Github WorkFlow是2020年GitHub的重大更新之一，项目开发中往往有大量的时间被浪费在等待，等待构建、等待测试、等待 Review ……而这一切，都可以依靠 GitHub flow 来进行改善。0. 传统工作流程假如你熟悉Docker，你可能觉得自己在容器化方面的基础，可以非常快的操刀各种项目而无需担心项目开发环境问题，但如果你不熟……继续阅读 » 佰阅部落 3周前 (11-18) 189浏览 0个赞
佰阅发卡KAMIFAKA由佰阅博主开发，这是一款让普通人都能快速搭建和使用的卡密发卡系统，适用于各种电商、优惠卷、论坛邀请码、充值卡、激活码、注册码、腾讯爱奇艺积分CDK等。本篇主要讲述无需命令行，直接在宝塔面板上可视化安装佰阅发卡程序。0. 效果演示个人发卡： https://mall.baiyue.one1. 宝塔面板安装教程如果您是新买的服务……继续阅读 » 佰阅部落 3周前 (11-12) 745浏览 0评论1个赞
佰阅发卡KAMIFAKA是由佰阅开发一款开源免费发卡系统，从初稿设计到代码实现，不仅强迫自己在实践中学习VUE3.0，同时也在检测自己应对较复杂程序的全栈开发能力。本系统的诞生尤其要感谢VUE3简单语法，让前端页面逻辑交互得以按所思所想来实现，同时操作体验非常流畅。0. 最终效果项目开源地址： https://github.com/Baiyuetrib……继续阅读 » 佰阅部落 1个月前 (11-03) 1403浏览 2评论7个赞
Vite工具当前已支持vue3.0的自动化环境部署，它有着让小白开箱即用的独特优势，让开发者再也不用去折腾webpack这样预先设置的专业打包工具，同时按需加载的瞬时反馈，在实际开发体验中非常出色。Tailwindcss则是当前开发者们最喜欢的css框架之一，以其语义化CSS的模式，让开发者可以在标签里快速写出前端样式，如果说stylus是终极的css原生……继续阅读 » 佰阅部落 2个月前 (09-25) 820浏览 2个赞
2020年09月19日Vue.js 3.0 “One Piece” 已正式发布，此框架新的主要版本提供了更好的性能、更小的捆绑包体积、更好的 TypeScript 集成、用于处理大规模用例的新 API，并为框架未来的长期迭代奠定了坚实的基础。当前用户量已有百万级，尤其是对新手而言，vue有着类似python的基础数据类型，以数据驱动……继续阅读 » 佰阅部落 2个月前 (09-24) 378浏览 0个赞
我们特别感谢DeOldify的开发者jantic,该项目处于持续维护状态，参与贡献人数已有25人，使用一种NoGAN的神经网络来训练，最终使得复原的照片毛刺几乎完全消失、人物皮肤更为自然，效果逼近真实的照片。0. 测试环境线上谷歌实验室，使用pytorch和Tesla P100的GPU，附上Colab实验室地址。1. 效果图如开头的清朝宫女图，……继续阅读 » 佰阅部落 3个月前 (09-15) 639浏览 2个赞
waifu2x是日本的一位大佬nagadomi开发的开源项目，目前累计贡献者有31人，该项目利用人工智能深度卷积神经网络技术来无损放大图片，内置了多种RNN模型，现已支持web端、linux端，Windows客户端等,支持本地显卡CUDA加速,实际体验非常令人满意。0. 在线体验在线体验地址： http://waifu2x.udp.jp开源地址： ……继续阅读 » 佰阅部落 3个月前 (09-14) 550浏览 0个赞
图片超分辨采样技术，目前做的最牛的应该是nVidia的DLSS，基于1k到16k素材的海量训练，并借助RTX20系和30系显卡，实现了实时输出效果。不过我们平时可接触到的，其实也很多，比如阿里云、百度等都有相关API接口，可以实现低分辨图片的高清化或4K化，通常用于各种监控记录截图的清晰化处理，比如电视上一些警匪片中的图片处理效果，本期就来推荐下这个在线的……继续阅读 » 佰阅部落 3个月前 (09-12) 474浏览 0个赞
人工智能正在彻底改变游戏，体现在游戏中的物理和动画模拟，以及实时渲染和AI辅助功能。DLSS是Deep Learning Super Sampling英文的缩写，借助深度学习超级采样（DLSS），NVIDIA着手通过基于AI的超分辨率重新定义实时渲染，渲染更少的像素，然后使用AI构造清晰、高分辨率的图像。最终在RTX20系和30系显卡上，获得两倍的帧率和超……继续阅读 » 佰阅部落 3个月前 (09-07) 320浏览 0个赞
深度学习是数学与编程结合最紧密的领域之一，对计算有着大量的需求，而显卡GPU的CUDA引擎，在处理矩阵等数据量庞大的并行计算的时候，CUDA计算优势明显。人工智能发展至今，我们见识了从1998年LetNet的诞生到当今的百花齐放，得益于大数据和云计算，开发者们在本地尝试原型设计，然后在云端上开展最终的训练，可以说当今已经不受计算速度的影响了，只要你感想、感……继续阅读 » 佰阅部落 4个月前 (07-28) 484浏览 0个赞
