人类的大脑是如何控制我们的手正确地抓住物体，还没有被很好地理解。在最近的一项研究中，研究人员想弄清楚是否可以利用来自大脑特定部位的信号来区分人们是否正确地使用工具--例如，握住的是刀柄而不是刀刃。...参与者躺在黑暗的环境中，在定制的床上，其腰部上方装有可旋转的桌子，这样我们就可以向他们展示3D物体，他们可以抓住它们。...这一点很重要，因为知道正确抓住物体的部位是成功使用工具的关键--比如拿一把刀，应该抓住它的刀柄，而不是刀刃。...与大多数科学家的预期相反，我们是通过大脑区域对手的图片作出反应的信号，而不是通过视觉区域对工具的图片作出反应来预测是否正确抓握了工具。...重要的是，来自处理手图像的大脑区域的信号只能用于预测手持工具的动作，而不能预测与控制3D条形物体相匹配的动作。这表明手的视觉区域是专门协调与工具的行动。
进一步可以发现 string.Empty 实际上是一个静态只读字段，而不是一个常量。 为什么这个看起来最适合是常量的 string.Empty，竟然使用静态只读字段呢？...翻译过来是： Empty 常量保存的是空字符串的值，它在启动期间由执行引擎初始化。它被 JIT 视为内在的，因此静态构造函数永远不会运行。将它保持为未初始化的状态将会使得调试器难以解释此行为。...于是我们需要调用 String 的构造函数，以便编译器不会将其标记为文字。将其标记为文字将意味着它不会显示为我们可以从本机代码访问的字段。...String 类的构造函数（注意不是静态构造函数，String 类的静态构造函数是特殊处理不会调用的）； 而如果这是一个静态字段，那么编译器可以在不做特殊处理的情况下，生成 ldsfld string...当然，事实上编译器也可以针对此场景做特殊处理，但为什么不是在编译这一层进行特殊处理，我已经找不到出处了。 本文引申的其他问题 能否反射修改 string.Empty 的值？ 不行！
但是挑战仍然存在:我们能否在不牺牲效率的前提下进一步降低计算成本? 时间序列的挑战性 虽然Transformer在NLP领域占了主导地位，但它们在时序数据方面的成功却有限。为什么呢?...取而代之的是作者使用了T5体系结构中引入的著名技巧[8]：它们在垂直模式下的输入嵌入中添加了位置相对偏置向量。偏置向量是键和查询之间相对距离的学习函数。...（W是块大小）。 我们可视化注意矩阵如下： 图6：单个训练步骤的优化注意力矩阵。只计算2个黑色图块内部的分数，而不是计算完整矩阵。）...zheyang 相对于序列n的成本是线性的，而不是二次！ 在我们的例子中，Attention被用于两个大小为Wx2W的tile。...这将结束我们的训练步骤，并将输入句子的最后一个w键和值缓存，以用于下一个训练步骤。 这种滑动模式就是为什么我们称这种机制为滑动自我注意。
像在C＃中一样，在着色器中定义数组，但方括号在变量名称之后而不是类型后面。 ? 但是，我们不能任意定义数组的大小。数组定义必须立即声明其大小。让我们使用4的数组长度。...向MyPipeline添加相同大小的相同数组。同样，使用静态Shader.PropertyToID方法查找相关着色器属性的标识符。着色器ID在每个会话中都是恒定的，因此可以存储在静态变量中。 ?...（通过帧调试器找到灯光颜色） 2.4 可变的灯光数量 恰好使用四个定向灯时，一切都按预期工作。其实可以支持更多。但是，当有四个以上的可见光时，我们的管线将发生索引超出范围异常而失败。...尽管我们可以将点光源添加到场景中，但目前Unity仍然将它们解释为定向光。我们现在将解决此问题。 ?...尽管我们可以使用浮点数组满足要求，但我们将再次使用向量数组，因为稍后需要包含更多数据。 ? 将新向量数组复制到Render中的GPU。 ? 并将其填充到ConfigureLights中。
而之前，我们把它的镜面反射分量设置为零。这就是为什么球体变成黑色的原因！ 将场景的环境强度设置为零，以便我们专注于反射。再次将我们的材质变成无光泽的非金属，平滑度为0.5。...因此，我们的建筑物在呈现到立方体贴图之前必须是静态的。 或者，我们可以将反射探针的类型更改为实时。此类探针在运行时呈现，你可以选择多长时间一次。还有一个自定义模式，可以让你完全控制。...尽管实时探针最灵活，但是如果频繁更新，它们也是最昂贵的。同样，实时探针不会在编辑模式下更新，而烘焙的探针或静态几何图形在编辑时会更新。这里，我们使用烘焙好的探针并使我们的建筑物保持静态。...最后的优化部分是针对PVR GPU的，以避免依赖的纹理读取。为了使其工作，需要将反射向量作为插值器传递。...（金属度0.75，一个有灰尘的镜子） 3 盒投影 我们目前有一个反射球和一个反射探针。两者都悬停在我们建筑物的中心。让我们添加更多球体，将其放置在内部正方形区域的边缘附近。
作者指出，相对于容器、浏览器或用户的字体大小，px值是静态的。无论用户的字体偏好设置如何，当我们以静态像素设置值时，它将覆盖用户的选择，以我们指定的确切值替代。...2rem 仍然是该字体大小的两倍； 0.5rem 仍然是其一半。 相比之下， px 值是静态的。无论容器、浏览器或用户的字体大小如何， 20px 只是 20px 。...最多，像 calc(1rem + 1vw) 这样的值可能是可以接受的，因为它仍然包含 rem 作为基础。...px 单位仍然与屏幕上像素的缩放值相关联。 em 和 rem 与文档的字体大小相关联，而不是页面的缩放或比例。...也许我们不希望填充随着字体大小的增加而膨胀。在所有这些情况下， px 仍然是一个不错的选择。 我个人建议使用 rem 来设置所有的大小。
如果我们使用多个 GPU 进行并行训练，这种时间差异会更加明显。 然而，大批量训练需要更多的 epoch 才能收敛到最小值——批量大小 256 为 958，批量大小 32 为 158。...这可以解释为什么更大批量的批量更新往往更小——梯度向量的总和变得更大，但不能完全抵消更大的分母|B_k|。...如果我们绘制锐度分数，我们可以看到调整学习率确实使大批量最小化器更平坦： 有无学习率调整的锐度对比 有趣的是，虽然调整学习率使大批量minimizers更平坦，但它们仍然比最小批量最小化器更锐利（4-...为什么会这样仍然是未来调查的问题。 较大批量的训练运行现在是否与小批量的初始权重相差甚远？ 调整前后按批次大小与初始权重的距离 大多数情况下，答案是肯定的。...我们看到，0.01 的学习率对于批大小 32 是最好的，而 0.08 对于其他批大小是最好的。 因此，如果您注意到大批量训练在相同学习率下优于小批量训练，这可能表明学习率大于小批量训练的最佳值。
它将增加向量元素之间的差异。它也快速产生大的值。然后，当您规范化向量时，支配规范的最大元素将被归一化为接近1的值，而所有其他元素将最终除以一个较大的值，并归一化为接近零的值。...“张量（tensor）”就像一个矩阵，但是具有任意数量的维度。一维张量是向量。二维张量是矩阵。然后，您可以有3,4,5或更多维度的张量。 5....要使用4x4的补丁大小和彩色图像作为输入生成一个输出值平面，如动画中那样，我们需要4x4x3 = 48的权重。这还不够 为了增加更多的自由度，我们用不同的权重重复相同的事情。 ?...通过向张量添加维度，可以将两个（或多个）权重组重写为一个，这给出了卷积层的权重张量的通用形状。由于输入和输出通道的数量是参数，我们可以开始堆叠和链接卷积层。 ? 最后一个问题仍然存在。...手写数字是超过4个像素形状的模式。 所以让我们稍微增加像素大小，将卷积层中的补丁数量从4,8,12提高到6,12,24，然后在完全连接的层上添加dropout。为什么不在卷积层上？
（第一个分形部件） 这为我们提供了一个仅具有Transform组件而没有其他组件的游戏对象。为了使其可见，我们需要通过在游戏对象上调用AddComponent来添加更多组件。做一次。 ?...通过按程序绘制图形的点，而不是每个点使用单独的游戏对象，我们显着提高了其性能。这表明我们可以对分形应用相同的方法。 虽然对象层次是扁平的，分形部分仍然具有递归层次关系。...为什么使用3作为边界大小？ ? ? （只有最深的一级） 我们的分形再次出现，但看起来只渲染了最深的层次。但帧调试器将显示确实渲染了所有级别，但它们均错误地使用了上一级的矩阵。...如果尚不存在，请为其添加一个静态字段并在OnEnable中创建它的新实例。 ? 在Update中，将缓冲区设置在属性块上，而不是直接在材质上。...但它仍然不能向量化循环，因为不能向量化返回类型。之所以如此，是因为我们的数据太大，无法向量化循环多次迭代。
这意味着每次生成一个形状时，我们可能都会得到更多的新形状，而不是以前总的是一个。...我们可以让SpawnShape返回形状列表，但是目的是在生成形状时将形状添加到形状列表中，而不管在何时何地。可以通过转换类的功能来实现，并再次通过静态Instance属性使Game可用。...我们可以通过检查偏移矢量的平方大小是否小于1来检测到它。但是由于数值精度，我们应该检查一个较小的值，所以我们改用0.1。它将非常接近1或正好为零。...但是我们可以通过向ShapeInstance添加强制转换运算符来使代码更短。运算符的定义类似于方法，但它是静态的，包括operator关键字，并且没有方法名。...这是可行的，除非焦点形状最终在卫星的第一次游戏更新之前无效时，虽然概览很低但仍然有可能。在这种情况下，先前的位置向量是任意的，对于新行为而言则为零，或者仍包含回收的卫星行为的值。
向量搜索通过 Apache Lucene 集成到 Elasticsearch 中首先是有关 Lucene 的一些背景知识：Lucene 将数据组织成定期合并的不可变的段。添加更多文档需要添加更多段。...修改现有文档需要自动添加更多段并将这些文档的先前版本标记为已删除。段内的每个文档都由文档 ID 标识，文档 ID 是该文档在段内的索引，类似于数组的索引。...通过并行搜索段可以减轻对延迟的影响，与搜索单个 HNSW 图相比，这种方法仍然会产生一些开销。RAM 需要随着数据集的大小进行扩展以保持最佳性能遍历 HNSW 图会产生大量随机访问。...如果您执行文档更新以更新其向量和某些其他keyword字段，则并发搜索保证会看到向量字段的旧值和keyword字段的旧值 - 如果时间点视图是在更新之前创建的，或者是向量字段的新值和keyword字段的新值...这将有助于防止向量索引的高成本影响搜索。使用单个共享 HNSW 图而不是多个段来实现索引和搜索的这种分离是不可能的，除非每次需要在新搜索中反映更改时通过网络发送完整的 HNSW 图。
尤其是在镜面反射的情况下，甚至不允许相机移动。 还可以更改法线以创建表面的错觉。但是每个四边形只有四个法线，每个顶点一个。这只能产生平滑的过渡。如果我们想要变化的并且粗糙的表面，则需要更多的法线。...那么还有一种方法，我们可以将四边形细分为更小的四边形，这让我们可以使用更多法线。实际上，一旦有了更多的顶点，我们就可以移动它们。然后，我们不需要粗糙感，也可以制作出实际的粗糙表面！...代数上，对于3D向量，叉积定义为 ? 。 ? 在视觉上，生成的矢量的绝对大小与你可以使用两个矢量制作的平行四边形的表面积相对应。 ?...添加所需的变量，然后将插值器填充到顶点程序中。 ? 现在，当我们需要主UV时，应该使用i.uv.xy而不是i.uv。 ? 将细节纹理分解为反照率。 ? ? ?...为此，镜像切线将1存储在其第四分量中，而不是-1。因此，该数据实际上是可变的。这就是为什么必须明确提供它的原因。 然后，我们可以使用顶点法线和切线来构造一个与网格表面匹配的3D空间。
然而，我所描述的设计权衡在 C++、其他静态类型和 AOT 编译的编程语言中是相同的。 3. 我将会使用反向模式自动微分。这样，我可以很容易地通过多输入的任意（静态）计算图进行反向传播。...在正向传播过程中，SquareNode 将使用该索引来获取其输入的值。 2. 基于图形。节点被放置在内存中的任意位置，并用指向其父节点的索引来维护计算图的结构。(向量表示可以看作是图模型的线性化。)...我们在节点向量中存储了什么类型的对象是不清楚的。所有的节点类型都不一样（不同的大小），但向量都是同质的类型。Rust 为这种问题提供了两种解决方案，但是都不是特别令人满意。...但我们仍然需要将 Node 的方法从封装的 Node 类型分配到所包含的内部节点。...对节点向量使用 sum 类型的最后一个缺点是它会导致一个封闭的系统（类似于 Scala『s 的 封闭特性）：库的下游用户不能添加新的节点类型。
我们可以假设预先训练的BERT是一个黑盒，它为序列中的每个输入令牌(词)提供了H = 768维的向量。序列可以是单个句子或由分隔符[SEP]分隔并以标记[CLS]开头的一对句子。...我们尝试用交叉熵损失的训练数据预测输入序列的每个单词。你能猜到这种方法的问题吗? 问题是，学习任务是微不足道的。该网络事先知道它需要预测什么，因此它可以很容易地学习权值，以达到100%的分类精度。...优点:现在网络仍然可以处理任何单词。 问题:网络已经知道输入永远不等于输出。也就是说，位于“随机单词”位置的输出向量永远不会是“随机单词”。...为了训练一个理解句子关系的模型，我们预先训练了一个可以从任何单语语料库中生成的二值化下一个句子预测任务。...例如，对于诸如预测名词，动词或形容词之类的POS标记任务，我们将仅添加大小为（768 x n_outputs）的线性层，并在顶部添加softmax层以进行预测。
例如，在关闭灯后仍然保留间接照明，那显然是错误的。如果灯光变化很大，则可以将其间接系数设置为零，这样就不会烘焙任何间接灯光。 1.2 检测阴影遮罩 要使用阴影遮罩，我们的管线必须要先知道它的存在。...在这种情况下，我们需要将PerObjectData.ShadowMask添加到每个对象的数据中。 ? ? （采样阴影遮罩） 为什么每次更改着色器代码时Unity都会烘焙灯光？...1.4 遮挡探针 我们可以看到，阴影遮罩已正确应用于光照对象上了。但是还看到，动态对象并没有预期的阴影遮罩数据。因为他们使用的是光探针而不是光贴图。...但是，当没有阴影遮罩时，就像我们之前所做的那样，仅将组合的强度应用于实时阴影。 ? ? （混合阴影） 结果是动态对象投射的阴影照常消失，而静态对象投射的阴影过渡到阴影遮罩。...如果是这样，则不是总是返回1，而是仅返回调制后的烘焙阴影，仍然跳过实时阴影采样。 ?
通过添加另一个速度矢量来消除静态外观，使用该速度矢量第二次对纹理进行采样，然后将两个采样组合在一起。当使用两个略有不同的矢量时，我们最终得到一个变形纹理。但是，我们仍然仅限于以相同方式流动整个表面。...对于开阔水域或直流而言，这通常就足够了，但在更复杂的情况下则不足。 为了支持更多有趣的流体效果，我们必须以某种方式改变整个材质表面的流体向量。最简单的方法是通过Flow 贴图。这是包含2D向量的纹理。...在我们的着色器中添加两个参数以控制跳转。可以使用两个浮点数代替单个向量，这样我们就可以使用范围滑块。...3 动画调整 现在我们有了基本的流体动画，让我们为其添加更多配置选项，以便我们对其效果进行微调。 3.1 平铺 首先，让我们可以平铺扭曲的纹理。...（使用高度的平方） 4.4 高度缩放 使用导数而不是法向量的另一个好处是可以轻松缩放它们。导数的法线将与调整后的曲面匹配。这使得可以正确地缩放波浪的高度。
Java之所以被称为平台无关的，是因为Java的字节码可以在任何系统上运行，而不管其底层操作系统什么。 Q4。为什么Java不是100％面向对象的？...向量很慢，因为它是线程安全的。 如果将元素插入“数组列表”，则它将其数组大小增加50％。 向量默认为其数组大小加倍。 数组列表未定义增量大小。 向量定义增量大小。...为什么在Java中不使用指针？ Java不使用指针，因为它们不安全并且会增加程序的复杂性。由于Java以其简单的代码而闻名，因此添加指针的概念将是矛盾的。...Java中的类是包含所有数据的蓝图。一个类包含用于描述对象行为的字段（变量）和方法。让我们看一看一个类的语法。...尺寸必须在申报时定义 大小可以动态更改 需要指定索引才能添加数据 无需指定索引 数组未参数化类型 数组列表是类型 数组可以包含原始数据类型以及对象 数组列表只能包含对象，不允许使用原始数据类型 Q32
最简单的图像特征（为什么他们不好使） 从图像中提取的哪些特征是正确的呢？答案当然取决于我们试图用这些特征来做什么。假设我们的任务是图像检索：我们得到一张图片并要求从图像数据库中得到相似的图片。...首先，调整图像的宽度和高度。每个图像由像素值矩阵表示。矩阵可以通过一行或一列被堆叠成一个长向量。每个像素的颜色（例如，颜色的 RGB 编码）现在是图像的特征。最后，测量长像素向量之间的欧几里得距离。...为了对图像应用滤波器，我们执行卷积。它涉及翻转滤波器和内积与一小部分的图像，然后移动到下一个块。卷积在信号处理中很常见。我们将使用*来表示操作： ? 向量可以通过它的方向和大小来完全描述。...因此，我们仍然需要决定如何设计直方图来表示这两个分量。SIFT 和 HOG 提供了一个解决方案，其中图像梯度被它们的方向角所包括，由每个梯度的大小加权。...以下是流程： 将 0° - 360° 分成相等大小的容器。 对于邻域中的每个像素，将权重W添加到对应于其方向角的容器中。 W是梯度的大小和其他相关信息的函数。
而由此引申出了word2vec、fastText，在此类词向量中，虽然其本质仍然是语言模型，但是它的目标并不是语言模型本身，而是词向量，其所作的一系列优化，都是为了更快更好的得到词向量。...很多任务表明Transformer特征提取能力强于LSTM，elmo采用1层静态向量+2层LSTM，多层提取能力有限，而GPT和bert中的Transformer可采用多层，并行计算能力强。...的值对结果的影响并不是很大，原作者采用了 ? 。而 ? 时的结果要比 ? 时要更好。下面是 ? 时 ? 的函数图象，可以看出对于较小的 ? ，权值也较小。...，是也是对称的，他们唯一的区别是初始化的值不一样，而导致最终的值不一样。所以这两者其实是等价的，都可以当成最终的结果来使用。但是为了提高鲁棒性，我们最终会选择两者之和 ?...使用MLM的第二个缺点是每个batch只预测了15％的token，这表明模型可能需要更多的预训练步骤才能收敛。
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