移动优先的跨终端web概述

最新推荐文章于 2025-11-23 07:39:20 发布
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#mobile #移动优先 #终端 #web #app

本文介绍了实现网页在不同终端上良好展示的方法，包括使用MediaQuery进行响应式设计、为不同设备提供多模板、通过域名区分跳转以及开发多平台App等策略。

一.
1.单域 - Media Query
2.单域 - 多模板(针对PC或mobile做多个模板)
3.多域 - 跳转
4.多平台 App(为不同的平台做不同的App)

二.目的：也页面达到所有终端

三.移动优先(Mobile First)

torch 特征对齐
jacke121的专栏
12-01 4004
>>> # target output size of 5x7 >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7)) >>> input = torch.randn(1, 64, 8, 9) >>> output = m(input) >>> # target output size of 7x7 (square) >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d(7...
人脸对齐：基于特征点的人脸对齐_（1）.人脸对齐概述
zhubeibei168的博客
02-20 790
人脸对齐是计算机视觉中的一项重要技术，通过检测和定位关键特征点，将人脸图像进行标准化处理，从而提高后续任务的准确性。本文介绍了人脸对齐的基本步骤、常用的评估指标以及实际应用案例。尽管人脸对齐在许多场景中已经取得了很好的效果，但仍面临一些挑战，未来的研究方向将集中在提高对齐的准确性和实时性，以及减少对标注数据的依赖。希望本文对理解人脸对齐技术有所帮助，同时也为相关领域的研究和开发提供参考。
基于深度卷积神经网络的跨年龄人脸识别
11-02
提出了一种应用于跨年龄人脸识别的联合学习方法，该方法由深度卷积神经网络构建而成，能在特征学习的 同时学习到最优的测度函数，从而避免不合适的固定阈值所带来的匹配错误． 针对有限的内存、过拟合和计算复杂 性高的问题，在模型训练过程中采用了多种新颖和有效的训练策略．
一文读懂特征对齐：多模态世界的“月老红线”
weixin_73373302的博客
01-21 5922
好啦，到这儿咱们就把特征对齐这玩意儿整明白了。它就像一个超级媒人，在多模态数据的世界里忙得不亦乐乎，让不同模态的数据“手拉手”，一起为人工智能的发展添砖加瓦。现在，大家可以着手预训练&SFT一个多模态大模型，多多动手尝试大有脾益！
无监督特征对齐的迁移学习理论框架
m0_61363749的博客
12-13 5975
0、前言 文献《基于无监督特征对齐的变负载下滚动轴承故障诊断方法》引入迁移学习中能够实现无监督领域适应的子空间对齐(subspace alignment，SA)算法并进行改进，提出将核映射方法与 SA 算法相结合。将训练数据和测试数据映射到相同高维空间，在高维空间的子空间进行特征对齐，以增加数据类间区分性，实现不同负载下源领域特征向目标领域特征对齐。具体理论可参考该文献。 1、无监督特征对齐 首先，究竟应该如何理解“对齐”？先看下述分析。 无监督特征对齐...
攻克年龄难题：跨年龄人脸数据助力“天下无拐”
AI 数据库me
11-12 1744
《经济半小时》栏目曾播出一段有关失踪儿童找回的视频新闻。在这则新闻中，跨年龄人脸识别技术是最为核心的功臣，深圳警方利用跨年龄人脸识别技术，根据一张3岁孩童的儿童照片找回了失踪了十几年的孩子，让失散的家庭得以团聚。 科技向善，越来越多AI企业精益技术，并将其应用到公益领域。早在2019全球数字生态大会AI分论坛上，腾讯优图实验室公布了在公益领域的跨年龄人脸识别技术，助力公安机关打拐寻人。 从2018年初开始，腾讯优图通过守护者计划平台与四川警方紧密协作，经过近一年时间的资源投入和优化调整，进行了上千次模型训练
人脸识别_MTCNN_MobileFaceNet_路径注册__1741778746.zip
03-13
路径注册”中，结合了上述三种技术，目的是通过MTCNN进行高效的人脸检测与对齐，然后利用MobileFaceNet进行特征提取，最后通过路径注册将提取的人脸特征与数据库中的特征进行匹配，实现快速准确的人脸识别。...
人脸对齐：基于特征点的人脸对齐_（10）.基于回归的人脸对齐方法
zhubeibei168的博客
02-21 906
基于回归的人脸对齐方法通过学习一个回归模型来预测人脸特征点的位置。这种方法的核心思想是将特征点的定位问题转化为一个回归问题，通过训练模型来直接预测特征点的坐标。这种技术通常在大规模数据集上进行训练，以提高模型的泛化能力和准确性。基于回归的人脸对齐方法通过学习一个回归模型来预测人脸特征点的位置。这种方法的核心思想是将特征点的定位问题转化为一个回归问题，通过训练模型来直接预测特征点的坐标。尽管这种方法在许多场景下表现出色，但仍面临数据标注、姿态变化、遮挡问题和光照变化等挑战。
人脸识别：实时人脸识别_（5）.面部检测与对齐
zhubeibei168的博客
03-08 1190
面部检测与对齐是实现人脸识别的重要步骤。本文介绍了几种常见的面部检测和对齐方法，包括经典的 Viola-Jones 算法、功能强大的 Dlib 库、基于深度学习的 MTCNN 和 YOLO 算法，以及使用面部对齐库。每种方法都有其特点和适用场景，选择合适的方法可以显著提高面部检测和对齐的准确性和效率。通过具体的代码示例，读者可以更好地理解这些方法的实现过程，并在实际项目中进行应用。
人脸识别：基于深度学习的人脸识别_（2）.深度学习基础
zhubeibei168的博客
03-04 978
神经网络是一种计算模型，它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接形成一个网络。每个节点负责接收输入、处理数据并产生输出。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层生成最终结果，而隐藏层则负责特征的提取和转换。深度学习通过构建多层神经网络来模拟人脑的结构和功能，从而实现对复杂数据模式的自动学习和识别。在计算机视觉领域，深度学习已经取得了显著的成果，尤其是在人脸识别方面。
一文搞懂多尺度特征对齐（优缺点和潜在风险）
m0_56702615的博客
09-02 4800
在处理图像时，模型通常会在不同的尺度（大小）上提取特征。比如，在卷积神经网络中，较低层的特征图捕捉到的是细节信息（如边缘），而较高层的特征图则捕捉到的是更高级别的抽象信息（如物体的形状）。这些特征图在不同层次上有不同的分辨率和尺度。多尺度特征对齐的关键在于将来自不同尺度的特征图调整到相同的尺寸和空间位置，这样它们才能被有效地结合在一起，用于生成更精确的图像或特征表示。通过这种方式，模型能够利用不同尺度上的信息来提高重构的质量和效果。
机器视觉：基于特征的图像对齐（使用opencv和python）
热门推荐
yuanlulu的博客
08-30 3万+
概述 本文主要内容来自参考资料《mage Alignment (Feature Based) using OpenCV (C++/Python)》 本文讲述使用opencv中基于特征的的图像对齐方法。这里将会把手机拍摄的表单和与表单的模板对齐。 这里用到的技术被称为基于特征的图像对齐，因为在这种技术中，要在一个图像中检测到一组特征点，并与另一张图像中的特征点相匹配。然后根据这些匹配的特征...
多模态学习笔记
weixin_42890793的博客
12-15 9382
首先，什么叫做模态（Modality）呢？ 每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。 同时，模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。 因此，多模态机器学习，英文全...
人脸识别：跨年龄人脸识别_（2）.人脸特征的年龄变化分析
zhubeibei168的博客
03-06 1324
在人脸识别领域，跨年龄人脸识别是一个极具挑战性的任务。随着年龄的增长，人脸的特征会发生显著变化，这些变化包括但不限于面部肌肉的松弛、皮肤的皱纹增加、骨骼的变化等。这些变化使得传统的基于单一年龄阶段的人脸识别算法难以在不同年龄阶段的人脸之间建立准确的匹配。因此，深入分析人脸特征的年龄变化规律，对于提高跨年龄人脸识别的准确性和鲁棒性至关重要。
人脸识别：跨年龄人脸识别_（5）.跨年龄人脸识别算法模型
zhubeibei168的博客
03-06 1378
跨年龄人脸识别是一个具有挑战性的任务，传统的方法在处理跨年龄问题时表现不佳。深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、时空特征融合方法和迁移学习方法，已经在这一领域取得了显著进展。通过数据增强、多任务学习和特征共享等技术，这些方法能够更好地应对年龄变化带来的挑战，提高识别准确率。
【特征对齐】——sfnet分割网络中的特征对齐比较
怡宝2号
07-07 1327
对比了精确的光流，可变性卷积DCN，可学习的光流，从指标来看，可学习的光流是效果最好的。
【机器学习】详解特征对齐和特征融合
weixin_44223498的博客
07-05 1546
主要是通过对比学习（如InfoNCE损失），使得不同模态的特征在同一空间内具有相似的表示，方便进一步的融合。
突破年龄界限：基于PyTorch的跨年龄人脸识别技术深度解析
最新发布
gitblog_00825的博客
11-23 854
在深度学习技术飞速发展的今天，跨年龄人脸识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，正面临着前所未有的发展机遇。本文为您推荐一款基于PyTorch框架实现的跨年龄人脸识别开源项目——ResNet50-Pytorch-Face-Recognition，该项目专门针对跨年龄名人数据集进行优化，为研究者和开发者提供了一个高效、易用的解决方案。 ## 项目核心价值与特色 ### 🚀 技术架构优势 该项目采
阅读《迁移学习简明手册》总结（二）
Ma_tx
01-07 6819
一、迁移学习的基本方法 1、基于样本迁移 根据一定的权重生成规则，对数据样本进行重用，进行迁移学习。 在迁移学习中对于源域和目标域，通常假定产生它们的概率分布是不同且未知的，由于实例的维度和数量通常非常大，因此直接对概率分布进行估计是不可行的，所以，大量的研究工作都着眼于对源域和目标域的分布比值进行估计，所估计得到的比值即为样本的权重。通常假设目标域与源域的比值小与无穷，源域和目标域的条件概率分布...
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