它首先是在文本中提出的：文本由人类很好地构建，因此有许多概念可以从中学习而没有任何注释。预测下一个或上一个单词是突出的例子，就像在单词嵌入和语言模型任务中所做的那样。...当大多数计算机化颜色表示中有3个通道时，1或2可以无缝地用作注释。 由于给旧图像上色是一项有趣的任务，有许多研究都在解决这个问题，但如果是完全自动化的着色（自我监督的），就没那么多了。...你可能会说GAN就是这样的，但是确实存在大量正确的解决方案，因此很难将其一般化。 我们将在接下来的部分讨论GAN。...研究人员遇到的另一个问题是模型通过一些照明伪像预测贴片位置，即色差。这意味着在一些相机中，颜色的分布在图像的不同部分中变化。 解决方案：这部分通过一些颜色进行转换处理，特别是将绿色和洋红色转向灰色。...研究人员应用了对贴片进行良好编组的验证。 上下文编码器 如上所述，文本中的word2vec填充了缺失的单词。在视觉上有这样的尝试吗？事实上是有的。
要创建这些小纹理小挂件，必须依赖已获得引用的编辑器。它具有绘制此类窗口小挂件的方法的集合。 ? ? （反照率贴图） 这开始看起来有点像标准着色器了！...所以当没有细节法线贴图时我们应该将其隐藏。 ? ? （复合的检视器） 2 混合金属和非金属 因为我们的着色器使用统一的值来确定某种东西的金属性，所以它不能在材质的整个表面上变化。...像标准着色器一样，我们将贴图和滑块显示在一行上。 ? ? ? （使用金属贴图） 2.3 贴图还是滑块 使用金属贴图时，标准着色器的GUI隐藏滑块。我们也可以这样做。...也可以按自己的喜好命名自定义关键字，但惯例是使用大写单词并带有下划线。现在，我们使用_METALLIC_MAP。 自定义关键字在哪里定义？...例如，当某物变得足够热时，它开始发光，不需要其他光源即可看到。标准着色器通过自发光贴图和颜色支持此操作，我们也这样做。 4.1 贴图和统一值 为我们的着色器添加自发光贴图和颜色的属性。
查看 img 标记中的 alt 属性（应该看起来像这样：）。您会发现 alt 属性的文本前缀为“Image 可能包含：......”。...这些 RNN 网络与我们的常规深度神经网络非常相似，只是这些 RNN 取决于之前的网络状态。你可以把它想象成一个神经网络，神经元随着时间和空间构建。在结构上，RNN 看起来像这样： ?...通常，这些 RNN 用于数据与时间相关性较大的问题。例如，如果您想预测句子中的下一个单词，那么新单词取决于前一个时间步骤中显示的所有单词。现在让我们更深入一点，着眼于人类的视觉理解。...我们的大脑设计错综复杂，它可以帮助我们记住内容，而不必像硬盘那样直接将所需数据转储到内存中。大脑相当存储我们见证的东西的模式，并在必要时随后检索它们。...这是一个活跃的研究领域，涉及像 DeepMind 和 OpenAI 这样的巨头。事实上，DeepMind 的座右铭是“解决通用人工智能”！ ?
以前的研究主要集中在如何以有监督的学习方式产生彩色图像。 但由于许多颜色共享相同的灰度值，因此输入的灰度图像可以在保持其真实性的同时进行多种着色。 本文为无监督的多种着色设计了一种新颖的解决方案。...但将绘画的风格应用于动漫草图任务时，只会将草图线随机着色为输出。 本文将残差U-net集成到带有辅助分类器的生成对抗网络（AC-GAN）中，以完成动漫草图上色任务。 ?...在第一个绘图阶段，模型预测颜色区域，并在草图上飞溅多种颜色以获得颜色草图；在第二个细化阶段，检测出不协调的颜色和伪像，并修复和细化成最终结果。 ?...与现有方法相比，模型可理解富文本（单个单词、短语和句子），并可从中生成多个可能的调色板。为此引进了一个“调色板和文本（PAT）”的数据集。...Image Colorization using Augmented-Self Reference and Dense Semantic Correspondence 与大多数有引导图像上色方法一样，本文在给定已着色的参考图像下
请看示例： \b(\w+)\b\s+\1\b可以用来匹配重复的单词，像go go, 或者kitty kitty。...人若无名，便可专心练剑；物若无名，便可随意取舍…… 接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西，也就是说它们像\b,^,$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件(即断言...但是如果多做测试(或者你思维足够敏锐，直接就观察出来了)，你会发现，如果q出现在单词的结尾的话，像Iraq,Benq，这个表达式就会出错。...有没有办法在这样的字符串里匹配到最长的，配对的括号之间的内容呢？ 为了避免(和 \( 把你的大脑彻底搞糊涂，我们还是用尖括号代替圆括号吧。...#在遇到最外层的右括号前面，判断黑板上还有没有没擦掉的"Open"；如果还有，则匹配失败 > #最外层的右括号 平衡组的一个最常见的应用就是匹配HTML
好吧，现在我们说说正则表达式里的单词是什么意思吧：就是不少于一个的连续的\w。不错，这与学习英文时要背的成千上万个同名的东西的确关系不大 :) \d+匹配1个或更多连续的数字。...请看示例： \b(\w+)\b\s+\1\b可以用来匹配重复的单词，像go go, 或者kitty kitty。...人若无名，便可专心练剑；物若无名，便可随意取舍…… 接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西，也就是说它们像\b,^,$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件(即断言...有没有办法在这样的字符串里匹配到最长的，配对的括号之间的内容呢？ 为了避免(和\(把你的大脑彻底搞糊涂，我们还是用尖括号代替圆括号吧。...#在遇到最外层的右括号前面，判断黑板上还有没有没擦掉的"Open"；如果还有，则匹配失败 > #最外层的右括号 平衡组的一个最常见的应用就是匹配HTML
立即下载：https://www.macw.com/mac/679.html?...右边的是答案您的答案会在您输入时立即计算出来。当问题的任何部分发生变化时，答案会自动更新。它非常适合快速计算。单词和数字在一起Soulver独特地允许您在数字旁边使用单词，因此您的计算是有意义的。...当你向别人展示时，它也会对他们有意义。智能编辑Soulver会在操作员周围放置空格以保持清洁和可读性，并在必要时删除它们。它还会自动插入一个右括号，并在文档中突出显示它们。...事实上，Soulver有超过80个单位，涵盖10个不同的类别，包括货币，距离，时间等。语法着色Soulver根据类型自动为单词和数字着色。...当该行更改时，您的行将自动更新。您可以使用答案令牌进行可重复使用的计算，有点像电子表格。便利的统计数据您可以在Soulver窗口的右下方看到所有行。
一般使用canvas都是使用它的2d的context功能，但是也仅限于此，像它的名字一样，只能用于2d空间的绘图。...也就是说，操作坐标变换的矩阵，就可以决定模型在画面上如何绘制。 4. webgl可描述的东西 要说在WebGL的世界里能够描画什么，其实任何东西都可以描画。而描画的最基本的东西就是下面几种。...而且，这个记述了坐标变换的机制就叫做着色器(Shader)。 这样可以由程序员控制的机制叫做可编辑渲染管线。而着色器又有 处理几何图形顶点的顶点着色器和处理像素的片段着色器两种类型。...所以，不管用什么方法，只要把这个着色器字符串传给程序就可以了。 最简单的方法，就是把着色器记录在HTML中。使用这种方法的话，是利用HTML的script标签来做的。下面是一个简单的例子。...］，这并不是HTML中定义的正式的写法。
像反照率一样，通过将色调和主纹理的alpha值相乘来找到它。 ? 但是，仅在不使用纹理的Alpha通道确定平滑度时，才应使用该纹理。如果不检查，可能会误解数据。 ?...1.5 渲染队列 尽管现在我们的渲染模式已完全可用，但是Unity的着色器还有另一件事。他们将cutout 材质放入了不透明材质的不同渲染队列中。不透明的东西首先被渲染，然后是cutout的东西。...与添加pass一样，我们需要将新颜色添加到已经存在的颜色中。但是，又不能简单地将它们加在一起。混合应该取决于我们的alpha值。 当alpha为1时，渲染完全不透明的东西。...在那种情况下，应该像往常一样将Blend One Zero用作基础pass，将Blend One one用作附加pass。但是当alpha为零时，我们呈现的内容是完全透明的。...由于半透明对象的绘制顺序并不完美，因此这是不理想的。不可见几何体的深度值最终可能会阻止渲染可见的东西。因此，在使用Fade渲染模式时，必须禁用对深度缓冲区的写入。
就作者本人的经历来说，这个目标还是完成得不错的——你看，我自己也没能把所有的东西记下来，不是吗？ 正则表达式到底是什么东西？...零宽断言 接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西，也就是说它们像\b,^,$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件(即断言)，因此它们也被称为零宽断言。...=)匹配不包含属性的简单HTML标签内里的内容。(?)指定了这样的前缀：被尖括号括起来的单词(比如可能是)，然后是.*(任意的字符串),最后是一个后缀(?...有没有办法在这样的字符串里匹配到最长的，配对的括号之间的内容呢？ 为了避免(和(把你的大脑彻底搞糊涂，我们还是用尖括号代替圆括号吧。...#在遇到最外层的右括号前面，判断黑板上还有没有没擦掉的"Open"；如果还有，则匹配失败 > #最外层的右括号 平衡组的一个最常见的应用就是匹配HTML
虽然这些内核的工作方式有所不同。它们不能像 CPU 内核那样完全独立地运行。相反，它们通常一起工作，在数据的不同部分执行相同指令。 ? 填充像素时， 我们正需要这样。每个像素可以由不同的内核填充。...可以像艺术家缩放图像一样…在图像上放置一个网格，与每个像素相对应。这样一来，只需知道某个像素所对应的区域，然后对该区域进行颜色取样即可。...每当有新东西要绘制时，主线程将显示列表提供给 RenderBackend，这是在 CPU 上运行的 WebRender 代码。...因此，批处理包含的东西要尽可能多。对于典型的 PC，每帧需要有100 次或更少的绘图调用，每次调用中有数千个顶点。这样就能充分利用并行性。 从渲染任务树可以找出能够批处理的内容。...目前，每种类型的图元都需要一种着色器。例如边框着色器，文本着色器，图像着色器。 ? 我们认为可以将很多着色器结合起来，这样就能够增加批处理容量。但目前这样已经相当不错了。
因为webgl可以操控shader加上超底层API，带来了一个现象就是同样一个东西，可以有多种的实现方式，而此时我们该如何选择呢？...我们都知道webgl与着色器是密不可分的关系，webgl当中有顶点着色器和片段着色器，下面用一张图来简单说明下一个物体由0到1生成的过程。...fragmentShader中的计算放在vertexShader中，但是能这样玩么？...，有没有什么可以优化的地方呢？...的成本 上一节我们发现频繁切换切换uniform的开销比较大，有没有更大的呢？
编写HTML代码 既然是浏览器运行的代码，当然就是先来写html文件来，新建一个hellworld.html文件，编写以下代码： 着色器的代码非常简单，和第一弹让大家感受的不太一样，缺少了不少东西，确实少了很多，但是这不会影响啥，反而没有那些东西更好理解主体流程。...这是因为GL里面把这些取值范围通通都做了归一化的处理，学过数学的都知道这是啥，小学就知道什么是“单位一”了，大学过了也该知道归一化，这样处理过后，一切的处理都会简单起来了，这也会带来一个精度的问题，一般就是...第六步就是链接管线程序，调用的是linkProgram()，可以像学习c语言的时候需要链接库一样去理解就好了。 第七步就是在这个gl context中使用这个管线程序，调用useProgram()。...到此为止，一个完整的WebGL开发流程就跑完了，从最简单的html、js开始，到像素如何跑到顶点着色、片元着色器去执行的，基本上都理解了这个开发过程的每一个环节了，虽然扩展的内容不多，贵在理解为主，以不至于从入门就放弃
而这段代码本身没有什么复杂的逻辑，一共3个变量和不到10行的逻辑。 接下来我们再来看看 getOddNumbers 这个函数，有没有发现，它的逻辑和 getList 其实是一样的。...这两个单词时，你需要用多长时间，我相信大多数人第一眼看上去，就认为它俩完全一样。...做出有意义的区分 数字序列的命名不是命名的好方法，这样的名字是没有任何意义的，也不能够展示出作者的意图。 我们来看一下这个例子 的发音，那么你和人交流起来就会像白痴一样，这就很麻烦，毕竟社交是编程中比较重要的一个环节。...不要这么做，你应该保证的是，你的类和方法要足够小，以至于你不需要使用这些前缀。 或者，你可以使用IDE（或安装插件）来根据变量的使用范围给变量着色。
它其实是个着色器的 Schema，像这样： import { SchemaTypes } from 'beam-gl' const vertexShader = ` attribute vec4 position...和屏幕坐标系超出 (-1, 1) 区间就会被裁掉不同，纹理坐标系的取值可以是任意的正负浮点数。那么超过区间该怎么办呢？默认行为是平铺，像这样： ? 但平铺不是唯一的行为。...一般的全局变量，是在当前代码中可见，而 Uniform 则对于这个着色器并行中的每次执行，都是全局可见并唯一的。这样，着色器在计算每个像素的颜色时，都能拿到同一份「强度」参数的信息了。...像上面 uniform sampler2D 类型的纹理采样器，就是这样的一个 Uniform 变量。...像典型 3D 场景中，也是这样通过 Uniform 来控制相机位置等参数的。 我们还可以将 Uniform 数组与卷积核函数配合，实现图像的边缘检测、模糊等效果，并支持无缝的效果强度调整。
这些光子在对象周围弹跳，直到它们最终进入我们的眼睛。 我们的眼睛将光子转化为一个可视的"图像"。这就是我们能够看到东西的原理。...让我们看一看部分这样的技术。 在我开始详细介绍不同的技术时，我要先小小地声明一下。 对于不同的光照技术，它们精确名称是有争议的，比如"光线跟踪"或"光照映射"技术，不同的人会给出不同的解释来。...这个技术通常用于电影，或可以提前渲染的场合。 这并不是说，你不能在实时应用中使用光线跟踪，但这样做会迫使你调整场景中的其它东西。...让我们添加法向量顶点；你的代码现在应该像下面这样了： //Link Vertex Position Attribute from Shader this.VertexPosition = this.GL.getAttribLocation...你的修改后的代码应该像下面这样： var GL; var Building; var Canvas2D; function Ready(){ //Gl Declaration and Load model
这两种着色器分别是： 顶点着色器 片元着色器 听到这些名词时也不要过于惊慌；它们只不过是"位置计算器"和"颜色选择器"的另一种说法罢了。...第一步：设置WebGL WebGL有许多细微的设置，而且每次你要在屏幕画什么东西之前都要设置一遍。...最后，我们设置宽高比，即canvas的宽度除以它的高度。 继续前行之前，我们要准备好两个着色器。 我把这些着色器写到HTML文件里去，这个HTML文件里还包含了我们的画布元素 (canvas)。...从HTML文件中提取着色器源码的代码，封装到了一个函数中，称为LoadShader；稍后会讲到。 我们使用这个'着色器程序'将两个着色器链接起来，通过它，我们可以访问到着色器中的变量。...因此，在body部分里，我们所需要的就只是一个canvas画布。 在添加canvas元素之后，你的html页面看起来像下面这样： html> <!
最后，还有像 Cortex 这样的开源工具，它自动地将这些模型部署为 API 所需的所有基础设施工作，这意味着你不必花费大量时间来研究如何配置 AWS 来为机器学习模型服务。...然而，现在，ML 驱动的机器人可以解析和理解用户输入，而不仅仅是将其与问题列表进行比较，还可以自行生成答案。 像 Reply.ai 这样构建自定义支持机器人的公司就是一个典型的例子。...项目 4：语言标识符 ---- 你有没有浏览过 Google Chrome 中的一个网站并看到这个弹出窗口？ ? 你有没有想过 Chrome 如何识别页面的语言？答案很简单：它使用语言标识符。...当给出一个罕见的单词如「deminiquavers」时，fastText 会分析其中较小的 n 个字母（「demi」、「semi」等），以帮助找到它的语义，这类似于你分析熟悉的词根来理解一个陌生的单词。...例如，如果我在监控 cortex，我怎么知道「cortex」这个词在给出的评论中是指开源平台，而不是一个人大脑的前额叶皮层？ 这就是机器学习发挥作用的地方。 我应该用什么模型？
好吧，现在我们说说正则表达式里的单词是什么意思吧：就是不少于一个的连续的\w。不错，这与学习英文时要背的成千上万个同名的东西的确关系不大 :) \d+匹配 1个或更多连续的数字。...接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西，也就是说它们像 \b,^,$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件(即断言)，因此它们也被称为零宽断言。...例如，如果我们想查找这样的单词--它里面出现了字母 q,但是 q后面跟的不是字母u,我们可以尝试这样： \b\w*q[^u]\w*\b匹配包含后面不是字母u的字母q的单词。...但是如果多做测试(或者你思维足够敏锐，直接就观察出来了)，你会发现，如果q出现在单词的结尾的话，像 Iraq,Benq，这个表达式就会出错。...=)匹配不包含属性的简单HTML标签内里的内容。 (?)指定了这样的前缀：被尖括号括起来的单词(比如可能是 )，然后是 .*(任意的字符串),最后是一个后缀 (?
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