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介绍 华为机器学习（ML Kit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。 应用场景 手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。 使用ML Kit 可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也可以将单词或者句子翻译成手势。 这里尝试的是手势当中的美国手语字母表，是基于关节，手指和手腕的位置进行分类。接下来小编将会尝试从手势中收集单词“HELLO”。 开发步骤 1. 准备 详细的准备步骤可以参考华为开发者联盟： https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMS-Guides/ml-process-4 这里列举关键的开发步骤。 1.1 启动ML Kit 在华为开发者AppGallery Connect, 选择 Develop > Manage APIs 。确保ML Kit 激活。 1.2 项目级gradle里配置Maven仓地址 buildscript { repositories { ... maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'} } } dependencies { ...

作者 | 高卫华 出品 | AI科技大本营 随着深度学习的发展，GAN模型在图像风格转换的应用越来越多，其中不少都实现了很好的效果。 此前，reddit上的一个技术博主AtreveteTeTe基于GAN模型混合将普通的人像照片卡通化，并通过First Order Motion模型生成了动画，引起诸多网友的热捧。像这类卡通风格的画像生成，通常对单元素的质量要求不高，对于模型的训练，会忽略一些细节上的不足。 不过，最近一个开发者在GitHub上放出了一个可用于创建线条艺术肖像的项目，基于深度学习开发了ArtLine，其创建的线条肖像画在细节上的呈现效果惊人。 项目链接： https://github.com/vijishmadhavan/ArtLine ArtLine最简单的入门方法： https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/Light-Up/blob/master/ArtLine(Try_it_on_Colab).ipynb 艺术肖像线条画方面，去年清华大学曾提出一个层次化的GAN模型 APDrawingGAN ，可以有效地基于人脸照片生成高质量、富有表现力的线条画。 但APDrawingGAN在识别面部特征方面存在局限性，例如在识别与ID照片类似的正面照片时

作者 | 高卫华 出品 | AI科技大本营 随着深度学习的发展，GAN模型在图像风格转换的应用越来越多，其中不少都实现了很好的效果。 此前，reddit上的一个技术博主AtreveteTeTe基于GAN模型混合将普通的人像照片卡通化，并通过First Order Motion模型生成了动画，引起诸多网友的热捧。像这类卡通风格的画像生成，通常对单元素的质量要求不高，对于模型的训练，会忽略一些细节上的不足。 不过，最近一个开发者在GitHub上放出了一个可用于创建线条艺术肖像的项目，基于深度学习开发了ArtLine，其创建的线条肖像画在细节上的呈现效果惊人。 项目链接： https://github.com/vijishmadhavan/ArtLine ArtLine最简单的入门方法： https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/Light-Up/blob/master/ArtLine(Try_it_on_Colab).ipynb 艺术肖像线条画方面，去年清华大学曾提出一个层次化的GAN模型 APDrawingGAN ，可以有效地基于人脸照片生成高质量、富有表现力的线条画。 但APDrawingGAN在识别面部特征方面存在局限性，例如在识别与ID照片类似的正面照片时

Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 作者丨青春美好张阿姨 来源丨Java建设者（ID：javajianshe） 程序员的工作和日常生活非常的枯燥，这里给大家推荐一些程序员经常使用的网站，也是我经常上的一些网站，我将会从多个角度、多个层面、分别为你整理归纳这些网站和论坛。 项目类 项目是一个面试官非常看重的点，也是拓展视野、挖掘轮子一个的地方，下面就为你推荐几个程序员都应该 mark 的项目类网站 Github 代码托管 https://github.com 作为开源代码库以及版本控制系统，Github 拥有140多万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github 已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。代码托管必备。 Github 也有非常多好的项目可以推荐，比如我自己的 github (逃了) https://github.com/crisxuan/bestJavaer 还有其他非常多优秀的 Github ，比如 CS-notes、JavaGuide、mall 商城项目 Gitlab https://about.gitlab.com/ 对于有些人，提到GitHub就会自然的想到Gitlab,Gitlab支持无限的公有项目和私有项目

来源 | Jack Cui 头图 | CSDN下载自视觉中国 今年提出的 U^2-Net 显著性检测算法，刷爆了 reddit 和 twitter，号称是 2020 年「地表最强」的静态背景分割算法，可以看下效果： 你以为今天要讲分割？错！ U^2-Net 这两天又出新活，在 U^2-Net 网络架构基础上，实现了人物肖像画的生成，细节「完美」复刻。 我用自己的「歪脖子照」测试了下效果。 万年不变老规矩，继续手把手教学。 算法原理、环境搭建、效果实现，一条龙服务，尽在下文！ U^2-Net 受 U-Net 网络的启发，U^2-Net 也是一种类似编码-解码（Encoder-Decoder）的网络结构。 研究者在此基础上，提出了新型残差 U-block（ReSidual U-block, RSU），融合不同尺寸接受野的特征，以捕获更多不同尺度的上下文信息。 RSU 网络与现有卷积块的结构对比如下： 最右边的结构，就是 RSU-L，L 表示编码器中的层数，C_in、C_out 分别表示输入和输出通道，M 表示 RSU 内层通道数。 具体而言，RSU 主要有三个组成部件，分别是一个输入卷积层、一个高度为 L 的类 U-Net 对称编码器 - 解码器结构以及一个通过求和来融合局部和多尺度特征的残差连接。 为了更好地理解设计理念，研究者在下图中对 RSU 与原始残差块进行了比较。 结果显示

关于QUIC协议的论文、IETF进展、博客、视频等等 QUIC 的全称是 Quick UDP Internet Connections protocol, 由 Google 设计提出，目前由 IETF 工作组推动进展。其设计的目标是替代 TCP 成为 HTTP/3 的数据传输层协议。熹乐科技在物联网（IoT）和边缘计算（Edge Computing）场景也一直在打造底层基于 QUIC 通讯协议的低时延边缘计算框架 YoMo ，长时间关注 QUIC 协议的发展，遂整理该文集并配以适当的中文翻译，方便更多关注 QUIC 协议的人学习。 在线社区：🍖 discord/quic 维护者：🦖 YoMo QUIC Weekly - 20201125期 Wikipedia 上更新了关于 HTTP/3 的章节： HTTP/3 - Wikipedia IETF-QUIC 的标准依赖树 Daniel Stenberg 的新 Keynote HTTP/3 是下一代 HTTP QUIC 在 5G 网络中的实验： QUIC Throughput and Fairness over Dual Connectivity Google's cloud gaming platform Stadia is using QUIC 跟坚哥学QUIC系列：4 - 连接迁移（Connection Migration）

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源：Jack Cui 今年提出的 U^2-Net 显著性检测算法，刷爆了 reddit 和 twitter，号称是 2020 年「地表最强」的静态背景分割算法，可以看下效果： 你以为今天要讲分割？ 错！ U^2-Net 这两天又出 新活 ，在 U^2-Net 网络架构基础上，实现了 人物肖像画的生成 ，细节「完美」复刻。 我用自己的「歪脖子照」测试了下效果。 万年不变老规矩，继续手把手教学。 算法原理、环境搭建、效果实现， 一条龙服务 ，尽在下文！ 1 U^2-Net 受 U-Net 网络的启发，U^2-Net 也是一种类似编码-解码（Encoder-Decoder）的网络结构。 研究者在此基础上，提出了新型残差 U-block（ReSidual U-block, RSU），融合不同尺寸接受野的特征，以捕获更多不同尺度的上下文信息。 RSU 网络与现有卷积块的结构对比如下： 最右边的结构，就是 RSU-L，L 表示编码器中的层数，C_in、C_out 分别表示输入和输出通道，M 表示 RSU 内层通道数。 具体而言，RSU 主要有三个组成部件，分别是一个输入卷积层、一个高度为 L 的类 U-Net 对称编码器 - 解码器结构以及一个通过求和来融合局部和多尺度特征的残差连接。

来源 | Jack Cui 头图 | CSDN下载自视觉中国 今年提出的 U^2-Net 显著性检测算法，刷爆了 reddit 和 twitter，号称是 2020 年「地表最强」的静态背景分割算法，可以看下效果： 你以为今天要讲分割？错！ U^2-Net 这两天又出新活，在 U^2-Net 网络架构基础上，实现了人物肖像画的生成，细节「完美」复刻。 我用自己的「歪脖子照」测试了下效果。 万年不变老规矩，继续手把手教学。 算法原理、环境搭建、效果实现，一条龙服务，尽在下文！ U^2-Net 受 U-Net 网络的启发，U^2-Net 也是一种类似编码-解码（Encoder-Decoder）的网络结构。 研究者在此基础上，提出了新型残差 U-block（ReSidual U-block, RSU），融合不同尺寸接受野的特征，以捕获更多不同尺度的上下文信息。 RSU 网络与现有卷积块的结构对比如下： 最右边的结构，就是 RSU-L，L 表示编码器中的层数，C_in、C_out 分别表示输入和输出通道，M 表示 RSU 内层通道数。 具体而言，RSU 主要有三个组成部件，分别是一个输入卷积层、一个高度为 L 的类 U-Net 对称编码器 - 解码器结构以及一个通过求和来融合局部和多尺度特征的残差连接。 为了更好地理解设计理念，研究者在下图中对 RSU 与原始残差块进行了比较。 结果显示

来源商业新知网，原标题：开源鉴黄AI新鲜出炉：代码+预训练模型，还附手把手入门教程 要入门机器学习，一个自己感兴趣又有丰富数据的领域再好不过了。 今天我们就来学习用Keras构建模型，识别NSFW图片，俗称造个鉴黄AI。 资源来自一名印度小哥Praneeth Bedapudi，涉及图像分类和目标检测两个科目。他在GitHub上最新发布了NudeNet项目，包含代码和两个预训练模型：负责识别露不露的图像分类模型和负责找出关键部位（以便打码）的目标检测模型。 图像分类模型很简单，能区分两个类别：nude和safe，也就是露和不露，堪比经典的hotdog/not hotdog。 目标检测模型则能检测6个类别：不分性别的腹部、臀部，和区分了性别的不可描述部位。 资源链接全在文末，我们先来学习一番。 图像分类 从数据集开始 构建一个图像二分类模型，需要数据集当然也要包含两类图像。所以，第一项任务就是分别搜集露的图片（nude）和不露的图片（safe）。 不安全的nude图片 来自三处： 一 是用RipMe从website scrolller下载，这些图片来自Reddit论坛的各种NSFW板块； 图片来源： https://scrolller.com/nsfw（打开请慎重） 下载工具： https://github.com/RipMeApp/ripme 二 是P站的缩略图

作者 l Hollis 来源 l Hollis（ID：hollischuang） 2020年11月3日开始举行的第59届美国总统选举目前已经基本落下帷幕了，根据最新计票结果，美国前副总统、民主党总统候选人拜登在拿下宾州的20张选举人团票后，超越270张选举人团票的当选门槛，击败现任总统唐纳德·特朗普赢得2020年美国总统选举。他将于2021年1月20日宣誓就职。 很多人说，这场大选不仅仅是拜登和特朗普之间的较量，也是民主党和共和党之间的较量，更是他们的粉丝之间的较量， 或者说是特朗普的粉丝和他的黑粉之间的较量。 拜登和特朗普都有很多的"粉丝"，这些人都在用着各种各样的方式支持着他们，在众多粉丝中， 有这样一群神秘的人，他们也在用自己的方式表达自己的态度。 1 2020年7月，一家名为Roblox的游戏平台上面的大量账号发生了很多神秘的事情，这个游戏平台上的主要用户是9-14岁的孩子。 游戏平台的工作人员发现，一夜之间很多小孩子都同时修改了他们的帐号的头像和个人简介。 个人简介内容被修改为： "Ask Your parents to vote for Trump this year! #MEGA2020"  "请让你们的父母给特朗普投票！"，这句话的语气看上去并不是账号的主人们自己改的。 令人奇怪的事不只如此， 这些账号还都统一购买了两件衣服，并且穿戴之后被添加到账户的头像中。