每一天，人们都淹没在信息的海洋中。
用户在主动获取和被动接受过程中，都始终避免不开一个“效率”的诉求。
在这信息海洋，用户目前面对了什么样的窘境呢？一些设计细节的“隐藏式”、“折叠式”、“渐进式”设计消耗了用户的快速认知诉求；
偏于复杂和庞大的功能，给界面呈现带来了负担，加重了用户操作映射的错乱，让用户理解也模棱两可；
设计过多的操作点击，用户手部肌肉不停运动，切换不同页面去查看；
??作为信息传达的设计师，如何让信息更直观清晰、剔除不确定性理解，是工作中的重中之重。
而“可视化”就是多种高效传递信息方式中的一种，对于信息可视化、视觉化、图形化，也成了设计圈热捧的观点和研究方向。
可视化概述对于产品的可视化
用户在主动获取和被动接受过程中，都始终避免不开一个“效率”的诉求。
在这信息海洋，用户目前面对了什么样的窘境呢？一些设计细节的“隐藏式”、“折叠式”、“渐进式”设计消耗了用户的快速认知诉求；
偏于复杂和庞大的功能，给界面呈现带来了负担，加重了用户操作映射的错乱，让用户理解也模棱两可；
设计过多的操作点击，用户手部肌肉不停运动，切换不同页面去查看；
??作为信息传达的设计师，如何让信息更直观清晰、剔除不确定性理解，是工作中的重中之重。
而“可视化”就是多种高效传递信息方式中的一种，对于信息可视化、视觉化、图形化，也成了设计圈热捧的观点和研究方向。
可视化概述对于产品的可视化
2023/3/5 16:32:35
683KB
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有效的图像分割是计算机视觉和模式识别中的一项重要任务。
由于全自动图像分割通常是非常困难的自然图像，交互式方案与一些简单的用户输入是很好的处理方案。
由于全自动图像分割通常是非常困难的自然图像，交互式方案与一些简单的用户输入是很好的处理方案。
2023/3/5 4:21:01
3KB
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1.根据给定的模糊图像生成视觉上完整并且统计上分歧的去模糊图像，提升模糊图像的清晰度，使用生成性对抗网络（GAN）为基础的深度学习架构;2.含训练数据、训练代码以及测试样例，基于keras框架。
2023/2/23 6:36:29
18.12MB
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如何有效校正随人群崎岖很大的人眼像差，提高视网膜高分辨率成像技术的人群适用范围是临床应用面临的最大难题。
现有的单一波前校正器无法同时清除高阶和低阶视觉像差。
针对人眼高阶像差校正需求，研制成功了169单元3mm极间距分立式压电变形镜，并与大行程Bimorph变形镜组合，建立了一套双变形镜的人眼视网膜成像系统。
系统可实现对离焦小于±4.5D、散光小于±3.0D的低阶像差及前8阶Zernike像差的有效校正，极大地提高了系统的人群适用范围和成像质量。
以低阶像差大小作为入选标准，进行小样本量人眼视网膜成像实验，获得了近衍射极限的视网膜图像。
该系统适用范围明确，便于后续临床应用。
现有的单一波前校正器无法同时清除高阶和低阶视觉像差。
针对人眼高阶像差校正需求，研制成功了169单元3mm极间距分立式压电变形镜，并与大行程Bimorph变形镜组合，建立了一套双变形镜的人眼视网膜成像系统。
系统可实现对离焦小于±4.5D、散光小于±3.0D的低阶像差及前8阶Zernike像差的有效校正，极大地提高了系统的人群适用范围和成像质量。
以低阶像差大小作为入选标准，进行小样本量人眼视网膜成像实验，获得了近衍射极限的视网膜图像。
该系统适用范围明确，便于后续临床应用。
2023/2/22 15:40:20
5.57MB
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近年来，目睹了卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉和人工智能应用中的广泛普及。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。
2023/2/21 22:04:53
384KB
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GaiaPro主要功能：-多瓦片地形支持；
-强大的生物群落创建和混合系统；
-无损编辑的大规模世界创作；
-大规模的世界流，剔除和浮点修复支持；
-模块化向导驱动的设计，可随意使用或少用；
-具有位置和季节变化，SS，覆盖和积雪的植被着色器；
-具有位置和季节性变化，sss，世界覆盖和积雪的资产着色器；
-摄影测量增强了资产收集，包括：-地形纹理和岩石-基于广告牌和网格的草和花-灌木，浆果，蕨类，蘑菇，树桩，枯死树-云杉，松木，枫木，红杉，橡树;-精美且可配置的照明系统，支持一天中的时间；
-鸟类，蝴蝶，落叶和花粉可繁衍的视觉特效系统；
-可扩展的SoundFX系统，具有各种示例声音和音乐；
-整合并匹配的天空，照明，雾气和后FX，可带来美丽的视觉效果；
-带雨雪支持的综合天气系统；
-美丽，快速的水着色器和预设系统；
-第一，第三和飞行角色控制器；
-轻松扩展自己的资产；
-GPU加速冲压和生成；
-实时戳和生成器预览；
-地形地形网格导出系统；
-基于层的资产筛选系统；
-内置，URP和HDRP7.2支持；
-可堆叠的过滤系统；
-完全集成并经过测试。
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-强大的生物群落创建和混合系统；
-无损编辑的大规模世界创作；
-大规模的世界流，剔除和浮点修复支持；
-模块化向导驱动的设计，可随意使用或少用；
-具有位置和季节变化，SS，覆盖和积雪的植被着色器；
-具有位置和季节性变化，sss，世界覆盖和积雪的资产着色器；
-摄影测量增强了资产收集，包括：-地形纹理和岩石-基于广告牌和网格的草和花-灌木，浆果，蕨类，蘑菇，树桩，枯死树-云杉，松木，枫木，红杉，橡树;-精美且可配置的照明系统，支持一天中的时间；
-鸟类，蝴蝶，落叶和花粉可繁衍的视觉特效系统；
-可扩展的SoundFX系统，具有各种示例声音和音乐；
-整合并匹配的天空，照明，雾气和后FX，可带来美丽的视觉效果；
-带雨雪支持的综合天气系统；
-美丽，快速的水着色器和预设系统；
-第一，第三和飞行角色控制器；
-轻松扩展自己的资产；
-GPU加速冲压和生成；
-实时戳和生成器预览；
-地形地形网格导出系统；
-基于层的资产筛选系统；
-内置，URP和HDRP7.2支持；
-可堆叠的过滤系统；
-完全集成并经过测试。
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2023/2/19 10:22:16
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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