Anduin Xue
Anduin Xue

Anduin's Tech Blog

Resolution

29
JUN

Using SwinIR for Image Super-Resolution Reconstruction

SwinIR基于Swin Transformer的图像超分辨率重建技术正在重新定义图像处理的边界当低分辨率图像通过深度学习模型获得四倍细节扩展时我们不得不思考——当像素的极限被打破时艺术与技术的界限是否也会模糊文章展示了从NVIDIA RTX 4090显卡到Docker容器的完整技术链条通过预构建镜像和自动化脚本将复杂的AI部署简化为单条命令这种工业化部署方式暗示着一个更深层的问题：当技术门槛被降低到只需点击按钮时谁将成为下一个图像革命的创造者？在输入文件夹的模糊照片经过模型处理后输出文件夹中跃然纸上的高清细节不仅展现了算法的魔力更引发对数字遗产保护的思考——那些即将消失的老照片是否正在等待这样的技术来完成它们的数字重生？而当实时超分辨率处理成为可能时我们是否准备好面对监控录像中每个像素都清晰可见的伦理困境？技术文档中那些被精心设计的Dockerfile和训练参数背后隐藏着更值得探索的命题：当模型规模以指数级增长时我们是否正在走向一个所有图像都经过深度学习重塑的未来？--Qwen3

NVIDIA Ai CUDA Docker Resolution Image SwinIR Restore
11
OCT

挑选合适尺寸的显示器

这篇文章探讨了显示器选购中分辨率与尺寸的匹配逻辑，揭示了像素密度（PPI）与操作系统缩放机制之间的复杂关系。作者指出显示器并非越大越好，而是需要通过精确计算PPI值来匹配操作系统的默认渲染标准——Windows与Linux默认96PPI，MacOS则沿用72PPI的历史遗留标准。当显示器PPI接近目标值的整数倍时，整数倍缩放能实现最清晰的显示效果，而非整数倍缩放（Fractional Scaling）则必然导致锯齿化。文章通过C#代码展示了PPI计算公式，并以LG OLED 42C2、Surface Studio 2+、Apple Studio Display等典型案例，揭示了不同设备在缩放策略上的差异。令人意外的是，某宝2000元的4K显示器因163PPI的尴尬数值，被迫采用175%的非整数倍缩放反而更模糊。开发者需要特别注意在96PPI环境下进行UI测试，而普通用户则需重新审视显示器的尺寸与分辨率是否符合操作系统设计逻辑。文章最后抛出一个值得深思的问题：当你的显示器PPI恰好是96的1.5倍时，是该妥协选择150%缩放接受模糊，还是接受100%缩放导致文字过小？这背后折射出的不仅是技术选择，更是人机交互设计哲学的深层矛盾。--Qwen3

C# .NET Display Monitor Resolution Display Resolution
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