在平时，我非常喜欢利用 CSS 去构建一些有意思的图形。 我们首先来看一个简单的例子。首先，假设我们实现一个 10x10 的格子： 此时，我们可以利用一些随机效果，优化这个图案。...而噪声的基础是随机数，譬如我们给上述的图形每一个格子添加了一个随机颜色，得到的就是一幅杂乱无章的图形块，没有太多美感可言。 白噪声或白杂讯，是一种功率谱密度为常数的随机信号。...换句话说，此信号在各个频段上的功率谱密度是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。...我们只需要知道，我们可以借助柏林噪声去构建更有规律的图形效果。让我们的图形更具美感。 利用 CSS-doodle，在 CSS 中利用柏林噪声 那么，在 CSS 中我们如何去使用柏林噪声呢？...一种方式是找一些现成的库，譬如 p5.js 里面的 noise 函数。 当然，这里，我习惯使用 CSS-doodle，这个 CSS 图形构建库我在多篇文章中已经都有介绍过。
以上是大部分线路板分割的方式，下面我们来介绍多层线路板分割的具体分割方法多层电路板中间层设置与内电层如何分割多层电路板与一般的电路板不同之处在于，多层电路板除了一般的顶层和底层之外，还有若干的中间层，这些中间层可以是信号层...内部电源/接地层为一层铜膜层，可以被分割成相互隔离的区域，每个区域铜膜都与特定的电源/地网络通过焊盘或过孔联通，它的作用是可以简化电源和底网格的连线、减少线路阻抗、增强电源网络的抗干扰能力。...中间层的创建方法，可以通过专门的层设置与管理工具----layer stack manager（层堆栈管理器）实现，具体操作选择菜单命令【设计】/【层堆栈管理器】，在弹出的对话框内可以方便的设置需要的层...2、多层电路板内电层的分割方法规划和设置好中间层，元件布局完成后，就可以进行内电层的分割，protel dxp 2004的内电层的分割比以前的版本简单和方便得多。...具体操作方法，选择菜单命令【设计】/【pcb层次颜色】或者直接按快捷字母键l，即可调出【板层和颜色】面板，这样可以将不需要的层关掉（比如顶层、底层、其他中间层），显示需要的分割层，以电源层为例，将电源层
TPU2能有今天，离不开去年Google I/O大会上第一代TPU的贡献。一代TPU也是专为机器学习设计的特定目的芯片，还应用在了AlphaGo、搜索、翻译、相册等背后的机器学习模型中。...TPU2连线的颜色编码有助于比较这些照片。 ? △ 三个谷歌TPU2机柜 谷歌展示了TPU2电路板的顶视图，以及电路板前面板接口的近距离视图。TPU2电路板的所有4个象限共享同一电源分配系统。...谷歌使用彩色编码的线缆来连接，我猜测这是为了更方便地接线，避免出错。可以看到，在前面板最前方的接口下方，有贴纸与线缆颜色一一对应。我们认为，颜色编码表明，谷歌计划更大规模地部署这些TPU2机柜。...在Google I/O上公布的照片中，可以看到三个机柜，也可能是四个。 现在我们还不清楚一个机柜中的CPU和TPU2芯片如何关联，让TPU2芯片可以通过超网格中的连接有效地共享数据。...谷歌没有描述机柜的内存模型。TPU2芯片可以在OPA上使用远程直接存储器访问（RDMA）从处理器板上的内存中加载自己的数据吗？大概可以。 CPU板似乎也可能在机柜上执行相同操作，创建了大型共享内存池。
TechLead模拟谷歌面试（软件工程师职位） TechLead在谷歌的100多次采访中提出了一个问题。我很好奇在RxJS中想出一个解决方案。不过，本文将介绍传统的方法。...我们的数据集中有10K个节点。 节点被组织成列和行(2D)。 列和行数可能不均匀。 节点有颜色和表示邻接的方法。 我们也可以从数据中得到更多的信息: 没有两个节点会重叠。 节点之间永远不会相邻。...一个节点永远不会有重复的邻接。 位于边和角上的节点将分别丢失一个或两个邻接。 我们不知道的: 行与列的比率 可能的颜色数量。 只有一种颜色的概率。 颜色的粗略分布。...，实际上有一种数学方法可以算出相邻节点的id。...通过删除颜色不匹配的节点，我们的算法可以100%确保Adjacentids属性中的任何ID都是连续的节点。 最后，我删除了所有没有相同颜色相邻的节点。
在SMT生产过程中，有一种通用的防错方式，它可以减少错件的风险，可以降低出错的几率，可以有效的提高整个生产的品质，这种方式就是首件机制。...首件机制是可以预先控制产品生产过程的一种手段，是产品工序质量控制的一种重要方法，是企业确保产品质量，提高经济效益的一种行之有效、必不可少的方法。...3、 AOI测试，这个测试方法在SMT行业中非常的常见，适用于所有的电路板生产，主要是通过元器件的外形特性来确定元器件的焊接问题，也可以通过对元器件的颜色，IC上丝印的检查来判定电路板上的元器件是否存在错件问题...ICT 测试机台 QQ截图20211104094658.png 6 、功能测试，这个测试方式通常是用在一些比较复杂的电路板上，需要测试的电路板必须在焊接完成之后，通过一些特定的治具，模拟出电路板的正式使用场景...，将电路板放在这个模拟的场景中，接通电源后观察电路板是否可以正常的使用。
测试印刷电路板是印刷电路板制造过程中必不可少的步骤，特别是在以及PCB批量生产前。如果不测试PCB，则存在巨大风险，而且您的产品很可能在投放市场后会遇到很多问题。...ICT在线测试在线测试 (ICT) 是一种全自动测试方法。它也被称为钉床测试，因为该方法类似于钉床。在ICT中，PCB被压在一块探针板上，针头会在预先设计的接入点上测试电路。...但这是一项长期投资，可以在未来节省时间和金钱。功能测试包括X射线检查、显微切片检查、污染测试、可焊性测试、剥离测试和时域反射器测试。飞针测试飞针测试是目前比较流行的一种PCB测试方法，而且成本较低。...飞针测试使用机器控制的探针读取电路板上的元件。该过程是自动化的，探针会穿过PCB的xy网格。该测试有助于确定需要进行哪些设计更改才能最大限度地提高PCB的尺寸效率。...在您的印刷电路板设计中实施测试不仅可以保护您的客户，还可以节省时间和金钱。
利用欧氏距离的计算方法，我们就可以很快找到最近的邻居。由此即引入了另一种重要的机器学习算法，即“K-邻近算法”。这个K就是你希望找到的邻居的数量。 这三种规则可以很容易的用JavaScript实现。...模拟退火法 模拟退火法是一种模拟退火的物理过程的编程方法，退火是指将某种材料（比如钢铁或者玻璃）加热后再冷却的方法，通常用来软化材料以及降低材料硬度。...突变就是将“新产生的信息”添加到种群遗传的过程。否则就是简单的传递已经存在的遗传特征。 XOR神经网络 神经网络是另外一种基于生物学的机器学习方法，它非常松散地建立在人脑的基础上。...神经网络的输出即正方形中像素点的RGB颜色值。[0,0,0]表示黑色，[1,1,1]表示白色。当你在绘图区域画点时，就等同于在提供训练数据。...你还可以选择创建一个复杂的多颜色模式。下面的案例中为数据点随机生成了颜色值。神经网络甚至会将颜色进行混合，试图做出妥协，以此来尽可能地降低误差。 图 10：多颜色数据点分类 ?
元数据学习算法控制模拟中的训练数据分布，即自动域随机化（ADR），从而推动了从块定向到解决魔方的演变。 ? 域随机化—数据增强 域随机化是一种用于解决Sim2Real传输的数据扩充问题的算法。...当然，有两种方法可以使模拟数据分布与实际数据分布保持一致。苹果研究人员开发的一种这样的方法称为SimGAN。...另一种方法是使模拟数据尽可能多样化，而与真实性相反。 后一种方法称为域随机化。下图来自Tobin等人在2017年的论文中很好地说明了这一想法： ?...在OpenAI 最初的研究中，使用机械手实现了块定位，在实验之前，对域随机数据课程进行了手动编码。这种域随机化超越了视觉世界，使物理模拟器中的组件随机化，从而产生了使机械手能够灵活灵巧地移动的策略。...图像分类基准测试进展的时间表可以在paperswithcode.com上找到。 元学习神经体系结构试图描述一种可能的体系结构，然后根据一个或多个客观指标来寻找最佳的体系结构。
利用欧氏距离的计算方法，我们就可以很快找到最近的邻居。由此即引入了另一种重要的机器学习算法，即“K-邻近算法”。这个K就是你希望找到的邻居的数量。 这三种规则可以很容易的用JavaScript实现。...模拟退火法 模拟退火法是一种模拟退火的物理过程的编程方法，退火是指将某种材料（比如钢铁或者玻璃）加热后再冷却的方法，通常用来软化材料以及降低材料硬度。...突变就是将“新产生的信息”添加到种群遗传的过程。否则就是简单的传递已经存在的遗传特征。 XOR神经网络 神经网络是另外一种基于生物学的机器学习方法，它非常松散地建立在人脑的基础上。...神经网络的输出即正方形中像素点的RGB颜色值。[0,0,0]表示黑色，[1,1,1]表示白色。当你在绘图区域画点时，就等同于在提供训练数据。...输入神经元将会根据你输入的数据训练出放置x坐标和y坐标的方式。期望或者理想中的输出应该是与你在该位置选择的颜色近似一致。 让我们来看一个简单的案例。
元数据学习算法控制模拟中的训练数据分布，即自动域随机化（ADR），从而推动了从块定向到解决魔方的演变。 域随机化—数据增强 域随机化是一种用于解决Sim2Real传输的数据扩充问题的算法。...当然，有两种方法可以使模拟数据分布与实际数据分布保持一致。苹果研究人员开发的一种这样的方法称为SimGAN。...另一种方法是使模拟数据尽可能多样化，并与真实情况相反。 后一种方法称为域随机化。下图来自Tobin等人在2017年的论文中很好地说明了这一想法： ?...Hacohen和Weinshall最近的一项研究在ICML 2019会议上展示了有趣的成功(如下图所示)。 ? 论课程学习在深度网络训练中的作用。...图像分类基准进展的时间线可以在paperswithcode.com上找到。 元学习神经体系结构试图描述一个可能的体系结构空间，然后根据一个或多个目标度量寻找最佳的体系结构。
域随机化使得仅在模拟中训练的网络可以转移到真实的机器人上 任务中面临的最大挑战是在模拟环境中创建足够多样化的环境来捕捉真实世界的物理环境。...为了克服这一问题，我们开发了一种新的方法，称为自动域随机化(Automatic Domain Randomization，ADR)，该算法能够无休止地在仿真中生成越来越困难的环境。...在魔方块翻转任务中，我们将ADR与手动域随机化进行了比较，这个任务已经有了一个强大的基线。在开始阶段，ADR在真实机器人上的成功次数较少。...下图是机器手在模拟环境中解魔方的可视化。 ? 我们使用可解释性工具箱中的一个构件，即非负矩阵分解，将这个高维向量压缩成6组，并为每组分配一个独特的颜色。然后在每一步中显示当前主导组的颜色。...目前人工智能机器人之所以能够在特定场景下超越人类，因为它是针对这个特定任务进行不断的微调和优化后的结果，通过编程来尽可能高效地执行任务。但跳出机器人的“舒适区”后，它可能连人类的婴儿都不如。
域随机化使得仅在模拟中训练的网络可以转移到真实的机器人上 任务中面临的最大挑战是在模拟环境中创建足够多样化的环境来捕捉真实世界的物理环境。...为了克服这一问题，我们开发了一种新的方法，称为自动域随机化(Automatic Domain Randomization，ADR)，该算法能够无休止地在仿真中生成越来越困难的环境。...在魔方块翻转任务中，我们将ADR与手动域随机化进行了比较，这个任务已经有了一个强大的基线。在开始阶段，ADR在真实机器人上的成功次数较少。...下图是机器手在模拟环境中解魔方的可视化。 我们使用可解释性工具箱中的一个构件，即非负矩阵分解，将这个高维向量压缩成6组，并为每组分配一个独特的颜色。然后在每一步中显示当前主导组的颜色。...目前人工智能机器人之所以能够在特定场景下超越人类，因为它是针对这个特定任务进行不断的微调和优化后的结果，通过编程来尽可能高效地执行任务。但跳出机器人的“舒适区”后，它可能连人类的婴儿都不如。
上一期的知识点小伙伴都掌握了多少呢？复习的同时有没有查漏补缺的巩固自己的基础知识呢？今天我们来复习Java基础知识第二期！ 61、Math 类提供了许多用于数学运算的静态方法。...66、BigDecimal 类能够进行浮点数的精确加法、减法和乘法运算，对于浮点数的除法运算，可以满足用户指定的精度。 67、异常处理 方法是一种非常有用的辅助性程序设计方法。...73、在try-catch-finally 结构中， finally 语句块一般总是会被执行，不管有没有异常产生。...94、Java程序中可以向容器添加组件，一个容器可以使用 add() 方法将组件添加到该容器中。...95、在组件类的一些常用方法中 setBackground 方法是设置组件的背景颜色。 96、在组件类的一些常用方法中 setForeground 方法是设置组件的前景颜色。
随着基本的计算机科学概念，如递归和迭代，您将学习: 指针的复杂和强大 基于树的数据结构的分支逻辑 不同的数据结构如何在内存中插入和删除数据 为什么数学映射和随机化有用 如何在速度、灵活性和内存使用之间进行权衡...就像一个有经验的木匠不会用锤子把螺丝敲进木头里，也不会用砂纸把木头切成两半一样，一个有经验的程序员需要为每一项工作选择合适的工具。正如我们将在接下来的章节中反复看到的，每一种数据结构都伴随着权衡。...这些数据结构中的每一个都是更一般的数据结构和概念方法的有用示例。例如，B-树展示了保持搜索树平衡和优化昂贵内存访问的一种方法。...我讨论内存使用和布隆过滤器的准确性之间的权衡;跳跃表随机化的使用;以及如何用网格、四叉树或K-D树来捕获多维结构。...因此，这本书既不是编程的入门，也不是数据结构的综合选集，也不是煮咖啡的全面分析(尽管我们将反复触及这个重要的话题)。我们的目标是不同的——开发可以应用于一系列特定问题和编程语言的思维工具。
我们还需理解，在卷积网络中，一张图像需经过多个过滤器的扫描，每个过滤器获取一个不同的信号。可以想象卷积网络中较早的一层在经过水平线过滤器、垂直线过滤器和对角线过滤器的扫描后，创建了图像边缘的映射图。...移动窗口将“垂直线辨识”过滤器在图像的实际像素上进行移动，以寻求匹配。 每次成功的匹配将被绘制于该视觉元素特定的特征空间里。...三个10x10的激活映射图可以叠加，因此底层图像三个通道上水平线的总体激活映射图也是10x10。...由于图像上不同指向的线非常多，而且图像包含许多不同的形状和像素图案，因此需要使用其他过滤器扫描底层图像，以搜索这些图案。举例说，可以在像素中搜索96种不同图案。...过滤器步幅即是减少维度的一种方法，另一种方法是降采样。 最大池化与降采样 卷积网络的下一层有三个名称：最大池化、降采样和二次抽样。如卷积的方法一样，将激活映射图每次一个片块地输入降采样层。
那么，除了准备好小龙虾在电视机前观看世界杯比赛，你有没有想过让 C罗、梅西或者内马尔在你家桌子上踢一场比赛会是什么样子？...通过在视频游戏数据上训练好的深度网络，我们在游戏环境中重建了每个球员的深度图，这样就可以在 3D 查看器或 AR 设备上呈现出来。 然后，球员们被放在一个虚拟的足球场上。...研究团队表示：“FIFA 与大多数游戏类似，在游戏过程中使用延迟渲染。通过访问 GPU 调用，可以捕获每帧的深度和颜色缓冲区。一旦特定的帧被捕获了深度和颜色，就可以提取出球员。”...为了验证这个系统，研究团队用 YouTube 上找到的 10 个高分辨率的职业足球比赛视频测试他们的方法。值得注意的是，该系统只在合成视频素材上进行训练。但是，在真实的场景中，系统也有非常好的结果。...来自 YouTube 视频的实际图像的结果 从 Youtube 框架开始（顶行），我们网络重建的深度图可以添加到虚拟 3D 球场环境中，这里显示为仅网格和纹理渲染（第 2-4 行）。
掌握SQL魔法：用ORDER BY RAND()随机化你的查询结果！ 摘要 在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。...ORDER BY RAND()提供了一种简单而有效的方法来实现这一需求，但每种数据库系统对此的支持和实现方式各不相同。本文将逐一探讨。...正文 MySQL中的随机查询 知识点讲解 在MySQL中，ORDER BY RAND()是实现随机选择记录最直接的方法。这个函数会为每一行生成一个随机值，然后按这个值排序。...SELECT * FROM your_table ORDER BY RANDOM() LIMIT 10; SQL Server的方法 知识点讲解 在SQL Server中，你会用到NEWID()函数来生成唯一的值...建议在数据量较小或对性能要求不高的情况下使用。 Q: 有没有提高效率的方法？ A: 可以考虑先筛选出部分数据再随机排序，或者使用特定的算法优化随机化过程。
AddComponent方法可以创建特定类型的新组件，并将其附加到游戏对象，返回对其的引用。这就是为什么我们可以立即访问组件的值。当然也可以使用中间变量。...因为它是一个通用方法，实际上是可以处理一系列类型的模板。你可以通过在尖括号中传入参数它来告诉它应该使用什么类型。 现在可以把我们定制的材质分配给fractal组件了。...实际上，创建一个数组并将其赋值给变量是使用myVariable=newint[10]完成的；在本例中，该数组创建了一个包含10个条目空间的新数组。...或者，您可以通过在花括号中列出它的初始值来隐式地创建一个，比如myVariable={1，2，3}；。 for循环怎么工作？ for循环是编写遍历某些循环的一种紧凑方式。...（随机颜色） 9、随机化Mesh 除了颜色，我们还可以随机选择使用哪个Mesh。用数组替换公共网格变量，并从其中随机选择一个。 ?
下面的例子通常是不可行的(即使，正如我们稍后将看到的，有方法简化V-REP中的数据): ?...你可以通过两种不同的方式做到这一点: Automatic mesh division自动网格划分:这个功能，在前面已经描述过，将检查形状，并为所有没有通过公共边连接在一起的元素生成一个新的形状。...在我们的网格中，第一种方法工作得很好: ? 现在，我们可以进一步细化/简化单个形状。有时，如果用凸壳代替，形状看起来会更好。其他时候，为了获得期望的结果，我们将不得不迭代地使用上面描述的几种技术。...这些参数以及其他一些参数，如形状颜色，可以在形状属性中进行调整。在本教程中，到目前为止我们只处理了简单的形状:一个简单的形状有一组视觉属性(例如，一个颜色，一个阴影角度，等等)。...最简单的方法是调整一些具有不同颜色和视觉属性的形状，如果我们用特定的字符串命名该颜色，稍后我们可以通过编程轻松地更改该颜色，如果该形状是复合形状的一部分也是如此。
CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】。...当然，由于CloudCompare的目的是进行变化检测（例如形变监测），而且三角形网格是表示参考形状（例如建筑物）的一种非常常见的方法，因此它非常有用，不能忽视。...便携性 CloudCompare是在C++中开发的。...它基于三维点坐标的特定量化-一种Morton【2】排序方案-其中每个点在八叉树网格和任何级别上的位置都由单个整数代码表示。然后我们处理这些代码以实现非常高效的最近邻查询操作。...如果添加RGB颜色、法线向量、单个尺度字段，并且需要计算八叉树，则每GB最多可以加载3200万个点。在一个64位操作系统上，你可以加载任意多个点（事实上多达40亿）。
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