CUDACUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是NIVIDIA公司开发的一种计算架构，可以利用NVIDIA系列显卡（GPUs，Graphics Processing Unites）对一些复杂的计算进行加速。参考文献https://bbs.csdn.net/topics/390798229...

LMDB（Lighting Memory-Mapped Database Manager）闪电内存映射数据管理器，是一个基于btree的数据库管理库，整个数据库在内存映射中公开，所有数据获取都直接从映射的内存返回数据，因此在数据获取期间不会出现malloc或memcpy。它本身不需要页面缓存层，而且它的性能和内存效率都非常高。它也是完全事务性的，具有完整的ACID语义，当内存映射为只读时，不能通过

概念人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知、分析和决策等多种功能。简史领域分层挑战参考资料人工智能杂记 人工智能简史...

深度学习概论神经网络房屋价格预测的模型：左边是输入层，由人工输入，中间是隐藏层，连接数很高，神经网络自己决定每个节点具体是什么，右边是输出层，神经网络非常擅长计算从x到y的精准映射函数。监督学习到目前为止，几乎所有由神经网络创作的经济价值，都是基于一种机器学习——监督学习。常见神经网络模型NN：神经网络（预测等）CNN：卷积神经网络（图像处理）RNN：循环神经网络（善于处理一维序列数据，包含时间成

[paper][code]pytorch-CycleGAN-and-pix2pixPix2Pix是将GAN应用于有监督的图像到图像翻译的算法，有监督表示训练数据是成对的。图像到图像翻译（Image-to-Image translation）是GAN很重要的一个应用方向，图像到图像的翻译时基于一张输入图像得到想要的输出图像的过程，可以看做是图像和图像之间的一种映射（mapping），常见的图像修复、

深度学习人工智能>机器学习>深度学习人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。（人们输入的是规则（即程序）和需要根据这些规则进行处理的数据，系统输出的是答案）机器学习：机器学习系统是训练出来的，而不是明确的用程序编写出来的。将与某个任务相关的许多示例输入机器学习系统，它会在这些示例中找到统计结构，从而最终找到规则将任务自动化。(人们输入的是数据和从这些数据中预期得到的答案，系统输

基于RGB空间亮度调整算法：主要是对RGB空间进行亮度调整。计算出调整系数后，调整手段主要有两种：1) 基于当前RGB值大小进行调整，即R、G、B值越大，调整的越大，例如：当前像素点为(100,200,50),调整系数1.1,则调整后为(110,220,55)；2) 不考虑RGB值大小的影响，即始终对各个点R、G、B值进行相同的调整，例如：当前像素点为(100,200,50),调整系数10/255

【代码】pytorch单机多卡后台运行。

[Paper]JoJoGAN：One Shot Face Stylization[Code]mchong6/JoJoGAN摘要虽然最近在少镜头图像风格化方面取得了进展，但这些方法未能捕捉到人类显而易见的风格细节。眼睛的形状、线条的粗细等细节对于模型来说尤其难以学习，尤其是在有限的数据设置下。在这项工作中，我们的目标是执行使细节正确的 oneshot 图像风格化。给定参考样式图像，我们使用 GAN

灰度图像处理成纯黑白（二值化）图像后，轮廓边缘经常出现毛刺。如下图所示，“工”字的上面一横中，边缘有几个突出点，下边缘有两个凹陷点，在“业”字左侧竖条中有突出点，下面一横中有凹陷点。产生毛刺的原因在扫描或拍摄所生成的原始图像中，轮廓边缘像素点的值其实是介于“白”与“黑”之间的“灰”，所以整个边缘看起来很光滑，不生硬，但变成纯黑白后，像素点非黑即白，不再有中间灰，所以总有那么几个点可能就因为值...