/4409193

腾讯云云函数 (SCF) 已经支持十多种编程语言和运行时框架。腾讯云最近发布的 SCF custom runtime（自定义运行时）更进一步 —— SCF 现在可以支持用任何编程语言编写的函数。 原文首发于 Serverless 中文网 本文将介绍如何在云函数 SCF 中运行用 Rust 编写的 WebAssembly 函数。 我们先介绍一些基本概念，然后回顾一个完整但简单的 hello world 示例，部署您的第一个 WebAssembly 无服务器函数。最后，我们将用一个机器学习即服务 (MLaaS) 示例来做一些有用的事情。该示例接受数据并以 SVG 格式返回拟合模型和可视化。 这是本教程结束时你将创建的 最终应用 。它完全是「无服务器」的，只有使用时会产生成本。 HTML 和 JavaScript UI 可以托管在任何计算机上，包括笔记本电脑上。在腾讯云 Serverless 上的后端函数执行机器学习和 SVG 绘图。 为什么选择 WebAssembly 和 Rust 传统的无服务器函数基于重量级的框架。开发者必须在特定的应用框架中编写函数，比如 Node.js 中的 JavaScript 或 Python Boto。 腾讯云 SCF Custom Runtime 打破了这种模式，允许开发者用任何语言编写无服务器函数。 为了演示这个优势，本文提供了基于 Bash

作者 | 刘俊寰、睡不着的iris 出品｜ 大数据文摘 近年来，越来越多的人饱受睡眠问题的困扰。 8月10日，搜狐董事局主席兼CEO张朝阳就给大家支了一招，在透露道自己的作息时，张朝阳表示，自己学习了一种新的睡眠法， 每天只睡4个小时， 效果特别好。 根据张朝阳介绍，这种睡眠法是 一天睡4个小时，中间隔1个小时， 也就是说， 睡2个小时后，叫醒自己，而且一定要从床上起来，让自己彻底清醒，清醒1个小时后，再睡2个小时。 他表示，这种方法 “坚持了快两年了” ，“又睡的少，又睡的好，突然发现有很多的时间，可以做很多的事情”。 尽管张朝阳这么卖力地“带货”，但是文摘菌还是要建议大家， 有钱人的睡眠方法不要轻易尝试， 因为他们的睡眠质量本身可能就会更好。 日前，美国疾病控制与预防中心发布了一项研究结果，在调查了 近14万 美国成年人后，他们发现，比起那些生活在贫困线或者低于贫困线的人，赚得更多的人在晚上往往睡得更好。 这也让文摘菌想起之前马云爸爸接受采访的时候说的话，自己最开心的时候就是睡觉。 虽然挣的钱是没有马云爸爸多了，但是在睡觉时间上或许可以battle一下。 在美国疾病控制与预防中心的这项调查中，他们发现， 生活在贫困线下的人里仅有55%的人一天可以睡足7-8小时，超过贫困线400%的人，有66.6%的人一天可以睡足7-8小时。 根据调查期间的美国贫困线标准

后处理（Post-Processing），在图形学和游戏开发等领域是提升最终画面呈现品质的重要渲染技术。后处理渲染技术的好坏，往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。无论是基于高斯模糊（Gaussian Blur）或其改进算法的Bloom特效，还是基于径向模糊（Radial Blur）的Sun Shaft（God Ray），或是基于方向模糊（Directional Blur）的镜头眩光光晕（Glare Lens Flare），抑或是景深（Depth of Field）特效中摄影级失焦感的散景模糊（Bokeh Blur），都以模糊算法作为重要的支撑。所以说，后处理中所采用模糊算法的优劣，决定了后处理管线最终的渲染品质和消耗性能的多少。 本文将对后处理管线中会使用到的如下十种模糊算法进行总结、对比和盘点，以及提供了这十种模糊算法以及其衍生算法对应的Unity Post Processing Stack v2版本的实现： 高斯模糊（Gaussian Blur） 方框模糊（Box Blur） Kawase模糊（Kawase Blur） 双重模糊（Dual Blur） 散景模糊（Bokeh Blur） 移轴模糊（Tilt Shift Blur） 光圈模糊（Iris

什么是Tensorflow? TensorFlow是谷歌推出的深度学习框架，于2019年发布了第二版。 它是世界上最著名的深度学习框架之一，被行业专家和研究人员广泛使用。 Tensorflow v1难以使用和理解，因为它的Pythonic较少，但是随着Keras发行的v2现在与Tensorflow.keras完全同步，它易于使用，易学且易于理解。 请记住，这不是有关深度学习的文章，所以我希望您了解深度学习的术语及其背后的基本思想。 我们将使用非常著名的数据集IRIS数据集探索深度学习的世界。 废话不多说，我们直接看看代码。 导入和理解数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() 现在，这个 iris 是一个字典。 我们可以使用下面的代码查看键值 iris.keys() dict_keys([‘data’, ‘target’, ‘frame’, ‘target_names’, ‘DESCR’, ‘feature_names’, ‘filename’]) 因此，我们的数据在 data 键中，目标在 targe 键中，依此类推。 如果要查看此数据集的详细信息，可以使用 iris[ ['DESCR']。 现在，我们必须导入其他重要的库，这将有助于我们创建神经网络。 from sklearn.model

这篇文章通过对花鸢尾属植物进行分类，来学习如何利用实际数据构建一个感知机模型，（文末附GD和SGD参数更新手推公式）。 目录 一、数据集 二、需要导入的库 三、读取数据集 四、数据散点图可视化 五、利用感知机模型进行线性分类 六、不同学习率损失可视化对比 七、归一化后分类 八、随机梯度下降 九、完整的代码 十、公式推导： 一、数据集 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的各50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。 该数据集包含了4个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & Petal.Length（花瓣长度），单位是cm; & Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm; 种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour