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Unity基础教程系列(三)——复用对象(Object Pools)

现在让我们让销毁形状变为可能。 1.1 销毁物体的快捷键 创建形状已经有了一个键,所以添加一个键来销毁一个形状是有意义的。为游戏添加一个key变量。...(配置创建和销毁的快捷键) 1.2 销毁随机形状 在Game中添加一个DestroyShape方法来处理一个形状的销毁。就像我们创造随机形状一样,我们也销毁随机形状。...GUI与场景摄像机模式不一致,而且它的比例是每像素一个单位,因此它就像场景中的某个地方放置的一个巨大的平面。当编辑GUI时,你可以将场景窗口切换到2D模式,可以通过工具栏左侧的2D按钮进行切换。 ?...然后,当被要求创建一个新形状时,我们可以从这个池中获取一个现有的形状,而不是在默认情况下创建一个新形状。只有当池为空时,我们才需要实例化一个新形状。...为什么使用列表而不是堆栈? 因为列表可以在播放模式下重新编译,而堆栈则不能。Unity不会序列化堆栈。 你可以使用堆栈代替,但是列表工作很好。

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学界 | 谷歌《Cell》论文:使用深度学习,直接对细胞影像生成荧光标记

选自Google Research 机器之心编译 很多常用的细胞标记方法有明显的缺点,包括不一致性、空间重叠、物理干预等。...不幸的是,这种方法通常需要已训练的系统来理解 z 堆栈,并且 z 堆栈的分析目前已基本实现自动化。z 堆栈的案例如下所示。 ? 相同细胞 z 堆栈的相差显微镜图。请注意在焦点转移时外观是如何变化的。...现在,我们可以看到,Outset 1 右下角的模糊形状是一个椭圆细胞,Outset 4 最右边的细胞要比最上面的细胞高,这可能意味着它已经历了细胞程序化凋亡。...利用深度学习看到更多 我们在论文中展示了深度神经网络可以利用透射光 z-堆栈预测荧光图像。为此,我们创建了一个与荧光图像匹配的透射光 z-堆栈数据集,并训练神经网络利用透射光 z-堆栈预测荧光图像。...然而,这些方法有明显的缺点,包括不一致性、由于空间重叠导致能同时标记的数量有限,以及为生成测量数据实验中必然存在的干扰(如细胞固定等)。

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全系统栈崩溃是什么鬼?手机管家高级工程师 jaylin,教你如何抓鬼!

有的可以很容易从堆栈信息中定位到出现问题的代码,比较容易解决。但是也会经常出现一些只有系统代码堆栈的问题,这类问题定位往往都比较困难。对于这些疑难杂症,有些问题解决的方法是比较通用的。...以手机管家某个版本在Bugly崩溃分析平台上发现的一个上报量比较大的问题为例,出错的堆栈信息如下所示: 1 java.lang.IllegalArgumentException: Window type...另外使用高版本的SDK开发完成后,高版本中可能会有新增的API是低版本中不存在的,这时候会出现比较常见的java.lang.VerifyError类型的异常,如果想兼容性更好,也要多测试下在低版本中有没有问题...对于这个问题,我们找到了一台出现这个崩溃的机器并重现出来了,得到的崩溃堆栈信息跟上面完全一样。实际上这个问题是在程序中制造了一个ANR,系统有Bug导致在执行dump信息的方法时出现崩溃。...因为上面的崩溃堆栈信息只有系统的代码,没有跟应用层关联的代码。这时候就要考虑如何把定位问题的范围缩小。

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Unity基础教程系列(九)——形状行为(Modular Functionality)

这将使形状移动并再次旋转。 ? 1.6 移除行为 实例化新形状时,每次生成形状时添加行为的效果都很好,但是当形状被回收时,会导致行为组件重复。 ?...2 回收行为 因为我们每次生成形状时都会添加形状行为组件,然后销毁该行为组件,所以最终会一直分配内存。回收形状的最终目的是最大程度地减少内存分配,因此我们也必须找到一种回收形状行为的方法。...这一次,我们将使用一个堆栈来跟踪未使用的行为,因此向类中添加一个静态堆栈 字段,并立即对其进行初始化。 ? 什么是栈? 它就像一个列表,只不过你只能通过push和pop在顶部添加和移除。...Unity没有序列化堆栈,但在这个例子中没影响。 给池一个Get和Reclaim方法。它们的工作方式与ShapeFactory的工作方式相同,但它们要简单得多。...发生行为时,如果行为不为空,则将其从堆栈中弹出,否则返回一个新实例。回收时,将行为推送到堆栈上。 ?

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深度 | BAIR提出MC-GAN,使用GAN实现字体风格迁移

艺术家投入了大量时间设计在视觉上与其他元素的形状和纹理相兼容的字形。...另一方面,合成与局部观察相一致的数据在计算机视觉和图形学中是一个有趣的问题,例如,多视角图像生成、补全图像中的缺失区域,以及三维形状的生成。...网络架构 下面是 GlyphNet 示意图,它从一组训练字体中学习字体流形的一般形状。GlyphNet 的输入和输出是字形的堆栈,其中每个字母分配有一个通道。...通过这种新颖的字形堆栈设计,跨网络信道学习不同字形之间的相关性得以实现,并实现风格自动迁移。下图通过结构类似性(SSIM)指标在包含 1500 个字体样例的随机集合上展示了这种相关性。...OrnaNet 的输入和输出是批量的 RGB 图像,而不是堆栈(其中每个字母的 RGB 信道是其对应的灰度字形的重复)。OrnaNet 中的多个正则化器会惩罚风格化字母掩膜与其对应字形形状的偏差。

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动态 | 伯克利最新研究:GANs在字体风格迁移上的应用

艺术家投入大量时间来设计不同的字形,使得它与其他元素在形状和纹理上相协调。...多内容的 GAN 模型由一个堆叠的 cGAN 架构组成,用于预测粗略的字形形状,以及一个装饰网络来预测最终字形的颜色和纹理。...网络架构 下面是 GlyphNet 的示意图,用于从一组训练字体中学习字体流形的一般形状。GlyphNet 的输入和输出是为每个字母分配通道的字形堆栈。...通过这种新颖的字形堆栈设计,不同字形之间的相互关系可通过网络渠道获知,以便自动传输其样式。以下图表通过结构相似性(SSIM)度量对随机设置的 1500 个字体示例的这种相关性进行表示。...OrnaNet 的输入和输出是批量的 RGB 图像,而不是堆栈,其中每个字母的 RGB 通道作为图像重复其由 GlyphNet 生成的相应灰度字形。

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伯克利AI实验室:看一个艺术字单词就能生成同种艺术风格的句子

设计师花费大量时间来设计可以与其他元素的形状和纹理在视觉上兼容的字形。...MC-GAN模型由一个用于预测粗字形形状的堆叠的cGAN架构,和一个预测最终字形的颜色和纹理的装饰网络组成。第一个网络称之为GlyphNet,它预测字形蒙版。...GlyphNet的输入和输出是为每个字母分配通道的字形堆栈。在每次训练迭代中,x1包括一个随机选择的y1字形子集,其余输入通道被清零。...OrnaNet的输入和输出是批量的RGB图像,而不是使用每一个字母的RGB通道的堆栈,作为一个图像是它对应的由GlyphNet生成的灰度字形。...OrnaNet中使用多个正规化,处理了风格化字母对应字形形状的蒙版的偏差。 结果 下面,我们演示使用单词中给出的字体样式生成的示例句子。

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Ripple20 0day漏洞曝光,扫荡全球各行业数亿台联网设备

目前Treck公司通过发布6.0.1.67或更高版本的TCP / IP堆栈来修复大多数漏洞。...以下是部分漏洞详细信息: CVE-2020-11896(CVSS v3基本得分10.0):在处理由未经授权的网络攻击者发送的数据包时,对IPv4 / UDP组件中的长度参数不一致的处理不当。...CVE-2020-11897(CVSS v3基本得分10.0):在处理未经授权的网络攻击者发送的数据包时,对IPv6组件中的长度参数不一致的处理不当。此漏洞可能导致越界写入。...CVE-2020-11898(CVSS v3基本得分9.1):处理未经授权的网络攻击者发送的数据包时,对IPv4 / ICMPv4组件中的长度参数不一致的处理不当。此漏洞可能导致敏感信息暴露。...针对设备供应商 确定是否使用了易受攻击的Treck堆栈 联系Treck了解其中风险; 更新到最新的Treck堆栈版本(6.0.1.67或更高版本); 如果无法更新,请考虑禁用易受攻击的功能; 针对运营商和网络用户

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PyTorch,TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列(二十四)

级联沿着现有轴连接一系列张量,而堆栈则沿着新轴连接一系列张量。 这就是全部! 这是堆叠和串联之间的区别。但是,这里的描述有些棘手,因此让我们看一些示例,以了解如何更好地理解这一点。...这给我们一个形状为1 x 3的张量。当我们说张量的索引为零时,是指张量形状的第一个索引。 现在,我们还可以在该张量的第二个索引处添加一个轴。...我们可以通过检查每一个的形状看出。...请注意,此插入将通过堆栈函数在后台隐式发生。...但是,对堆栈的调用更加简洁,因为新的轴插入是由堆栈功能处理的。 Concatenation happens along an existing axis.

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