转自：http://blog.csdn.net/ligltc/article/details/6613093      H.264H.264 规定了三种不同的档次，每个档次支持一组特定的编码功能，并支持一类特定的应用。（一）基本档次（BaseLine Profile）：支持帧内和帧间编码，支持利用基于上下文的适应变长编码（CAVLC）主要应用：可视电话，会议电视，和无线通讯等实时视

转自：https://blog.csdn.net/zhuhaodonglei/article/details/1000138021、起始输入Data：输入数据第一层2、激活算子作用：引入非线性（通常需要区分的区域，直线是无法完全区分的）1）Relu公式：ReLU(x)=max(0,x)2）LeakyRelu公式：LeakyRelu(x) = (x >= 0 ? x : x*negative_

转自：http://nooverfit.com/wp/%E8%81%8A%E8%81%8A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%A4%9A%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E6%A3%80%E6%B5%8B%EF%BC%88multi-scale%EF%BC%89%EF%BC%8C%E4%BB%8Eyolo%EF%B

一、通过 dumpsysSurfaceFlinger 分析Android 系统图层：从下面的dumpsys log看出当前系统有三个图层（红色部分是每个图层的坐标和大小），从最底层到上层分别是ImageWallpaper(壁纸), SurfaceView(视频小窗口), launcher(桌面)。其中视频小窗口用Overlay的方式独立输出到视频层，这样的话只有壁纸层和桌面层通过GPU混合后输

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/377799012在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数则是目标函数的一种类型[1]。Loss function，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Cost function，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差；Objective function，即目标函数：泛指任意可以被

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38031181https://zhuanlan.zhihu.com/p/151212267现在又有一个 AI 能干 Photoshop 的活了——自动抠图，一键去除照片背景。这款 AI 抠图产品已经成型，叫做 GreenScreen。集智体验了一下，效果还不错。比如，我们让 AI 为象征自由的男人——香蕉君抠个图吧。熟悉的原图：然后

转自：https://www.sohu.com/a/235288080_734621在一些美剧中，我们经常会看见这样的场景：美国联邦调查局（FBI）通过某种黑科技手段，将无处不在的摄像头捕捉到的模糊影像放大，形成更为精细、清晰的图像，把嫌疑人“人肉”到底，帮助调查人员更精确地识别。我们来扒一扒这个“黑科技”，其实它是通过超分辨率算法，将低分辨率、不清晰的人脸超分成高清晰度的画面，再用人脸识别技术匹

转自：http://wxmijl.blog.163.com/blog/static/132459282013773122750/

转自：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#casehttp://n2value.com/blog/memory-requirements-for-convolutional-neural-network-analysis-of-brain-mri/VGGNet in detail. Lets break dow