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编程小知识之 Dithering

图片的像素格式为 RGB24RGB24RGB24(像素的 R,G,BR,G,BR,G,B 通道各占 111 个字节(888 位),一个像素占用 333 个字节(共 242424 位)),RGB24RGB24RGB24...,但是这样会让图片产生明显的色带(color banding)现象,譬如上面所示的图片,经过(像素)截断(舍入)之后,大概会显示成这个样子(图片来自这里): ?...方法其实有不少,这里我们简单介绍一下经典的 Floyd–Steinberg 算法,算法的基本思想就是使用误差扩散(error diffusion),所谓误差扩散,简单来说,就是将像素截断或者舍入之后的颜色误差扩散...(添加)到周围的像素颜色上去, Floyd–Steinberg 算法采用的误差扩散方式如下所示(图片来自wiki): ?...图中的 * 号代表的就是当前正在处理(抖动)的像素,该像素截断或者舍入之后的颜色误差会按 7/16,1/16,5/16,3/167/16, 1/16, 5/16, 3/167/16,1/16,5/16,3

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梯度检验与高级优化

神经网络反向传播算法目录关键词梯度检验与高级优化 1 关键词缺位错误 off-by-one error 偏置项 bias term 数值检验 numerically checking 数值舍入误差...缺位错误举例：比如 for循环中循环m 次，正确应该是 for(i = 1; i R ，则θ ---->R 。在一维的情况下，一次迭代的梯度下降公式是: ?...实际应用中，我们常将EPSILON 设为一个很小的常量，比如在10^[-4] 数量级（虽然EPSILON 的取值范围可以很大，但是我们不会将它设得太小，比如 10^[-20]，因为那将导致数值舍入误差。...现在，考虑θ--->R[^n] 是一个向量而非一个实数（那么就有n个参数要学习得到），并且 J : R[^n]--->R。

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AIOHTTP的实战(一)

print(r.status) print(await r.text()) if __name__ == '__main__': loop=asyncio.get_event_loop...loop.run_until_complete(getPage()) 代码 loop=asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(getPage()) 是创建事件循环，然后把任务添加到事件循环中进行执行...这方面的知识体系在《Python接口自动化测试实战》课程体系里面有讲到，这里不再详细的扩散。...刚才说到事件循环，那么也就意味着如果有批量的任务，那么批量的任务可以放到事件循环中然后进行执行，见如下案例源码： #!/usr/bin/env python #!...print(r.status) print(await r.json()) if __name__ == '__main__': asyncio.run(login

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扩散模型如何构建新一代决策智能体？超越自回归，同时生成长序列规划轨迹

综述最后对用扩散模型解决强化学习问题的领域提出未来发展方向的展望。图 1：扩散模型在经典的智能体 - 环境 - 经验回放池循环中与以往解决方案相比起到不同作用的示意图。...扩散模型在强化学习中扮演的角色文章根据扩散模型在强化学习中扮演角色的不同，分类比较了扩散模型的应用方式和特点。图 2：扩散模型在强化学习中扮演的不同角色。...扩散模型可以同时生成多步规划序列。现有文章用扩散模型生成的目标非常多样，包括 (s,a,r)、(s,a)、仅有 s、仅有 a 等等。...策略表征扩散规划器更近似传统强化学习中的 MBRL，与之相对，将扩散模型作为策略更类似于无模型强化学习。Diffusion-QL 首先将扩散策略与 Q 学习框架结合。...其他类型除了以上几类，还有一些零散的工作以其他方式使用扩散模型。例如，DVF 利用扩散模型估计值函数。LDCQ 首先将轨迹编码到隐空间上，再在隐空间上应用扩散模型。

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掌握量化技术是视频压缩的关键

对于每个系数，舍入（到量化引入的整数除法）设置阈值，用于将一组值映射到唯一值。回到前面的量化步长等于 10 的示例，我们可以移动舍入阈值，使得量化为 0，到 1 等。...调整舍入在量化过程中提供了很大的自由度。对于讨论的示例，它只是对死区的修改，但可以设计更智能的策略。格状量化，例如 RDO-Q 是系数级别的智能量化策略的一个选项。...在典型配置中，对于每个系数，应测试两个可能的重构值（下舍入和上舍入），并应根据给定的 R-D 标准保留最好的一个。...它定义了使用维特比算法解决的最小路径问题优化，用于识别舍入的最佳组合。我们不会进一步开发这部分，然而，一个重要的评论是系数级量化优化不会影响量化步长/参数的优化，这是本文的目的。...粗略地说，对于每个块或CU进行详尽的编码，它包括通过测量产生的失真(从重建循环中)和速率(从熵编码估计中)权衡来彻底竞争几组局部量化参数。

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剑指Sora！120秒超长AI视频模型免费开玩

更重要的是，StreamingT2V作为开源世界的强大组件，可以兼容SVD和animatediff等项目，更好地促进开源生态的发展：通过放出的例子来看，目前兼容的效果还稍显抽象，但技术进步只是时间的问题...现有的文本到视频扩散模型，主要集中在高质量的短视频生成（通常为16或24帧）上，直接扩展到长视频时，会出现质量下降、表现生硬或者停滞等问题。...CAM使用帧编码器对前一个块上的视频扩散模型（VDM）进行条件处理。 CAM的注意力机制保证了块和视频之间的平滑过渡，同时具有高运动量。...将锚帧的CLIP图像标记，与文本指令中的CLIP文本标记混合，方法是使用线性层将剪辑图像标记扩展到k = 8，在标记维度上连接文本和图像编码，并使用投影块; （ii）为每个交叉注意力层引入了一个权重α∈R（...使用文本到视频模型作为24帧块的细化器/增强器，是通过向输入视频块添加大量噪声，并使用文本到视频扩散模型去噪来完成的。

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ICML 2023 Workshop | 使用量化整流器的神经图像压缩

整个网络在训练时采用 RD 损失作为 Loss ： \mathcal{L}_{\phi,\theta}=\mathcal{R}(\hat{y})+\lambda\mathcal{D}(x,\hat{x...受扩散模型在图像去噪方面的成功的启发，我们设计了如图 1 所示的 QR 网络，它由卷积层、残差块和注意力层组成。...与原始的扩散模型相比，我们的网络在有效的同时配置了更少的层，以提高效率。QR 是一个多功能模块，可以无缝集成到任何神经图像压缩方法中，不需要对原始图像压缩模型的编码器和解码器组件进行显著修改。...在这样一个恶性循环中，潜在特征和 QR 网络不断收敛，整个训练过程是次优的。为了解决次优训练问题，我们开发了一种由软训练和预测训练组成的 STP 训练策略。...由于数据精度的问题，PSNR 只舍入显示到小数点后两位，实际结果仍有小数点两位后的可区分度。

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复杂性思维中文第二版七、物理建模

r，它关联了浓度差与流速： array += r * c 图 7.1：0，5 和 10 步后的简单扩散模型图？...显示 CA 的结果，其中n=9, r=0.1，除了中间的“岛”外，初始浓度为 0。该图显示了 CA 的启动状态，以及 5 步和 10 步之后的状态。化学物质从中心向外扩散，直到各处浓度相同。...n, m) // 20 a[n//2-r:n//2+r, m//2-r:m//2+r] = val a += noise * np.random.random((n, m)) 岛的半径r...（类似于前一节中的r）。...每次循环中，它都会使 CA 前进一个时间步骤。它检查底部那行，看看有没有湿的细胞；如果有，它返回True，表示存在渗透簇，以及num_steps，它是到达底部所需的时间步数。

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C语言代码优化的一些经验及小技巧（三）

如果循环迭代次数只有几次，那么可以完全展开循环，以便消除循坏带来的负担。...K&R C设计者认为复合赋值符可以让程序员把代码写得更清楚些。另外，编译器可以产生更为紧凑的代码。...尽量使循环体内的工作量达到最小化循环中，随着循环次数的增加，会加大对系统资源的消耗。我们应当确认一些操作是否必须放在循环体内。

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【计算机基础】程序的局部性简介

0; for(i = 0;i < ROW;i++) for(j = 0;j < COL;j++) sum +=a[i][j]; printf("%d\r\...0; for(j = 0;j < COL;j++) for(i = 0;i < ROW;i++) sum +=a[i][j]; printf("%d\r\...SumArrRow函数在for循环中访问a的顺序如下。...对于循坏体中的每个变量，这个函数要么有好的空间局部性，要么有好的时间局部性，所以我们可以断定 SumArr函数有良好的局部性。...0; for(i = 0;i < ROW;i++) for(j = 0;j < COL;j++) sum +=a[i][j]; printf("%d\r\

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基础类型BigInteger简介

x位二进制能够表示的最大值为 L位R进制的数能够表示的最大值为比如R=10 L=2 也就是十进制两位数能够表示的最大值为: 10的平方减1 等于 99 解上面的方程，可以得出来x的长度为：L... 乘以以2为底R的对数内部还有一个数组这个数组的值就是以2为底R的对数的值，然后乘以1024，然后进行向上取整 bitsPerDigit 就是每个数字需要的比特位数乘以1024...destructiveMulAdd 这个方法就是第一个参数的数，乘以第二个参数，然后加上第三个参数就是这样一个过程 ( ( (1*10)+2 )*10+3 )*10 +4 = 1234 每一次的循环中...求模运算和求余运算在第一步不同: 取余运算在取c的值时，向0 方向舍入; 而取模运算在计算c的值时，向负无穷方向舍入; 因此，求模时结果的符号与b一致，求余时结果的符号与...求模运算和求余运算在第一步不同: 取余运算在取c的值时，向0 方向舍入; 而取模运算在计算c的值时，向负无穷方向舍入; 因此，求模时结果的符号与b一致，求余时结果的符号与

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如何用Python过一个完美的七夕节？

def alive(self): return self.age <= self.lifespan 上面完成了一个通用的烟花颗粒类的实现，下面就开始烟花燃放的模拟循环过程：通过递归不断循地在背景中产生新的烟花...在函数中定了一些参数： t：时间戳； explode_points：烟花爆炸点列表，供后续更新使用； num_explore：随机的烟花数量；然后在所有的烟花数量中循环创建所有的烟花颗粒类，当然在每次循环中颗粒类都需要设置一定的属性参数...) total_particles = randint(10, 50) for i in range(1, total_particles): r...vx=speed, vy=speed, color=color, size=size, lifespan=uniform(0.6, 1.75)) objects.append(r)

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Dynamo：Amazon的高可用性的键-值存储系统

Dynamo采用一致性哈希的方法来定位key到node，采用一致性哈希的优点是：节点加入和退出时，只影响哈希环中相邻的节点。...Dynamo的一个亮点是NRW，应用根据自己的需求，合理的调整R和W，但是需要满足： R + W > N 写操作参数W(W<=N)，该值的含义是，一个写操作只有成功更新了W个副本，才会被认为操作成功...同样，读操作也有R(R<=N)，这是一个读操作需要读取的副本数量。 R + W > N能够保证读操作和写操作有节点交集。也就是，至少有一个节点会被读操作和写操作同时操作到。...给W配置一个小值R配置一个大值则"writes never fail"（high availablility）；给R配置一个小值W配置一个大值则"block for all replicas to be...这就导致有新节点加入或者节点推出的时候，需要将这信息传递给集群内的所有人，于是就有了Gossip 从上图中能看到Gossip就是在AP系统中特有的，在看下下面这张图，说明了Gossip算法 1传3，3传9，9传27，快速扩散

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AlphaFold3及其与AlphaFold2相比的改进

在乘以噪声权重矩阵后，将噪声 rₗ 添加到其中。请注意，所有步骤只有在给定噪声 rₗ 时才执行，而对于上面的 1D 嵌入，这并不是这种情况。单原子l和m的表示也影响它们的相互作用。...这个相对位置由 rₘₐₓ = 32 进行剪裁，意味着在同一链中相距超过 32 个残基的残基不会根据其位置被区分。这种剪裁已经在 AlphaFold2 中使用。...步骤6和7使用相同的剪裁截断 rₘₐₓ = 32，计算了相同链（步骤1）和残基（步骤2）中标记 i 和 j 之间的标记索引差的 one-hot 编码。...Step 8: 对成对表示进行线性层处理上一个循环中更新的成对标记嵌入（在第一个循环中为 0 向量）在每个新的迭代循环开始时通过层归一化和权重矩阵的乘法处理。...让我们逐步查看扩散模型的算法。首先，使用先前步骤中计算的输入条件化扩散。

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python基础教程：内置函数（一）

对于支持round()的内置类型，值被舍入离前一位更近的一端（四舍六入）; 如果距离两端相等（5）则保留到偶数一边。...对于一般的Python对象number，将代理舍入为number.__round__。...对于浮点数，它向零舍入。如果 x 不是数字，或者有 base 参数，x 必须是字符串、bytes、表示进制为 base 的整数文字的 bytearray 实例。...class range(stop) class range(start, stop[, step]) range其实是个不可变数字序列类型而不是一个函数，通常用于在for循环中循环特定次数。...如果step是负数，range 的内容仍决定于公式：r[i] = start + step*i，其中i >= 0, r[i] > stop。如果r[0]不满足值约束，则range对象将为空。

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javascript你必须知道的面试题

IIFE 有两个比较经典的使用场景，一是类似于在循环中定时输出数据项，二是类似于 JQuery/Node 的插件和模块开发。...但是，二进制浮点数表示法并不能精确的表示类似0.1这样的简单的数字，会有舍入误差。由于采用二进制，JavaScript 也不能有限表示 1/10、1/2 等这样的分数。...在二进制中，1/10(0.1)被表示为 0.00110011001100110011…… 注意 0011 是无限重复的，这是舍入误差造成的，所以对于 0.1 + 0.2 这样的运算，操作数会先被转成二进制...对于保证浮点数计算的正确性，有两种常见方式：一是先升幂再降幂： function add(num1, num2){ let r1, r2, m; r1 = (''+num1).split('.')...[1].length; r2 = (''+num2).split('.')[1].length; m = Math.pow(10,Math.max(r1,r2)); return (num1

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Android网络数据传输安全——AES加密解密（ECB模式）

最后一个加密循环中省略MixColumns步骤，而以另一个AddRoundKey取代。加密标准对称密码体制的发展趋势将以分组密码为重点。...密钥扩展算法将b字节用户主密钥扩展成r个子密钥。加密算法由一个密码学上的弱函数f与r个子密钥迭代r次组成。混乱和密钥扩散是分组密码算法设计的基本原则。...); encryption = (Button) findViewById(R.id.btn_encryption); tvEncryption = (TextView)...findViewById(R.id.tv_encryption); decode = (Button) findViewById(R.id.btn_decode); tvDecode...= (TextView) findViewById(R.id.tv_decode); initListener(); } private void initListener

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各种密码学算法的GUI编程实现（DES、AES、Present、扩展欧几里得算法、素性检测）

DES基本原则 DES设计中使用了分组密码设计的两个原则：混淆（confusion）和扩散(diffusion)，其目的是抗击敌手对密码系统的统计分析。...扩散的作用就是将每一位明文的影响尽可能迅速地作用到较多的输出密文位中，以便在大量的密文中消除明文的统计结构，并且使每一位密钥的影响尽可能迅速地扩展到较多的密文位中，以防对密钥进行逐段破译。...实际用到了56位，第8、16、24、32、40、48、56、64位是校验位，使得每个密钥都有奇数个1），其算法主要分为两步： 1）初始置换其功能是把输入的64位数据块按位重新组合，并把输出分为L0、R0...L0、R0则是换位输出后的两部分，L0是输出的左32位，R0是右32位,例:设置换前的输入值为D1D2D3……D64,则经过初始置换后的结果为:L0=D58D50……D8;R0=D57D49……D7。...这个步骤使用线性转换来混合每列的四个字节最后一个加密循环中省略MixColumns步骤，而以另一个AddRoundKey取代. 3.

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android6.0系统Healthd深入分析

c': healthd_mode_ops = &charger_ops; break; case 'r'...} POWER_SUPPLY_SYSFS_PATH定义为"/sys/class/power_supply",在init函数中打开系统该文件夹，然后一一读取该文件夹下的文件内容，在while循环中判断该文件夹下各个文件节点的内容...nevents 表示从epollfd中轮循中监听得到的事件数目，这里介绍一下轮询机制中重要函数epoll_waite(). epoll_wait运行的道理是:等侍注册在epfd上的socket fd的事务的产生...事件处理主要在for循环中：在periodic_chores()中调用到healthd_battery_update()更新电池状态。...在for循环中做处理，for循环中代码看起来非常难懂，其实if判断的便是event有没有相应的处理函数，在前面注册事件时候已经提到，三种句柄上的事件都有对应的处理函数，也就是当收到gBinderfd上的事件

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基于 HTML5 WebGL 的楼宇智能化集成系统（一）

通过冷却机组系统的换热器不断加热了中央空调系统内的空调水，并通过热水循环中的热水泵系统进行循环给用户提供热量。 ?...2000, easing: t => t * t }); } }); 当然，在 3D 场景下还有一些很有趣的动画效果，比如车流效果、飞光效果和圆环扩散效果...，来达到扩散消失的效果。...()[0], c.r3()[1] + (Math.PI / 10), c.r3()[2]); }); // 热站风扇旋转 heat_fan.eachChild(c => {...c.setRotation3d(c.r3()[0], c.r3()[1] + (Math.PI / 10), c.r3()[2]); }); // 集水器水位变化 HotWaterTankTall

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