。
我们通过引入备用_CameraBufferSize向量来解决此问题，该向量包含相机调整后大小的数据。 ? 确定缓冲区大小后，我们将这些值发送到Render中的GPU。...我们将使用与Unity用于_TexelSize向量的格式相同的格式，因此，宽度和高度的倒数紧随宽度和高度之后。 ? 将向量添加到Fragment中。 ?...这可以是固定的（覆盖RP的全局渲染比例），也可以应用在最上层，使其相对于全局渲染比例。 将渲染比例滑块添加到CameraSettings中，其范围与RP资产相同。...因此，根据模式的不同，它要么返回相同的比例，相机的比例，要么两者相乘。 ? 在CameraRenderer.Render中调用该方法以获取最终的渲染比例，并从缓冲区设置中传递该比例。 ?...2.1 当前方法 我们当前的重新缩放方法会产生不希望的副作用。首先，正如我们之前已经注意到的，在向上或向下缩放比1亮的HDR颜色时，总是混叠的。插值仅在LDR中执行时才能产生平滑结果。
这是一种纹理，在R通道中具有向量的U分量，在G通道中具有向量的V分量。它不需要很大，因为我们并不需要展示急剧的突然变化，依靠双线性滤波来来保持平滑。 ?...这是与以前相同的流体贴图，但现在A通道中有噪音。噪声与流向量无关。 ? （A通道带有噪声的流体贴图） 为了表明我们期望流体贴图中有噪声，更新其标签。 ?...仅与流向量相乘，然后将其添加到进度中。 ? 接下来，添加一个属性以控制着色器的流偏移。它的实际值为0和-0.5，但是你也可以尝试其他值。 ? 将相应的变量传递给FlowUVW。 ? ? ?...这是一个与以前的法线贴图描述相同表面的导数贴图，就像法线贴图一样，X导数存储在A通道中，Y导数存储在G通道中。另外，它的B通道中还包含原始高度图。但是同样，通过将高度缩放0.1来计算导数。 ?...只要没有这些，对存储的速度向量进行采样就会产生几乎相同的结果。另外，调制高度比例时不一定要完全匹配。 现在将速度值存储在流体贴图的B通道中。 ?
该参数在 numpy.sum 或 numpy.mean 等缩减函数中具有相同的含义。...这些方法现在与科学文献和 R 语言中的九种方法保持一致。其余方法是默认“linear”方法的以前不连续的变体。 请查看numpy.percentile的文档以获取更多信息。...如果设置为True，则被减少的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。结果数组具有相同数量的维度，并将与输入数组进行广播。...这些方法现在与科学文献和 R 语言中的九种方法保持一致。其余方法是默认的“linear”方法的以前不连续的变体。 请查看numpy.percentile的文档以获取更多信息。...这些方法现在与科学文献和 R 语言中的九种方法保持一致。其余方法是默认“linear”方法的以前不连续的变体。 有关更多信息，请参阅numpy.percentile的文档。
词嵌入层可以被认为是一个查找表，用于获取每个词的学习向量表示。 神经网络通过数字进行学习，因此每个单词都映射到一个具有连续值的向量来表示该单词。 4、位置编码 下一步是将位置信息注入到嵌入中。...对于每个偶数索引，使用 sin 函数创建一个向量。 然后将这些向量添加到它们相应的输入嵌入中。 这成功地为网络提供了每个向量位置的信息。...例如，当你键入查询以在 Youtube 上搜索某个视频时，搜索引擎会将你的查询映射到与数据库中候选视频关联的一组键（视频标题、描述等），然后为你呈现最匹配的视频（值）。...残差连接、层归一化和前馈网络 多头注意输出向量被添加到原始位置输入嵌入中。 这称为剩余连接。 残差连接的输出经过一层归一化。 归一化残差输出通过逐点前馈网络进行投影以进行进一步处理。...让我们来看看这是如何工作的。 前向掩码 掩码是一个矩阵，其大小与注意力分数相同，填充了 0 和负无穷大的值。 当你将掩码添加到缩放的注意力分数时，你会得到一个分数矩阵，右上角的三角形充满负无穷大。
题目 给定两个非空二叉树 s 和 t，检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。...（s 也可以看做它自身的一棵子树） 解题思路 如果根节点就相同，那么需要判断一下两个根节点的子节点是否都相同。
这意味着每次生成一个形状时，我们可能都会得到更多的新形状，而不是以前总的是一个。...为了接收新的形状，请为Game提供一个公共的AddShape方法，该方法只是将形状添加到其列表中。 ? 我们需要让ShapeFactory.Get负责将每个形状添加到Game中。...这是有效的，除非第二个随机向量最终与轨道轴相同或为负轴。这将导致零向量，无法对其进行归一化。具体地说，当向量3的长度太短而无法归一化时，Vector3.normalized将返回零向量。...因此，我们必须找到一种确定形状应用是否仍然有效的方法。 3.1 实例鉴别 通过在Shape中添加实例标识符属性，我们可以区分相同形状的不同化身。...我们还必须向Shape添加一个ResolveShapeInstances方法，该方法会将请求转发到其所有行为。 ? 最后，在Game.LoadGame结束时，我们将解析所有形状的形状实例。 ?
我们需要将这些矩阵添加到我们的着色器中，但是由于它们总是相同的，所以我们将由Unity提供的标准输入放在一个单独的HLSL文件中，这样既可以保持代码的结构化，也可以将代码包含在其他着色器中。...这就是所谓的GPU实例化（GPUInstancing），其工作原理是一次对具有相同网格物体的多个对象发出一次绘图调用。CPU收集所有每个对象的变换和材质属性，并将它们放入数组中，然后发送给GPU。...CustomRenderPipeline将通过字段跟踪选项，在其构造函数方法中进行设置，然后在Render中传递它们。还将SRP批处理程序的bool参数添加到构造函数中，而不是始终启用它。 ?...同样将其添加到UnlitPass.hlsl的材质属性中。 ? 通过调用UnlitPassFragment中的clip函数来丢弃片段。如果我们传递的值为零或更小，它将中止并丢弃该片段。...（支持关闭剪裁功能） 3.5 Shader功能特性 启用切换功能会将_CLIPPING关键字添加到材质的激活的关键字列表中，而禁用则将其删除。但这并不会单独改变什么。
导读：关注 SEO、关注收录的站长，应该都知道百度搜索提供了一段自动推送的 js 代码，可将任意网页推送到搜索引擎，加快收录。但是，这段代码并不是简单的增加到网页中万事大吉了！...那么自动推送 js 获取到的 Url 也变了！它就会将这个 Url 推送到搜索引擎！实际上，这些相同内容的页面我们并不希望重复抓取和收录！...二、问题解决 根据上面的分析，这类自动推送 js 代码就不能整站添加，而是只需添加到未收录且正规 Url 的页面。...三、其他说明 和以前分享的百度是否收录代码一样的工作原理，文章加载时，会在百度搜索当前文章的 url 地址，如果百度未收录，查询结果中会匹配到【没有找到该 URL。...当代码确认页面已收录时，将会在文章中添加一个值为 1 的 baidu_record 自定义栏目。 只有当 baidu_record 这个自定义栏目的值不存在时，代码才会去百度查询收录结果。
然后将其作为布尔值添加到我们的Lit着色器的ShadowCaster通道中，并仅在适当的时候使用它进行clamp。 ? 1.6 采样聚光灯阴影 要采样其他阴影，我们需要调整Shadows。...将其标识符和数组添加到Shadows中，并将其与矩阵一起设置在RenderOtherShadows中。 ? 使用索引和偏差创建一个新的SetOtherTileData方法。...为了根据距光平面的距离进行缩放，我们需要知道世界空间的光位置和聚光灯方向，因此将它们添加到OtherShadowData中。 ? 让Light将值复制到其中。...检查ReserveOtherShadows中是否有点光源。如果是，则包含此数字的新灯光计数将比当前计数大六倍，否则仅增加一倍。如果超过最大值，那么多出的光具有烘焙的阴影。...我们需要确定要从自己的结构中取样的合适的表面。为此，需要知道我们是否正在处理点光源以及表面到光的方向。将两者都添加到OtherShadowData。 ? 在Light中设置这两个值。
同时，泛化训练过的模型，通过更多样化的数据集（特别是具有非独立和相同分布系数矩阵进行的训练），能够大大提高域外精度。...有时，也对具有相同标准偏差 的高斯系数进行采样。 在研究特征值问题的分布外泛化时，生成具有不同特征值分布的随机对称矩阵（对应于具有非 iid 系数的随机矩阵）。...作者研究了两个公式： 1.固定大小情况，数据集中所有矩阵都具有相同维度，只需要学习一个排列。 2.可变大小的情况，数据集包括不同维度的矩阵，尽可能多的排列学习。...矩阵M和P的乘法是矩阵向量乘法的进阶版本，其对矩阵 P 中的每一列向量执行上述运算。和以前一样，只有使用P10和P1000的编码模型才能训练高精度预测。...超过5×5矩阵和类似大小的矩形矩阵，训练模型精度与向量乘法相同（在 1% 容差下超过 99%），但需要更深的解码器（4 到 6 层）。 特征值 我们把注意力转向由迭代算法解决的非线性问题。
因此，为三角形渲染的每个片段应使用相同的法线向量。但是我们目前不知道这个向量是什么。在顶点程序中，我们只能访问单独的存储在网格中的顶点数据。...（第二种方式实现 平坦着色） 虽然最终得到与以前相同的结果，但是现在使用的是几何着色器阶段，而不是依赖于屏幕空间导数指令。 哪种方法更好？...这可以通过将三角形的重心坐标添加到插值数据中来完成。 什么是重心坐标？ 三角形具有三个分量的坐标。每个分量沿一个边为0，在与该边相对的顶点为1，在这两个边之间线性过渡。这些坐标也用于插值顶点数据。...2.2 定义额外的插值器 至此，我们将重心坐标传递给片段程序，但程序尚不了解它们。必须将它们添加到“My Lighting”中“Interpolators ”的定义中。...将相应的变量添加到MyFlatWireframe中，并在GetAlbedoWithWireframe中使用它们。根据平滑的最小值，通过在线框颜色和原始反照率之间进行插值来确定最终的反照率。 ?
因此，将其添加到LitPass中的“Attributes”中。 ? 照明是按每个片段计算的，因此我们也必须将法向矢量添加到Varyings中。...1.3 法线插值 尽管法线向量在顶点程序中为单位长，但跨三角形的线性插值会影响其长度。我们可以通过渲染一个和向量长度之间的差（放大十倍以使其更明显）来可视化该错误。 ? ?...它可以在任何适当的3D空间中执行光照计算。因此，我们保留了定义的空间不填。填充数据时，我们仅需在各处使用相同的空间即可。现在使用的是世界空间，但是稍后我们可以切换到另一个空间，并且一切任然正常进行。...确保使用与Lighting中定义的最大值相同的最大值。 ? 添加一个函数以获取定向光计数并调整GetDirectionalLight，以便它检索特定光索引的数据。 ?...由于此代码对于所有预设都是相同的，因此请将其放在PresetButton方法中，该方法返回是否应应用预设。 ? 从默认的不透明模式开始为每个预设创建一个单独的方法。设置适当激活后属性。 ?
include要求外部YAML文件具有扩展名.yml或.yaml，否则将不包含外部文件。 include 支持以下包含方法： 方法 描述 local 包括来自本地项目存储库的文件。...如果未定义任何属性，则默认值为： when: on_success allow_failure: false 作业已添加到管道中： 如果规则相匹配，并且具有when: on_success，when...如果管道是计划的管道，则不会将作业添加到管道。 在所有其他情况下，都使用将该作业添加到管道中when: on_success。...使用此配置，每次推送到打开的合并请求的源分支都会导致重复的管道。明确允许在同一作业中同时使用推送和合并请求管道可能具有相同的效果。 我们建议使用workflow: rules来限制允许的管道类型。...该refs策略可以采用与简化的唯一/例外配置相同的值 。
图 4-9：Rust 如何表示内存中的字符串向量 但要记住，在 Rust 中，大多数类型的赋值会将值从源转移给目标，而源会回到未初始化状态。因此在初始化 t 之后，程序的内存如图 4-10 所示。...如果想达到与 C++ 程序相同的状态（每个变量都保存一个独立的结构副本），就必须调用向量的 clone 方法，该方法会执行向量及其元素的深拷贝： let s = vec!...该结构体拥有这个字符串的所有权。 将值传给函数 整个 Person 结构体（不是指向它的指针）被传给了向量的 push 方法，此方法会将该结构体移动到向量的末尾。...(); 这个 take 调用与之前的 replace 调用具有相同的效果。...赋值的源仍会保持已初始化和可用状态，并且具有与之前相同的值。把 Copy 类型传给函数和构造器的行为也是如此。
1 Unlit 粒子 粒子系统可以使用任何材质，因此我们的RP已经可以渲染它们，但它有一定限制。在本教程中，我们将仅考虑不受光的粒子。受光的粒子以相同的方式工作，只是具有更多的着色器属性和光照计算。...对于正交相机，我们能做的最好的就是依靠屏幕空间位置矢量的Z分量，该分量包含转换后片段的片段空间深度。这是用于深度比较的原始值，如果启用了深度写入，则会将其写入深度缓冲区。...该方法将创建一个新材质并将其设置为在编辑器中隐藏，以确保不会将其另存为资产，因此我们不必自己专门进行此操作。如果缺少着色器，它会记录一个错误。 ?...该宏与SAMPLE_TEXTURE2D相同，但仅返回R通道。 ? 这给了我们原始的深度缓冲值。...我们将使用与Unity的粒子着色器相同的方法，添加一个简单的distortion blend着色器属性，以在粒子自身的颜色及其引起的扰动之间进行插值。 ? ?
与其创建具有更好遮挡数据的另一个遮罩贴图，不如将遮挡强度滑块属性添加到我们的着色器中。 ? ? （遮挡滑块，降低至0.5） 将其添加到UnityPerMaterial缓冲区。 ?...将其添加到UnityPerMaterial，然后将其与GetBase中的详细信息相乘。 ? ? ? （反照率细节缩放至0.2） 3.3 细节平滑度 为平滑度添加细节的方法和之前相同。...然后将该属性添加到UnityPerMaterial，在GetSmoothness中检索缩放的细节，并以相同的方式进行插值。这次需要细节贴图的B通道。 ?...这用于翻转大多数（比如动物）具有双侧对称性的网格的法线贴图，因此相同的贴图可用于网格的两侧，从而将所需的纹理大小减半。 因此，如果我们具有世界空间法线和切向量，则可以构造从切线到世界空间的转换矩阵。...将执行所有这些操作的功能添加到Common。 ? 接下来，在LitPass中将具有TANGENT语义的对象空间切向量添加到Attributes中并将世界空间切线添加到Varyings中。 ?
启用动态批处理后，Unity在运行时会对视图中的动态对象执行相同的操作。但仅适用于小型网格，否则会适得其反，开销反而变得非常大。 还有另一种组合绘图调用的方法。...例如，#pragma instancing_options maxcount：512将最大值设置为512。但是，这会将导致断言失败的错误，因此实际限制为511。其实500和512之间没有太大差异。...2 混合材质属性 所有批处理形式的限制之一是它们仅限于具有相同材质的对象。当我们希望渲染的对象具有多样性时，此限制就会成为阻碍。 2.1 随机颜色 例如，当我们改变球体的颜色。...（合批的带颜色的球体） 现在，我们的颜色随机的球再次被批处理。我们可以用相同的方式使其他属性可变。对于颜色，浮点数，矩阵和四分量浮点向量，这是可以的。...如果要改变纹理，可以使用单独的纹理数组，并将索引添加到实例化缓冲区。 可以在同一个缓冲区中组合多个属性，但要牢记大小限制。还应注意，缓冲区被划分为32位块，因此单个浮点数需要与向量相同的空间。
表3-3：可综合网络类型 类型 代表 wire 使用CMOS行为解析多个驱动器的互连网络 tri wire的同义词在所有方面都相同，可用于强调预期具有三态值的网络 Supply0 在电源强度级别具有恒定逻辑...trior wor的同义词，在所有方面都相同；可用于强调预期具有三态值的网络 trireg 具有电容性的互连网络；如果所有驱动器均为高阻抗，则电容反映最后解析的驱动值 笔记 某些RTL综合编译器可能支持一种或多种网络类型...uwire类型作为1364-2005 Verilog标准的一部分添加到SystemVerilog中，特别是为了使无意中的多个驱动程序成为编译/布线错误。...网络可以用与变量相同的方式显式声明为有符号或无符号。 网络位和部分选择。可使用与变量向量相同的语法从向量中选择任何特定位或位组。常量和变量位和部分选择都可以在网络上执行。...SystemVerilog语言具有解决端口/连接不匹配的规则： port的比特数少于连接到的网络或变量-值的最左边的比特被截断，导致值的最重要比特丢失。
在需要无限扩展数组的情况下，可以使用可扩展数组，如C++标准模板库(STL)中的向量类。Matlab中的常规数组具有类似的可扩展性，可扩展数组是整个Python语言的基础。...这是一个O(n)操作，其中n是数组的大小，但由于它只是偶尔发生，所以将一个新值添加到末尾的时间实际上会被分解为常数时间O(1)。它是一个非常灵活的数据结构，具有快速平均插入和快速访问。...虽然二叉树中的排序受到约束，但它绝不是唯一的，并且根据插入的顺序，可以在许多不同的配置中排列相同的列表。 有几种转换可以应用于树，以使其更加平衡。...自定义数据结构 当你处理更多问题时，你肯定会遇到标准配方框不包含最佳结构的问题。你需要设计自己的数据结构。 考虑一个多类分类器，它推广二元分类器以处理具有两个以上类的分类问题。...考虑一下“svm.cpp”第316行中的Kernel：K_Function方法。用于保存向量的数据结构的优点和缺点是什么？ 5. 如何在LIBSVM库中重构核函数的计算？ 6.
这个与以前提出的Open Set和Open World image classification的最大不同在于：在目标检测器的训练过程中，将那些未知的目标当做背景。...表示），这些对象被逐步标记（蓝色圆圈）并添加到现有知识库（绿色圆圈）中。 第二行：开放世界目标检测模型使用基于能量的分类头和未知感知RPN识别潜在的未知对象。...然后再建立一个用来存储训练过程中的临时特征向量，每个类的特征向量存在其对应位置。 最后在常规损失函数上再叠加一个对比聚类损失来达到强制降低类内差，增大类间差的效果。...原文中该部分的流程图如下，其中是不叠加对比聚类损失的轮数，用以初始化已知类别的特征向量，表示，在迭代轮数大于后，每轮都计算对比聚类的损失，并每轮进行一次特征向量更新(有点像混合高斯背景建模了)： 基于...对比损失被添加到Faster R-CNN 损失中，整个网络被端到端的训练。
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