*/ private float mCoreRadius = 150; /** 扩散圆宽度 */ private int mDiffuseWidth = 3; /** 最大宽度 */ private...alpha - mDiffuseSpeed : 1); mWidths.set(i, width + mDiffuseSpeed); } } // 判断当扩散圆扩散到指定宽度时添加新扩散圆 if (mWidths.get...} /** * 设置中心圆半径 */ public void setCoreRadius(int radius){ mCoreRadius = radius; } /** * 设置扩散圆宽度(值越小宽度越大...--扩散圆颜色-- <attr name="diffuse_color" format="color"/ <!...--扩散圆宽度,值越小越宽-- <attr name="diffuse_width" format="integer"/ <!
计算圆与圆的交点，需要用到余弦定理 步骤如下： 求出两个圆的圆心距d 求出向量c2.c-c1.c与c1.c到某交点的向量夹角a 求出向量c2.c-c1.c与x轴的夹角t 那么，两个交点就分别是以c1....* cos(angle), length * sin(angle)); } pair get_Cross_Points(Circle c1, Circle c2) //求圆与圆的交点
如果有一个圆，在圆上有很多数学上的点，这些点足够多。那么将这些点拿出来，而不是很表示一段有趣的序列 在空间有两个圆，圆上面有很多线，线的两段分别连接两个圆。...圆将会相互嵌套，圆从中间上升或下降，上升的圆会变大，下降的圆变小，在上升到一定高度，圆从上升转下降，同时下降的圆下降到一定高度转上升，此时下降的圆将会套住上升的圆 ?...连接两个圆的线将会在两个圆再次套住的时候，绕两个圆一圈，于是拿到新的坐标 将会记录每次两个圆套住的时候所有线所在的坐标，将这些重新定义为线连接圆的点，记录这些点，这里的点不使用数字表示，而是通过表达式表示...在圆上升或下降都会在两个圆套住的时候计算完成距离，通过圆里面的线绕过的点确定 在圆上升过程中，每个线都会移动，移动根据当前圆上升的距离和当前线和圆连接的点计算 就这样两个圆将会不断上升下降，然后不断嵌套...通过圆里面的点和圆当前上升的距离算出圆的变大趋势。
method 定义检测图像中圆的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大，累加器数组越小。...minDist：检测到的各个圆的中心坐标之间的最小距离（以像素为单位）。如果过小，可能检测到多个相邻的圆。反之，过大则可能导致很多圆检测不到。 param1：用于处理边缘检测的梯度值方法。...阈值越小，能检测到的圆越多。 minRadius：半径的最小值（以像素为单位）。 maxRadius：半径的最大值（以像素为单位）。 下面以这张气球串的照片为例进行讲解。 ?...最后进行圆检测: #HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius...圆心坐标和圆半径的数据： ?
gradient.addColorStop("1","#00f"); context.fillStyle = gradient; context.fillText('二、不使用closePath关闭每个圆'...closePath，口就不会封闭 */ drawArc(i,380,false,true); } context.fillText('逆时针的时候，0.5pi竟然是第一个趋近于整圆的状态
介绍 AI 绘画中的扩散模型是近年来在计算机视觉和图像生成领域中获得关注的一种深度学习方法。这种模型特别擅长于生成高质量的图像，包括艺术作品和逼真的照片样式的图像。...扩散模型的关键思想是通过一个渐进的、可逆的过程将数据（在这个场景中是图像）从有序状态转换到无序状态，然后再逆转这个过程来生成新的数据。...3.最终状态：经过多个时间步后，数据变为纯噪声 x_T 关键点 扩散模型的核心是学习如何从纯噪声 ( x_T ) 重建原始数据 ( x_0 )。...在扩散模型中，UNet 通常被用作去噪网络，负责从每个时间步的噪声图像中预测原始图像的噪声。它通过逐步减少噪声来逆转前向过程，最终重建出清晰的图像。...扩散模型 和 GAN 区别 区别点 扩散模型 GAN 工作机制 基于逆过程逐步还原真实数据分布 包含生成器与判别器的对抗框架 训练方式 最大化似然估计 最小化判别器损失,最大化生成器损失 生成样本质量
什么是读扩散？什么是写扩散？ 任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，今天和大家聊聊这几个话题。 哪些产品是feed流典型业务？...什么是拉模式 ，读扩散方案？...推模式（写扩散），关系数据的存储与拉模式（读扩散）完全一样。 feed数据，每个用户也存储自己发布的feed。...推模式写扩散如何实现feed发布？ 在推模式（写扩散）中，发布一条feed的流程会更复杂一点。...推模式写扩散有什么缺点？
什么是读扩散？什么是写扩散？ 任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，今天和大家聊聊这几个话题。 哪些产品是feed流典型业务？...（1）关系数据； （2）feed数据； 小结 feed流业务的推拉模式： （1）拉模式，读扩散，feed存一份，存储小，用户集中访问数据，性能差； （2）推模式，写扩散
扩散模型在文本处理中获得了广泛关注，与传统的自回归模型相比，它们提供了许多潜在优势。...同时，Gulrajani & Hashimoto 强调了扩散语言模型中的规模化法则，Ye展示了扩散模型在经过指令调整和规模化后能够处理复杂任务。...作者提出了思维的扩散（DoT），一种为扩散模型量身定制的固有链式思考方法。本质上，DoT逐渐更新表示隐藏空间中思维的一系列潜变量，允许推理步骤随时间扩散。...这产生了DoT的原型，其中所有的推断都是通过一次性的逆向扩散过程生成的，所有条件token都被固定。...这就是为什么作者开始通过使用预训练的扩散模型进行进一步的微调探索。 表 2 作者将DoT扩展到预训练的扩散语言模型Plaid 1B并在更复杂的推理任务上进行评估，即GSM8K。
相关： # python # # 分形 # 唱片 # coding: utf-8 import turtle import random def draw_...
但扩散模型试图拟合一个模型，其最终目标是逆转这一过程。 其基本思想是通过迭代前向扩散过程系统地、缓慢地破坏数据分布中的结构。...然后，我们学习反向扩散过程，恢复数据结构，产生高度灵活且易于处理的数据生成模型。 扩散模型尝试通过向原始图像迭代添加噪声来重现扩散过程。我们不断添加噪声，直到图像变成纯噪声。噪声由马尔可夫事件链定义。...因此扩散模型由两个阶段组成： 前向扩散过程 逆扩散过程 前向扩散过程 前向扩散过程是数据结构被破坏的阶段。...稳定扩散是 OpenAI Dalle.2 的开源替代品。由于稳定扩散是一种潜在扩散模型，因此我将尝试对 LDM 进行高级解释。还记得反向扩散过程如何使用神经网络逐渐降低噪声吗？...这允许扩散过程在小/潜在空间上工作并完成该空间中的去噪。您可以将其视为包含扩散过程的自动编码器。这就是为什么它被称为潜在扩散；我们不是在像素中而是在潜在空间中实现扩散过程。
<style> p { margin: 0; position: relative; padding: 60px 30px; ...
扩散模型 (Diffusion Models) 是近年提出的生成模型， 扩散模型已经被证明可以生成高质量的图像，并且相比于GAN能够更好地覆盖样本分布， 本文介绍相关内容。...背景 在文章 《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 中展示了扩散模型的图像生成能力： 在清晰度、多样性上都不逊色于 GAN 等模型 扩散模型的灵感来源于非平衡态热力学...他们定义了一个马尔可夫链的扩散步骤，慢慢地向数据中添加随机噪声，然后学习逆向扩散过程，从噪声中构造所需的数据样本。...与 VAE 或流动模型不同，扩散模型的学习过程是固定的，隐变量具有较高的维数(与原始数据相同)。 框架 扩散模型定义很简单，包含有两个过程，分别为扩散过程和逆扩散过程。...扩散过程 给定一个初始数据分布 image.png (说白了就是训练集)，核心过程如上图所示，扩散过程为从右到左 X_0 \to X_T 的过程，表示对图片逐渐加噪。
水波扩散是一个比较好看的交互效果，特别是在某些以水为故事发生场景的游戏中，扩散的水波会让场景更加栩栩如生 ?...掏空式往外涌 但是水波往外扩散是呼吸灯式的一波波往外涌，而且不是这种无尽式的一直把东西往外掏的感觉，所以我们要给cc_time.x加上一个周期性的变化，让它能表现出这种周期性的往外扩散的感觉。...周期性往外涌 这种呼吸灯式的涌动其实和我们的最终效果有很大区别，因为它永远在循环涌动，但是我们的水波是从中心扩散出去之后，中间部分就不再动了的，怎么让中间的像素不再多次涌动呢？...如果把一圈水波比作圆，那水波的扩散行为其实就是这个圆的半径在不断的增大，圆外面的波纹有效，圆里面的波纹静止。...因此我们可以多加一个距离取样，像素离扩散中心的距离大于半径才保留否则丢弃，而这个半径从零开始逐渐增大。
而在Diffusion扩散模型中却并非如此，它没有一个所谓的判别器，而是有两个过程，一个是前向过程，一个是逆向过程。前向过程是将图像不断的加噪音，最后变成一个人看上去就是一个纯噪音的图像。
（右）扩散模型的简化表述。一般程序遵循右上角图所示。数据分布被扩散到随机高斯噪声中，并通过去噪来反向扩散。（1）DDPM（第2.2.1节）实现沿着离散时间线的分步扩散和去噪过程。...因此，扩散模型能够模拟数据分布随时间的变化，生成接近先验状态的样本。进展是一系列中间状态的序列，每个状态对应扩散过程中的时间点。...连续过程具有更好的理论支持，并为将ODE/SDE社区中的现有技术应用于扩散模型打开了大门。 2.2 背景 本节介绍了三种基础形式化方法：去噪扩散概率模型、分数SDE公式和条件扩散概率模型。...扩散方案学习包括编码度优化和投影方法，如CCDF、Franzese等人、TDPM、ESDDPM、软扩散和模糊扩散模型等。...3.2 扩散过程设计 扩散模型中的传统前向过程被视为像素空间中的布朗运动，可能不适合生成建模。为此，研究致力于创建新的扩散过程，以简化和增强神经网络的后向过程。
问题描述： 给定n个大小不等的圆 c1 c2 c3 c4 要将n个圆排进一个矩形框中，且要求底边相切。找出有最小长度的圆排列。 ...例如：当n=3，且所给的3个圆半径分别为1,1,2时，这3个圆的最小长度的圆排列 最小长度为2+4根号2....算法设计： 设开始的a =【r1,r2,r3,r4...rn】是所给的n歌圆半径。 CirclePerm(n,a)返回最小长度。 ...Center计算当前选择的圆中心的横坐标。 Compute计算当前圆排列的长度。 数组r当前圆排列。
性质 信息学中有几条常用的正幂反演的性质 这里的原点指的是反演中心 过原点的直线反演后仍为过原点的直线 不过原点的直线反演后为过原点的圆 过原点的圆反演后为不过原点的直线 不过原点的圆反演后为不过反演中心的圆...因此很多关于圆的题目可以转化为直线问题来做 一道题目。
二、晶圆键合设备 1.晶圆键合工艺 先将晶圆装载到FOUP中，并由中央机械手臂对晶圆逐片检测——（FOUP是指front-opening Unified Pod，即前开腔体） 表面预处理 ...，这些基会吸附晶圆表面水分子形成角水基，当两个经亲水性处理的晶圆的距离接近角水基中存在的偶极矩的作用范围时，两晶圆会在范德华力作用下相互接触并键合到一起。...设备：KLA Tencor SP2颗粒检测工具 （3）表面预处理——等离子体化 用途：针对硅-硅熔融键合用于活化硅表面； 在Cu-Cu扩散键合的预备阶段利用其刻蚀特性进行金属表面清洁。...（4）表面预处理——蒸汽清洗 Cu-Cu晶圆级键合工艺条件下，如果不采用表面预处理工艺，那么铜表面将不可避免发生氧化现象，从而使得Cu的自扩散速率降低几个数量级，对键合产生不良影响。...酸蒸汽处理可以避免晶圆浸没在液体中，可以将试剂对叠层晶圆上的钝化层、键合层、绝缘层受到的刻蚀影响降到最低甚至是完全避免。
) 创建弧/曲线 // （用于创建圆形或部分圆） // 参数说明： // x 圆的中心的 x 坐标。...// y 圆的中心的 y 坐标。 // r 圆的半径。 // sAngle 起始角，以弧度计。（弧的圆形的三点钟位置是 0 度） // eAngle 结束角，以弧度计。...// 参数说明： // x 圆的中心的 x 坐标。...// y 圆的中心的 y 坐标。 // r 圆的半径。 // sAngle 起始角，以弧度计。（弧的圆形的三点钟位置是 0 度） // eAngle 结束角，以弧度计。...();//填充(闭合) 了解上述绘制圆使用arc的属性之后很容易绘制出一个圆,在arc属性定义完毕之后,进行圆的填充声明fillStyle,然后执行填充fill().
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