Cours Intermédiaire  11003

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17074

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  10771

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：La fonction de rééchantillonnage peut être utilisée en Python, MATLAB et C++. Introduction détaillée : 1. Comment utiliser la fonction de rééchantillonnage en Python, en supposant qu'il existe un signal d'entrée x et un taux d'échantillonnage cible fs_new, un signal d'entrée, un taux d'échantillonnage d'origine, un taux d'échantillonnage cible, # Utilisez la fonction signal.resample pour rééchantillonner, et émettre le signal rééchantillonné, etc.

2023-11-29 commentaire 0  2280

Introduction au cours：La tâche de rééchantillonnage d'image (ImageRescaling, LR) optimise conjointement les opérations de sous-échantillonnage et de suréchantillonnage d'image, et peut être utilisée pour économiser de l'espace de stockage ou de la bande passante de transmission en réduisant et en restaurant la résolution de l'image. Dans des applications pratiques, telles que la distribution multi-niveaux des services d'atlas, les images basse résolution obtenues par sous-échantillonnage sont souvent soumises à une compression avec perte, et la compression avec perte entraîne souvent une diminution significative des performances des algorithmes existants. Récemment, le laboratoire multimédia ByteDance-Volcano Engine a tenté pour la première fois d'optimiser les performances de rééchantillonnage d'images sous compression avec perte et a conçu un cadre de rééchantillonnage asymétrique réversible. Sur la base de deux observations dans ce cadre, il a en outre proposé le modèle de rééchantillonnage d'images anti-compression SAIN. Cette étude découple un ensemble de modules de réseau réversibles en deux parties : le rééchantillonnage et la simulation de compression.

2023-05-02 commentaire 0  1433

Introduction au cours：Cet article fournit une solution Python pour extraire des images de PDF sans rééchantillonnage à l'aide du module PyMuPDF. Le principal problème abordé est la préservation de la résolution et du format d'image d'origine lors de l'extraction d'images à partir d'un document PDF.

2024-10-22 commentaire 0  772

Introduction au cours：La différence entre le boosting et le bootstrap : la méthode de rééchantillonnage bootstrap est principalement utilisée pour l'estimation des statistiques tandis que la méthode du boosting est utilisée pour la combinaison de plusieurs sous-classificateurs ;

2019-07-12 commentaire 0  3277

Introduction au cours：Pour l'anticrénelage, vous devez définir la qualité du rééchantillonnage. ctx.imageSmoothingQuality="low|medium|high" utilise un canevas hors écran pour réduire l'image de moitié -varc=document.createElement('canvas'),ocx=c.getContext('2d');c.width= img.width* 0.5;c.height=img.height*0.5;ocxx.drawImage(img,0,0,c.wi

2023-09-08 commentaire 0  1233