当前位置: 首页 > news >正文

3.8【Q】cv

这个draw_line函数的逻辑和功能是什么?代码思路是什么?怎么写的?

这个t是什么?t.v[0]和t.v[1],[2]又是什么?

void rst::rasterizer::draw(rst::pos_buf_id pos_buffer, rst::ind_buf_id ind_buffer, rst::Primitive type)
{if (type != rst::Primitive::Triangle){throw std::runtime_error("Drawing primitives other than triangle is not implemented yet!");}auto& buf = pos_buf[pos_buffer.pos_id];auto& ind = ind_buf[ind_buffer.ind_id];float f1 = (100 - 0.1) / 2.0;float f2 = (100 + 0.1) / 2.0;Eigen::Matrix4f mvp = projection * view * model;for (auto& i : ind){Triangle t;Eigen::Vector4f v[] = {mvp * to_vec4(buf[i[0]], 1.0f),mvp * to_vec4(buf[i[1]], 1.0f),mvp * to_vec4(buf[i[2]], 1.0f)};for (auto& vec : v) {vec /= vec.w();}for (auto & vert : v){vert.x() = 0.5*width*(vert.x()+1.0);vert.y() = 0.5*height*(vert.y()+1.0);vert.z() = vert.z() * f1 + f2;}for (int i = 0; i < 3; ++i){t.setVertex(i, v[i].head<3>());t.setVertex(i, v[i].head<3>());t.setVertex(i, v[i].head<3>());}t.setColor(0, 255.0,  0.0,  0.0);t.setColor(1, 0.0  ,255.0,  0.0);t.setColor(2, 0.0  ,  0.0,255.0);rasterize_wireframe(t);}
}

这个draw函数的输入参数都是什么?有什么意义?内部处理逻辑是什么?

void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {auto v = t.toVector4();// TODO : Find out the bounding box of current triangle.// iterate through the pixel and find if the current pixel is inside the triangle// If so, use the following code to get the interpolated z value.//auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);//float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());//float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();//z_interpolated *= w_reciprocal;// TODO : set the current pixel (use the set_pixel function) to the color of the triangle (use getColor function) if it should be painted.
}

这里为什么有一个“  auto v = t.toVector4();”操作?作用是什么?

什么叫“支持透视投影下的正确深度插值透视校正属性插值”?还是没理解,形象地说明?为什么要拓展到四维?

void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {auto& v0 = t.v;auto& v1 = t.v;auto& v2 = t.v;// 计算三角形的包围盒float min_x = std::min({v0.x(), v1.x(), v2.x()});float max_x = std::max({v0.x(), v1.x(), v2.x()});float min_y = std::min({v0.y(), v1.y(), v2.y()});float max_y = std::max({v0.y(), v1.y(), v2.y()});

这些 v0,v1,v2是什么意思?原代码里写的不是 auto v = t.toVector4();吗?

void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {auto v = t.toVector4();// 计算包围盒float min_x = std::min({t.a().x(), t.b().x(), t.c().x()});float max_x = std::max({t.a().x(), t.b().x(), t.c().x()});float min_y = std::min({t.a().y(), t.b().y(), t.c().y()});float max_y = std::max({t.a().y(), t.b().y(), t.c().y()});// 转换为整数像素范围并钳位int x_begin = std::max(static_cast<int>(std::floor(min_x)), 0);int x_end = std::min(static_cast<int>(std::ceil(max_x)), width);int y_begin = std::max(static_cast<int>(std::floor(min_y)), 0);int y_end = std::min(static_cast<int>(std::ceil(max_y)), height);// 遍历包围盒内的所有像素for (int x = x_begin; x < x_end; ++x) {for (int y = y_begin; y < y_end; ++y) {float center_x = x + 0.5f;float center_y = y + 0.5f;if (insideTriangle(center_x, center_y, t)) {// 计算重心坐标Eigen::Vector2f A(v0.x(), v0.y());Eigen::Vector2f B(v1.x(), v1.y());Eigen::Vector2f C(v2.x(), v2.y());Eigen::Vector2f P(center_x, center_y);float denominator = (B.y() - C.y()) * (A.x() - C.x()) + (C.x() - B.x()) * (A.y() - C.y());if (denominator == 0) continue;float u = ((B.y() - C.y()) * (P.x() - C.x()) + (C.x() - B.x()) * (P.y() - C.y())) / denominator;float v = ((C.y() - A.y()) * (P.x() - C.x()) + (A.x() - C.x()) * (P.y() - C.y())) / denominator;float w = 1 - u - v;if (u >= 0 && v >= 0 && w >= 0) {// 插值深度float z_interpolated = u * v0.z() + v * v1.z() + w * v2.z();int index = get_index(x, y);// 深度测试if (z_interpolated < depth_buf[index]) {// 颜色插值Eigen::Vector3f color = u * t.color + v * t.color + w * t.color;set_pixel(Eigen::Vector3f(x, y, 1.0f), color);depth_buf[index] = z_interpolated;}}}}}  // TODO : Find out the bounding box of current triangle.// iterate through the pixel and find if the current pixel is inside the triangle// If so, use the following code to get the interpolated z value.//auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);//float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());//float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();//z_interpolated *= w_reciprocal;// TODO : set the current pixel (use the set_pixel function) to the color of the triangle (use getColor function) if it should be painted.
}

在遍历包围盒内所有像素时,为什么要定义出center_x和center_y?在计算重心坐标时,各行代码操作的意义和作用又是什么?

void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {

    auto v = t.toVector4();中,为什么一开始要定义出一个v?v在后续的计算中有什么用?

这个v的w维度,是在传入t后进行扩展的,并没有经过mvp矩阵的变化,那么三个点的w维度上的值不都是1吗?后面 float w_reciprocal = 1.0 / (alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());又有什么意义?

不是,mvp矩阵是在draw函数中进行计算的,在draw函数最后调用了rasterize_triangle(t);,在rasterize_triangle(t);中配置auto v = t.toVector4();,那么t的第四维度w不该是1吗?mvp矩阵并没有在此时发挥作用?

static bool insideTriangle(int x, int y,const Vector3f* _v)
{   Vector3f P(x+0.5f,y+0.5f,1.0f);const Vector3f& A = _v[0];const Vector3f& B = _v[1];const Vector3f& C = _v[2];// 计算三个边的向量和点P到顶点的向量Vector3f AB =  B - A;Vector3f BC =  C - B;Vector3f CA =  A - C;Vector3f AP = P - A;Vector3f BP = P - B;Vector3f CP = P - C;// 计算叉积符号float cross1 = AB.cross(AP).z();float cross2 = BC.cross(BP).z();float cross3 = CA.cross(CP).z();// 检查符号是否一致return (cross1 > 0 && cross2 > 0 && cross3 > 0) || (cross1 < 0 && cross2 < 0 && cross3 < 0);// TODO : Implement this function to check if the point (x, y) is inside the triangle represented by _v[0], _v[1], _v[2]
}

这段代码能实现判断点是否在内外部的原理是什么?cross1等取z是什么意思?有什么意义?

为什么Vector3f P(x+0.5f,y+0.5f,1.0f);可以确保测试点为像素中心?什么叫像素中心?为什么要保证在像素中心?

static std::tuple<float, float, float> computeBarycentric2D(float x, float y, const Vector3f* v)
{float c1 = (x*(v[1].y() - v[2].y()) + (v[2].x() - v[1].x())*y + v[1].x()*v[2].y() - v[2].x()*v[1].y()) / (v[0].x()*(v[1].y() - v[2].y()) + (v[2].x() - v[1].x())*v[0].y() + v[1].x()*v[2].y() - v[2].x()*v[1].y());float c2 = (x*(v[2].y() - v[0].y()) + (v[0].x() - v[2].x())*y + v[2].x()*v[0].y() - v[0].x()*v[2].y()) / (v[1].x()*(v[2].y() - v[0].y()) + (v[0].x() - v[2].x())*v[1].y() + v[2].x()*v[0].y() - v[0].x()*v[2].y());float c3 = (x*(v[0].y() - v[1].y()) + (v[1].x() - v[0].x())*y + v[0].x()*v[1].y() - v[1].x()*v[0].y()) / (v[2].x()*(v[0].y() - v[1].y()) + (v[1].x() - v[0].x())*v[2].y() + v[0].x()*v[1].y() - v[1].x()*v[0].y());return {c1,c2,c3};
}

这个函数是在干什么?有什么用?传入参数的意义和输出是什么意思?

std::tie(alpha, beta, gamma) = tup;

 这句什么意思?tie什么意思?

 //MSAA 4Xif (MSAA) {// 格子里的细分四个小点坐标std::vector<Eigen::Vector2f> pos{{0.25,0.25},{0.75,0.25},{0.25,0.75},{0.75,0.75},};for (int x = min_x; x <= max_x; x++) {for (int y = min_y; y <= max_y; y++) {// 记录最小深度float minDepth = FLT_MAX;// 四个小点中落入三角形中的点的个数int count = 0;// 对四个小点坐标进行判断 for (int i = 0; i < 4; i++) {// 小点是否在三角形内if (insideTriangle((float)x + pos[i][0], (float)y + pos[i][1], t.v)) {// 如果在,对深度z进行插值auto tup = computeBarycentric2D((float)x + pos[i][0], (float)y + pos[i][1], t.v);float alpha;float beta;float gamma;// std::tie表示打散tup到 alpha beta gamma三个分量std::tie(alpha, beta, gamma) = tup;// reciprocal 倒数float w_reciprocal = 1.0 / (alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());// 按照三角形三个点的权重,对当前点插值,求出z值,注意,这里的reciprocal用的有点莫名其妙,先不用管// 而且alpha beta gamma用起来是需要矫正的// 此处留个疑问:为什么不能在投影变换时,求出每个点的z坐标映射值呢?float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();z_interpolated *= w_reciprocal;// 求出当前点中四个小点对应的深度,以代表当前点的z值,用来和其他点的z做对比minDepth = std::min(minDepth, z_interpolated);// 包含一个点count +1count++;}}if (count != 0) {if (depth_buf[get_index(x, y)] > minDepth) {// 简单的对color/4也可以,处理的比较粗糙。// 注意getColor其实就只用了一个值,三角形三个点的颜色相同// 这里还考虑了当前缓冲里面存贮的颜色值Vector3f color = t.getColor()*count/4 + (4-count)*frame_buf[get_index(x,y)]/4;Vector3f point(3);point << (float)x, (float)y, minDepth;// 替换深度depth_buf[get_index(x, y)] = minDepth;// 修改颜色set_pixel(point, color);}}}}}

详细解释这段代码每一句的作用和意义?如何实现MSAA抗锯齿的?

 Vector3f color = t.getColor()*count/4 + (4-count)*frame_buf[get_index(x,y)]/4;这个color的计算是什么意思?怎么做的?

为什么不能在投影变换时,求出每个点的z坐标映射值呢?什么意思?思路是什么?

当前代码开启了超采样,但是if (count != 4)std::cout << "current count test: " << count << '\n';并没有输出,说明count要么是0要么是4,为什么会发生这种情况?为什么?如何处理?使其去锯齿?

就是这个函数static bool insideTriangle(float x, float y,const Vector3f* _v)的传入参数一开始设置为int的原因;此外,想要进一步提升抗锯齿的效果,该怎么做?给出修改代码


/ 修改后的抗锯齿核心逻辑
void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {auto v = t.toVector4();// 8x旋转采样点布局std::vector<Eigen::Vector2f> pos { /* 上述8个点 */ };// 包围盒扩展(增加1像素冗余)min_x = static_cast<int>(std::floor(min_x - 1.0f));max_x = static_cast<int>(std::ceil(max_x + 1.0f));for (int x = min_x; x <= max_x; x++) {for (int y = min_y; y <= max_y; y++) {int count = 0;float minDepth = FLT_MAX;// 第一层8x采样for (int i=0; i<8; ++i) {float sx = x + pos[i][0], sy = y + pos[i][1];if (insideTriangle(sx, sy, t.v)) {// 计算深度...count++;}}// 边缘区域二次采样if (count>0 && count<8) {std::vector<Eigen::Vector2f> edge_pos {/* 4个点 */};for (auto& ep : edge_pos) {if (insideTriangle(x+ep[0], y+ep[1], t.v)) count++;}}// 深度加权颜色混合if (count > 0) {float weight = count / 12.0; // 最大12采样Vector3f color = /* 加权混合公式 */;set_pixel(point, color);}}}// 后处理阶段post_process(); 
}

完成这个代码里省略的部分

增加采样数量后,在原来4*的基础上,8*的图形边缘出现了黑边,且抗锯齿效果并没有显著提升,甚至有所倒退,这是为什么?

相关文章:

3.8【Q】cv

这个draw_line函数的逻辑和功能是什么&#xff1f;代码思路是什么&#xff1f;怎么写的&#xff1f; 这个t是什么&#xff1f;t.v[0]和t.v[1],[2]又是什么&#xff1f; void rst::rasterizer::draw(rst::pos_buf_id pos_buffer, rst::ind_buf_id ind_buffer, rst::Primitive ty…...

LeetCode 热题 100_字符串解码(71_394_中等_C++)(栈)

LeetCode 热题 100_字符串解码&#xff08;71_394&#xff09; 题目描述&#xff1a;输入输出样例&#xff1a;题解&#xff1a;解题思路&#xff1a;思路一&#xff08;栈&#xff09;&#xff1a; 代码实现代码实现&#xff08;栈&#xff09;&#xff1a;以思路一为例进行调…...

基于大模型预测的新型隐球菌脑膜炎综合诊疗研究报告

目录 一、引言 1.1 研究背景与目的 1.2 研究现状综述 二、大模型预测原理及数据基础 2.1 大模型技术简介 2.2 数据收集与预处理 2.3 模型训练与验证 三、术前风险预测与准备 3.1 病情评估指标确定 3.2 手术方案制定 3.3 麻醉方案规划 四、术中监测与应对 4.1 实时…...

SQL Server核心知识总结

SQL Server核心知识总结 &#x1f3af; 本文总结了SQL Server核心知识点,每个主题都提供实际可运行的示例代码。 一、SQL Server基础精要 1. 数据库核心操作 -- 1. 创建数据库&#xff08;核心配置&#xff09; CREATE DATABASE 学生管理系统 ON PRIMARY (NAME 学生管理系统…...

浏览器WEB播放RTSP

注意&#xff1a;浏览器不能直接播放RTSP&#xff0c;必须转换后才能播放。这一点所有的播放都是如此。 参考 https://github.com/kyriesent/node-rtsp-stream GitHub - phoboslab/jsmpeg: MPEG1 Video Decoder in JavaScript 相关文件方便下载 https://download.csdn.net…...

登录固定账号和密码:

接口文档 【apifox】面试宝典 个人中心-保存用户数据信息 - 教学练测项目-面试宝典-鸿蒙 登录固定账号和密码&#xff1a; 账号&#xff1a;hmheima 密码&#xff1a;Hmheima%123 UI设计稿 【腾讯 CoDesign】面试宝典 CoDesign - 腾讯自研设计协作平台 访问密码&#xff1…...

深度学习/强化学习调参技巧

深度调优策略 1. 学习率调整 技巧&#xff1a;学习率是最重要的超参数之一。过大可能导致训练不稳定&#xff0c;过小则收敛速度慢。可以使用学习率衰减&#xff08;Learning Rate Decay&#xff09;或自适应学习率方法&#xff08;如Adam、RMSprop&#xff09;来动态调整学习…...

Java常用正则表达式(身份证号、邮箱、手机号)格式校验

目录 身份证号的正则表达式 代码解释 正则表达式 方法 isValidIDCard 注意事项 校验邮箱的正则表达式 代码解释 正则表达式 方法 isValidEmail 注意事项 手机号的正则表达式 中国大陆手机号校验&#xff08;支持空字符串&#xff09; 代码解释 通用手机号校验&am…...

1.12.信息系统的分类【ES】

专家系统&#xff08;ES&#xff09;技术架构深度解析 一、ES核心定义 &#x1f9e0; 智能决策中枢 由三大核心能力构建的领域专家模拟系统&#xff1a; 存储专家级领域知识&#xff08;10^4规则量级&#xff09;支持不确定性推理&#xff08;置信度>85%&#xff09;动态…...

c语言程序设计--(结构体、共用体)冲刺考研复试中的面试问答,来看看我是怎么回答的吧!

结构体 1、谈谈你对结构体的理解。 答&#xff0c;首先在结构的基础知识上&#xff0c;结构是一些值的集合&#xff0c;这些值称为成员变量结构的每个成员可以是不同类型的变量。结构体其实就是把&#xff08;一些单一类型的数据&#xff09;不同类型的数据组合在一起的做法便…...

闭包:JavaScript 中的隐形大杀器

你可能已经在很多地方听说过闭包这个词&#xff0c;尤其是涉及到 JavaScript 的作用域和异步操作时。闭包是 JavaScript 中非常核心的概念&#xff0c;然而它又非常容易让开发者感到困惑。今天我们就来深入剖析闭包&#xff0c;帮助你真正理解它的工作原理&#xff0c;以及如何…...

分布式锁—7.Curator的分布式锁一

大纲 1.Curator的可重入锁的源码 2.Curator的非可重入锁的源码 3.Curator的可重入读写锁的源码 4.Curator的MultiLock源码 5.Curator的Semaphore源码 1.Curator的可重入锁的源码 (1)InterProcessMutex获取分布式锁 (2)InterProcessMutex的初始化 (3)InterProcessMutex.…...

linux---天气爬虫

代码概述 这段代码实现了一个天气查询系统&#xff0c;支持实时天气、未来天气和历史天气查询。用户可以通过终端菜单选择查询类型&#xff0c;并输入城市名称来获取相应的天气信息。程序通过 TCP 连接发送 HTTP 请求&#xff0c;并解析返回的 JSON 数据来展示天气信息。 #in…...

C++蓝桥杯基础篇(九)

片头 嗨&#xff01;小伙伴们&#xff0c;大家好~ 今天我们将学习蓝桥杯基础篇&#xff08;十&#xff09;&#xff0c;学习函数相关知识&#xff0c;准备好了吗&#xff1f;咱们开始咯&#xff01; 一、函数基础 一个典型的函数定义包括以下部分&#xff1a;返回类型、函数名…...

Java Spring MVC (2)

常见的Request Controller 和 Response Controller 的区别 用餐厅点餐来理解 想象你去一家餐厅吃饭&#xff1a; Request Controller&#xff08;接单员&#xff09;&#xff1a;负责处理你的点餐请求&#xff0c;记录你的口味、桌号等信息。Response Controller&#xff08…...

Elasticsearch:使用 BigQuery 提取数据

作者&#xff1a;来自 Elastic Jeffrey Rengifo 了解如何使用 Python 在 Elasticsearch 中索引和搜索 Google BigQuery 数据。 BigQuery 是 Google 的一个平台&#xff0c;允许你将来自不同来源和服务的数据集中到一个存储库中。它还支持数据分析&#xff0c;并可使用生成式 AI…...

接口-菜品分页查询

业务内容 页面上菜品根据菜品名称、菜品分类、售卖状态三个字段进行分页查询。 在请求参数中携带了菜品名称、菜品分类、售卖状态三个字段参数。 返回PageResult类型的实体。 注意&#xff1a;在返回数据中在records下有个categoryName&#xff0c;这个字段的内容在category…...

springboot3 RestClient、HTTP 客户端区别

1 RestClient使用 RestClient 是 Spring 6.1 M2 中引入的同步 HTTP 客户端&#xff0c;它取代了 RestTemplate。同步 HTTP 客户端以阻塞方式发送和接收 HTTP 请求和响应&#xff0c;这意味着它会等待每个请求完成后才继续下一个请求。本文将带你了解 RestClient 的功能以及它与…...

自我训练模型:通往未来的必经之路?

摘要 在探讨是否唯有通过自我训练模型才能掌握未来的问题时&#xff0c;文章强调了底层技术的重要性。当前&#xff0c;许多人倾向于关注应用层的便捷性&#xff0c;却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。将模型简单视为产品是一种短视行为&#xff0c;长远来看&#xff0c;理…...

RuoYi框架添加自己的模块(学生管理系统CRUD)

RuoYi框架添加自己的模块&#xff08;学生管理系统&#xff09; 框架顺利运行 首先肯定要顺利运行框架了&#xff0c;这个我不多说了 设计数据库表 在ry数据库中添加表tb_student 表字段如图所示 如图所示 注意id字段是自增的 注释部分是后面成功后前端要展示的部分 导入…...

linux查看python版本

1.查看Linux是否安装python yum list all | grep python 2.Linux安装python yum install python 3.Linux查看python版本 python -V...

算法题(89):单项链表

审题&#xff1a; 本题需要我们实现一个可以执行三个指令的数据结构来解决这里的问题 思路&#xff1a; 方法一&#xff1a;利用数组模拟链表 由于这里涉及插入删除操作&#xff0c;所以我们不能使用数组结构存储数据&#xff0c;这样子会超时&#xff0c;所以我们就利用数组来…...

开源之夏经验分享|Koupleless 社区黄兴抗:在开源中培养工程思维

开源之夏经验分享&#xff5c;Koupleless 社区黄兴抗&#xff1a;在开源中培养工程思维 文|黄兴抗 电子信息工程专业 Koupleless 社区贡献者 就读于南昌师范学院&#xff0c;电子信息工程专业的大三学生。 本文 2634 字&#xff0c;预计阅读 7​ 分钟​ 今天 SOFAStack 邀…...

体验开源openeuler openharmony stratovirt模拟器

文档 openeuler社区面向数字基础设施的开源操作系统 openharmony社区 OpenHarmony是由开放原子开源基金会&#xff08;OpenAtom Foundation&#xff09;孵化及运营的开源项目, 目标是面向全场景、全连接、全智能时代、基于开源的方式&#xff0c;搭建一个智能终端设备操作系统…...

【AI实践】基于TensorFlow/Keras的CNN(卷积神经网络)简单实现:手写数字识别的工程实践

深度神经网络系列文章 【AI深度学习网络】卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;入门指南&#xff1a;从生物启发的原理到现代架构演进【AI实践】基于TensorFlow/Keras的CNN&#xff08;卷积神经网络&#xff09;简单实现&#xff1a;手写数字识别的工程实践 引言 在深度…...

深入探讨AI-Ops架构 第一讲 - 运维的进化历程以及未来发展趋势

首先&#xff0c;让我们一起回顾运维的进化之路&#xff0c;然后再深入探讨AI-Ops架构的细节。 运维的进化历程 1. AI 大范围普及前的运维状态 (传统运维) 在AI技术尚未广泛渗透到运维领域之前&#xff0c;我们称之为传统运维&#xff0c;其主要特点是&#xff1a; 人工驱动…...

2025年全球生成式AI消费应用发展趋势报告

原文链接&#xff1a;The Top 100 Gen AI Consumer Apps - 4th Edition | Andreessen Horowitz 核心要点&#xff1a;本报告由a16z发布&#xff0c;深度解析了2025年全球生成式AI消费应用的发展格局&#xff0c;揭示了技术迭代与商业化加速的双重趋势。 报告显示&#xff0c;A…...

VBA 列方向合并单元格,左侧范围大于右侧范围

实现功能如下&#xff1a; excel指定行列范围内的所有单元格 规则1&#xff1a;每一列的连续相同的值合并单元格 规则2&#xff1a;每一列的第一个非空单元格与其下方的所有空白单元格合并单元 规则3&#xff1a;优先左侧列合并单元格&#xff0c;合并后&#xff0c;右侧的单元…...

设计AI芯片架构的入门 研究生入行数字芯片设计、验证的项目 opentitan

前言 这几年芯片设计行业在国内像坐过山车。时而高亢&#xff0c;时而低潮。最近又因为AI的热潮开始high起来。到底芯片行业的规律是如何&#xff1f; 我谈谈自己观点&#xff1a;芯片设计是“劳动密集型”行业。 “EDA和工具高度标准化和代工厂的工艺标准化之后&#xff0c;芯…...

【弹性计算】异构计算云服务和 AI 加速器(二):适用场景

异构计算云服务和 AI 加速器&#xff08;二&#xff09;&#xff1a;适用场景 1.图形处理2.视频处理3.计算4.人工智能 异构计算 目前已经被广泛地应用于生产和生活当中&#xff0c;主要应用场景如下图所示。 1.图形处理 GPU 云服务器在传统的图形处理领域具有强大的优势&…...

JVM常用概念之移动GC和局部性

问题 非移动GC一定比移动GC好吗&#xff1f; 基础知识 移动GC和非移动GC 移动GC 在进行垃圾回收时&#xff0c;为了减少碎片而移动对象来顺利完成垃圾回收的GC。 Serial GC 在单线程环境下&#xff0c;它在标记-清除&#xff08;Mark-Sweep&#xff09;算法的基础上进行…...

微服务保护:Sentinel

home | Sentinelhttps://sentinelguard.io/zh-cn/ 微服务保护的方案有很多&#xff0c;比如&#xff1a; 请求限流 线程隔离 服务熔断 服务故障最重要原因&#xff0c;就是并发太高&#xff01;解决了这个问题&#xff0c;就能避免大部分故障。当然&#xff0c;接口的并发…...

使用Wireshark截取并解密摄像头画面

在物联网&#xff08;IoT&#xff09;设备普及的今天&#xff0c;安全摄像头等智能设备在追求便捷的同时&#xff0c;往往忽视了数据传输过程中的加密保护。很多摄像头默认通过 HTTP 协议传输数据&#xff0c;而非加密的 HTTPS&#xff0c;从而给潜在攻击者留下了可乘之机。本文…...

IDEA 基础配置: maven配置 | 服务窗口配置

文章目录 IDEA版本与MAVEN版本对应关系maven配置镜像源插件idea打开服务工具窗口IDEA中的一些常见问题及其解决方案IDEA版本与MAVEN版本对应关系 查找发布时间在IDEA版本之前的dea2021可以使用maven3.8以及以前的版本 比如我是idea2021.2.2 ,需要将 maven 退到 apache-maven-3.…...

20250-3-8 树的存储结构

一、树的逻辑结构回顾 树&#xff1a;一个分支结点可以有多课子树 如果按照二叉树的存储来实现树的存储&#xff0c;则只依靠数组下标&#xff0c;无法反映结点之间的逻辑关系。 二、双亲表示法&#xff08;顺序存储&#xff09; 1.因此&#xff1a;我们可以用链式存储的方法&…...

Visual-RFT视觉强化微调:用「试错学习」教会AI看图说话

&#x1f4dc; 文献卡 英文题目: Visual-RFT: Visual Reinforcement Fine-Tuning;作者: Ziyu Liu; Zeyi Sun; Yuhang Zang; Xiaoyi Dong; Yuhang Cao; Haodong Duan; Dahua Lin; Jiaqi WangDOI: 10.48550/arXiv.2503.01785摘要翻译: 像OpenAI o1这样的大型推理模型中的强化微调…...

PDF处理控件Aspose.PDF,如何实现企业级PDF处理

PDF处理为何成为开发者的“隐形雷区”&#xff1f; “手动调整200页PDF目录耗时3天&#xff0c;扫描件文字识别错误导致数据混乱&#xff0c;跨平台渲染格式崩坏引发客户投诉……” 作为开发者&#xff0c;你是否也在为PDF处理的复杂细节消耗大量精力&#xff1f;Aspose.PDF凭…...

DeepSeek-R1本地化部署(Mac)

一、下载 Ollama 本地化部署需要用到 Ollama&#xff0c;它能支持很多大模型。官方网站&#xff1a;https://ollama.com/ 点击 Download 即可&#xff0c;支持macOS,Linux 和 Windows&#xff1b;我下载的是 mac 版本&#xff0c;要求macOS 11 Big Sur or later&#xff0c;Ol…...

Swift Package Manager (SPM) 创建并集成本地库

在macOS 项目中&#xff0c;使用 Swift Package Manager (SPM) 创建并集成本地库的完整步骤。 创建一个macos应用程序&#xff0c;选择 swift、oc、swiftui都可以。 创建好应用之后&#xff0c;开始创建SPM本地库。 打开终端app&#xff0c;进入项目根目录&#xff0c;逐次输…...

分布式锁—6.Redisson的同步器组件

大纲 1.Redisson的分布式锁简单总结 2.Redisson的Semaphore简介 3.Redisson的Semaphore源码剖析 4.Redisson的CountDownLatch简介 5.Redisson的CountDownLatch源码剖析 1.Redisson的分布式锁简单总结 (1)可重入锁RedissonLock (2)公平锁RedissonFairLock (3)联锁MultiL…...

文献分享: ConstBERT固定数目向量编码文档

&#x1f602;图放这了&#xff0c;大道至简的 idea \text{idea} idea不愧是 ECIR \text{ECIR} ECIR &#x1f449;原论文 1. ConstBERT \textbf{1. ConstBERT} 1. ConstBERT的原理 1️⃣模型的改进点&#xff1a;相较于 ColBERT \text{ColBERT} ColBERT为每个 Token \text{Tok…...

如何使用SSH命令安全连接并转发端口到远程服务器

ssh -p 22546 rootconnect.westc.gpuhub.com d6IS/mQKq/iG ssh -CNgv -L 6006:127.0.0.1:6006 rootconnect.westc.gpuhub.com -p 22546 第一条命令&#xff1a;用于登录远程服务器&#xff0c;进行交互式操作。第二条命令&#xff1a;用于建立 SSH 隧道&#xff0c;进行端口转…...

SolidWorks 转 PDF3D 技术详解

在现代工程设计与制造流程中&#xff0c;不同软件间的数据交互与格式转换至关重要。将 SolidWorks 模型转换为 PDF3D 格式&#xff0c;能有效解决模型展示、数据共享以及跨平台协作等问题。本文将深入探讨 SolidWorks 转 PDF3D 的技术原理、操作流程及相关注意事项&#xff0c;…...

9.2 EvictionManager源码解读

本节重点总结 : evictionManager初始化了两个相同的manager对象 evictionManager做本机驱逐pod的判定和厨房evictionAdmitHandler用来kubelet创建Pod前进依据本机的资源压力进行准入检查 evictionManager判断内存驱逐阈值有两种方法 第一种使用内核的memcg的通知机制&#xff…...

考研数一非数竞赛复习之Stolz定理求解数列极限

在非数类大学生数学竞赛中&#xff0c;Stolz定理作为一种强大的工具&#xff0c;经常被用来解决和式数列极限的问题&#xff0c;也被誉为离散版的’洛必达’方法&#xff0c;它提供了一种简洁而有效的方法&#xff0c;使得原本复杂繁琐的极限计算过程变得直观明了。本文&#x…...

整理一下高级设施农业栽培学这门课程的所有知识点

整理一下高级设施农业栽培学这门课程的所有知识点 以下是高级设施农业栽培学这门课程从入门到精通需要学习的知识点&#xff1a; 一、设施农业概述 设施农业的概念与发展历程 了解设施农业的定义、特点及作用&#xff0c;掌握其发展历程、现状与未来趋势。熟悉国内外设施农业…...

2025最新软件测试面试八股文(含答案+文档)

1、请试着比较一下黑盒测试、白盒测试、单元测试、集成测试、系统测试、验收测试的区别与联系。 参考答案&#xff1a; 黑盒测试&#xff1a;已知产品的功能设计规格&#xff0c;可以进行测试证明每个实现了的功能是否符合要求。 白盒测试&#xff1a;已知产品的内部工作过程…...

系统架构设计师—系统架构设计篇—基于体系结构的软件开发方法

文章目录 概述基于体系结构的开发模型-ABSDM体系结构需求体系结构设计体系结构文档化体系结构复审体系结构实现体系结构演化 概述 基于体系结构&#xff08;架构&#xff09;的软件设计&#xff08;Architecture-Based Software Design&#xff0c;ABSD&#xff09;方法。 AB…...

求最大公约数【C/C++】

大家好啊&#xff0c;欢迎来到本博客( •̀ ω •́ )✧&#xff0c;我将带领大家详细的了解最大公约数的思想与解法。 一、什么是公约数 公约数&#xff0c;也称为公因数&#xff0c;是指两个或多个整数共有的因数。具体来说&#xff0c;如果一个整数能被两个或多个整数整除&…...

Transformer 代码剖析16 - BLEU分数(pytorch实现)

一、BLEU算法全景图 #mermaid-svg-uwjb5mQ2KAC6Rqbp {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-uwjb5mQ2KAC6Rqbp .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-uwjb5mQ2KAC6Rqbp .error-text{fill:#552222;stroke:…...