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SLIC学习笔记超像素分割 SLIC 学习最新看论文的时候发现 超像素分割 概念被多次提及 作为图像预处理的一部分 超像素分割 可以在保持图像特征不变的情况下 减少后续图像处理的计算量 这里 将简单介绍一下 SLIC Simplelinear 算法 先贴出相关论文和源代码供大家参考 SLIC 算法描述算法流程 对照上述算法流程图 SLIC 算法可

【ShaderLab学习】AlphaTest & AlphaBlend理解[2]AlphaBlend 透明混合使用当前片元的透明度作为混合因子 与已存储在颜色缓冲中的颜色值进行混合 得到新的颜色 需要注意的是 透明度混合需要关闭深度写入 这时候要注意物体的渲染顺序 源颜色 当前片元颜色 sourcecolor 用 S 或者 SrcColor 表示目标颜色 颜色缓冲中的颜色 destinationc 用 D 或者 DstColor 表示官方文档 https docs

Nocas学习（1）-Nocas简介Nocas 学习 1 Nocas 简介 Nacos 致力于帮助您发现 配置和管理微服务 Nacos 提供了一组简单易用的特性集 帮助您快速实现动态服务发现 服务配置 服务元数据及流量管理 Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建 交付和管理微服务平台 Nacos 是构建以 服务 为中心的现代应用架构 例如微服务范式 云原生范式 的服务基础设施 特性服务发现和服务健康监测 Nacos 支持基于 DNS 和基于 RPC 的服务发现 服务提供者使用原生 SDK OpenAPI 或一个独立的 AgentT

WIFI学习六（SNTP）SNPT SimpleNetwor 简单网络时间协议 用于跨广域网或局域网时间同步的协议 具有较高的精确度 几十毫秒 SNTP 是 NTP 协议的简化版 SNTP 协议采用客户端 服务器的工作方式 可以采用单播 点对点 或者广播 一点对多点 模式操作 单播模式下 客户端能够通过定期访问 SNTP 服务器来获取精确的时间信息 用于调整客户端自身的系统时间 广播模式下 SNTP 服务器周期性地发送消息给指定的 IP 广播地址或 IP 多播地址 SNTP 客户

图神经网络学习实践——Zachary’s karate club Problem图神经网络是一类比较特殊的神经网络 这里的图不同于我们卷积神经网络里面所使用到的图像 而是指的是 node 和 edge 组成的具有拓扑结构的图 这一类型的数据和应用我在平时的工作实践中接触得还是比较少的 正好就当做是学习了 DGL 是一个 Python 软件包 专门用于在图上进行深度学习 它构建在顶部现有的张量 DL 框架 例如 Pytorch MXNet 并简化了基于图的神经网络的实现 这里 DGL 的安装也是很简单的 具体的安装方案可以参考这里 windows 下的

四、降维——流形学习 (manifold learning)zzfromprfans nbsp dodo 流形学习 manifoldlear dodo 流形学习是个很广泛的概念 这里我主要谈的是自从 2000 年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法 自从 2000 年以后 流形学习被认为属于非线性降维的一个分支 众所周知 引导这一领域迅速发展的是 2000 年 Science 杂志上的两篇文章

PHP连接数据库学习手册范例 nbsp 1 Select nbsp 指令任务 连结到 nbsp Access nbsp 的 nbsp NorthwindDSN 然后在每一列显示头 2 个字段 Northwind nbsp 北风数据库 在 ODBC 设定的 DSN 是 Access 的标准范例数据库 在这个范例中 我们建立一个 nbsp ADOConnectio nbsp 对象 它代表了和数据库的连结 连结是以 nbsp PConnect nbsp 函数来初始化的 然后会持续的连结着 任何时候我们要查询数据库时

Android学习——VAP源码一 背景介绍 1 VAP VideoAnimati 是直播中台使用的一个视频动画特效 SDK 可以通过制作 Alpha 通道分离的视频素材 再在客户端上通过 OpenGLES 重新实现 Alpha 通道和 RGB 通道的混合 从而实现在端上播放带透明通道的视频 已经接入的 app 同原理实现也用在其他 app 抖音 西瓜视频 今日头条 爱奇艺 比心等 2 方案对比目前较常见的动画实现方案有帧动画 gif webp lottie SVGA 对于复杂动画特效的实现做个简单对比方案

C++后端开发学习路线及推荐学习时间先说一下实习面试的结果吧 本人申请岗位为 C 后端开发 通过面试的公司有 CVTE 搜狐 字节跳动 然后腾讯明天三面 准备去字节了 不要问我为啥去字节 钱多福利好