Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.
Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3
Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.
Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы
Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)
Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода
Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5
Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости
Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript
Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы
Помогли мы вам |
Минская команда AIMATTER представила приложение Fabby, которое добавляет анимированный фон на селфи-фотографии. Мобильное приложение доступно для загрузки в App Store.
Сервис работает так: вы делаете селфи, а приложение «окружает» вас фоном. Варианты есть разные: горящий камин, северное сияние, салюты, падающие снежинки и даже сыплющиеся с неба коты. Часть фонов анимированная, с ними обычная фотография превращается в забавное видео.
Новая офигенская прога белорусов «оживляет» селфи. Пока только для iOS. Срочно качайте :) #FABBY
Приложение стало доступно 14 октября в Индии и Австралии, а 8 декабря прошел мировой релиз для нескольких десятков стран. По словам разработчиков, в будущем приложение появится и на Android, правда, точные сроки запуска пока не известны.
Созданием нового сервиса руководит белорус Юрий Мельничек, известный по проекту MAPS.ME, в 2014 году проданному Mail.Ru Group. Среди инвесторов проекта - венчурная группа Haxus, сооснователем которой является Юрий Гурский, который раньше участвовал в таких проектах, как Prisma и MSQRD.
Вот что рассказал нам о Fabby Юрий Гурский:
Основная идея приложения конечно не в селфи самом по себе: за ним стоит мощная технология обработки изображения с помощью нейронных сетей. Нейросеть на устройстве пользователя отделяет объект от фона в режиме реального времени.
Подобный подход реализован впервые в мире, потому что разработка требует решения не только нетривиальных математических задач, но и тщательного подготовленного огромного дата-сета. Ранее подобные задачи решались только на серверах в облаке, что требовало огромных вычислительных мощностей и замедляло работу всей программы.
Через 2-3 недели мы увидим работу технологии в полную силу, когда оно будет работать с видео в режиме реального времени. В будущем же ее можно будет использовать не только для отделения человека от фона, но вообще для выделения любого объекта в видеопотоке, например, для сортировки мусора или уничтожения сорняков.
|
|