这是个实际演示,通过发送伪造的 HTTP Post 请求来欺骗网站服务器,达到人为的数据异常效果。这里欺骗的对象是一个新闻门户网站,伪造的请求是一条新闻评论的点赞。简单说就是一种机器“点赞”的效果。

当播放器播放一个视频时你可以在其界面上看到时间跳动,如果调整播放位置(Seek),播放器则会提示调整到的时间。这些时间一般都是用“秒”来计,如果一个视频只有 15 秒、10 秒、或是更短,那么如何 Seek 到 0.2 秒、0.5 秒、或是 1.5 秒的位置观看呢?下面就介绍一种 LibVLC 精细 Seek 的方法,本文内容比较简单

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VLC Seek

你可能已经了解到一些电影特效大片的制作过程,拍摄时演员身旁是纯色屏障和一些道具,穿着奇怪的衣服对着空气拳打脚踢、施展魔法。而到了影片里,演员却出现在惊险的树林,或是跟凶恶的怪兽打斗,画面变得格外精彩。能演电影是幸运的事,借助于现代机器视觉、计算机图形技术,或许你拿起手机也可以拍摄出你的超级大片。

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魔兽 Warcraft(2016)

目标检测(Object Detection,检测识别图像中的物体,下称图像识别)神经网络之一 YOLO 已经发布了第三版(YOLOv3),他名称挺有意思:You Only Look Once,你只看一次。他的作者也挺有意思,Darknet 项目的 LICENSE.fuck 看上去有着一种随意、不讲究的个性。随着神经网络技术的兴起,机器视觉软件库之一 OpenCV 在其 3.3 版本中正式添加了 DNN 模块,以支持神经网络算法应用。他能够支持多种机器学习(包括深度学习)框架的预训练神经网络模型,对图像、视频应用神经网络算法。

科幻电影中的 AI 和现实生活中软件的 AI 是两码事了。电影中的 AI 是让机器具备了人类的特性,有本能,有意识,有情感,能思考,能学习成长,能自我创造出机器的世界。而现实生活中的 AI 软件,很多是机器学习(Machine Learning,后面会提到)的技术应用,让一些功能更加智能,让一些算法得以实现,让一些设想得以落地应用,但是软件本质没有变化,即固有的(人工编写的)程序逻辑和数据结构。

这标题都是英文,看了一下专业词汇多还真不好写中文。本文的内容是介绍 OpenCV DNN(Deep Neural Networks)模块在 Android 上的使用,运行深度学习模型来做图像的多目标识别。移动设备上基于深度学习的图像识别技术离实际应用还有段距离,不过该技术却有着惊艳的效果。

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目标检测