FFmpeg开发笔记（五十五）寒冬里的安卓程序员可进阶修炼的几种姿势
多年的互联网寒冬在今年尤为凛冽，坚守安卓开发愈发不易。面对是否转行或学习新技术的迷茫，安卓程序员可从三个方向进阶：1）钻研谷歌新技术，如Kotlin、Flutter、Jetpack等；2）拓展新功能应用，掌握Socket、OpenGL、WebRTC等专业领域技能；3）结合其他行业，如汽车、游戏、安全等，拓宽职业道路。这三个方向各有学习难度和保饭碗指数，助你在安卓开发领域持续成长。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第3天】在当今数字化时代，深度学习技术已成为推动图像识别领域进步的核心动力。本文将深入探讨深度学习如何革新了图像处理的方式，并展示其在实际应用中的威力。我们将通过易于理解的语言和实例，揭示深度学习模型的工作原理，以及它们是如何被用来识别、分类和预测图像内容的。同时，我们也将讨论当前面临的挑战，包括数据偏见、隐私问题和技术局限性，并提出一些可能的解决方案。无论你是技术新手还是资深开发者，这篇文章都旨在为你提供一个清晰的深度学习在图像识别中应用的蓝图，并激发你对未来可能性的思考。
企业内训｜AIGC创意设计训练营-某时装上市公司
本企业培训课程是TsingtaoAI公司专为上海某时装上市公司的创意设计团队研发，课程系统介绍并深入解析当前领先的AI绘画及图像处理工具，旨在帮助学员全面掌握AI绘画的发展历程、核心原理及实际应用。第一天主要聚焦于AI绘画工具的使用与高级操作，包括Midjourney与Stable Diffusion的详细讲解、参数设置、模型训练及AI视频制作。第二天则深入探讨图像合成与编辑技术，涵盖Photoshop基础与高级技巧、ComfyUI在服装设计中的应用及专题技术实践。通过丰富的案例实操与互动答疑，学员将能够熟练运用多种AI工具，提升图像创作与处理的效率与质量。
TPAMI 2024：计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
【10月更文挑战第3天】近年来，图神经网络（GNNs）和图Transformers在计算机视觉领域取得显著进展，广泛应用于图像识别、目标检测和场景理解等任务。TPAMI 2024上的一篇综述文章全面回顾了它们在2D自然图像、视频、3D数据、视觉与语言结合及医学图像中的应用，并深入分析了其基本原理、优势与挑战。GNNs通过消息传递捕捉非欧式结构，图Transformers则结合Transformer模型提升表达能力。尽管存在图结构构建复杂和计算成本高等挑战，但这些技术仍展现出巨大潜力。论文详细内容见：https://arxiv.org/abs/2209.13232。
