摘要：常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解两种非线性滤波方法。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十六.图像增强及运算篇之图像平滑（中值滤波、双边滤波）》，作者：eastmount。 常用于
摘要：本文主要介绍图像形态学处理，详细讲解了图像开运算、闭运算和梯度运算。数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法，其基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中对应形状以达到对图像分析和识别目的。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十八.图像增强及运算篇之形态学
摘要：华为云自动化部署服务，助力企业安全、高效生产！ 华为云持续部署服务CodeArts Deploy，通过模块化自由编排部署流程，实现软件的自动化部署，基于其易入门、功能全、集成度高、自动化、可靠的部署能力，能够帮您快速实现业务上云，全面提升软件的交付效率，显著提升交付质量！ 戳此了解更多 点击关
摘要：图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。本章主要介绍Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Scharr算子等。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十七.图像增强及运算篇之图像锐
摘要：这篇文章详细介绍了顶帽运算和底帽运算，它们将为后续的图像分割和图像识别提供有效支撑。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十九.图像增强及运算篇之顶帽运算和底帽运算》，作者：eastmount。 数学形态学（Mathematical Morphology）是一种应用于图像处理和模
摘要：输入一个图像，通过Segment Anything模型即可获得图像所有目标的分割点位置，再通过位置将图像进行分割保存。 本文分享自华为云社区《一键分割图像》，作者：雨落无痕 。 Segment Anything Segment Anything Model（SAM）通过点或框等输入提示生成高质
近日 ，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布《IDC MarketScape: 中国图数据库市场厂商评估，2023》报告，华为云GES(图引擎服务)凭借多年的技术积累和丰富的行业实践经验，位居领导者类别。
大规模图数据无处不在，图查询、分析和表示学习已成为大数据和AI的核心部分之一。特别是知识图谱和图神经网络的发展，Graph已成为未来AI的基础。
京喜APP早期开发主要是快速原生化迭代替代原有H5，提高用户体验，在这期间也积累了不少性能问题。之后我们开始进行一些性能优化相关的工作，本文主要是介绍京喜图片库相关优化策略以及关于图片相关的一些关联知识。
对于一个客户端开发来说，平时做的的最多的就是写页面，所以有必要了解从视图代码到图像显示到屏幕上的整个过程和原理。 下面以从视图代码到显示器图像的中间产物帧缓冲区图像位图为目标，分析从视图代码到帧缓冲区位图和从帧缓冲区位图到显示器图像这2个过程。 这里把这2个过程命名为：帧缓冲区数据怎么来的、帧缓冲区
网上的很多博客都是只有文字说明，比较抽象，所以笔者决定自己画一些图来解释二叉树，二叉搜索树，B树/B-树。
文生图 文生图，全称“文字生成图像”（Text-to-Image），是一种AI技术，能够根据给定的文本描述生成相应的图像。这种技术利用深度学习模型，如生成对抗网络（GANs）或变换器（Transformers），来理解和解析文本中的语义信息，并将其转化为视觉表现。文生图可以用于创意设计、图像编辑、虚
GE（Graph Engine）图引擎采用多流并行算法，在满足计算图任务内部依赖关系的前提下，支持高效并发执行计算任务，从而大大提高硬件资源利用率和AI计算效率。
SDL2 创建渲染器时只能指定使用软件渲染还是硬件加速，无法选择使用哪种图形引擎实现硬件加速。SDL3 对此做了优化，可以在创建渲染器时指定 rendering driver 也就是图形引擎，比如在 Windows 平台下可以指定使用 D3D11 也可以指定使用 OpenGL 或者 Vulkan。
在平时的开发中，经常要开发 Excel 的导入导出功能。一般使用 poi 或者 EasyExcel 开发，使用 poi 做 excel 比较复杂，大部分开发都会使用 EasyExcel 因为一行代码就能实现导入和导出的功能。但是 EasyExcel 不支持图片的读的操作，本文操作如何实现图片的读和写
在当今人工智能领域，midjourney无疑是生成图片的王者，但是苦于付费才能使用，今天我就给大家分享一下midjourney平替stable diffusion，实现本地生成不逊色于midjourney的图片
引入知识图谱技术后，传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化，如何兼容RAG中的向量数据库（Vector Database）和图数据库（Graph Database）基座，以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。
本文连接：https://wanger-sjtu.github.io/CARGA/ CAGRA 是 N社在RAFT项目中 最新的 ANN 向量索引。这是一种高性能的、 GPU 加速的、基于图的方法，尤其是针对小批量情况进行了优化，其中每次查找只包含一个或几个查询向量。 与其他像HNSW、SONG等这
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化，提供了具体的优化方案以及相应的prompt。
因为有一些项目保存在文件夹里，然后想着用不同的图标来显示该文件夹，但是Windows提供的那个修改文件夹的操作太麻烦，需要的操作太多（文件夹里鼠标右键，属性，自定义，更改图标，选择文件，选择图标，点击确定），于是就想自己用C#开发一个目录图标管理器，能够快速的将文件夹图标更改为自己想设置的内容，于是
