FB Messenger 架构介绍 - 覃超 1 Self introduction 2 Facebook & Messenger status 3 Evolution of Messenger architecture 4 Whatsapp?? Agenda Today - Facebook phone -> Facebook Home Android - Facebook Messenger

Apache ShardingSphere 高可用功能详解 & 实操演练 赵锦超 2022.08.06 01 赵锦超 Apache ShardingSphere Committer SphereEx 研发工程师 o 从事过电商、金融行业，热爱开源 o 目前专注于 Apache ShardingSphere 高可用 & 分布式治理的相关研发工作 02 Apache ShardingSphere

从开源 Istio 到企业服务 ——如何在企业中落地服务网格 From Istio OSS to Enterprise Service Mesh 宋净超（Jimmy Song） September 24, 2022 Shanghai, China Cloud Native Application Networking Secure, Observe and manage microservices

学习大量样本。 然而，并不是所有的数据都可以用“固定长度”的向量表示。以图像数据为例，如果它们全部来自标准显微 镜设备，那么“固定长度”是可取的；但是如果图像数据来自互联网，它们很难具有相同的分辨率或形状。这 时，将图像裁剪成标准尺寸是一种方法，但这种办法很局限，有丢失信息的风险。此外，文本数据更不符合 “固定长度”的要求。比如，对于亚马逊等电子商务网站上的客户评论，有些文本数据很简短（比如“好极 模型 大多数机器学习会涉及到数据的转换。比如一个“摄取照片并预测笑脸”的系统。再比如通过摄取到的一组 传感器读数预测读数的正常与异常程度。虽然简单的模型能够解决如上简单的问题，但本书中关注的问题超 出了经典方法的极限。深度学习与经典方法的区别主要在于：前者关注的功能强大的模型，这些模型由神经 网络错综复杂的交织在一起，包含层层数据转换，因此被称为深度学习（deep learning）。在讨论深度模型 人类的棋力，使用和蒙特卡洛树抽样 (Silver et al., 2016) 相结合的深度学习。扑克中的挑战是状态空间 很大，而且没有完全观察到（我们不知道对手的牌）。在扑克游戏中，库图斯使用有效的结构化策略超 过了人类的表现 (Brown and Sandholm, 2017) 。这说明了游戏取得了令人瞩目的进步以及先进的算法 在其中发挥了关键作用的事实。 • 人工智能进步的另一个迹象是自动驾驶汽车

与其他模型在不同分辨率下性能对比 算法 < 3 图 1-1 展示了不同尺寸网络下各检测算法的性能对比，曲线上的点分别表示该检测 算法在不同尺寸网络下（s/tiny/nano）的模型性能，从图中可以看到，YOLOv6 在精 度和速度方面均超越其他 YOLO 系列同体量算法。 图 1-2 展示了输入分辨率变化时各检测网络模型的性能对比，曲线上的点从左往右 分别表示图像分辨率依次增大时（38 分别表示图像分辨率依次增大时（384/448/512/576/640）该模型的性能，从图中可 以看到，YOLOv6 在不同分辨率下，仍然保持较大的性能优势。 2. YOLOv6 关键技术介绍 YOLOv6 主要在 BackBone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的 改进： ● 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计 思想的启发，基于 RepVGG style[4] Bagging，计算多个较小隐层模型的平均结果， 快速对该类模型进行评估。使用 Kendall Rank 和 SpeedUp 平衡准确度与加速倍 率，得到合适的代理模型。最终通过代理模型得到了最优的超参数，然后再对最终的 大模型在搜索好的参数上进行模型训练。 具体详情，大家可参考团队 ICDE 2022 论文，AutoHEnsGNN: Winning Solution to AutoGraph

https://scholar.google.com/citations?user=P eMuphgAAAAJ&hl=en 看得更清，看得更懂 目录 1. 夜景增强 2. 图像视频去模糊 3. 视频超分辨率 1. 夜景图像增强 Taking photos is easy Amateur photographers typically create underexposed photos Photo Results Input iPhone Lightroom Our result More Results Input iPhone Lightroom Our result 2. 视频超分辨率 Old and Fundamental Several decades ago [Huang et al, 1984] → near recent Many Applications HD video

它的变形蒙版。 元数据 元数据是⼀组记录了创建⽇期、作者、描述⽂字等信息的数据，它 也包括了 DPI (每英⼨点数) 等⽂件格式的特有信息。 图像⼤⼩ 图像⼤⼩包括了两个⽅⾯：画布的尺⼨和分辨率，它们的⼤⼩直接 影响 Krita ⽂档的体积。需要记录的像素越多，颜⾊的位深度越 ⾼，则⽣成的⽂件体积越⼤。 DPI 与 PPI DPI 是 Dots Per Inch，每英⼨点数的缩写，⽽ PPI 向 扩展。⽰例如下： 缩放图像⾄新尺⼨ 缩放图像⼤⼩ 可对整个图像按⽐例缩放。如果你需要放⼤图像尺 ⼨，应使⽤此功能。例如，你的图像的分辨率原来是 72 PPI，你在 这个低分辨率下⾯规划完了⼤致的配⾊和构图，下⼀步就要刻画细 节了，于是你可以在这⾥把分辨率调⾼到 300 或者 400 PPI。 和所有显⽰了锁链按钮的对话框⼀样，这个对话框的锁链按钮⽤来 锁定图像的宽⾼⽐。点击该按钮可以解除锁定，让你可以单独控制 作的每⼀个⽅⾯，因此我们可以通过制作⼀组步态循环来⼊⻔ Krita 的动画功能。 初始设置 ⾸先我们要创建⼀个新⽂档： 打开新建⽂档对话框，在⾃定义⽂档的尺⼨⻚⾯上，把⽂档尺⼨设 为 1280 x 1024，分辨率设为 72 ppi (因为它将⽤于屏幕显⽰)，把 ⽂档名字命名为“walkcycle” (步态循环)。 接下来我们要切换到内容⻚⾯。在这⾥指定⼀个看起来舒服的背景 ⾊，然后选中“作为画布颜⾊”。这样

⼤量修复，和⼀些游戏引擎功能。 2.42 -- 2006年7⽉: 节点发布、阵列修改器、⽮量模糊、新物理引擎、 渲染、⼜型同步和许 多其他功能。此次发布紧随 橘⼦项⽬。 2.43 -- 2007年2⽉: 多分辨率⽹格、 多层 UV 纹理、 多层图像和多通道渲染和烘焙，雕刻， 多个新增遮⽚，畸变和滤镜节点，建模和动画的改进，更好的多重笔刷绘 制、 流体粒⼦、 代理对象、 序列编辑器的重写，和后期 UV 贴图绘画。 在3D视图的屏幕区域内居中放置相机视图，并调整视图的⼤⼩以适合该区域的边 界。 缩放镜头 1:1 参考 模式: 所有模式 菜单: 查看 ‣ 导航 ‣ 缩放相机 1:1 缩放视图，使摄像机帧的⼤⼩与输出的分辨率完全相同。这可以让你准确地预览物 体在渲染后的图像/动画中的⼤⼩。 摄像机定位 有⼏种不同的⽅法可以在场景中定位摄像机。下⾯将解释其中的⼀些。 Hint 活动的 "摄像机" 可以是任何类型的 确定所选内容将贴靠到的⽬标。 增量 与栅格点对齐。在正交视图中，捕捉增量会根据缩放级别⽽变化。 Note 默认情况下，此选项不会捕捉到在视⼜中显⽰的⽹格，⽽是具有从所选内容的原始位置开始的相同分辨率 的虚拟⽹格。换句话说，它允许您以 "增量" ⽅式移动⽹格单元格⼤⼩的选择。 如果您想改为吸附到视图栅格，则可以启⽤ *绝对栅格对齐*（见下⽂）。 顶点 吸附到与⿏标光标最近的顶点。 边 吸附到与⿏标光标最近的边。