17、软件时代的媒体演变:从多元媒介到媒体物种

软件时代的媒体演变:从多元媒介到媒体物种

一、软件中的媒介特性

在软件文化里,新功能往往先在低级别产品推出,随后才应用于更昂贵的产品。例如,苹果的Aperture 3(2010)增加的Faces(人脸识别)和Places(照片地理位置识别系统)选项,早在2009年发布的消费级iPhoto应用中就已出现。

这让我们思考一个问题:计算机究竟是模拟、新型和待发明媒介的集合(元媒介),还是单一的“单媒介”?实际上,我们以往认为的不同媒介的“属性”,本质上是媒体软件的属性,包括其界面、工具以及实现媒体文档访问、导航、创建、修改、发布和共享的技术。像Acrobat Reader或Microsoft Word中自动切换文档不同视图的功能,并非“电子文档”的普遍属性,而是源于恩格尔巴特的“视图控制”软件技术;改变矢量曲线分段数量的功能,也不是“矢量图像”的属性,只是部分矢量绘图软件的选项。

此外,每种媒体软件都包含一些非特定于某种媒介的工具。施乐PARC最初提出的“通用命令”,如今已发展为众多“与媒介无关”的媒体工具和界面技术,影响着用户对各类媒体内容的理解。

二、保留不同媒介概念的原因

尽管不同媒介在概念和实践上逐渐趋同,但仍有必要保留不同媒介的概念,主要有以下三个原因:

2.1 文化历史的影响

软件中实现的“媒介”是悠久文化历史的一部分。电子文本是书写历史的延续;数字动态图像源于包含皮影戏、幻景剧、19世纪光学玩具、电影和动画等的动态图像历史;数字照片则是近200年摄影历史的一部分。这些历史影响着我们对当今媒体的理解和使用。

媒介不仅仅是材料、工具和艺术技巧的集合,还是一个包含所有表达

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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