지난 몇 일간 PNGs를 약간 들여다 보았고, 나의 발견에 화가났다. 결과의 대부분이 압축을 처리한다고 결론을 내리고 있습니다. 그래서 이번 주말에 나는 고급 압축 기사로 뛰어 들어갈 것입니다. 지금까지 내 연구 결과를 공유하고 싶었습니다. 누구든지 내 목표를 달성하고 올바른 방향으로 나를 가리킬 수있는 조언이 있는지 확인하십시오. 저는 현재 프로젝트에서
this research paper에서 표준 벡터 양자화 알고리즘을 재현하여 훈련 데이터 세트를 기반으로 식별되지 않은 음성 입력의 언어를 정확하게 결정할 수 없습니다. 추상 정보 언어 인식 (예를 들어, 일본어, 영어, 독일어 등) 음향 기능을 사용하여 현재 음성 기술에 대한 중요한 아직 어려운 문제입니다 : 여기에 몇 가지 기본 정보입니다. ...이 신
low-resolution, embedded device에 OpenGL ES을 사용하고 있습니다. 저는 렌더링 된 장면의 배경 화면 역할을하는 큰 폴리곤에 정점 채색을 사용하는 수직 색 그라디언트를 적용했습니다. 색상 그라디언트에서 선명하게 보이는 밴딩 아티팩트를 볼 수 있습니다. 내 경험으로는 소프트웨어 렌더러가 사용되었습니다. 소프트웨어 렌더러에서는 m
나는 기술적 인 차이는 무엇을 의미하지 않는다, 오히려 더 빨리/더 논리적 또는 파이썬 등이 작업을 수행하는 방법은 무엇 : def __quantized_price(self):
TWOPLACES = Decimal(10) ** -2
return self.price.quantize(TWOPLACES)
또는 def __formatted_
을 줄일 수 있습니다. 그러나 Robot robo = new Robot();
BufferedImage notQuantized = robo.createScreenCapture(new Rectangle (0, 0, 300, 300));
BufferedImage Quantized = new BufferedImage(300, 300, Buffer
저는 이미지 처리 작업을하고 있고, DCT 된 이미지가 있고 512 x 512 매트릭스의 8 x 8 블록으로 양자화되었습니다. 이제는 얼마나 많은 이미지에있는 레벨 양자화. 왼쪽 상단 픽셀을 가져 와서 배열에 배치 한 다음이 그래프를 hist이라는 그래프에 배치해야합니까?