传统NAS向对象存储迁移及方案.docx

opencv实现四个视频同时的运动目标的追踪，并用点显示出运动轨迹，同时进行屏幕的录制，向本地服务器上传视频

VGCN-PyTorch 感谢您的关注。在此仓库中，我们提供了论文。 先决条件 scipy == 1.2.1 opencv_python == 4.1.0.25 numpy == 1.16.4 火炬视觉== 0.3.0 火炬== 1.1.0 枕头== 6.2.0 安装 在先决条件中安装所有依赖项 准备数据 获取 ， 和 下载 FoV选择 matlab fov_selection/demo.m 训练 python main.py --root1 cviqd_local_epoch.pth --root2 cviqd_global_epoch.pth --save test 测验 python main.py --resume cviqd_model.pth --skip_training 引文 您可以在论文中引用它。非常感谢。 @article{xu2020blind, titl

大詹卫东老师的“中文信息处理基础”的课件及相关代码

头发各向异性渲染Shader 这个是04年的一个ppt，主要介绍了头发的渲染，其追到源头还是要看这个原理。 各向异性的主要计算公式： 主要代码如下： 切线混合扰动部分（这部分也可以用T+k*N，来对切线进行扰动）： float3x3 tangentTransform = float3x3(i.tangentDir, i.bitangentDir, i.normalDir); float3 _T_var = UnpackNormal(tex2D(_Tangent, TRANSFORM_TEX(i.uv0, _Tangent))); float3 temp = lerp(_TangentParam.xyz, _T_var, _BlenfTangent); float3 T = normalize(mul(float3(temp.xy,0), tangentTransform)); 主要是通过改变切线的xy值来造成头发高光部分的多样性。 高光部分，按公式计算即可： float StrandSpecular(float3 T, float3 V, float3 L, float exponent) { float3 H = normalize(L + V); float dotTH = dot(T, H); float sinTH = sqrt(1 - dotTH*dotTH); float dirAtten = smoothstep(-1, 0, dotTH); return dirAtten*pow(sinTH, exponent); } 注意，为了模拟的更贴近真实性，应用两层高光，第一层高光代表直射光直接反射出去，第二层代表次表面散射现象具体看代码。 最终渲染部分： float4 HairLighting(float3 T, float3 N, float3 L, float3 V, float2 uv, float3 lightColor) { float diffuse = saturate(lerp(0.25, 1.0, dot(N, L)))*lightColor; float3 indirectDiffuse = float3(0, 0, 0); indirectDiffuse += UNITY_LIGHTMODEL_AMBIENT.rgb; // Ambient Light float3 H = normalize(L + V); float LdotH = saturate(dot(L, H)); float3 specular = _Specular*StrandSpecular(T, V, L, exp2(lerp(1, 11, _Gloss))); //float specMask = tex2D(_SpecMask, TRANSFORM_TEX(uv, _SpecMask)); specular += /*specMask*/_SubColor*StrandSpecular(T, V, L, exp2(lerp(1, 11, _ScatterFactor))); float4 final; float4 base = tex2D(_MainTex, TRANSFORM_TEX(uv, _MainTex)); float3 diffuseColor = (_Color.rgb*base.rgb); //float ao = tex2D(_AO, TRANSFORM_TEX(uv, _AO)).g; final.rgb = (diffuse + indirectDiffuse)*diffuseColor + specular*lightColor* FresnelTerm(_Specular, LdotH); //final.rgb *= ao; final.a = base.a; clip(final.a - _CutOff); return final; } 这里我注释掉了AO和高光遮罩，需要的同学可以加上。 最后一点为了不让头发的边经过clip之后太硬，需要进行两个通道的belnd。 第二个pass使用以下指令： Blend SrcAlpha OneMinusSrcAlpha ZWrite Off 注意第二个通道无需再进行clip操作。 至此，头发渲染完毕。

有无向欧拉回路(邻接阵) template 有无向欧拉回路(邻接阵) template 有无向欧拉回路(邻接阵) template 有无向欧拉回路(邻接阵) template

有向图中欧拉回路的判定 所有点的入度等于出度，就存在一条欧拉回路。 这里可以换一种角度来理解，对于每一个点，每次进入这个节点，就一定有一条路可以出去，因此必定存在一条欧拉回路。

随机梯度下降的稳定性和最优性 这是正在进行的论文的方法和算法的随附代码实现。 维护者 Dustin Tran < > 参考 弗朗西斯·巴赫 (Francis Bach) 和埃里克·穆林 (Eric Moulines)。 收敛速度为 O(1/n) 的非强凸平滑随机近似。 神经信息处理系统的进展，2013 年。 杰罗姆·弗里德曼、特雷弗·哈斯蒂和罗伯特·蒂布希拉尼。 通过坐标下降的广义线性模型的正则化路径。 统计软件杂志，33(1):1-22, 2010。 瑞·约翰逊和张彤。 使用预测方差减少加速随机梯度下降。 神经信息处理系统的进展，2013 年。 大卫·鲁珀特。 来自缓慢收敛的 robbins-monro 过程的有效估计。 技术报告，康奈尔大学运筹学和工业工程，1988 年。 魏旭。 使用平均随机梯度下降实现最优的一次通过大规模学习。 arXiv 预印本 , 2011。

打算写个ajax系列的博文，主要是写给自己看，学习下ajax的相关知识和用法，以更好的在工作中使用ajax。 假设有个网站A，它有一个简单的输入用户名的页面，界面上有两个输入框，第一个输入框包含在一个form表单里用来实现form提交，第二个输入框是单独的、没有包含在form里，下面就用这两个输入框来学习下jQuery的ajax。 1，前端的html和javascript代码 页面html 输入用户名 <form class= action=de

扫描版，比网上流传的大部分版本清晰一些。