█ 本文译自 Michael Trott 在 Wolfram 社区发表的热点文章:Making a Christmas Animation with the Wolfram Language 本文介绍如何创建一个装饰圣诞树的动画,让圣诞树随着16世纪德国歌曲O Tannenbaum(即英文版O Christmas Tree)同步起舞。一根圣诞树枝将充当指挥,蜡烛作为指挥棒。为了让动画更加生动有趣,我们在歌曲的下半部分增加了雪花飘落的场景和圣诞树大幅度充满喜感的摇动。下面的视频展示了该设计的最终效果: 我将通
论文标题:The Snowflake Hypothesis: Training Deep GNN with One Node One Receptive field
1 导读 版本 11 在代数和数论方面增添了几个较小却非常有用的函数. 增强功能包括新类型自然整数的枚举、数字位数处理、复数表示、坐标转换、矩阵操作、组合最优化,以及点、向量和路径的参数化等. 2
今天的的更文应该是LeetCode刷题,文章都已经写完了,但是今天中午小伙伴们在我的交流群里讨论前几天的文章用Python来一场人工造雪,大家都不满足仅仅是一个图片的雪花,都想来一场动态的人工降雪。自己这两天也一直在思考如何实现动态的雪花,中午看着窗外飘起的雪花突然想到自己之前做过的python实战用Python优雅的打飞机,这个游戏里的所有对象都是动态的,只需要把里面的飞机换成雪花就可以了。
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从AI绘图软件生成的作品打败一众人类艺术家,斩获数字艺术类冠军,到如今DALL.E、Imagen、novelai等国内外平台遍地开花。也许你也曾点开过相关网站,尝试让AI描绘你脑海中的风景,又或者上传了一张自己帅气/美美的照片,然后对着最后生成的糙汉哭笑不得。那么,在你感受AI绘图魅力的同时, 有没有想过 (不你肯定想过),它背后的奥妙究竟是什么?
来源:Datawhale 本文约3400字,建议阅读8分钟 本文介绍了AI绘画爆火使用的扩散模型原理及实现方法。 最近爆火的AI绘图,相信大家并不陌生了。 从AI绘图软件生成的作品打败一众人类艺术家,斩获数字艺术类冠军,到如今DALL.E、Imagen、novelai等国内外平台遍地开花。也许你也曾点开过相关网站,尝试让AI描绘你脑海中的风景,又或者上传了一张自己帅气/美美的照片,然后对着最后生成的糙汉哭笑不得。那么,在你感受AI绘图魅力的同时, 有没有想过 (不你肯定想过),它背后的奥妙究竟是什么?
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 昇思MindSpore首个可训练的diffusion模型DDPM马上要和大家见面了,操作简单,可训练+推理,单卡即可运行,欢迎广大产学研开发者使用启智社区免费Ascend NPU算力体验。 最近爆火的AI绘图,相信大家并不陌生了。 从AI绘图软件生成的作品打败一众人类艺术家,斩获数字艺术类冠军,到如今DALL.E、Imagen、novelai等国内外平台遍地开花。 也许你也曾点开过相关网站,尝试让AI描绘你脑海中的风景,又或者上传了一张自己帅气/美美的
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
雪花算法这一在分布式架构中很常见的玩意,但一般也不需要怎么去深入了解,一方面一般个人项目用不到分布式之类的大型架构,另一方面,就算要用到,市面上很多ID生成器也帮我们完成了这项工作。不过出于学习,本文也简单来介绍一下它的实现和原理。
生成分布式唯一ID的方式有很多种如常见的有UUID、Snowflake(雪花算法)、数据库自增ID、Redis等等,今天我们来讲讲.NET集成IdGenerator生成分布式全局唯一ID。
雪意寒凉,冰冷了几世千年的轮回。繁华消落成颗颗泛黄泪珠,是凋零,还是化腐朽为神奇?
第一个工作坊是在同济大学建筑设计院进行的,用的是比较大型的Kuka KR60,配置的工具头是电热丝。
至于为什么叫雪花算法,是因为科学家通过研究认为自然界中不存在两片完全相同的雪花,所以这种算法用雪花来命名也是强调它生成的编号不会重复吧
根据推特官方的介绍,雪花算法是由Twitter开发的一种全局唯一ID生成算法,它的设计目标是在分布式系统中生成唯一ID,具备趋势递增、高性能、可扩展等特点。其实雪花算法生成的唯一ID是由64位二进制数组成,可以分解为三个部分:
snowflake中文的意思是 雪花,雪片,所以翻译成雪花算法。它最早是twitter内部使用的分布式环境下的唯一ID生成算法。在2014年开源。开源的版本由scala编写,大家可以再找个地址找到这版本。
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杨净 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 也是没想到,这次冬奥会,竟然成了科技互联网大厂的集体整活舞台。 有自制数字雪花将你直接送进冬奥开幕式,四舍五入就是人在现场: 以及虽然抢不到冰墩墩,但可以拥有冰墩墩特效。 还有AR版的数字藏品,无论拍视频还是照相都能“带上”: 各种各样的新玩法,简直让人目不暇给。 就在最近,央视《消费主张》栏目中盘点了冬奥期间的黑科技应用。 其中就点名了华为云联合央视频推出的“数字雪花”。 这个项目不仅搞出了京剧脸谱雪花等新玩法,更是用AI来实现了编曲和绘
这次实现的雪花飘落的效果很简单,主要是为了练习练习JavaScript中的定时器,setTimeout 和 setInterval。
2022 年 10 月 26 日,由极客时间企业版主办的“数字人才蓄能季高端论坛——夯实人才底座,掌控数字化未来机遇”成功举办。华润雪花啤酒数字化负责人郭华受邀参加本次峰会,并做了“每一个人都不简单,每一瓶酒才放光彩”主题分享,以下为分享内容整理,供大家阅读参考。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。
圣诞季节是个充满欢乐和创意的时刻。在这个技术博客中,我们将深入探讨如何使用Python的turtle库创建一个有趣的圣诞主题绘图。这个项目包含了圣诞树、彩灯、雪花等元素,通过代码实现了一个生动的冬季场景。
出品 | InfoQ ·《行知数字中国》 采访人|霍太稳,极客邦科技创始人兼 CEO 采访嘉宾|郭华,华润雪花啤酒数字化负责人 编辑|罗燕珊 当下,千行百业无一不在数字化转型的趋势中逐浪前行,华润雪花啤酒也不例外。 雪花啤酒做数字化,在前期筹备阶段,仅顶层设计、战略规划就花了 9 个月时间,此后也在不断复盘和迭代,这足以说明,在数字化转型这件事上,“想清楚”和制定可落地的规划是多么关键。 InfoQ《行知数字中国》× 雪花啤酒数字化负责人郭华 精剪版 用数字化武装自己 在国内
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略: ● UUID(Universally Unique Identifier) ● 雪花算法(Snowflake) ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键(有些数据库不支持自增主键) ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法(Snowflake)的Python语言的计算方法。
在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。
现在冬天下雪已经是很常见的事情了,为了应景,我们可以为我们的网站增加雪花飘落的效果,这个应该还是很不错的。实现的方法还是比较简单的,只需要简单的三步就可以了,现将方法分享一下 l如何给自己的网站/页面
在ANSYS应用程序中,可以将关键的仿真特性定义为参数(Parameters)。然后在Workbench中参数管理(Parameter Set)界面下管理参数,通过参数化驱动,实现快速更改仿真模型几何及拓扑参数、材料参数、网格参数、边界条件等设置,用来研究和优化不同设计方案下产品性能。
选中搜索的关键词“Badboy”,点击tools-add assertion for selection,成功建立检查点。点击playall进行回放。
本届冬奥运会开幕式上,节目中的高科技含量十足,但受大家一直追捧和津津乐道的节目一定是“孩子和和平鸽”。
根据具体的业务场景判断,例如新增用户,要求注册的用户名,手机号不能重复这个场景,就需要参数化。
最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成。
随着人脸识别技术的广泛落地,为了提高识别的准确率,针对人脸重建的技术也在不断迭代升级,重建精度越来越高。
参数化:录制脚本中有登录操作,需要输入用户名和密码,假如系统不允许相同的用户名和密码同时登录,或者想更好的模拟多个用户来登录系统。
多年来,神经网络(NN)中的参数数量不断增加,这使得基于NN的应用在计算资源受限的设备上部署变得不切实际,例如移动设备。许多研究旨在设计计算效率更高的NN。
互联网行业,除了数据量大之外,业务时效性要求也很高,甚至很多是要求实时的。另外,互联网行业的业务变化非常快,不可能像传统行业一样,可以使用自顶向下的方法建立数据仓库,一劳永逸,它要求新的业务很快能融入数据仓库中来,老的下线的业务,能很方便的从现有的数据仓库中下线。
Pytest 是一个广泛使用的 Python 测试框架,它提供了丰富的功能来编写和执行测试用例。其中一个强大的特性是参数化,它允许我们通过一种简洁的方式运行多个输入参数的相似测试用例,从而减少冗余的代码。本文将详细介绍 Pytest 的参数化功能以及如何使用它来简化测试用例的编写。
工具--函数助手--Random--输入1和100--点击生成,就自动生成并复制了函数字符串。
流水号是每个系统永远都绕不开的一个话题,如订单系统中的订单号,物流系统的运单号、银行系统的业务单号等等,不难发现这些单号虽然叫法不一样,但都有着一些相同的共性,那就是全局唯一性。除此之外,一个设计良好的流水号生成规则还应该包含如下特性:
v1.3.8 版本对 parameters 参数化格式重新做了定义,支持笛卡尔积了。当然以前旧版本的格式还是继续兼容。
原本想先从测试概念慢慢深入讲解测试流程, 测试原理, 由浅入深逐渐讲解,但这样一来感觉先介绍理论有些乏味, 作为一名从事多年的测试工程师, 沉淀了较为丰富的测试经验和知识,今天就先介绍下soapui如何参数化,我使用mac系统, soapUI-5.4.0版本
受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream,风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具,并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。
当一个用例用到多组测试数据的时候,我们必然会用到参数化,接下来看下如何在yaml文件中实现参数化
作为自动化测试人员,经常会遇到这样Selenium测试自动化场景:需要一次又一次地执行相同的测试用例,只是使用不同的输入和环境配置,从而使工作变得冗长且多余。
为什么要使用参数化查询呢?参数化查询写起来看起来都麻烦,还不如用拼接sql语句来的方便快捷。当然,拼接sql语句执行查询虽然看起来方便简洁,其实不然。远没有参数化查询来的安全和快捷。
参数化是自动化测试脚本的一种常用技巧。简单来说,参数化的一般用法就是将脚本中的某些输入使用参数来代替,在脚本运行时指定参数的取值范围和规则,这样,脚本在运行的时候就可以根据需要选取不同的参数值作为输入。这种方式在自动化中称为数据驱动测试(Data Driven Test),参数的取值范围被称为数据池(Data Pool)。
一个简单理解参数化查询的方式是把它看做只是一个T-SQL查询,它接受控制这个查询返回什么的参数。通过使用不同的参数,一个参数化查询返回不同的结果。要获得一个参数化查询,你需要以一种特定的方式来编写你的代码,或它需要满足一组特定的标准。 有两种不同的方式来创建参数化查询。第一个方式是让查询优化器自动地参数化你的查询。另一个方式是通过以一个特定方式来编写你的T-SQL代码,并将它传递给sp_executesql系统存储过程,从而编程一个参数化查询。 这样的解释还是有点模糊,先看一例:
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说jmeter的性能指标_jmeter性能测试指标分析,希望能够帮助大家进步!!!
今天我们使用前面将的精灵模型来模拟一个下雪的场景 使用精灵模型实现下雪场景的核心思路 一.利用for循环随机生成雪花,生成的雪花位置随机 二.雪花下落动画,定义一个函数,让其y坐标递减,判断当y坐标值小于0时,重新将其设置为800 三.利用requestAnimationFrame循环执行上面的函数 实现代码如下: 1.新建文件夹,命名为snow,在该文件夹下新建一个images文件夹用于存放雪花图片 2.在根目录新建index.html文件和index.js文件 3.在index.html文件中引入threejs和index.js,并新建一个id为webgl的div
VNFD参数化可以实现通过单个VNFD文件和不同的VDU的参数以及值进行多次部署。
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