PHP图像从while创建，同时保持方向不变 - 腾讯云开发者社区

相比之下，用红色标记的独立训练的基模型则呈现出截然不同的情况，它们的参数向量方向完全无关。基于这些观察，他们考虑是否可以依据这种经验规律来创建模型的指纹。...为了验证这一点，研究团队在对 LLaMA 进行微调时，加入了模型间参数的相似度作为惩罚损失，以使模型在微调的同时，参数方向尽量偏离基模型，测试模型能否在保持性能的同时偏离原参数方向：他们在 BoolQ...他们采用对比学习确保 Encoder 的局部保持性，同时通过生成对抗学习确保特征向量服从高斯分布，以此与 GAN 或 VAE 生成器的输入空间保持一致。...衍生模型的指纹与其原始模型极为相似，我们可以直观地从图像中辨认出它们是基于哪个原型模型构建的。此外，这些衍生模型与原模型在不变项上也保持了很高的余弦相似性。...通过他们的方法，各个独立的基模型被赋予了独特的指纹图像，这些图像生动地展现了不同大模型间指纹的多样性和差异性。表中，这些模型间的相似度计算结果与其指纹图像所呈现的差异性保持了一致。

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PHP设计模式之工厂模式定义与用法详解

对于工厂方法模式, 要创建的"东西"是一个产品,这个产品与创建它的类之间不存在绑定.实际上,为了保持这种松耦合,客户会通过一个工厂发出请求....再由工厂创建所请求的产品.也可以换种方式考虑, 利用工厂方法模式, 请求者只发出请求, 而不具体创建产品. 工厂的工作先建立一个工厂的接口 Factory.php 保持相同的接口,请求工厂返回一个属性对象增加新产品和参数化请求问题来了,如果要增加更多的图像和文本说明, 有没有必要每次增加一个新的区域就增加一个新的具体的工厂类?..., 然后客户指定想要的新产品 , 即可返回客户需要的产品. : 产品改变: 接口不变使用设计模式的一大好处就是可以很容易地对类做出改变, 而不会破坏更大的程序....之所以能够容易地做出改变, 秘诀在于保持接口不变, 而只改变内容. 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。

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快速上手小程序云开发

创建好存储桶bucket 在⼩程序⾥，所有的⼿机屏幕的宽度都为750rpx，我们可以把图⽚等⽐缩⼩。给image组件添加⼀个widthFix模式：宽度不变，⾼度⾃动变化，保持原图宽⾼⽐不变。...background-image 设置元素的背景图像。 background-size 规定背景图⽚的尺⼨。 background-repeat 设置是否及如何重复背景图像。...盒阴影、背景、圆角、动画、渐变、过渡、多列、弹性盒模型、2D、3D的功能 JavaScript语法基础变量、关键字、数据类型、运算符分支、循环语句 If、switch、for、for in、while...PHP概述与工作原理 PHP环境搭建与安装 PHP语言基础 PHP标记符、注释、数据类型、数据输出、编码规范、变量、常量、运算符、数据类型转换、控制语句、数组、函数函数字符串函数、数学函数...、日期函数、数组函数 PHP图形图像处理（GD库）（掌握） PHP文件系统处理（掌握）文件操作、目录操作 PHP面向对象程序设计面向对象特性（继承、封装、多态）、操作符、static关键字、

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OverlapMamba 具备超强泛化能力的定位方法

在三个不同的公共数据集上进行评估，该方法能够有效地检测环路闭合，即便是在从不同方向重访先前的位置时也能保持稳定性。...由于其朝向不变的架构和丰富的空间特征合并，所产生的全局描述符在定位任务中表现出稳健性，即使自动驾驶系统以相反的方向导航，其效果也能保持准确。图2.OverlapMamba的总览。...在 GDG 中，作者使用 NetVLAD 生成朝向不变的描述性特征符号。NetVLAD 支持端到端基于图像的定位，并具有对朝向旋转的固有不变性。...这种方法本质上是将图像分成多个补丁，并合并位置编码将它们映射为序列。与此同时，一些研究选择使用四个不同的方向序列作为输入，沿垂直和水平轴收集像素信息，然后反转这些生成的序列以创建一个四元组序列。...处理后的序列发生均匀变化，同时保持了空间层次结构。 E. 改进的triplet损失与硬挖掘通过设置重叠阈值来判断两个激光雷达扫描之间的相似性，从而计算重叠程度。

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【Java AWT 图形界面编程】使用鼠标滚轮缩放 Canvas 画布中绘制的背景图像 ( 绘制超大图像 + 鼠标拖动 + 鼠标滚轮缩放 + 以当前鼠标指针位置为缩放中心示例 )

使用鼠标滚轮缩放后 , 在 Canvas 中绘制的图片的尺寸肯定是放大或者缩小了 , 尺寸发生了改变 ; 图片缩放时 , 鼠标指针指向一个位置 , 该位置对应着一个当前 Canvas 画布中的 x, y 坐标 , 同时可以计算出当前位置对应的图片中的...水平方向的比例和垂直方向的比例 ; 在缩放后的图片中 , 只要保证鼠标指针指向相同的 x, y 坐标时 , 该位置对应的水平方向的比例和垂直方向的比例仍然保持不变 , 那就需要移动图片的位置..., 指向图片坐标比例不变 , 图片尺寸发生了改变 , 重新计算当前图片的放置位置 , 并设置图片位置 ; 这样图片缩放时 , 始终可以保证鼠标指向的部位保持位置不变 ; 1、保存当前鼠标指针指向的位置...2、根据鼠标指针指向的位置以及比例重新计算图片位置在鼠标滚轮缩放完成后 , 再根据鼠标指针指向的位置和比例 , 结合图片缩放后的尺寸 , 重新计算画布偏移的位置 , 以达到鼠标指向的图片元素位置基本保持不变的目的..., null); } public static void main(String[] args) { // 创建 JFrame 窗口 JFrame frame

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CVPR21最佳检测：不再是方方正正的目标检测输出（附源码）

与自然图像中的目标不同，航空目标往往具有任意方向的分布。因此，检测器需要更多的参数来编码方向信息，这往往是高度冗余和低效的。...在旋转等变特征的基础上，提出了旋转不变RoI-Align（RiRoI-Align），该算法根据RoI的方向自适应地从等变特征中提取旋转不变特征。...2 背景最近，许多设计良好的面向对象检测器被提出，并在具有挑战性的航空图像数据集上报告了有希望的结果。为了在无约束航空图像中实现精确的目标检测，大多数算法都致力于提取旋转不变特征。...如上图所示，规则cnn与旋转不等价，即向cnn传送旋转图像与原始图像的旋转特征映射不同。因此，从常规CNN特征图中扭曲出来的区域特征通常会随着方向的变化而变得不稳定。...上图所示，新提出的方法由两部分组成：旋转等变特征提取和旋转不变特征提取。首先，将旋转等变网络引入到主干网络中，生成旋转等变特征，可以准确预测方向，降低建模的复杂度。

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去除双下巴有奇招，浙大00后本科生全新美颜算法登上ACM SIGGRAPH

机器之心专栏机器之心编辑部浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法，仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑...但是，如何在改变特定特征的同时保持其它无关特征不变，即进行特征的解耦，仍然是一个难题。...为了解决这一问题，该研究引入了一种语义扩散方法，利用能将双下巴特征从其它特征中分离出来的颈部掩膜，将中间人像的新下巴的语义扩散到原始图像中，从而得到没有双下巴且保持了面部特征的肖像图像及其对应的隐码。...以去除双下巴为例，该方法可成功地去除输入肖像图像的双下巴，同时很好地保持其它特征不变。图 3：该研究的结果。前四行为参数连续调整的结果，后四行的每对图像中，左图为原图，右‍图为‍得到的结果。...与当前最优的面部编辑方法（SOTA）相比，该研究产生了更稳定和合理的结果，保持了面部特征的不变性，并且符合人脸结构。图 4：方法对比。

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图像处理之特征提取

仿射不变性平面上任意两条线，经过仿射变换后，仍保持原来的状态（比如平行的线还是平行，相交的线夹角不变等）什么是局部特征？局部特征应该具有的特点？...方向赋值：为了实现旋转不变性，需要根据检测到的关键点的局部图像结构为特征点赋值。具体做法是用梯度方向直方图。...如果对上述纯文字理解困难，可以参考文章： SIFT特征提取算法 1.3 SIFT特征提取的优点 SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性...如果对上述纯文字理解困难，可以参考文章：目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征 2.3 HOG特征提取特点由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性...FAST对多尺度特性的描述是还是通过建立图像金字塔实现的，而对于旋转不变性即方向的特征则引入灰度质心法用于描述特征点的方向。

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流体运动估计光流算法研究

从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。...数据项主要基于亮度守恒假设,即同一个像素点的亮度(灰度值)在相邻两帧图像内保持不变，即： I(x + dx,y + dy,t + dt) = I(x,y,t）（1）式中, I(x,y,t) 表示...图像序列中任意像素点的空间梯度可以分解为其范数和方向两部分。当方向信息旋转改变时,梯度的范数保持不变。 Papenberg 等人(2006)提出将梯度范数作为另一恒定性假设。...为了在保持不变性的同时尽可能多地保留局部图像信息,Demetz 等人(2013)提出了一种新的 rank 变换———CRT(complete rank transform)。...为了在保持不变性的同时尽可能多地保留局部图像信息,Demetz 等人(2013)提出了一种新的 rank 变换———CRT(complete rank transform)。

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❤️ 如何在 Pygame 中移动你的游戏角色 ❤️

您可以使用 pygame 创建不同类型的游戏，包括街机游戏、平台游戏等等。使用的图像：你可以控制玩家的移动。...velocity = 12 # 创建无限循环 run = True while run: # 用白色填充背景 window.fill((255, 255, 255)) #...为此，除了要进行一些更改外，其他一切都保持不变。在这里，我们创建了一个新的时钟对象来使用 clock() 控制游戏的帧速率。...velocity = 12 # 创建无限循环 run = True while run: # 将帧速率设置为 60 fps clock.tick(60) # 用白色填充背景 window.fill...这个函数有三个参数：要翻转的图像进行水平翻转的布尔值进行垂直翻转的布尔值下面是实现。示例：翻转播放器图像输出：我们还可以通过创建精灵列表轻松更新玩家精灵。

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AI绘画专栏之stablediffusion 用于扩散模型精确控制的 LoRA 适配器 (47)

为了避免这种不必要的干扰，我们建议使用一小组保留提示来找到方向。我们不是单独用一对单词来定义属性，而是通过使用多个文本组合来定义它，找到一个改变目标属性的方向，同时保持其他属性要保留的不变。...例如，我们没有找到从“年轻人”到“老年人”的方向，而是通过特别提到一组要保留的受保护属性来找到一个保留种族的方向，例如“亚洲年轻人”到“亚洲老人”。...添加描述红色箭头是仅使用“老”和“年轻”提示训练的原始年龄方向。然而，方向与种族纠缠在一起。取而代之的是，我们使用多个提示构建一个新的解开方向（蓝色），以独占方式使新向量在这些方向上不变。...添加描述可以为无法用语言描述的概念创建滑块。这些滑块是由艺术家使用 6-8 对图像创建的。StyleGAN 潜伏，尤其是 stylespace 潜伏，可以转移到 Stable Diffusion。...我们从styleGAN收集图像，并在这些图像上训练滑块。我们发现扩散模型可以学习解开的风格空间神经元行为，使艺术家能够控制styleGAN中存在的细微属性。

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这个GAN没见过猪，却能把狗变成猪

由于最终目标是生成一个风格不一样的图像，那就要更改其中一个成对生成器的域，同时保持另一个作为参考域。...具体的话就是Gfrozen的权重保持不变，而Gtrain的权重通过优化和迭代层冻结（iterative layer-freezing）方案进行修改。...而Gtrain的域在通过用户提供的文本方向进行更改（shift）的同时，会保持共享隐空间（latent space）。具体怎么“更改”呢？...为了有效地从CLIP中提取“知识”，一共用了三种损失算法：（1）负责确定在每次迭代中训练哪个子集层的全局目标损失（Global CLIP loss）；（2）旨在保持多样性的局部定向损失（Directional...△ 局部定向损失要求源/目标图像/文字的CLIP-space方向一致 “分层冻结”（layer-freezing）此机制分为两阶段：（1）选层阶段，保持所有网络权重不变并对一组隐码进行优化，然后选择变化最显著的一层

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【论文复现】进行不同视角图像的拼接

其主要特点如下：（1）尺度不变性：SIFT算法可以在不同尺度的图像上检测和描述特征。这使得它对于图像中存在不同尺度的物体或图像的缩放变换具有鲁棒性。...总而言之，SIFT算法是一种强大的图像特征提取算法，它可以在不同尺度和旋转角度下提取具有尺度不变性和旋转不变性的局部特征，并用于图像匹配、目标跟踪、图像配准等计算机视觉任务。...方向匹配通过根据局部图像属性为每个关键点分配一致的方向，可以相对于该方向表示关键点描述符，从而实现图像旋转的不变性。局部图像描述之前的操作已经为每个关键点分配了图像位置、比例和方向。...下一步是计算局部图像区域的描述符，该描述符具有高度独特性，对剩余变化（例如照明或 3D 视点的变化）尽可能保持不变代码原理为实现SIFT特征检测，主要使用到了以下的两个工具包：OpenCV，numpy...代码的具体实现逻辑如下：（1）首先先读入待拼接的图像，例如下述代码示例中的’hanying1.jpg’和’hanying2.jpg’，然后使用opencv自带的cv2.SIFT_create()创建

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特征提取——局部特征

SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。有4个主要步骤尺度空间的极值检测搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和选择不变的兴趣点。...拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点(因为DoG算子会产生较强的边缘响应)，以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力用Harris Corner检测参考文章...特征方向赋值基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或多个方向，后续的所有操作都是对于关键点的方向、尺度和位置进行变换，从而提供这些特征的不变性。...每个特征点计算一个方向，依照这个方向做进一步的计算， *利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性。...显然，一个传统的金字塔中，每一层的图像是其上一层图像长、高的各一半。多分辨率的图像金字塔虽然生成简单，但其本质是降采样，图像的局部特征则难以保持，也就是无法保持特征的尺度不变性。

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CVPR最佳检测：不再是方方正正的目标检测输出（附源码）

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特征，特征不变性，尺度空间与图像金字塔

以上图为例，左右两图中玩具车的姿态不同、大小不同、图像亮度不同，对应局部（图中黄色小块）在各自图中的绝对位置不同、大小不同、方向不同、灰度不同，为了实现配准，就需要在局部提取的特征具有某些不变性，才能够匹配上...要做到旋转无关，则需要将窗口以某个主方向对齐后再提取局部特征，如图中倾斜的黄色小块，主方向可以是窗口内最集中的梯度方向。接下来，讲述一下如何做到尺度无关。...保持图5图像尺寸不变，不断（高斯）平滑，直到B处的凹陷平滑没了（与图100相似），达到与图100相近的尺度，图100中在A邻域内（比如\(10 \times 10\)）提取特征（比如SIFT），图5中在...图像金字塔尺度空间中，不同尺度下观测窗口的像素尺寸是不同，还有另外一种情况，保持观测窗口大小不变，让图像尺寸发生变化。...小结一下：图像金字塔，是在保持观测窗口不变的情况下，获得输入图像在不同尺寸（分辨率）下的表达，在不同尺寸上提取到的特征在整体上做到了尺寸（分辨率）无关。

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Android Matrix

错切变换从字面上理解，矩阵中的MSCALE用于处理缩放变换，MSKEW用于处理错切变换，MTRANS用于处理平移变换，MPERSP用于处理透视变换。...，再假定在x轴和y轴方向移动的大小分别为： ? 如下图所示： ? 不难知道 ? 如果用矩阵来表示的话，就可以写成： ? 旋转变换 2.1 围绕坐标原点旋转：假定有一个点 ?...缩放变换理论上而言，一个点是不存在什么缩放变换的，但考虑到所有图像都是由点组成，因此，如果图像在x轴和y轴方向分别放大k1和k2倍的话，那么图像中的所有点的x坐标和y坐标均会分别放大k1和k2倍，即...错切变换的效果就是让所有点的x坐标(或者y坐标)保持不变，而对应的y坐标(或者x坐标)则按比例发生平移，且平移的大小和该点到x轴(或y轴)的垂直距离成正比。...比如下图，各点的y坐标保持不变，但其x坐标则按比例发生了平移。这种情况将水平错切。 ? 下图各点的x坐标保持不变，但其y坐标则按比例发生了平移。这种情况叫垂直错切。 ? 假定一个点 ?

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保护隐私的 Structure-from-Motion （SfM）

然而即使是衍生图像，也包含着潜在的机密信息。最近的研究通过隐藏查询图像和数据库地图的几何信息，解决了图像定位任务的隐私问题。...本文假设视图中的重力方向已知，提出了一种提供近似解的替代方案：首先，随机选取关键点转换为沿重力方向的线：然后将其余关键点转变为随机方向的线：视图的重力方向可以由手机、相机等拍照设备的重力感应模块提供...同时，由于重力方向已知，假设三维空间重力方向不变，我们只需估计相机位姿的平移相（tx, ty, tz) 和沿重力方向的旋转角度 θ （即偏航角）。这四个变量的估计可以分解为两个步骤： 1....使用随机方向的线，在保持步骤1所得 tx，tz 和 θ 不变的基础上，估计剩余的变量 ty，即相机的高度。...The core idea of the approach is to lift 2D/3D feature points to random lines, while still providing

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【AI绘画】爆肝！关于Midjourney你应该知道的事【上】

今日主题：Midjourney小白新手攻略今天，非常的想分享一起关于如何使用 Midjourney 创建 AI 生成的图像，虽然Midjourney再市面上已经出了很久，但是市面没有很多细节都没讲到，...比如垫图，保持角色一致性，包括后面新出的功能，也没有讲清楚。...如何在 Midjourney 中创建图像？我们可以在i，但您只能在“创建” 选项卡中看到它们，因此请前往那里。...Upscale Subtle和Upscale Creative可使图像分辨率翻倍。Subtle 可保持细节不变，而 Creative 可添加更多细节。...Remix Subtle和Remix Strong允许您使用图像作为更新或调整提示的基础。平移会按照选定的方向扩展图像。缩放会缩小图像，同时保持纵横比不变。

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HOG 特征

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。...主要思想在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。...优点由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。...在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。...计算图像XY梯度和方向使用sobel可以出水平和垂直方向的梯度： 12 gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=1)gy = cv2.Sobel(img

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大模型也有小偷？为保护你的参数，上交大给大模型制作「人类可读指纹」

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特征提取——局部特征

CVPR最佳检测：不再是方方正正的目标检测输出（附源码）

特征，特征不变性，尺度空间与图像金字塔

Android Matrix

保护隐私的 Structure-from-Motion （SfM）

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