ScreenToGif 一款开源的屏幕录制，允许您记录屏幕的选定区域、网络摄像头的实时信息或素描板上的实时绘图。之后，您可以编辑动画并将其保存为 gif、apng、视频、psd 或 png 图像。 官网地址：https://www.screentogif.com/ 源码地址：https://gith
很多平台都会禁止用户使用带有网址或者二维码的头像以及文章配图，这样可以有效的防止用户的一些“导流”行为。当然，头像、文章或者视频现在都是AI来审，毕竟现在人工的成本实在太高，但是如果我们把文字元素直接融入图像或者视频之中，如此一来，AI也会很难识别出一些“导流”的元素。 本次我们依靠PIKA-lab
摘要：AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能。 本文分享自华为云社区《KubeEdge SIG AI发布首个分布式协同AI Benchmark调研》，作者：KubeEdge SIG AI （成员：张扬，张子阳）。 人工智能技术已经在我们生活中的方方面面为我们提供服务，尤其是在图像、视频
AR概述 AR的意义：让虚拟世界套与现实世界建立联系，并可以进行互动。 AR的技术实现：通过实时地计算摄影机输出影像的位置及角度，并在内部通过算法识别将场景中的事物，然后在内部模拟的三维坐标系中给识别到的事物建立坐标，然后在特定的坐标上添加相应的图像、视频、3D模型，最终通过手机屏幕合成一个AR效果
作为城市公共交通的核心，机车的能耗管理不仅直接关系到运营成本，更牵涉到环境保护和能源的高效、可续利用。传统的机车监控手段在现代化需求面前已显得力不从心，亟需构建一个能实时收集和分析运营数据的高效、智能、全面的智能化监控平台。利用先进的可视化技术实时收集分析运营数据，将机车运行状态、能耗情况等信息直观
通常我们所说的汽车制造四大工艺指的是：冲压、焊装、涂装、总装。一般来说，在汽车制造工厂，这四大工艺分别对应四大车间。本文结合一些实际应用案例，向大家展示一下 TopStack 在汽车制造业各工艺车间中用到的一些组态监控画面。
图扑利用自研产品 HT for Web 搭建风光储园区可视化监控系统，整合风力发电、光伏发电和储能系统，实现了能源的多元化生产和储备，提高了能源利用效率，增强了电网的稳定性和可靠性。在这一体系中，风电、光伏和储能各自扮演着重要的角色，并且相辅相成。
图扑软件应用自研 HT for Web 产品，打造轻量化智慧生态鱼塘可视化解决方案。页面整体以工业金属风格为主，采用 PBR 材质技术，精细打造鱼塘场景，实现水质透明、鱼类生动的高度逼真渲染效果。
图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
网络(network)是一些通过链接(links)连接起来的对象集合，它包含以下成分：对象：节点(nodes)/顶点(vertices)， 用N表示；交互：链接(links)/边(edges)，用E表示；对象和交互组成的系统我们就称为网络(或图，graph)，用G(N,E)表示。
哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他
这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）
作者：京东科技 王军
图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法
网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度k的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。
GridGraph是一种单机核外图处理系统，在大规模图处理系统中充分利用磁盘读写，在有限内存中高效完成大规模图计算。GridGraph充分利用磁盘大容量，解决单机内存有限时实现大规模图计算问题。GridGraph采用Streaming-Apply方式减少计算中的IO 请求数量，通过文件调入顺序减少不必要的io开销。 同时GridGraph也利用顺序读和顺序写的特点，尽可能的较少硬盘的写操作。
zustand 和 jotai 是当下比较流行的react状态管理库。其都有着轻量、方便使用，和react hooks能够很好的搭配，并且性能方面，对比React自身提供的context要好得多，因此被很多开发小伙伴所喜爱。 更有意思的是，这两个库的作者是同一个人，同时他还开源了另外一个状态库 va
两三个星期没有发布新文章了，今天再来讲一个新的数据结构：图。 何为图论 见名知意，图论 (Graph Theory) 就是研究 图 (Graph) 的数学理论和方法。图是一种抽象的数据结构，由 节点 (Node) 和 连接这些节点的 边 (Edge) 组成。图论在计算机科学、网络分析、物流、社会网络
二分图匹配 考虑如何将二分图匹配问题，转化为流网络。设置 \(1\) 个汇点和源点，从源点向二分图一侧的每一个点连边，从另一侧向汇点连边，边权均为 \(1\)，二分图中的边也全部加入，权值设为 \(1\)。这样，二分图的最大匹配等于流网络的最大流。 P2756 飞行员配对方案问题 题意：给定 \(1
https://www.cnblogs.com/kuangbiaopilihu/p/18184536 $\quad $ 这里不再介绍二分图的基础知识，只是一些例题的解释。 $\quad $ 当然，这道题可以用二分+并查集来解决。但这是二分图专辑，所以介绍一下二分图做法。 $\quad $ 首先如果两
