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Browserify + Uglify2 和 sourcemaps
Browserify+Uglify2和sourcemaps Browserify现在已经成为了一个不可或缺的重要工具了，然后要让它能完美的和gulp一起协作，还得需要做一些封装处理。
- scikit-image指南 | GuideImage Segmentation
Image Segmentation
图像分割 图像分割是标记图像中感兴趣对象的像素的任务。 在本教程中，我们将看到如何从背景中分割对象。我们使用coins来自的图像skimage.data。此图显示了几个硬币在较暗的背景下绘制。
- scikit-image分割 | segmentationsegmentation
segmentation
通过将snake适配到图像的特征来实现主动轮廓。支持单通道和多通道2D图像。snake可以是周期性的（用于分割）或具有固定和/或自由端。输出snake具有与输入边界相同的长度。
- Erlang指南：参考手册 | Guide: Reference manual2.字符集和源文件编码 | 2. Character Set and Source File Encoding
2.字符集和源文件编码 | 2. Character Set and Source File Encoding
- scikit-image指南 | GuideUser Guide
User Guide
- Docker引擎 | Engine关于图像，容器和存储驱动程序（引擎） | About images, containers, and storage drivers (Engine)
关于图像，容器和存储驱动程序（引擎） | About images, containers, and storage drivers (Engine)
关于图像，容器和存储驱动程序 要有效地使用存储驱动程序，您必须了解Docker如何构建和存储图像。然后，您需要了解容器如何使用这些图像。最后，您需要简单介绍启用图像和容器操作的技术。
- SVG分类 | Elementsfedisplacementmap
fedisplacementmap
<fedisplacementmap> <feDisplacementMap>SVG过滤器原语从使用来自图像的像素值in2在空间上置换从图像in。
- TensorFlow教程 | TutorialsImproving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
在本教程中，我们只使用训练和验证分割来分别训练和评估我们的模型。 为了将数据提供给tf.contrib.learnEstimator，将其转换为Tensors是有帮助的。
- SVG分类 | Elementsfespecularlighting
fespecularlighting
生成的图像是基于浅色的RGBA图像。照明计算遵循Phong照明模型的标准镜面组件。生成的图像取决于输入凹凸贴图的浅色，浅色位置和表面几何形状。照明计算的结果被添加。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
卷积神经网络 注意：本教程面向TensorFlow的高级用户，并假设具备机器学习方面的专业知识和经验。 概述 CIFAR-10分类是机器学习中常见的基准问题。
- TensorFlow教程 | TutorialsHow to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
这个倒数第二层已经被训练输出一组值，这些值足以让分类器用来区分它被要求识别的所有类。这意味着它必须是对图像有意义和有影响力的总结，因为它必须包含足够的信息才能为分类器在很小的一组值上作出好的选择。
- TensorFlow教程 | TutorialsA Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
卷积神经网络简介 卷积神经网络（CNN）是目前用于图像分类任务的最先进的模型体系结构。CNN将一系列滤波器应用于图像的原始像素数据以提取和学习更高级别的特征，然后该模型可用于分类。
- SVG分类 | Elementsfediffuselighting
fediffuselighting
<fediffuselighting> <feDiffuseLighting>SVG滤波器原始灯使用alpha通道作为凹凸贴图的图像。
- SVG分类 | Elementsfeconvolvematrix
feconvolvematrix
卷积将输入图像中的像素与相邻像素结合以产生最终的图像。通过卷积可以实现各种各样的成像操作，包括模糊，边缘检测，锐化，压花和斜切。
- SVG属性 | Attributestargetx
targetx
targetx 该targetX属性决定了卷积矩阵相对于输入图像中的给定目标像素在X中的位置。矩阵的最左边一列是列号零。该值必须是：0<=targetX<orderX。
- SVG属性 | Attributestargety
targety
targety 该targetY属性确定了卷积矩阵在Y中相对于输入图像中的给定目标像素的位置。矩阵的最上面一行是行号零。该值必须是：0<=targetY<orderY。
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