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眨个眼就学会了Pixi.js

环境搭建 本文将使用原生三件套的方式讲解如何使用 Pixi.js,你可以根据自己的需求搭建环境。...先从最简单的图形说起,清楚 Pixi.js 可以创建哪些图形后,后面的章节再讲解如何设置样式。 在 Pixi.js 创建图形需要用到 Graphics 类。Graphics 里包含了很多基础图形。...需要将遮罩层图片添加到画布中,而不是添加文字text app.stage.addChild(bunny) 为了方便演示,我还设置了 fontWeight 属性,让文本变得更粗。...我拿几款滤镜出来讲解一下,其他的滤镜用法可以自行查阅文档,不难的~ 模糊滤镜 使用 new PIXI.BlurFilter() 可以创建模糊滤镜。...= new PIXI.BlurFilter() // 模糊程度 blurFilter.blur = 10 // 将模糊滤镜添加到图片精灵上 sprite.filters = [blurFilter]

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个人开源图形编辑器 Suika 2024 年三季度计划

2024 第二季度工作做了什么 计划的完成情况: transform 已经重构完成; 尝试改为 pixi.js 渲染器,但渲染效果不满意,没有合到主分支; 实现了编组功能; 还做了的其它功能: 新增铅笔...替换为 pixi.js 然后我尝试重构渲染相关逻辑,改为用 pixi.js,但发现 pixi.js 的渲染不能满足我的需求,具体表现有: 圆形放很大时,不够光滑(提了 issue,维护者建议用大的半径,...然后再用 transform 缩小); 文字渲染在使用 transform 放大后会模糊,需要根据 zoom 值和圆形做一张处理,且文字达到一定大小会发生溢出; 即使设置了光滑化,如果曲线太大,大到一定程度...因为 pixi.js 太手动挡了,需要做的工作太多,所以我就放着不做了,先做其它我更感兴趣的事情去了。...诸如此类,所有的功能都变得复杂了,都要一个个重写。 然后也有在筹备一本小册,从零到一做一个手绘风白板工具,说是想简单写,面向小白,想办法做了很多减法,但它还是很复杂啊,看来短期是不会写完了。

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    【愚公系列】《AIGC辅助软件开发》031-AI辅助解决各种疑难杂症:警惕小众场景下的误导性回答

    如何识别和避免这些误导性回答,成为了我们需要关注的重要课题。 本文将探讨AI在小众场景下可能出现的误导性回答的原因与表现,并分享如何利用AI工具和技术提高回答的准确性和可靠性。...作为前端工程师,我在这里举两个前端兼容性问题,演示我如何在面对误导性问题时找到真正的解决思路。 1.特定版本的渲染引擎下的纹理坐标范围 我在业务中使用 Pixi JS 4.x 版本的渲染引擎。...**视口和画布缩放** Pixi.js 可能会基于视口或画布的比例调整纹理坐标。...如果 `` 的高度设置为小于视口高度,`overflow: hidden` 将无法阻止滚动,因为页面没有足够的内容生成滚动条。...这样能够有效阻止页面滚动,并提升兼容性。 二、结论 ChatGPT 成为了我的编程小秘书,在许多基础性问题和通用方案设计上,它的表现比浏览器检索更强、更高效。因此,我在不知不觉中对它的服务产生了依赖。

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    聊聊如何进行代码混淆加固

    ​  聊聊如何进行代码混淆 前言什么是代码混淆代码混淆,是指将计算机程序的代码,转换成一种功能上等价,但是难于阅读和理解的形式的行为。...故而需要流混淆 2、流混淆 用于if, switch, while,for等关键字,对字节码进行细微的修改,模糊控制流,而不改变代码在运行时的行为。...流模糊的字节码通常强制反编译器将一系列标签和非法的goto语句插入到它们生成的源代码中。...源代码有时会因为反编译错误而变得更加模糊 其他 异常混淆、字符串加密混淆、引用混淆等 代码混淆的作用不仅仅是保护代码,它也有精简编译后程序大小的作用。...代码混淆并不能真正阻止反向工程,只能增大其难度。因此,对于对安全性要求很高的场合,仅仅使用代码混淆并不能保证源代码的安全。

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    机器学习顶会 ICML 2018 斯德哥尔摩开幕,公平性研究戴上光环

    虽然引发模糊梯度的防御方法似乎能够抵御基于迭代优化方法的攻击,但是作者们发现依赖这种模糊梯度效果的防御方法其实可以被绕过。...作者们取 ICLR 2018 论文中的白盒防御方法作为案例研究对象,他们发现梯度模糊是一种普遍的做法,那篇论文中研究的 9 种防御方法中有 7 种都依靠的是模糊梯度方法。...Delayed Impact of Fair Machine Learning 研究公平的机器学习的延迟影响 论文摘要:之前的研究者们主要是在静态分类的场景下进行机器学习中的公平性问题研究,并没有研究这些决定会如何随着时间流逝而影响其中深层的人群分布变化...在这篇论文中,作者们首先展示了经验风险最小化(ERM)的方法会让表征悬殊的问题变得越来越严重的状况,这甚至会让最初还平等的模型变得不平等。...作者们展现了 DRO 能够在 ERM 不能阻止表征悬殊增大的情况下阻止它发生,同时也在真实世界的文本自动完成任务中成功增加了少数群体的用户满意程度。

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    如何用大数据感知你看不到的风险

    安恒信息高级副总裁、首席科学家刘博应邀出席,并作题为《智能大数据分析提高安全感知能力》的精彩演讲,与工业和信息化部网络安全管理局、国家互联网应急中心、浙江省通信管理局等领导及专家展开了深入的研究和探讨,对如何借助大数据...在大数据云计算的大趋势下,传统安全模式中的安全边界变得越来越模糊,各类复杂的安全问题逐渐浮出水面,一方面新型的高级攻击威胁层出不穷,利用0Day漏洞、勒索病毒甚至威胁更大的APT攻击已是传统防火墙杀毒软件等安全防护设备无法发现和阻止的...因此,如何解决新形势下的信息安全威胁则是企业信息安全保障下一步建设的关键所在。 ?

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    软件定义网络SDN攻击途径与安全提升

    企业希望了解SDN产品是如何确保他们的应用、数据和基础设施免受攻击的。在引入SDN时必须要制定出能够确保控制层流量安全的新策略。...这种攻击类似于拒绝服务(DoS)攻击,或是一种企图攻击网元的模糊攻击。 目前控制器与网元之间的通信使用了大量的南向API(应用程序编程接口)和通信协议。...如何提升SDN 系统的安全性? 随着SDN的部署,确保控制平面流量的安全性需要新的做法。...一些协议可使用共享密钥和/或随机密码阻止重播攻击。SNMPv3协议远胜SNMPv2c, SSH远胜于Telnet。一些专有南向协议可能有着自己的方法阻止攻击者的窃听和伪造行为。...当机构用户控制着物理访问权时,阻止未经授权的访问更为容易,但是随着网络的虚拟化,实际的物理路径正变得越来越模糊,使得保护自己无法看见的东西的安全变得非常困难。

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    微服务设计模式 - 1. 单体应用模式

    缓存或者持久化响应的数据 与其他系统进行通信,交换所需的信息 返回 HTTP 响应,指定好特定的序列化方式,例如 JSON、 XML 等等 根据业务逻辑与功能,设计并划分出不同逻辑模块 这样的一个应用,你会如何设计架构并部署呢...但是,随着产品不断迭代,这个单体应用程序将会变得越来越大,团队的规模也越来越大,这种单体设计就会有一些缺点,并且这些缺点会变得越来越严重: 单体应用代码在同一个代码库,这个代码库会越来越大,使开发人员感觉会很头大...另外,由于没有明确的模块边界,代码内部的模块化会随着时间的推移而越来越模糊。...此外,由于很难理解如何正确实现更改,并且可能还需要兼容老版本的错误,因此代码的质量会随着时间的推移而下降,慢慢堆积成为屎山。 IDE 的压力会很大。...单块应用程序的问题在于它阻止了团队独立工作。小组必须协调他们的开发工作和重新部署。对于一个团队来说,进行更改和更新生产要困难得多。 需要长期使用同一个技术栈。

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    .net程序源代码如何避免被反编译

    在学习如何防止或使反编译器难以对源代码进行反向编译之前,我们需要了解一些基本概念。 什么是可移植的可执行文件? 当源代码被执行时,它会生成一个可移植的可执行文件。...如何从DLL或EXE获取源代码? 是的,我们可以从DLL或EXE获取源代码。为了演示这一点,让我们先创建一个简单的应用程序。...如何防止EXE和DLL被反编译? 保护EXE和DLL不被反编译到原始源代码的方法称为混淆。有很多付费和免费的软件可以提供混淆代码的功能,让.Net程序集代码变得模糊,不易理解。...只选择“Anti - IL Dasm”和“Anti - Tamper”,这足以使它足够强大,阻止反编译。 点击Done后,点击“Protect ”Tab页,然后点击“保护”按钮。

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    2017年深度学习十大趋势预测

    ➤强化学习只会变得更具创造性 对于现实的观察永远是不完美的。我们身边存在着大量SGD无法解决的问题。因此,任何实践性的深度学习系统都必须包含某些形式的强化学习。...尽管它用到了很多高深的数学知识,仍有很多未经证明和模糊的概念可以借鉴在其它复杂领域已被证明是有效的方法,比如在软件开发领域有效。作者认为人们最终会从深度学习与模式设计中得到启发。...然而,尽管我们缺乏了解其本质,但是将不会阻止工程上的应用。作者觉得深度学习几乎就像是生物技术或基因工程。我们已经创建了模拟学习机,我们不知道他们是如何工作的,但是这并没有阻止任何人进行创新。

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    2017年深度学习十大趋势预测

    强化学习只会变得更具创造性 对于现实的观察永远是不完美的。我们身边存在着大量SGD无法解决的问题。因此,任何实践性的深度学习系统都必须包含某些形式的强化学习。...尽管它用到了很多高深的数学知识,仍有很多未经证明和模糊的概念可以借鉴在其它复杂领域已被证明是有效的方法,比如在软件开发领域有效。作者认为人们最终会从深度学习与模式设计中得到启发。...然而,尽管我们缺乏了解其本质,但是将不会阻止工程上的应用。作者觉得深度学习几乎就像是生物技术或基因工程。我们已经创建了模拟学习机,我们不知道他们是如何工作的,但是这并没有阻止任何人进行创新。

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    利用边缘检测计算物体面积(内含源码)

    另外,如果对于不规则形状的土地,测量土地面积的大小就变得相对困难。 幸运的是,有大量以卫星图像的形式公开提供的农场土地数据。如下图所示就是得到的土地的图片。...我们可以使用导数滤波器,因为它似乎与人类如何区分土地或地块的方式相匹配。当我们观察物体时,我们使用对比度和阴影来确定物体的形状,种类。类似地,可以使用导数滤波器来寻找对比区域。...建议在应用导数滤波器操作之前,对图像进行模糊滤波去除噪声。我们可以使用任意的模糊滤波器完成图像去噪。...使用中值滤波器可能会阻止最佳结果。 第三种滤波器是高斯滤波器的拉普拉斯算子。该滤波器提取的结果如下图所示。 通过结果我们可以发现,无论我们使用什么过滤器,都可以看到大多数突出的道路都被检测到了。

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    云计算应用的现状与发展

    // 在过去的五年中,人们对云计算和技术本身的认识如何演变? Krieger:云计算已经从组织的技术团队只能理解的东西发展成为组织高级管理层可以理解的概念。...五年前,由于该术语可能含糊不清,组织的管理层当时对于“云计算”的了解往往是模糊不清的。但是,通过更好的IT功能营销和沟通,组织已经开始看到其内在价值。...// 您认为是什么阻止了企业的业务从云计算迁移到内部部署数据中心? Krieger:我认为是信任、验证和原有的工作人员和应用程序。...而这些产品正变得越来越少,但他们仍然在影响许多希望转移到云端的组织。再加上那些没有熟练使用云计算的老员工,他们往往不相信他们不能直接控制的东西。...在好的方面,统一的平台和交付模式变得标准化,但在这个意义上说,这个领域的小型运营商倾向于成为变革的积极推动者,而不是实际的创新者。

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    深度学习模型知识产权保护怎么做?看看IJCAI 2021这场Workshop说了什么

    Kam Woh Ng 详细分享如何使用数字护照保护 DNN 以及抵御模糊攻击。...本方法也能够抵御去除嵌入的水印(removal)和模糊(ambiguity)攻击。分享中解说了如何基于黑盒与白盒的方式保护对抗生成网络(GANs),以及如何抵御各种水印攻击。...从理论和经验的角度来看,其证明伪造的密钥会产生无法使用的图像标注模型,从而阻止了侵权的违规行为。该工作是第一个对图像字幕任务提出所有权保护的工作。...李方圻介绍说,随着深度神经网络的广泛应用,将其作为知识产权加以保护的必要性变得显而易见,研究者已经提出了许多水印方案来识别深度神经网络的所有者并验证所有权。...最近的一些工作表明,从技术的层面,人们暂时无法完全阻止深度学习模型窃取攻击,不同的模型窃取检测预防机制要么无法对抗强大的敌手,要么对模型性能和良性用户的效用产生负面影响。

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