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    由你定义吃鸡风格!CycleGAN,你的自定义风格转换大师

    如果你是一名玩家,你一定听说过现在两场疯狂流行的大战「大逃杀」,堡垒之夜和绝地求生。他们是两个非常相似的游戏,其中有 100 个玩家在一个小岛上出没,直到剩下一个幸存者。我喜欢堡垒之夜的游戏玩法,但更喜欢绝地求生更逼真的视觉效果。这让我想到了,我们是否可以为游戏提供图形模块,以便我们可以选择喜欢的视觉效果,而无需依赖游戏开发人员为我们提供该选项?如果一个 mod 可以在绝地求生的视觉效果中呈现堡垒之夜的帧,那该怎么办?这就是我决定探索深度学习是否有所帮助的地方,并且我遇到了一种名为 CycleGANs 的神经网络,这种网络恰好擅长风格转换。在这篇文章中,我将介绍 CycleGANs 的工作方式,然后训练它们将堡垒之夜视觉转换为绝地求生。

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    由你定义吃鸡风格!CycleGAN,你的自定义风格转换大师

    如果你是一名玩家,你一定听说过现在两场疯狂流行的大战「大逃杀」,堡垒之夜和绝地求生。他们是两个非常相似的游戏,其中有 100 个玩家在一个小岛上出没,直到剩下一个幸存者。我喜欢堡垒之夜的游戏玩法,但更喜欢绝地求生更逼真的视觉效果。这让我想到了,我们是否可以为游戏提供图形模块,以便我们可以选择喜欢的视觉效果,而无需依赖游戏开发人员为我们提供该选项?如果一个 mod 可以在绝地求生的视觉效果中呈现堡垒之夜的帧,那该怎么办?这就是我决定探索深度学习是否有所帮助的地方,并且我遇到了一种名为 CycleGANs 的神经网络,这种网络恰好擅长风格转换。在这篇文章中,我将介绍 CycleGANs 的工作方式,然后训练它们将堡垒之夜视觉转换为绝地求生。

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    由你定义吃鸡风格!CycleGAN,你的自定义风格转换大师

    如果你是一名玩家,你一定听说过现在两场疯狂流行的大战「大逃杀」,堡垒之夜和绝地求生。他们是两个非常相似的游戏,其中有 100 个玩家在一个小岛上出没,直到剩下一个幸存者。我喜欢堡垒之夜的游戏玩法,但更喜欢绝地求生更逼真的视觉效果。这让我想到了,我们是否可以为游戏提供图形模块,以便我们可以选择喜欢的视觉效果,而无需依赖游戏开发人员为我们提供该选项?如果一个 mod 可以在绝地求生的视觉效果中呈现堡垒之夜的帧,那该怎么办?这就是我决定探索深度学习是否有所帮助的地方,并且我遇到了一种名为 CycleGANs 的神经网络,这种网络恰好擅长风格转换。在这篇文章中,我将介绍 CycleGANs 的工作方式,然后训练它们将堡垒之夜视觉转换为绝地求生。

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    Rocky Linux 8 install wechat idea goland

    又一次体验一把抛弃windows.主要是主机台老了换一台主机用。就直接安装了一下rocky linux 。个人来说还是ubuntu合适。可是我是一个标准的centos用户。正好也赶上centos的谢幕了。顺便体验一下centos之父的rocky linux!至于安装系统过程就忽略了。没有什么太大的不同,安装系统本来也是最基础简单的事情。但是将rocky linux作为工作用的系统,我还是有点方了:起码要安装一下微信or飞书吧?idea goland vs code搞一波?基本就想到了这几个,当然了还有怎么远程登陆我的windows主机!首先 飞书和vscode是有linux版本的。微信貌似没有了(github找到一个好多年前的停止维护的)。jetbarin家的软件也都是有linux版本的还好。远程桌面也找到了。哦  对还有谷歌浏览器,也是直接有linux版本的。

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    每日论文速递 | Agent控制电脑!用多模态Agent玩荒野大镖客!

    摘要:最近的研究已经证明了基础代理在特定任务或场景中的成功。然而,现有的代理无法在不同的场景中进行泛化,主要是由于它们的观察和行动空间的多样性以及语义差距,或者依赖于特定任务的资源。在这项工作中,我们提出了通用计算机控制(GCC)设置:构建基础代理,它们可以通过仅以计算机的屏幕图像(可能还包括音频)作为输入,并产生键盘和鼠标操作作为输出,类似于人机交互,从而掌握任何计算机任务。为了针对GCC,我们提出了Cradle,一个具有强大推理能力的代理框架,包括自我反思、任务推理和技能培养,以确保在各种任务中具有泛化能力和自我提升能力。为了展示Cradle的能力,我们将其部署在复杂的AAA游戏《荒野大镖客II》,作为朝着GCC迈出的一次初步尝试,这是一个具有挑战性的目标。我们的代理可以在这款复杂的AAA游戏中按照主线剧情进行,并完成真实任务,几乎不依赖于先前的知识和应用特定资源。

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    文档化身商业木马,对“盗神”的分析与溯源

    前言 利用文档进行木马传播的手法,最近一段时间随着敲诈类木马的流行,而被广泛利用了起来。与此同时,这个手法也开始被传统木马所借鉴。近日哈勃分析系统捕捉到一类隐私窃取类木马,也开始利用文档作为自身的传播手段。 据分析,此木马通常定向攻击企业商务用户,目前已经有大量受害者的隐私被窃取,包括黎巴嫩,美国,印度,意大利,马来西亚,韩国,尼日利亚,英国,泰国,希腊,墨西哥,越南等国家,在中国境内也发现有台湾和广东的企业用户被植入该木马,包括邮箱密码、网站密码、聊天记录、桌面截图等在内的大量隐私遭到泄漏。顺着这个线索,

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    领券