从刚过去的12月19号开始，每当有人上传一张照片时，如果其中包括Facebook认为有出现你的脸时，即使没有贴上你的标签，你也会收到通知。...他说，即使你的脸没有一个完整的视角，这个系统也能工作，尽管它不能识别90度侧写的人。...2015年，Facebook的人工智能研究小组发表了一篇论文，介绍了一种可以识别人的系统，即使人们的脸是看不见的，也可以利用衣服或体型等其他线索来识别。但是刚上线的功能中没有这方面的运用。...如果你不能接受这些新功能和产品，你可能需要利用Facebook周二发布的一项改进后的隐私控制。 你可以选择不使用Facebook的面部识别技术的照片标签建议。...Facebook的一位发言人说，除了周二宣布的一款产品外，该公司没有开发面部识别产品的计划，而且该公司经常为从未付诸实施的想法申请专利。
（画外音，很多人也喊我曾老师，感觉两个曾老师聊天有点诡异）尤其是他2018年cell的单细胞转录组文章，关于涡虫（planarian），我看到了同一时间段，在science居然也有两个研究涡虫（planarian...我看到比对工具选择的是bowtie2 文章里面描述如下： ?...去除细胞效应和基因效应 通常是使用star或者hisat2进行比对，同时我留意到涡虫单细胞转录组测序数据，其实研究者比对的是参考转录组，所以使用bowtie2即可，因为并没有参考基因组上面那样的真核生物基因结构...，没有内含子需要跨越比对。...所以跟曾老师确认了一下， 涡虫的参考基因组质量不好 涡虫现在基因组还没有拼接起来，现在还是contig，所以测序还是用的RNA-seq的转录本进行比对 https://www.nature.com/articles
但是我一直在用sqlserver开发。现在已经有了一点样子，于是我心血来潮，将数据库切换为Access,看看执行的效果如何。 碰，出错了。Sql语句语法错误。我靠，果然有错误，改改,再试？...打断点开始调试，确定我的代码没有错。我没错那谁错了？nhibernate??不会吧？不过事已至此，又不可能重新写，只好硬着头皮上了，呵呵。...将nhibernate的引用移除，直接引用nhibernate的源码开始调试，没想到啊没想到，居然还真的被我给找出bug来了。 ...原文是没有空格的。这个好像也算是低级错误呀，呵呵，测试不仔细！BS一下再说 ? 改成我这样写的，再试，OK!这个问题没了。没高兴一会，碰！又出错了。...,一切顺利，我的系统在sql,access两个数据库下都顺利的跑起来了！庆祝一下呵呵.
一、写在前面 真的，为什么别人发游戏这么多人看，我发了两次了加起来才一百个。...算了算了，不整游戏了，反正你们也不爱看~ [e4eebd45e8ac41f5b767be86bdad4c23~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 今天来试试把头条上扭腰上热门的那些妹子爬一爬...，不知道我顶不顶得住~ [f05d817730714c1fbf670327955bca38~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 二、准备工作 1、使用的环境 python 3.8...pycharm 2021.2 专业版 2、要用的第三方模块 selenium requests parsel 三、大致流程 鉴于你们不喜欢我啰嗦，但是流程呢，我还是要给你们写出来，所以我就单独把它列出来了...[图片] 1、网站分析(明确需求) 在视频网页源代码当中找到 embedUrl 对应的链接； 在链接当中找到视频播放地址，在元素面板当中； 发现规律 embedUrl上面的 groupby_id 其实就是当前视频链接上的
现在，我们可以确定的假设着色精灵可以使用，但是区域精灵却不能使用，因为它们噪声太大并且存在色移问题。让我们将注意力转移到露西。 ? 露西精灵的数据多了五倍，与莎拉相比改善更加明显。...阴影精灵几乎完美，阴影区域的毛发很小，头发的差异可忍受。但是，区域精灵仍然远非最佳。色移问题和噪点仍然存在。这表明增加数据集大小并不能使这些问题得到明显改善。 ?...第二批包含我们手动选择的精灵，因为它们与大多数其他精灵有很大的不同。尽管如此，阴影精灵仍然与人类绘制的精灵几乎相同。彩色图像的质量也并没有像莎拉一样严重下降。但是，它仍然远远达不到理想的结果。...考虑到这些结果，可以说增加数据集的大小可以显着改善阴影，但不能改善区域。由于露西是我们的最佳情况，因此可以假设我们需要另一个问题表述/体系结构来解决区域精灵问题。...某些姿势下即使是着色精灵也会产生可怕的结果。 将色彩数量固定为使用6和42种颜色时，会引入一些不必要的噪音。 下图说明了观点2、3和4。 ? 八帧动画中的身体明亮度不一致 ?
但是图画完之后，才发现与想象中差点很远，这就是没有画图直接编写代码的结果，见下面两张图： ? ? 可以看出各精灵类型之间的关系是比较乱的，双向依赖随处可见。...（其实图中因为把 SpriteManager 画到了另外一张图，所以没有显示出更复杂、更乱的关系。） 据此，我绘制了新的关系图，然后按照此关系来重构了所有的代码。这样就得到了最新的 3.0 版本。...新版本的类型关系图如下： 分层： ? 精灵： ? 管理器： ? 代码层面，主要是把各精灵之间耦合的代码，都移植到了上层的管理器中。同时，为精灵定义事件来解除精灵与管理器的直接耦合。...开发环境-不支持代码区域的定义（Region，非常重要，便于分区域管理较多代码的类型。没有这个功能，同样导致代码无法写得更多，毕竟每个类的代码量也不少。）。...重写基类方法，没有提示。 基类的属性获取器/设置器无法重写。 无法分辨哪些方法是虚方法。 接口中不能定义只读的属性。 还存在 BUG。（SpriteManager.ts line 93）。
影响因子 在这个时代，这片土地被赋予了太多的意义。而对于学生而言，打折才是最重要的。...夏天了，除了小烧烤，还要很多更意义的事情去做~~ 凭IF参加Chris生信课程打折 活动介绍诸位小站的朋友们，柳叶刀烧烤凭IF打折，小站这里也可以。...因为通讯得到的奖励太多了。这里是个真正做实验的人的福利。暂行办法就是这些。...从这些数据 到下面这些图 教程将提供： 1、所有与教程有关的R的所有脚本、教程所用的教学数据。 2、赠送网易云课程等价值课程。...3、提供免费共享云服务器工具镜像，并享受VIP级的答疑服务。 课程目录： 1、Linux命令与服务器将不是学习生信的障碍——如何建立适合转录组分析的便宜云服务器。
其实我也不知道我在说些什么，还是接着看下面的内容吧 : p 举个栗子 问：尝试在两个硬盘之间传输文件，「传输 1 个 1MB 的文件和传输 1024 个 1KB 的文件」，同样是传输了共 1MB 的文件...间距保持默认的 2 并保持勾选扩边选项，避免图像裁剪错误和出现黑边的情况。 勾选不包含未被引用资源选项，自动排除没有用到的图像以节省空间（该选项预览时无效）。...运行起来之后可以看到左下角的 Profile 显示 DrawCall 已经高达 161 个，也就是说每一个精灵和文本都增加一个 DrawCall，这种情况即使精灵打了图集也一样无济于事。...举个栗子 还是是上文提到的「精灵和文本相互交错」的例子，为了更好体现 CHAR 模式的优势，我更改了场景节点的结构，将精灵和文本进行「分离」（关于这点可以看下面的 「UI层级调整」）。 ?...可以看到即使场景中瞬间出现这么多文本，整体性能也还是比较可观的。 在这个例子中，引擎在运行时为我们生成了一份包含数字 0 到 9 的全局共享位图（BMFont）。
使用图片也可以达到同样的效果，但是图片如果像素不够，放大了之后效果会虚；还有，图片需要另外存储与加载，使用起来不如图标只使用一个名称方便；再者就是，接下来会看到，图标可以随意改变颜色，而图像不能。...30px; background: url("sprites.png") -877px -201px;//定位位置 } 精灵图解决了http请求过多的问题，但是它的颜色不能改变...即使是别人写好了样式，批量引入进来，也有不便控制的问题。它本身并不是字符，如果每个图标在绘制时没有一个统一的中心点，在使用时仅控制位置就比较麻烦。 E）最后，还有一个方案，就是使用svg。...这五种图标方案，你认为微信小程序采用的是哪种方案呢？欢迎留言讨论。 3）微信小程序图标能不能自定义，如何使用阿里图标库？ 默认图标不够用，又不想用图片，有没有方法自定义图标？...b）即使是真机，各种手机微信内嵌的浏览器内核也存有差异，不排除是字体文件的兼容性问题。可以将svg以外的字体格式全部删除，尤其是排在前面的。
所有共享同一个 atlas 的不同部分小图的精灵不会导致批次被冲刷，因为他们背后的那张图片是同一张，共享一个 atlas 的精灵只会被绑定到一批中，然后一起绘制。 当然，这是有 GPU 限制的。...关于 draw call的一点说明 每次 draw call 所花费的时间，目前没有找到有效的探查的方法。我从 fps 来侧面看一下 draw call 的影响。...当在我电脑上同屏绘制 200 个图片时，每帧让他们的位置加一个像素，绘制了 202 次，fps 为 39 ～ 60， 而将其 cacheAsBitmap，绘制为 3 次，fps 稳定在 60。...我们对于这个场景的优化，也就到达了终点 多余的两次 draw call 我们可以看到，即使我们的场景是一次就绘制好了，依然调用了 3 次 draw call，这是因为 Phaser 内部的 2 次调用。...最后 以上便是我的分享内容了，其实了解了渲染的机制原理，再去做优化便是有理有据了。大家可以在自己的项目初期就考虑到绘制的性能，按照绘制顺序来组织显示对象。谢谢。
Cocos2d-x精灵的性能优化-使用纹理图集和精灵帧缓存 使用纹理图集 纹理图集(Texture)也称为精灵表(Sprite Sheet) 使用纹理图集的优点: 1、减少文件读取次数，读取一张图片比读取一推小文件要快...2、减少OpenGL ES绘制调用并且加速渲染 OpenGL ES 1.1仅仅能够使用2的n次幂大小的图片(即宽度或者高度是2、4、8、64…)。...如果采用小图片OpenGL ES1.1会分配给每个图片2的n次幂大小的内存空间，即使这张图片达不到这样的宽度和高度也会分配大于此图片的2的n次幂大小的空间。...(plist文件)移除精灵帧 void removeUnusedSpriteFrames();//移除没有使用的精灵帧 建议初学者不要轻易使用清除缓存函数！...把这三个精灵放到一个场景中 利用精灵帧缓存完成 image.png 背景没有放到精灵图集中去，这是因为背景是不需要透明的 bool HelloWorld::init() { if
，就有可能会出现卡顿或者忽快忽慢；另一方面，假设我们使用的电脑显示屏刷新率为60帧/秒，也就是大约16.7ms重绘一次，那么即时我们在16.7ms时间内执行了很多次计算和绘制命令，实际上最终呈现出的也只是最后一次结果...这样就可以将精灵绘制在指定的画布上。...，且小球的数量不能超过15个。...3.3 帧动画绘制函数step step函数是动画的核心，我们需要在其中完成重绘背景，添加小球，更新每个小球，绘制小球这些逻辑（由于背景是静态的，示例中并没有将其抽象为精灵动画）。...完整的示例代码可以参见附件的demo，或访问开头处我的github仓库地址。 四. 下一步 有了这样一个撞球的基本模型和示例，你能做出一个乒乓球小游戏或是撞球小游戏吗？
光栅化矢量 Flash 确实支持光栅图，但实际上是为矢量图设计的。这就是 Flash 影片即使在拨号连接的情况下也能快速加载的原因。 所有 Hapland 图形都是矢量图。...Flash 使用的压缩 XML 格式确实有每个文件的最后修改字段，但 Flash 似乎没有正确使用它们，因此您不能依赖它们。...相反，我只是对每个形状的 XML 进行哈希处理，并且只有在它发生变化时才进行重建。即使这样也失败了，因为 Flash 有时喜欢重新排列未更改的对象中的 XML 标记，但同样，这已经足够了。...如今最常见的纵横比似乎是 16:9，16:10 在笔记本电脑上也很流行。我希望游戏在其中任何一个方面看起来都不错，没有任何黑条或拉伸。...在不透明黑色像素之上绘制的半覆盖白色像素不应是感知的 50% 灰色。这不是光的工作原理，也不是矢量光栅化的工作原理。
大家好，又见面了，我是全栈君。...有知道的童鞋请告诉我吧！ 对此我还是有点失望，引擎还是没有质的飞跃。 官方文档阐述相关实现如图 visit()函数增加render queque中。render 负责排序；然后运行命令。...当绘制精灵数量越多，游戏的卡顿会非常明显，为了优化和提升渲染效率。 Cocos2d-x为我们提供了Auto-batching和SpriteBatchNode。...SpriteBatchNode 主要用于批量绘制精灵提高精灵的绘制效率的。须要绘制的精灵数量越多。...不再推荐使用SpriteBatchNode提高精灵的绘制效率。 Auto-culling的支持，Sprite在绘制时会进行检查。
可以考虑离屏渲染，离屏渲染的原理是创建一个离屏 Canvas 当缓存区，提前把需要重复绘制的内容缓存起来，从而减少 API 调用的损耗，提高渲染效率。具体感兴趣的可以去搜搜，我也没用过。 ...♀️ 精灵 Sprite 精灵实际上就是一个对象，画布上的每一个独立元素都可以看作是精灵。精灵可以包含位置、形状、行为等各种属性。说再多也没代码来得直观。...具体的游戏设计上我是这样设定的： 子弹在屏幕外生成，并向目标附近的一定范围移动 子弹半径越大，移动速度则越慢 子弹飞出屏幕外时移除，保持屏幕的子弹数量一定 确定好游戏设定后就可以开始敲代码了，首先得先确定好子弹精灵的功能范围...这块没什么难度，就不细说了，需要注意的一点是记录时间不能简单的就取时间戳，因为切换浏览器 tab 时游戏是 rAF 会自动暂停的，然后分数还会一直算。 ️...---- 片尾总结 总的来说实现还是很简单的，不算写文的时间做一个这个小游戏差不多一天就能完成。目前来说代码质量还有很大的优化空间，为了方便阅读理解，有多重复的逻辑计算没有提取出来。
不管目前的计算机在这方面有多么擅长，人类也仍然能比它注意到更多：即使图 1 仅显示了一辆汽车，却存在不寻常的情况。 ? 图 1：撞到树的汽车。机器（至少目前）还写不出这样的文本。...看来，我们的模型确实过拟合了训练集，即使它的表现优于随机猜测。 ? 图20：第一次尝试验证集的表现 但等一下......为什么我们没有任何飞行属性的精灵宝可梦？...我们的数据集太小，没有足够的变化，以致我们的算法不能在更广泛的应用程序中学习能够泛化的特征。 为了至少解决部分的问题，让我们应用一些图像增强技术。这涉及对训练图像应用随机变换，从而增强它们的变化。...这些属性对颜色具有非常强的亲和力，这是从图像中容易获得的信息。他们的类型也丰富，有很多训练样例供模型学习。 现在让我们看看一些被正确和错误归类的精灵宝可梦（分别图25和26）。 ?...即使在这个小样本中，我们也可以看到，颜色在整体分类中起着重要的作用。例如，没被正确分类的精灵宝可梦中，Machoke有很大可能被归为毒药类，可能是由于其外表是紫色的。
802只精灵不知道有没有人认得全，反正量子位编辑们只认识比卡丘等等最常见的，比如说初学者系列： △ 图1：妙蛙种子、小火龙和杰尼龟（从左到右） 就算能认全802只也还没完。...我将20％的精灵作为测试集，80％的精灵作为训练集，也就是训练集中有2727个精灵样本。...△ 图17：第一个模型对验证集的分类性能 虽然目前模型的分类效果优于随机猜测，但是网络确实存在过拟合问题。 奇怪的是，为什么飞行属性没有对应的精灵呢？...图像增强技术不是应该使我的网络模型预测性能变得更好么？ 别着急下结论，我们不能根据对训练集的分类效果来下定论。...即使在这个样本量较小的数据集中，我们可以看到，颜色在精灵分类中起着重要的作用。例如在容易被错误分类的精灵中，豪力很大可能被划分为毒型，可能是由主体色为紫色导致分类错误。
在开始之前，请确保您有敌人的图像文件，即使这只是临时图像也可以。 把图像文件放在你工程中的images目录里 (跟放置Player图片的目录是一样的). 如果画面生动活泼，那么游戏看起来会好很多。...您可能需要调整这些数字，具体取决于敌人精灵的大小，但请尝试使其在某个地方生成，以便您可以与Player精灵接触。其中Yeti.png是用于敌人的图像. 接下来，将敌人组中的所有敌人绘制到屏幕上。...即使你还没有一个完整level规划，您也应该编写代码，就像您打算拥有多个level一样. 考虑一下什么是“level”吧。你怎么知道自己在游戏中处于某哪一个level嘞？...移动敌人 如果你想要的话，静止不动的敌人也会很有用，例如可能伤害玩家的尖刺或陷阱，但是如果敌人可以四处走动，游戏将更具挑战。 与玩家精灵不同，敌方精灵不受用户控制。所以它的动作必须是自动化的。...无限循环是没有止境的。它永远循环，因为循环中的任何事物都不是不真实的。在这种情况下，计数器始终位于0到100或100到200之间，因此敌人的精灵会永远从右向左走，从右向左走。
缘起11.18「宝可梦朱·紫」正式发售，我才记起还没在 Switch 上玩过「宝可梦剑·盾」，赶紧趁着双十一，在某宝上下单了一张卡带，为双十一做出了一点微博的贡献。到手才发现，买的是二手卡带。...恰巧最近在看 CSS3 相关的内容，对游戏里的 Loading 过场动画产生了兴趣，想着能不能用 CSS3 来实现下面这个效果。...图片实现效果：图片做静态的一个精灵球要实现这个效果，第一步先要做一个静态的精灵球。...图片可以看到虽然使用了渐变背景，但图案上并没有渐变效果，这里用了一个小技巧：在同一个位置同时设置两个颜色，达到颜色跳变的效果。...回过头再看下动画效果：精灵球整体绕着圆心在做 360°旋转精灵球的上下两部分，分别顺时针作绘制扇形的处理，先从头到尾将扇形从 0 绘制到 180°，再从尾到头将扇形绘制从 180° 绘制到 0°。
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