如何將老電影調整輸出高清并提高畫質質量？（去除圖像上的污漬和劃痕）。修復效果取決于原膜保存情況和修復人員的技術水平。現在你可以看到許多藍光光盤和國外老電影的高清視頻。圖像質量優良，很大一部分得益于歐美

如何將老電影調整輸出高清并提高畫質質量？

（去除圖像上的污漬和劃痕）。修復效果取決于原膜保存情況和修復人員的技術水平。現在你可以看到許多藍光光盤和國外老電影的高清視頻。圖像質量優良，很大一部分得益于歐美國家對膠片的良好保存。近年來，我國已開始對老電影進行數字化修復，部分老電影已在中央電視臺和上海東方電視臺播出。坦率地說，修復后的高質量電影并不多，這主要與原始電影（尤其是70年代以前的電影）的保存狀況有關。當然，現在播出的很多所謂高清國產電影根本不是以電影為基礎的。據估計，這些影片的來源是過去電視臺或制片廠錄制的錄像帶，彌補了這一數字。當然，維修技術也很重要。我以前看過貝托魯奇的電影《隨波逐流》，最近還下載了數碼修復的高清視頻。再看，效果和原來的底片差距太大，顏色太美，底片的紋理都沒了。

專科生學了python然后投了一堆簡歷根本沒有面試邀請，就是因為學歷低嗎？

事實上，這是由于Python的語言特性。當你學習咕嚕，你會發現它很熱。因為學生太少，需要幫助的企業也很多，現在還很早。不過，我加入了python，但我也可以學習golang。學習時間很短。

面對Tensorflow，為何我選擇PyTorch？

讓我們從Python的缺點開始。python自發布以來，在學術界實際生產中的應用比工業界多，主要原因是它不夠成熟，很多接口不穩定，綜合性不夠。Tensorflow仍有許多Python不支持的功能，如快速傅立葉變換，但隨著Python的發展，這一缺點將逐漸減少。另外，與tensorflow的靜態圖相比，tensorflow的靜態圖很容易部署到任何地方（這比許多框架都要好得多），Python的深度學習框架比Python更先進，部署到其他產品上會非常不方便。

優勢從一開始就有。盡管tensorflow自2015年發布以來受到了許多方面的青睞，比如theano，但tensorflow使用的是靜態計算圖。對于新手來說，有太多的新概念需要學習。因此，無論如何開始或構建，使用tensorflow都比python更困難。2017年，Python被團隊開放源碼的一個主要原因是更容易構建深度學習模型，這使得Python發展非常迅速。在數據加載方面，Python用于加載數據的API簡單高效。它的面向對象API來自于porch（這也是keras的設計起源），它比tensorflow的困難API友好得多。用戶可以專注于實現自己的想法，而不是被框架本身所束縛。

在速度方面，python不會為了靈活性而放棄速度。雖然運行速度與程序員的水平密切相關，但在相同的情況下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定義擴展，python也會是首選，因為雖然兩者的構造和綁定有一些相似之處，但tensorflow在擴展中需要大量的模板代碼，而只有接口和實現是python編寫的。