动手操作 在新版的 SD WebUI 多了一个“平铺图(Tiling)”功能。 但这个功能默认并没有出现在界面里，需要我们手动配置。 进入“设置”模块。 在左侧导航栏到找到“UI便捷设置”。...在这个界面中，文生图和图生图的输入框都输入“tiling”，然后点击“保存设置”，再点击“重载UI”。...重新打开 SD WebUI 后就能在文生图和图生图界面中看到“平铺图(Tiling)”这个功能了。 选中这个功能，然后在提示词输入框输入想要生成的内容，点击生成按钮即可。
9273:PKU2506Tiling 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 2000ms 单个测试点时间限制: 1000ms 内存限制: 131072kB描述 对于一个2行N列的走道。
Domino and Tromino Tiling 传送门：790....Domino and Tromino Tiling Problem: We have two types of tiles: a 2x1 domino shape, and an “L” tromino...(In a tiling, every square must be covered by a tile.
Tri Tiling Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9016 Accepted: 4684...Here is a sample tiling of a 3x12 rectangle.
题目连接：Codeforces 432E Square Tiling 题目大意：给出一个n∗m的矩阵，要求对该矩阵进行上色，用大写字母。可是每次上色的区域必须是正方形。
模型用到的是一个简单的管线： 用到的贴图： 首先创建一个新的PBR Graph，在Blackboard面板处创建以下属性： Speed（Vector1 类型）：用于控制UV滚动的速度 Texture Tiling...（Vector2 类型）：用于控制Tiling属性 Main Texture（Texture2D 类型）：用于滚动的贴图 Main Color（HDR类型Color）：用于控制颜色 Direction（...Vector2 类型）：用于控制滚动方向 让UV动起来首先需要Time时间节点，为了使用创建的Speed属性来控制滚动速度，使用Multiply节点将两者相乘 创建Tiling And...Offset节点，将其Tiling属性与我们创建的Texture Tiling属性相连，为了使用创建的Direction属性控制滚动方向，将Speed与Time相乘后的输出与Direction相乘，连接至...Tiling And Offset中的Offset节点。
ggpattern」包官方文档 https://coolbutuseless.github.io/package/ggpattern/articles/developing-patterns.html ❞ tiling3...FALSE) { args <- as.list(params) args <- args[grep("^pattern_", names(args))] # hexagonal tiling...using "regular_polygon" pattern args$pattern <- "polygon_tiling" # three-color tiling using `...prefix <- "" do.call(gridpattern::patternGrob, args) } options(ggpattern_geometry_funcs = list(tiling3...= tiling3_pattern)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(year,lifeExp)) + stat_boxplot(aes(ymin = ..lower..,
Rectangle矩形节点、Fraction 关于Rectangle矩形节点的官方文档介绍： 大概含义指根据输入的UV生成一个矩形形状，大小由输入的宽度和高度指定，生成的形状可以通过连接一个Tiling...Vector1 类型）：用于控制Rectangle节点宽度，即网格分割线的宽度 Height（Vector1 类型）：用于控制Rectangle节点高度，即网格分割线的高度 Tiling...（Vector2 类型）：用于控制Tiling And Offset节点的平铺属性，即网格的规模 Main Color、Second Color（HDR类型 Color）：用于发光效果，...实现两种颜色间的插值变换 创建Rectangle节点，输入Width、Height属性： 创建Fraction节点，输出至Rectangle节点UV： 创建Tiling And Offset节点，...输出至Fraction节点，并输入Tiling属性值： 通过One Minus节点调整Rectangle节点的输出值，再输出至PBR Master主节点中的Albede和Emission
效果图： 用到网上找的一张线条贴图： 创建一个新的PBR Graph，创建以下属性： Hologram Texture（Texture 2D 类型）：即上面的线条贴图 Tiling（Vector2...Master中Alpha节点： 这时在场景中看不出任何效果，因为还要将Surface Mode改为Transparent模式，在PBR Master主节点的右上角打开设置： 创建Tiling...And Offset节点，Tiling属性我们已经在Blackboard中创建，Offset便宜则用时间节点与Scroll Speed相乘后的输出值，最终将输出连接到Sample Texture 2D...中UV节点： 可以发现全息线条已经滚动起来了，但是方向不是我们想要的，所以创建Screen Position节点输出到Tiling And Offset中的UV节点： 接下来先来加一个边缘发光的效果
mutate(paired = rep(1:(n()/3), each=3), year=factor(year)) 定义填充函数 # 自定义一个图案填充函数，用于在ggpattern中使用 tiling3...do.call动态调用patternGrob函数，并直接构建参数列表 do.call(gridpattern::patternGrob, c( list(pattern = "polygon_tiling...grep("^pattern_", names(params))] )) } # 设置ggpattern的图案函数选项 options(ggpattern_geometry_funcs = list(tiling3...= tiling3_pattern)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(year, lifeExp)) + # 设置绘图的aes，包括x轴为年份，y轴为预期寿命 stat_boxplot...geom_boxplot_pattern(aes(pattern_type=year, fill=year), # 应用图案填充 pattern = 'tiling3
-H -I -T -r -l nucmer.filter >nucmer.snp #显示坐标 show-coords nucmer.filter -r >nucmer.coords #show-tiling.../data/ref.fna kmer45.scafSeq delta-filter -1 -q -r kmer45.delta > kmer45.filter show-tiling kmer45.filter...-a show-tiling kmer45.filter -l 10000 >kmer45.tiling #mummerplot绘图 mummerplot -p p1 nucmer.filter...--png mummerplot -p p2 nucmer.filter --png --medium mummerplot -p kmer45 kmer45.tiling --png --medium
类型 Color）：第一种颜色 Second Color（HDR类型 Color）：第二种颜色 创建Position节点，获取模型的顶点位置，Space空间使用默认World模式，输出至新建Tiling...Offset偏移毫无疑问使用Time节点让其动起来，为了使用创建的Scroll Direction属性控制滚动方向，将Time节点输出与Scroll Diection值使用Multiply节点相乘后再输出至Tiling...And Offset节点中Offset属性： 创建Simple Noise噪点节点，UV使用Tiling And Offset节点的输出值，Scale则通过创建的Noise Scale属性控制
---- 二，原理介绍 通过Tiling And Offset节点分别对Voronoi泰森多边形节点和Gradient Noise渐变噪声节点进行偏移移动，然后通过颜色，贴图各种叠加和透明度设置，从而到达模拟火苗的动态效果...FlamePBRGraph”），然后双击打开编辑器面板： 让噪音动起来 编辑区域空白处“右键” --> Create Note 创建Time时间节点，Vector2节点控制偏移(设置Y值为-0.2)，Tiling...NoiseSpeed"和”NoiseScale“并将其默认值设置为-0.2和10，结果如下： 让细胞动起来 创建Vector2节点控制偏移(将其设置公开命名为“VoronoiSpeed”，y值调整为-0.5)，创建Tiling
Username::new(" ").is_ok()); // looks kind of invalid though :( Github链接，https://github.com/teenjuna/prae tiling...，构建正多边形库 示例如下：创建一个空的 tiling 模型。...; Github链接，https://github.com/jonasrmichel/tiling 【视频】1Password 开发者炉边谈话：深入了解 Rust 中的 Async & Futures
HoloTexture"、“Sample Texture 2D”、“Multiply” b、将Unlit Master的Surface改为Transparent，Blend改为Additive 添加Tiling...And Offset节点 Tiling And Offset实现UV偏移。...将Tiling And Offset的输出连至条纹贴图的UV输入端口。...滚动Tiling And Offset—Offset的Y值，发现此时输出显示有了波纹的效果 实现全息影像的滚动效果 创建Time节点、Vector2节点以及Multiply节点，Multiply节点将...Time和Vector2乘起来的值赋值给Tiling And Offset的Offset输入端口。
* * @param bitmap The bitmap to use inside the shader * @param tileX The tiling mode...* @param tileY The tiling mode for y to draw the bitmap in. */ public BitmapShader(@NonNull
grey70,white,grey70") + theme(legend.key.size = unit(1.5, 'cm')) 1.4 例二：三色多边形瓷砖 我们使用内置的polygon_tiling...的pattern #给新的函数起一个名字叫做tiling3_pattern tiling3_pattern <- function(params, boundary_df, aspect_ratio,...as.list(params) args <- args[grep("^pattern_", names(args))] #设置瓷砖的类型 args$pattern <- "polygon_tiling...do.call(gridpattern::patternGrob, args) } #设定pattern名称到环境中 options(ggpattern_geometry_funcs = list(tiling3...= tiling3_pattern)) df <- data.frame(trt = c("a", "b", "c"), outcome = c(2.3, 1.9, 3.2)) ggplot(df,
tileMode: Shader.TileMode // The Shader tiling mode This value cannot be null. ) 参数说明 : centerX: Float...tileMode: Shader.TileMode // The Shader tiling mode This value cannot be null. ) 参数说明 : centerX: Float...tileMode: Shader.TileMode // The Shader tiling mode This value cannot be null. ) 参数说明 : centerX: Float...tileMode: Shader.TileMode // The Shader tiling mode This value cannot be null. ) 参数说明 : centerX: Float
朴素的affine matmul 0x6.2 局部性和并行性的tiling 众所周知，如果为tiling选择了合适的参数是有助于数据重用并显著提升性能的。...两级tiling对于GPU实现最佳性能至关重要。...这个步骤为我们提供了2个级别的tiling结构。...我们从List2可以看到这两级Tiling的具体结构： 红色和黄色部分分别是内存级别和warp级别的tiling Loop Tiling，是优化循环的一种非常重要的策略。...简单而言，Loop Tiling就是通过分块来减少Cache Miss，降低因为数据evict导致的性能下降。
节省带宽的专利技术 在进行人工智能计算中，带宽是一个重要指标，如果能节省带宽，则可以大幅度地提升能效，此外，据介绍，Imagination在4系列NNA使用了一个专利的技术--Tensor Tiling...技术（Imagination’s Tensor Tiling，ITT），可以将带宽使用减少90%！...Gilberto解释说，在人工智能计算中，各层以融合内核的形式运行在加速器的硬件流水线里，融合内核之间的特征图需要通过外部存储进行交换，使用紧耦合的SRAM可以提升效率，通过tiling技术，充分利用紧耦合的...这样，通过对计算任务进行tiling，充分利用片上存储，提升数据处理效率，并节省访问外部存储的带宽。
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