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为什么在深度学习中，AlphaGo Zero是一个巨大的飞跃?

AlphaGo Zero是DeepMind的自动操作系统的最新化身。有人可能会认为，在围棋中击败人类世界冠军是很难的。...通常的做法是通过执行各种数据操作来增加数据，但是在AlphaGo Zero的情况下，自动化似乎能够选择更丰富的训练数据。...与AlphaGo前身一样，MCTS搜索被用来选择下一个动作。AlphaGo Zero利用树搜索的计算作为评估和训练神经网络的一种方式。...在这两种情况下，你都有两个在训练中互相馈送的网络。 每个人都应该想到的一个重要问题是:“AlphaGo Zero的算法有多普遍?”DeepMind曾公开表示，他们将把这项技术应用于药物研发领域。...讽刺的是，当DeepMind在没有人类偏见的情况下训练人工智能时，人类发现他们并不理解它！这是另一个不可理解的维度。有一些原始的概念是我们无法理解的。

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【图形学】Vulkan Tutorial 学习笔记

驱动之间, 我们可以自己编写要在验证层进行哪些debug操作, 同时在发布版关闭它 Vulkan的Pipeline阶段和Dx11的标准管线是一样的 Vulkan的着色器都采用了编译后的二进制形式,...核心对象 Instance 是Vulkan程序需要创建的第一个Vk对象, 代表了Vulkan系统与程序的关联, 声明应该持续到Vulkan部分结束 其中指定了程序所需的Vulkan内容, 因此需要使用的...可以表现出相同的抽象 在这里我们通常进行是否使用各向异性过滤, 使用何种队列等基础特性的选择 其他主要对象 Queue Vulkan中, 提交给GPU的命令一般通过vkCmd录制, 然后用vkQueueSubmit...的正确的ImageView中 通过切换Framebuffer中的元素我们就可以很轻松地在不改变架构的情况下实现多重缓冲 ShaderModule Shader本质是编译后在GPU上直接运行的代码, 但是在主机上用高级语言进行编写...创建SyncObjects 这部分是为Tick做最后的准备, 初始化了若干个Semaphores和Fences Tick 在Tick函数中我们编写的内容都是在CPU上进行的, GPU是通过构造command

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.NET 8.0 和 OpenGL 创建一个简易的渲染器

去年，在与群友聊天时，他们推荐了一本《Unity Shader入门精要》，说适合像我这样想自学的新人，于是我打开了通往新世界的大门。 这本书涵盖了很多基础的渲染知识，如光照、阴影、各种风格的渲染等等。...对于有兴趣的同学，可以在京东读书中在线阅读，无需购买纸质版。在学习过程中，我发现使用Unity Shader编写着色器非常方便，它很好地封装了渲染概念中的Pipeline、Pass等要点。...图形库API - 掌握图形库API是开发渲染器的核心，可以根据个人偏好选择适合自己的API，如OpenGL、Vulkan、DirectX等。 编程基础 - 编程基础也是必备技能。...TrRenderPipeline.cs - 管理一条管线中的 Shader，并维护管线状态，如混合状态、重采样、深度测试、模板测试等。 TrRenderPass.cs - 管理多条管线和切换管线。...TrTexture.cs - 管理纹理和采样器属性。 TrFrame.cs - 创建并维护一个 Frame，支持多重采样。

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OpenGL ES 3.0 帧缓冲区失效

Attachments 包含要失效的 numAttachments 列表。如果指定的附件在绑定帧缓冲区中不存在，则会被忽略。...帧缓冲区失效机制使得驱动程序可以采取多种优化步骤: (1)跳过在块状渲染(TBR)架构中为了进一步渲染到顿缓冲区而做的不必要的图块内容恢复； (2)跳过多 GPU 系统中 GPU之间不必要的数据复制；...一般是多次使用帧缓冲区的场景，比如多重采样反锯齿、多重目标渲染和 glBlitFramebuffer（位块传送）。...帧缓冲区失效机制在多重采样反锯齿中使用的例子： //上面完成了渲染到多重采样缓冲区 mMSAAFramebuffer //接下来进行位块传送将多重采样缓冲区内容“拷贝”到普通的帧缓冲区...有这个例子它的使用场景就比较好理解了，上述多重采样场景结束之后就用不到多重采样缓冲区 mMSAAFramebuffer 绑定的深度缓冲区了，可以将其内容设置为无效。

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和我一起去追光

作者首先给出了栅格化和Ray Tracing渲染管线的对比，详细阐述Vulkan和DXR中光线追踪中的五种shader类型： Ray Generation Intersection Miss Closest-hit...最后，视频介绍了光线追踪在游戏行业中的价值，比如反射，阴影和全局光照，在其他行业中的烘培，效果比对以及一些非主流应用（比如碰撞检测）等。...最后指出，我们不仅要考虑材质，也需要考虑光源，这样的采样才是最优解，而另一个Eric的论文提出了Multiple IS（多重重要性采样）算法，可以用于优化该算法。...最后，Eric通过一段视频，展现了降噪技术的效果，并强调了，正是得益于降噪技术，能够让光线追踪比想象中更早地进入应用领域，因此，降噪技术是实时光线追踪的重要环节。...详细内容可浏览如下视频：一起看光线追踪（7）：降噪 最后，个人认为，无论是选择喜欢的事情还是寻找意中人，都应该是那些能让我们眼睛发光的，即便她可望不可及又怎样。

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【建议收藏】30 分钟入门 Vulkan (中文翻译版)

---- 概述 在本文的结尾，我们给出了使用Vulkan来绘制一个三角形的伪代码，读者可以参考它来理解本文。 下面是一些有关Vulkan的小知识： Vulkan是一个标准的C API。...第一步 我们通过创建一个Vulkan实例(VkInstance)来完成Vulkan的初始化。 每个Vulkan实例是完全独立的，一个Vulkan实例对另一个Vulkan实例不存在任何影响。...对于我们这样一个绘制三角形的简单程序，可以先直接选择第一个物理设备，等到后面需要错误信息、启用可选的设备特性时再回来根据需要选择物理设备。...比如它是用作颜色附着，还是用于在着色器中进行采样、还是用于图像加载/存储等等。 此外，我们还需要指定VkImage在内存中的存储方式：LINEAR还是OPTIMAL。...它可以表示一个图像、一个采样器或一个uniform缓冲等等。它甚至可以表示数组，比如一个图像数组。

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HLSL 与 GLSL 之间的映射关系参考

Vulkan之前，贴图是整体绑定的，不可能部分访问。...幸运的是， Vulkan使用和HLSL类似的语义，使得这部分可以有所不同。这个主要区别在于，HLSL中访问方法是“纹理对象”的一部分，而在GLSL，他们使用的是自由函数。...在HLSL中，您要用一个Sampler采样器去采样一张Texture纹理贴图如下： Texture.Sample (Sampler, coordinate) 在GLSL中，你需要指定纹理的类型和采样器的类型...GLSL使用列优先右乘矩阵（也就是，你用的是 M * v），HLSL使用行优先左乘矩阵（v * M）然而你通常可以忽略这些-你可以重载这个命令，使之可以在左右两边都能进行乘法 –这将会改变矩阵m中m[0...在HLSL中，将返回第一行，而在GLSL中，则会返回第一列。，当你用“本来的”的命令初始化成员的时候，这同样也适用于构造函数。

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11.17 VR扫描：还在关注超级丹出轨事件吗？有那个时间还不如多看点VR资讯！

习近平主席在视频讲话中提到，“互联网发展是无国界、无边界的，利用好、发展好、治理好互联网必须深化网络空间国际合作，携手构建网络空间命运共同体。”...Adobe推出VR绘图工具 近日，Adobe公司曝光了一个视频，揭示了其正在研发的“Project Dali”——真正的VR版Photoshop的雏形。...但相比已经相当成熟的Tilt Brush，目前的Project Dali画出来的效果还比较简单。 VRPinea独家点评：作为专业的艺术创作工具大厂，Adobe已经开始旗下知名工具的VR化。...新版本的虚幻引擎使用了特别为VR优化的正向渲染，并启用了多重采样抗锯齿、交互式阴影，同时为移动开发者新增Vulkan API的支持。...VR游戏公司nDreams新获200万英镑融资 曾经开发了诸如《The Assembly》和《Danger Goat》这样的优质VR游戏的英国VR游戏工作室nDreams在近日宣布，已经完成了200万英镑的融资

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海量新功能，Godot 4.0正式发布！

下面是新版本部分改动： 3D 和一般渲染改动 Vulkan 和新渲染器 新版本有了两个新的 Vulkan 后端（集群和移动） 此外还集成了一个基于 OpenGL 的兼容性渲染器，旨在支持旧的和低端设备。...当然，仍然可以使用光照贴图在低端设备上预渲染光照和阴影，但光照贴图现在使用 GPU 进行更快的渲染。 最后，阴影在 Godot 3 中的表现一直不太优秀。...新的 tilemap 编辑器包括图层、用于快速绘制大面积区域的新地形自动平铺系统、用于散布植物、岩石和其他道具的随机绘制系统，以及用于复制、标记和保存选择以供以后重复使用的选择工具。...使用新的 Clip Children 属性可以使用任何 2D 元素作为遮罩。最后，多重采样抗锯齿 (MSAA) 选项已添加到 2D 引擎中，以获得更好的图像质量和更平滑的边缘。...在 Godot 4 的整个开发过程中，团队一直在向后移植许多兼容和相关的工作，一些新功能已经进入 Godot 3.4 和 3.5。

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音视频技术开发周刊 | 230

声网AI降噪测评系统初探 音频质量的优化是一个复杂的系统工程，而降噪是这个系统工程中的一个重要环节，传统的降噪技术经过几十年的发展已经陷入了瓶颈期，尤其是对非平稳噪声的抑制越来越不能满足新场景的需求。...而近几年以机器学习/深度学习为代表的AI技术的崛起，为特殊场景下的音频降噪带来了新的解决方案。 Vulkan 在 FFmpeg 中的支持 周末时候看到一篇推送说 FFmpeg 升级到 5.0 版本了。...其中提到 FFmpeg 引入了 Vulkan 驱动的新滤镜，用于视频水平、垂直翻转。 M3U8 格式：为什么直播回放都用这个格式？...而近几年以机器学习/深度学习为代表的AI技术的崛起，为特殊场景下的音频降噪带来了新的解决方案。 Vulkan 在 FFmpeg 中的支持 周末时候看到一篇推送说 FFmpeg 升级到 5.0 版本了。...其中提到 FFmpeg 引入了 Vulkan 驱动的新滤镜，用于视频水平、垂直翻转。 M3U8 格式：为什么直播回放都用这个格式？

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Vulkan 在 FFmpeg 中的支持

而且还支持在 Linux 平台上通过 Vulkan 使用 AMD 的高级媒体框架（AMF）库，可以用 GPU 来进行 H.264/HEVC 的编码。...（Windows 平台用的是 DirectX 接口） 这里提一下 AMF 框架，实际上我也是第一次接触这个。 AMF 全称是 Advanced Media Framework ，翻译为高级媒体框架。...所以 FFmpeg 5.0 中引入了 Vulkan 新滤镜应该也不是什么大新闻了，毕竟在 4.3 版本就已经有了支持，只是多了几个滤镜，按照开发人员的话来说，就是多了几个 shader 嘛 接下来就看看这几个新增的...大概的流程：Vulkan 作为 FFmpeg 中的一个滤镜，那么它肯定要接收代表解码后的 AVFrame 数据，通过将 AVFrame 数据转换为它渲染链结构的输入，经过渲染后，将渲染结果转换为 AVFrame...，还是只看核心的 shader 部分吧： 可以看出，做水平或者垂直翻转也只是更改了 texture 采样坐标而已，如果你会 OpenGL 的话，一样可以做出类似的 filter 。

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图像超分——Real-ESRGAN快速上手

大致原理 Real-ESRGAN并不是一个凭空开创的算法，从名字上也可以看出，它是对ESRGAN算法的改进。...用纯合成数据训练的Real-ESRGAN能够还原大多数真实世界的图像，获得比以往作品更好的视觉性能，在真实世界的应用中更加实用。...论文局限 论文最后提到该算法有下面三点局限： 一些恢复的图像(尤其是建筑和室内场景)由于混叠问题，容易出现扭曲的线条。 GAN训练在一些样本上引入了一些伪影。 它无法消除现实世界中分布外退化。...realesr-animevideov3-x4：4倍分辨率视频 realesrgan-x4plus：4倍分辨率照片 realesrgan-x4plus-anime：4倍分辨率动画图片 使用时，只需要在命令行中根据所需选择下面的命令输入...：放大倍数，尽量和模型中的x保持一致。

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21个你必懂的数据科学面试问答

Q1，解释什么是正规化，以及它为什么很有用。 由Matthew Mayo回答 正规化指向模型中增加一个调谐参数增加平滑度，以防止过度拟合现象发生。 通常情况是向现有的权重向量添加一个乘数常量。...Demis Hassabis——他在DeepMind的工作成绩斐然，在Atari游戏和近期AlphaGo中取得优于人类表现的成果。 来自DataKind的Jake Porway和U....Q11，什么是选择偏差，它为什么很重要，以及我们如何避免它？ 由Matthew Mayo回答。 选择偏差，总的来说是误差因为非随机性取样的样本被引入的情形。...例如，一个拥有100个样本的测试案例，分别由数量为60、20、15、5的四个类型组成，但实际上在总体里，四个类型的数量几乎相同。这会导致模型在预测时作出错误的假设。避免非随机采样是解决偏差的最好方法。...然而，当实际情况不允许随即采样时，重采样、提升方法和权重法都是可以用来避免选择偏差的方式。

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用Jetson NANO实现真实世界超高质量的超分辨率重建

腾讯优图实验室屡获殊荣的RealSR是一个深度学习算法，它可以在保持尽可能多细节的同时放大图像。模糊区域被平滑，而高细节和对比度区域被锐利边缘放大。...此实现使用基于ncnn的Vulkan驱动程序和可执行文件，无需预先安装。 注意，它用的是Vulkan进行计算，并没有用CUDA/OpenCL，这大概处于通用性的考虑。...然而，这些方法在实际图像的超分辨率处理中往往失败，因为它们大多采用简单的双三次下采样，从高质量的图像中构造低分辨率（LR）和高分辨率（HR）对进行训练，这可能会丢失与频率相关的细节。...为了解决这个问题，我们致力于设计一个新的退化框架，为现实世界的图像估计各种模糊核以及真实的噪声分布。基于我们新的退化框架，我们可以获得与真实图像共享一个公共域的LR图像。...此外，我们的方法在现实世界超分辨率的两个轨道上都是NTIRE2020挑战赛的冠军，大大优于其他竞争对手。 总之一句话就是：它非常擅长放大图像。 ?

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走样与反走样

，而最终的颜色则依赖不同的低通滤波函数（为什么是低通？）。...上图是MSAA的示意图： 一个像素拆分为个采样点，图示中 计算该三角形覆盖的采样覆盖率 着色阶段，该像素的颜色乘以覆盖率 相比SSAA，MSAA的最大不同在于着色阶段，SSAA需要计算每个采样点的着色信息...后处理中的反走样 通常，一个合理的假设是（屏幕）空间中多数区域是连续的（不需要反走样），而采样定理告诉我们，图像的高频来源于边缘区域，这是反走样的重点区域。...在实现SMAA中，我们需要注意后处理中的纹理格式是RGB，而导入和导出的图像纹理是RGBA格式，不同格式之间的转化。...同时，在计算边界类型时需要借助search texture，过滤方式要选择GL_NEAREST。

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数据分析中常见的数据陷阱 !!!

下面将阐述对多重比较谬误的理解： 从概率论的角度对多重比较谬误的出现有了初步的认识，而在具体实验中，我们会通过假设检验的方式判断新的策略在小样本上的体现是否在大盘上也具有同样的效果。...若 20 个指标中，在数据都正确的情况下，根据上图中假设不难推出，至少有一个指标是错误的概率为 1-95%^20 约为 64%，即在 20 个指标的实验中，至少有一个无效指标被错认为是有效的概率为 64%...此时回顾一下假设检验的相关问题，假设一个对应一个机器学习中的二分类问题：原假设（ ）为真以为着这一策略是无效的，原假设为假意味着这一策略是有效的（为什么原假设倾向于设定为我们更想要拒绝的假设即所谓的”...同样再这个例子中，由于一个策略既有可能是有效的，也有可能是无效的，我们也可能拒绝有效的，也可能接纳了无效的，所以针对一次检验我们可能得到四种可能的结果： 若原假设为真但被拒绝（H0 is true but...β），即我们接纳”这一策略是有效的“这一说法； 很多说法会将第一类错误和第二类错误进行比较，我认为这样的比较是没有意义的，因为在具体的生活实践中，没有一个死板的说法认为拒真就一定比取伪要好，只是在大多数工作情况下会认为我想得到一个正向的策略

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开源 AI 图像放大增强工具 Upscayl 中文绿色汉化版

选择低分辨率图片：在 Upscayl 主界面中，用户可以通过“选择图片”按钮来选择要进行放大处理的低分辨率图片。...CLI 工具被称为 real-esrgan-ncnn-vulkan，它可以在 Real-ESRGAN 资源库中找到。 我需要一个 GPU 来实现这个功能吗？ 是的，很遗憾。...NCNN Vulkan 需要一个兼容 Vulkan 的 GPU。Upscayl 不会在大多数 iGPU 或 CPU 上工作。不过，试试也无妨；) 为什么批量放大输出的是 JPG 而不是 PNG？...总之，GPU ID 是用来标识计算机中不同显卡设备的标识符，它通常被用来帮助我们准确地选择需要使用的 GPU 设备，并进行加速计算操作。 你们还没有完全开放源代码！！ 是的!...我们使用的是完全免费和开源的技术。我们确实提供了一个二进制文件，但那是因为不包括它就会扼杀这个项目的整个目的。

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试试UT-Austin&FAIR提出的多重网格训练，加速4.5倍，还能提点！

受数值优化中多重网格方法的启发，作者提出使用具有不同时空分辨率的可变mini-batch形状。不同的形状源于对多个采样网格上的训练数据进行重采样。...方法 受数值分析中解决粗网格和细网格交替优化问题的多重网格方法的启发，本文的核心观察是用于训练视频模型的底层采样网格在训练过程中是可变的。...例如，训练可以由100或200个epoch的迭代组成。在整个训练schedule中，通常让学习率变化。 本文的多重网格方法的核心是调度整个训练过程中使用的采样网格。...对于要在mini-batch中使用的每个视频，作者从指定的范围中选择一个随机span，并设置stride，以便在生成的网格上采样时产生所需的形状。...对于时间维度，该策略相当于选择随机时间裁剪并对其帧进行二次采样。 Short Cycle 短周期在各种空间形状中快速移动，在每次迭代中都会发生变化。默认情况下，作者使用以下3个形状的短循环。

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