Shot是一款命令行截图工具的软件。
特性:
跨平台:
Windows
GNU/Linux (X11 + XRandR)
多种区域选择方法:
the whole desktop
currently focused window
currently focused monitor (established by focused window)
specific monitor
specific window
specific rectangle (passed as string)
interactive selection with a special window
交互式选择行动:
GNU / Linux的编译:
1.安装libpng
2.运行以下指令
./bootstrap ./waf configure ./waf
3.如果你想全范围安装
sudo ./waf install
Windows的交叉编译
1.安装mxe且编译libpng:
git clone https://github.com/mxe/mxe.git cd mxe make libpng
2.配置shell并使用mxe:
MXE_PATH=~/src/mxe/ CROSS=i686-w64-mingw32.static- export PATH="$MXE_PATH/usr/bin/:$PATH" export CC=${CROSS}gcc export AR=${CROSS}ar export PKGCONFIG=${CROSS}pkg-config
3.使用常规方法编译项目。
1. Introduction 在 迁移学习 中,由于传统深度学习的 学习能力弱,往往需要 海量数据 和 反复训练 才能修得 泛化神功 。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 《董小姐》唱得好:爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。下以该
One/zero-shot learning都是用来进行学习分类的算法。 Zero-shot Learing 就是训练样本里没有这个类别的样本,但是如果我们可以学到一个牛逼的映射,这个映射好到我们即使在训练的时候没看到这个类,但是我们在遇到的时候依然能通过这个映射得到这个新类的特征。 One-shot Learing 就是类别下训练样本只有一个或者很少,我们依然可以进行分类。比如我们可以在一个更大
什么是one-shot learning Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话,我们就可以处理没有看到的类了。 比如,我们在训练时没有看见过狮子的图像,但是我们可以用这个映射得到狮子的特征。一个好的狮子特征,可能就和猫,老虎等等比较接近,和汽车,飞机比较远离。 One-shot learnin
在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功 。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 Zero-shot Learning Zero-shot Learning,零次学习。 成品模型对于训练集中没有出现过的类别,能自动创造
ICLR 2022 few shot image classification paper(一) 最近调研了ICLR2022接收的paper。发现一些有趣的paper,关于few-shot ICLR2022接收paper链接。其中有几篇有趣的paper,小样本学习的主要目标是让模型只通过少量的训练样本,就能很好的泛化到测试任务上。但是分类器容易受到攻击,严重影响模型的泛化能力。换种说法就是模型不够
背景 one-shot learning以及zero shot learning都属于迁移学习领域,主要研究的是网络少样本精准分类问题,单样本学习能力!很明显,机器学习系统很希望拥有这种快速从少量样本中去学习的能力,因为收集和标记数据是一个耗时费力的工作。而且,我认为这是通往通用人工智能的漫漫长路中很重要的一步。主要的研究就是单样本多类别问题,一个样本多个label,也就是弱监督! Baselin
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