C++是如何从代码到游戏的 这个简单啊。 你既然问C++了，那我问你，现在，我有一个Student类。C++怎么创建一个学生类的对象？ // 嗯我会！...嗯，上面的代码在学校里都写过吧？有这个基础就够了。 那游戏是啥？无非是一堆图形堆叠呗，把上面的Student类换成窗体类，换成控件类，换成游戏中不同的元素类，然后再组合起来不就完了么。...新的窗体用一张传新的图片做背景，我再顺手给加上四个按钮，代码不贴了，就是上面的代码复制粘贴改改坐标，改改图片： 接下来就是游戏的主体部分了，也巨简单，有图就行： TDMenuButton *btn1 =...比如： 避开了注册按钮的回调， 避开了随机生成图片的时候要保证成对出现的算法， 避开了把这些按钮和数据做关联， 避开了如何通过数据计算两点能否连通， 等等 但这都不重要，不妨碍你简单体验一下C++是如何从代码到游戏的这个过程...分割线 从图片素材上你们也看出来了，这代码是两三年前的，那个时候还在做培训机构的辅导老师，学生们爱打游戏，不好好上课，就做的这个上课带她们写： https://github.com/TheThreeDog
从漏洞与威胁防御说起 假如问大家“如何收敛产品中的安全漏洞”，可能得到的答案是安全测试；而如果问题改为“如何减少产品中漏洞产生”，那么答案可能是“减少漏洞代码”。...这是来自Forrester的一个调研统计，从图中可以看出，企业的攻击风险点依旧是以应用漏洞为首，攻击者依旧是紧盯目标在软件安全领域的安全漏洞持续渗透。 ?...从图中可以看到迭代过程中，开发测试部署是快速迭代同时进行，部署操作不再是等到最后。这就是一个简单的开发运维模型的一个变更过程。 然后我们回过头来看看DevOps: ?...这里图中相对没有体现出来的核心点就是安全文化。 过去在几个关键点其实我们也在做一些落地，比如联合公司内代码扫描平台和其他团队共同构建的静态代码扫描： ?...如何做一次深度满意度调研 ? 从微信支付看研发如何提高运营效能 ? 腾讯SQL“现役运动员”给你的实践小技巧 ?
最左边的是新提出的球形核，它可以将空间系统地划分为多个部分并用相应的权重提取特征。...通过在点云上构建图模型，利用球卷积核可以有效地对点云进行语义分割： ?...近年来图网络的兴起为点云的高效表示和处理提供了新的方向。 ? 但如何设计出像规则卷积一样有效处理非规则点云的图卷积模块，一直是学界在不断努力解决的难题。...此外研究人员还发现与规则图像中常用的矩形栅格相比，球形空间更适合于对非规则的无序点云的处理。 在离散卷积核球空间的基础上，研究人员基于球形作为基本几何形状，构建出了新的卷积操作球卷积核。...图中可以看到，相较于先前的方法，SPH3D方法在全局精度、平均精度和IoU上都达到了很好的结果。 S3DIS是一个大规模的室内扫描数据，其中的数据点多大百万量级。
一、介绍 在许多现实世界的研究中，像分子这样的物体被很自然地建模为图。随着深度学习的发展，图神经网络(GNNs)被人们提出，用于从图数据中学习知识。图神经网络中消息传递机制被广泛应用。...不同类型的相对三维信息可以从三维分子图中推导出来，它们在分子学习中很重要，如键长、键之间的角度等。 作者首先研究了三维分子的完整表示。这要求图结构必须由相对三维信息来唯一地定义。...同样，可以确定每个原子在三维分子图中的相对位置，从而得到识别出的结构，输入图的平移和旋转操作不会改变这些信息。可以很容易地从笛卡尔坐标系转换到球坐标系，从而得到(d,θ,ϕ)。 如图1所示。...因此，它的目的是学习三维分子图的完整数据表示，而不是简单地包括额外的3D信息（如角度或扭转角）。 四、SphereNet 三元组(d,θ,ϕ)可以表示三维分子图中任何原子的相对位置。...重要的是，它也可以近似于分子的完整表示，因为失败的情况可能在自然界中不存在。基于球形信息传递和有意义的物理表示，作者提出了从三维分子图中学习的SphereNet。
为了改进几何预测，我们引入了新的几何约束和一种新的概率采样策略，有效地更新了辐射场。由于后者是基于单帧的，场景重建是通过融合多个合成的新深度视图来实现的。...SceneRF这篇文章的主要创新点在于，在训练每条射线r时，显式地用重投影损失Lreproj来优化深度D，引入概率射线采样策略(PrSamp)来更有效地采样点，并提出了一个带有球形解码器的U-Net。...与大多数NeRF不同，SceneRF寻求从辐射体积中显式地解出深度，因此定义深度估计D为： 其中di为i点到采样位置的距离。 那么具体是什么深度损失呢？...然而，在比较Image和Depth监督基线时，可以发现SceneRF优于所有基线，这表明SceneRF可以有效地从图像序列中学习几何线索。...表2 SemanticKITTI (val)上的场景重建结果 4.3 消融实验 表3所示是针对损失、球形U-Net和概率射线采样的消融实现。其中SU-Net的消融实验是将球形解码器替换为标准解码器。
首先将点云投影到圆柱面上以生成保留丰富信息的前视特征图，而不是从摄像机图像或鸟瞰图中生成提议。...然后，引入提议生成网络（proposal generation network），从生成的图中预测3D区域提议，并进一步从整个点云中提取出感兴趣的目标。...第一部分是提议生成模块（proposal generation module，PGM），用于从人工基于点的球形锚点生成准确的提议。...注意看算法伪代码： ?...然而，由于数据的稀疏性 - 来自3D空间中的2D流形的样本 - 当从场景点直接预测边框参数时，面临一个主要挑战：3D目标质心可能远离任何表面点，因此难以准确地回归一步到位。
造成这种配准失败的原因之一是难以将墙两侧的点云对齐，这就是所谓的双边问题[1]。尽管墙壁有一定的厚度，但这些错位可能会在地图中将墙表现为没有厚度。另一个问题是固定参数问题。...基于特征的方法从点云中提取关键特征进行匹配，而直接法涉及对点云进行降采样并使用迭代最近点（ICP）[4]或广义迭代最近点（GICP）[5]等技术。...地图以关键帧的集合形式形成，允许它动态地响应校正。 图2为所提出算法的概述。通过使用 IMU 陀螺仪测量的姿态补偿扫描中的运动。使用球形投影从运动补偿的云中提取法线云。...这个过程在激光雷达坐标系中进行，以便于后续的球形投影步骤。 3.3 球形投影与法线提取 在运动补偿的激光雷达点云上执行球形投影以生成深度图像。...为了准确地进行对应搜索和快速匹配，我们IMU积分将当前查询帧 从其最后获得的姿态变换到初始姿态。知道目标帧和查询帧的世界坐标系，我们可以确定两个帧之间的初始相对姿态。
一、介绍 无法从完整的二维分子图中获得全部的分子信息，因为分子的三维几何结构决定了分子的许多性质。三维分子几何结构表达了原子的三维坐标，而这对于量子性质的准确预测非常重要。...因此，二维分子图难以用于生成具有某些理想量子性质的新分子。开发一个生成模型，从二维分子图中产生三维分子几何结构是一个很有前途的解决方案。...• 从G中学习一个随机生成模型pθ(·)，使该模型可以从高维概率分布pθ(G)中采样一个有效三维分子几何结构G。 • 学习一个目标分子发现模型pθ(·)，以最大化（或最小化）预期的量子性质分数 。...假设z是从一个已知的先验分布pZ中采样的，并且fθ是可逆的，可以如下计算x的对数似然： 其中 是雅可比矩阵矩阵。...SphereNet将输入的分子几何结构处理成一个截止图，其中节点和边缘嵌入用球形基函数初始化，并通过球形消息传递进行更新。
SSAO 最早是 CryTek 提出的，并运用于自家的引擎 CryEngine 中，最初的 SSAO 算法是直接在屏幕空间表面的一个球形区域内随机进行一系列采样，然后把采样点的深度跟表面的深度相对比，如果在表面之下...下面是盗的 LearnOpenGL 的图： 但是这种算法实际效果不太好，会使得画面有一种灰蒙蒙的感觉： 更好的做法是按照表面的法线取一个半球空间进行采样： 这样效果会更好，但是无论如何，SSAO...要提一句 EnvMap，EnvMap 原图保存的是 LatLong 格式的 Radiance（左图），对其进行高斯模糊可以得到一个小锥形区域内的 Irradiance（右图），我们在 SSDO 算法中采样的是右边这张图...我们可以看到加上了直接光信息后，体现出来的遮蔽效果是带颜色的，效果会比 SSAO 好很多。 SSDO 可不光能搞定直接光信息，还可以从表面附近的其他表面获取反射过来的间接光（反射前是直接光）信息。...看图中，对于所有被遮挡的采样点，我们都找到他们在表面上真正对应的点，然后根据表面的法线计算对 P 点贡献的间接光。 公式如上。 可以看到效果又提升了一个档次。
为了有效利用光度立体图像中的 shading 信息，S3-NeRF 显式地对场景的 BRDF 进行了建模，并使用基于物理的渲染得到 3D 点的颜色。...我们采用考虑漫反射和镜面反射的 BRDF 模型 通过球形高斯（Sphere Gaussian）基的加权组合来表示镜面反射率 阴影建模 阴影在场景几何重建中是至关重要的其中一个线索。...图中的三个物体在正视图中具有相同的形状和外观，但其背面却是形状各异。通过不同光照下产生的阴影，我们可以观察到其阴影的形状各不相同，这些反应了正视图中不可见区域的几何信息。...光线通过映射在背景中的阴影对物体的背面轮廓产生了一定的约束。 我们通过计算 3D 点 - 光源之间的 occupancy 值来反映该点的光可见度 其中，NL是该点 - 光源线段上采样的点的数量。...考虑到单视角下没有其他视角带来的额外约束，如果采用类似 UNISURF 逐渐缩小采样范围的采样策略，将会导致模型在采样间隔减小后开始退化。
将球形信号的平面投影作为卷积神经网络的输入的这种天真做法是注定要失败的，如下图1所示，而这种投影引起的空间扭曲会导致CNN无法共享权重。 图1 这篇论文中介绍了如何构建球形CNN的模块。...此外，我们已经证明了在不需要对特征和模型调优有很高要求的情况下，球形CNN可以有效地推广到整个旋转过程中，并在三维模型识别和分子能量回归方面取得接近最先进的结果。...对于类似3D模型识别这种三维任务，我们相信可以通过将SO3扩展到roto-平移组SE3来实现进一步的改进。球形CNN的发展是朝着这个方向迈出的重要的第一步。...也许，这个球形的CNN重要的应用场景是对全方位视觉问题的处理。尽管目前在公共数据库中，全向图像数据非常少，但在无人机、机器人和自动驾驶汽车中，全方位传感器的普及使这项工作具有非凡的意义。...在迭代游戏中，轮数和从对手学习到的结果如图3所示，从图中可以看出，当每一轮的迭代次数超过50次时，通过技术追踪的适应问题就变成了“测试的同时进行学习”的问题，除此之外，它可以与一些训练时从未见过的对手进行竞争
Pyradiomics支持从源代码安装，但由于附带了计算纹理矩阵和某些形状特征的C扩展，因此需要额外设置编译器，比较复杂，感兴趣可以去官网（https://pyradiomics.readthedocs.io...getSphericityFeatureValue（）：球形度，是肿瘤区域相对于球形度圆度度度量。...getCompactness1FeatureValue（）：紧凑度1，是衡量肿瘤形状相对于球形的紧密程度的度量。...getSphericalDisproportionFeatureValue（）：球形不对称，是肿瘤区域的表面积与具有相同体积的球体表面积的比值，是球形度的倒数。...：从图像中删除的离群值 2）Resampling the image图像重采样 ResamplePixelSpacing：设置重采样时的体素大小。
引言 本文为GNN教程的DGL框架之大规模分布式训练，前面的文章中我们介绍了图神经网络框架DGL如何利用采样的技术缩小计算图的规模来通过mini-batch的方式训练模型，当图特别大的时候，非常多的batches...见下图，DGL的并行计算框架分为两个主要部分：Graph Store和Sampler Sampler被用来从大图中构建许多计算子图(NodeFlow)，DGL能够自动得在多个设备上并行运行多个Sampler...，其实这段代码要从语义上理解，在语义上 表示邻接矩阵和特征矩阵的乘法，即对于每个节点的特征跟新为邻居特征的和。...那么再看上面这段代码就容易了，copy_src将节点特征取出来，并发送出去, sum接受到来自邻居的特征并求和，求和结果再发给节点，最后节点自身进行一下renormalize。...DGL采用的做法是分出一部分设备专门负责采样，将采样作为服务提供给计算设备，计算设备只负责在采样后的子图上进行计算。
将球形信号的平面投影作为卷积神经网络的输入的这种天真做法是注定要失败的，因为这种投影引起的空间扭曲会导致CNN无法共享权重。 这篇论文介绍了球形CNN的基本构建块。...解决方案是使用球形CNN，它对输入数据中的球形旋转具有稳健性。球形神经网络通过保持输入数据的原始形状，平等地对待球面上的所有对象而不失真。 最重要的成果 提出了构建球形CNN的数学框架。...提供了易于使用、快速且内存高效的PyTorch代码来实现这些CNN。 为球形CNN在旋转不变学习问题中的应用提供了第一个经验支持： 球形MNIST图像的分类 3D形状分类， 分子能量回归分析。...此外，GN可以很自然地从预训练过渡到 fine-tuning。...AI社区的评价 艺术家兼程序员吉恩·科根(Gene Kogan)说：“英伟达的新vid2vid是第一个开源代码，它可以让你从一个源视频中令人信服地伪造任何人的脸。”
最重要的是，它们是生成式的自编码器，这意味着它们可以产生看起来像从训练集中采样的新实例。...现在我们来一起看下，变分自编码器是如何工作的，如下图： ?...不同的是：编码器并不是直接为给定的输入生成编码 ，而是编码器产生平均编码μ和标准差σ。然后以平均值μ和标准差σ的高斯分布随机采样实际编码。之后，解码器正常解码采样的编码。...该右侧部分显示了一个训练实例如何通过此自编码器。首先，编码器产生μ和σ，随后对编码进行随机采样（注意它不是完全位于μ处），最后对编码进行解码，最终的输出与训练实例类似。...从图中可以看出，尽管输入可能具有非常复杂的分布，但变分自编码器倾向于产生来自于高斯分布的编码，在训练期间，损失函数（将在下面讨论）迫使编码空间（隐藏空间）中的编码逐渐向一个大致的高斯点云集（超）球形区域移动
代码将在https://github.com/liubonan123/OmniColor/发布。...根据初始外参参数、时间校准结果和设备轨迹，计算出粗略的关键帧姿态。 初始化 隐藏点剔除中的自适应体素化：该模块的主要目标是从给定的视点识别点云的可见部分，此操作涉及两个关键步骤：点变换和凸包构造。...然后根据初始粗略的相机姿态和关键帧图像对点云进行着色。然而由于点云地图中的轻微不准确性、来自不同相机视角的光照变化以及粗略的相机姿态，着色误差是不可避免的。...OmniColor的核心部分是对采样损失进行简单的梯度下降，这在计算上是高效的。同时损失函数可以有效处理对360度图像的全面分析，并展现出对视觉失真的稳健性。...在这一部分中，我们进行定量分析以评估点噪声对优化结果的影响。图9展示了噪声范围从1厘米到10厘米的情况。结果表明，我们的方法有效地减轻了点云表面的噪声影响，从而导致更精确的相机姿态。 图9.
然后，我回到起点，思考如何构建与结构不相关的泛化指标，例如考虑平坦度比率。 最后，我想到，可以从基本原理的角度开发一个泛化的局部测量指标。所得到的度量取决于从不同小批量中计算的梯度的数据和统计特性。...凭直觉讲，前一种方案在数据子采样（subsampling）中更为稳定，因此从泛化的角度来看更为有利。后一种解决方案对于我们正在研究的某个特定小批次非常敏感，所以它有可能会导致更糟糕的泛化能力。...从训练集采样小批量的过程，在某种程度上模拟了从一些基础数据分布中采样训练集和测试集的效果。因此有可能，从一个小批量到另一个小批量的泛化能力，也就代表了一个方法从训练集到测试集的泛化能力。...除非梯度恰好为 0，否则极小值将落在 ϵ 球的表面上，正好在 θ-ϵ(g_1/‖g_1‖ ) 处，其中 g_1 是 θ 处的 f_1 的梯度。图中的黄色五角星标注了这一点。右图是 f_2 的情况。...大多数情况下，在梯度采样于类球形对称分布的区域，这一项接近于 1。 梯度 ‖g_2‖ 的大小。有趣的是，可以将其表达为 ? 。
本文重点： 1、使用自定义的灯光着色器 2、解码LDR颜色 3、把灯光添加到独立的pass 4、支持方向光源、聚光灯、点光源 5、手动采样阴影贴图 （温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起...至少，Unity的着色器是这么做的。因为我们是手动采样阴影贴图，所以到达贴图的边缘时，阴影会被截断。结果是阴影被锐利地截断，或者超出了淡入淡出的距离。 ? ?...（阴影距离，大VS小） 要淡化阴影，必须先知道应完全消除阴影的距离。该距离取决于方向阴影的投影方式。在“Stable Fit”模式下，衰落是球形的，居中于地图中间。...3.4 Cookie衰减 聚光灯的圆锥衰减是通过cookie纹理创建的，无论它是默认圆还是自定义cookie。我们可以从复制定向灯的cookie代码开始。 ?...（高强度的点光源） 4.1 阴影 点光源的阴影存储在立方体贴图中。UnitySampleShadowmap为我们处理采样。在这种情况下，我们必须为其提供从光到表面的向量，以对立方体贴图进行采样。
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