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Android开发笔记(一百八十七)利用估值器实现弹幕动画

如今上网看电影电视越发流行了,追剧的时候经常看到视频上方数行评论向左边飘去,犹如子弹那样飞快掠过,这些评论文字因此得名“弹幕”。弹幕评论由正在观看的网友们即兴发表,故而连绵不绝从画面右端不断涌现,直到漂至画面左端才隐没消失。 虽然弹幕效果可使用平移动画实现,但平移动画比较单调,只能控制位移,不能控制速率、文字大小、文字颜色等要素。若想同时操纵视图的多种属性要素,需要采用属性动画加以实现。 然而视图的位移大小由间距属性margin控制,该属性又分为上下左右四个方向,更要命的是,这几个margin并非视图View类的属性,而是布局参数LayoutParams的属性,意味着无法通过margin***直接构造属性动画对象。为了动态调整margin这种非常规属性,就要引入估值器实时计算当前的属性值,再据此设置自定义控件的状态参数。 以间距属性为例,它的动画步骤说明如下: 1、定义一个间距估值器,它实现了接口TypeEvaluator的evaluate方法,并在该方法中返回指定时间点的间距数值; 2、调用ValueAnimator类的ofObject方法,根据间距估值器、开始位置和结束位置构建属性动画对象; 3、调用属性动画对象的addUpdateListener方法设置刷新监听器,在监听器内部获取当前的间距数值,并调整视图此时的布局参数; 具体到编码实现上,需要自定义弹幕视图,其内部在垂直方向排列,每行放置一个相对布局。发表弹幕评论时,先随机挑选某行相对布局,在该布局右侧添加文本视图,再通过前述的间距动画向左渐次滑动。弹幕视图的定义代码示例如下:

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基于编码注入的对抗性NLP攻击

研究表明,机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止,此类攻击主要针对视觉模型,利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击,但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本,这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型,而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符(invisible character)、同形文字(homoglyph)、重新排序(reordering)或删除(deletion)——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能,通过三次注入后,大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外,本文攻击还针对当前部署的商业系统,包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁:攻击者可以有针对性地影响系统,而无需对底层模型进行任何假设。结论是,基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理,就像传统应用程序一样,鉴于此类系统现在正在快速大规模部署,因此需要架构师和操作者的关注。

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虚拟性爱技术,与人无关?(上)

房事是非多。 从进化心理学的角度,人在进化中不断追求性和繁衍。性和繁衍上有优势的个体会被自然选择挑中,获得更强的基因延续。弗洛伊德把这种性和快感的本能称为“力比多”,并把它定义为人类心理现象发生的驱动力。 在过去,性的满足基本意味着和异性交配。自然界给了人类一种默契:在和异性身体的接触中,总能收获最美妙的性爱体验。在这么多年时间里,性行为和生物性繁衍,可以说是一回事。 而到了今天这个时代,智能机器和可计算性爱的出现,让身体在性爱方面得天独厚的吸引力,也许会逐步让位于精细化的性爱机器。而繁衍也可以和人不相关,

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