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复古风VR射击游戏《Neon》今日登陆Steam,用离子炮停止太阳耀斑

《Neon》中的游戏场景采用矢量多边形线条和脉冲霓虹灯设计,这些都是80年代的风格。游戏中,你将控制一台位于太阳内部的离子炮。...你的任务就是使用位于左右手柄上的正离子炮和负离子炮击落氖同位素来停止太阳耀斑爆发。从上图中可以看出,游戏中一支枪是粉红色的,另一支是蓝绿色的,每支枪只能射出相应的同位素。...《Neon》一共有42个很具视觉冲击的关卡,其中每一个都被精心设计,它们需要用不同的方法来实现最快速度通关。Galactig已经确保难度同时适合VR初体验者和有经验的玩家。...如今,华美精致的画面及特效变成了许多VR游戏的噱头,如果你已经厌烦了这些,何不试试这款风格奇葩的VR射击游戏,那种80年代的迷幻霓虹风说不定会给你带来不一样的惊喜呢?...本文由vrfocus刊发,属VRPinea原创编译稿件,转载请洽:brand@vrpinea.com

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在本次讲座中,我们以Delphi5为开发工具,标准的paradox表为后台数据库,来向大家介绍如何进行最简单的数据库编程。...Delphi5自身带了对标准数据表paradox的驱动(和一些fox系列数据库软件的.db文件是兼容的,这些文件都可以由Delphi直接读取)。   ...按照你喜欢的界面风格来放置这些控件。   下一步就是控件属性的设置啦,这一步也是本例中最关键的一步,因为许多网友对使用前端开发工具对后台数据库进行编程比较生疏,也就是在这个地方。   ...到此为止,我们就实现了使用Borland Delphi5操纵paradox数据表的程序示例,当然,这个程序是非常简单的,它实现的只是数据库操作的最基本功能。...笔者依据多年来设计和使用数据库的经验,提出以下一些设计准则,供同仁们参考。

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    清华 & 北大提出 EgoPLan ,以自我为中心的视觉语言规划 !

    作者借用了计算机视觉中的风格迁移思想,并采用Lora模型微调作者的扩散世界模型,以实现作者的框架在不同实体环境下的少量样本泛化能力。...ControlNet [49] 广泛应用于通过使用各种先验信息来控制生成图像的风格,如边缘信息和对齐。...通过在网络中添加 LoRA 或 Adapter [25]模块,经过训练在一种数据分布上的模型可以通过几个图像示例,转移到其他数据分布(不同的视觉风格)上。...由于VQ-GAN在5.3节中证明了在Habitat2.0中对于某种程度的泛化能力,作者可以预测新环境中的运动模式。剩下的任务是将视觉风格转移到新环境,作者采用LoRA进行世界模型微调。...如图7所示,作者成功进行风格转移(只需几十个样本),并且 LoRA得到的结果比没有LoRA视觉的更接近真实场景图像。 图8显示了所有方法在Habitat2.0中导航任务的成功率。

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    chatGPT-4有哪些优势,有哪些使用chatGPT-4的方案

    最后提供了如何使用GPT-4的方法。...用户可以从一开始就定制角色、视角、对话风格、语气或交互方法。这意味着聊天机器人可以根据需要扮演不同角色,提供更加个性化的体验。...GPT-4拥有强大的视觉能力 除文本外,GPT-4还可处理图像和视频,在多模态场景中进行交互。例如,GPT-4可识别、描述、生成和编辑图像和视频,根据用户需求和意图提供相关信息或服务。...而ChatGPT可能无法处理视觉内容,或仅在一定程度上进行简单直接的识别或描述。...三、使用GPT-4的两种方案 微软新国际bing已经集成了GPT-4 ,需要一些技术手段,但不稳定,过一段时间就失效,要不断寻找新的手段。

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    港科大等发布「图推理问答」数据集GITQA:视觉图可提升推理能力

    GITQA-Aug则更加丰富,它对视觉图进行了多种数据增强处理,包括改变布局、点的形状、边的宽度和点的风格等,从而提供了更多样化的视觉图表现。...对于开源模型(7B,13B),同样地,使用双模态数据训练出的GITA模型平均表现最佳。这些观察结果验证了同时使用视觉和文本信息能够增强模型的图推理能力,相比单模态模型可以实现更好的性能。...实验二:难度等级对图任务的影响 表3进一步给出了模型在不同难度级别上的测试精度,GNN任务由于对所有模型都太具挑战被省略)。...在所有难度级别的Cycle和BGM任务中,单独使用视觉模态的表现优于文本模态,并且与使用两种模态的表现相当。 然而,对于其他任务,当难度从简单增加到中等或困难时,只使用视觉模态的模型的性能显著下降。...同样,当难度增加时,只使用文本模态和使用视觉+文本模态的模型在这些任务上也会出现大幅度的性能下降。

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    AOIN 是如何实现又省钱又省时间的?

    精于 XR 展示的公司 All of it Now(AOIN)采用 DISGUISE gx2cs 帮助 NBA 总决赛的观众沉浸在 XR 音乐会中,精心的定制设计使得四位表演艺术家的风格展现得淋漓尽致。...该系列由四个部分组成,由嘻哈传奇人物的说唱歌手 2 Chainz 和 Big Sean,两次获得格莱美提名的 Cordae 以及新星 CHIKA 联合主演,在完全虚拟的舞台上向观众展现了一场十分具有突破性的...XR 视觉盛宴。...内容专家 Flight School Studio 达成了合作,其概念是为每个艺术家创造个性化的独特环境,以符合他们的美学理念和表演风格。...“对于艺术家来说,与舞台互动很具吸引力且大有前景,有些人说他们也想在自己的现场表演中使用这项技术,这是一件非常不可思议的事情!"

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    节气艺术 | QQfamily的24个长情问候

    二.设计思路 1.视觉风格设定 a.针对QQ用户喜好的视觉风格设计 通过对QQ打卡数据的分析,我们发现,当下年轻人对视觉审美的需求在不断提高,并且更偏爱温暖、简单或者是带些梗的插画。...图源自网络 在项目初期,设计师在视觉风格上探索了不同方向:从最初的冬至趣味迷你漫画,到IP+人形+大背景的结合,再到最后注重氛围感的构图。 ?...2.IP形象塑造 a.穿搭设计 结合节气时令来对IP形象进行穿搭上的改变,角色与整个画面形成故事感,让人物与视觉风格上想要追求的氛围感更加贴合,也让角色在每次的QQ打卡中更有生气。 ?...b.IP的符号化呈现 为增加画面的新鲜感,QQfamily IP形象不单单以完整角色的形式出现,我们尝试提取具高辨识度的形象元素来与环境结合。...三、小结 兼具创意与氛围感的插画满足用户对壁纸与头像的刚需,也给予用户美好的使用体验。对插画风格的不断创新和系列化处理,也令QQ用户永远对下一个节气卡都有所期待,以此优化QQ用户体验、增强用户粘性。

    1.2K20

    设计logo哪里有免费商用字体网站?干货分享

    网站简介:字由收集了国内外上千款字体资源,并按语言、类型、风格、字重等进行细分,提供字体的详细信息及不同场景的应用案例,更高效的为设计师服务。?...网站简介:支持字体搜索与识别,可识别中、英、日、韩、法、德等多国语言字体,网站还提供图片检索字体功能,自动检测图像内所使用的字体以及是否可商用。?...每款字体都提供了应用场景、行业标签与风格类型,可以在作品展示中查找所需的字体。?如何根据不同logo类型挑选字体?Q:偌大的字体库、不同类型特征的字体,难免让人眼花缭乱,字体虽具灵活性但并非是通用的。...Logo类型:美妆服装类logo,重在视觉上提升品位和档次,例如纤细、优雅的宋体,字体字形与排版风格完美搭配,便可彰显出产品的特性。...受众人群:面向儿童,适宜选取趣味活泼性的卡通字体,易于读取、获知内容;面向女性,可以选择美感特质的字体,视觉上感染、型体上打动;面向老人,柔和圆润的圆体则会给人自然且亲切的印象。

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    深度学习框架简史 (A Brief History of Deep Learning Frameworks)

    在这些深度学习算法和应⽤涌现的背后,是各种各样的深度学习⼯具和框架。...在此期间,ML 实践者在使用这些原始的深度学习框架时不得不做很多繁重的工作。...在这些框架中,Caffe 和 Theano 使用声明式编程风格,而 Chainer 采用命令式编程风格。这两种不同的编程风格也为即将到来的深度学习框架设定了两条不同的开发路径。...curid=109777 铁器时代(2015 ~ 2016) AlexNet 的成功引起了计算机视觉领域的高度关注,并重新点燃了神经网络的希望,大型科技公司加入了开发深度学习框架的行列。...这一时期的深度学习框架都采用命令式编程风格,语义灵活,调试方便。同时,这些框架还提供了用户级的装饰器或 api,以通过一些 JIT(即时)编译器技术实现高性能。

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    李飞飞划重点的「具身智能」,走到哪一步了?

    选自Quanta magazine 作者:Allison Whitten 机器之心编译 编辑:张倩 在前段时间的一篇文章中,李飞飞指出了计算机视觉未来的几个重要方向,其中最重要的一个就是具身智能。...在两篇独立的论文中,研究人员发现,在具身智能体的神经网络中,对视觉信息作出反应的神经元较少,这意味着每个单独的神经元在作出反应时更有选择性。...其中一个研究小组(由即将任纽约大学教授的 Grace Lindsay 领导)甚至将具身和非具身的神经网络与活体大脑中的神经元活动(老鼠的视觉皮层)进行了比较,发现具身的神经网路最接近活体。...因为许多其他类型的导航任务需要使用更复杂的语言指令,比如「经过厨房去拿卧室床头柜上的眼镜」,其准确率仍然只有 30% 到 40% 左右。...李飞飞探讨计算机视觉「北极星」问题的文章。

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    一文全面了解目前具身智能的核心内容和未来发展

    图6:基于真实场景的模拟器的示例 表三总结所有基于真实场景的模拟器。 具身感知 视觉感知未来的“north stars”是以具身为中心的视觉推理和社会智能。...基于深度的 SLAM使用测距仪(例如激光扫描仪、雷达和/或声纳)创建点云表示,但成本高昂且提供的环境信息有限。视觉 SLAM (vSLAM)使用机载摄像头捕捉帧并构建环境表示。...图 10:不同类型的触觉传感器。非视觉传感器(a) 主要使用力、压力、振动和温度传感器来获取触觉知识。基于视觉的触觉传感器((b)-(e)) 基于光学原理。...“Lang4Sim2Real”使用自然语言来连接两个领域,学习不变的图像表示并缩小视觉差距。 数据收集和训练:对于从模拟到现实的适应,高质量的数据非常重要。...为了全面评估具身模型,需要使用逼真的模拟器来涵盖各种技能的基准。对于高级任务规划器,许多基准都侧重于通过问答任务来评估规划能力。

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    设计+科学,我们这么玩!

    要使用什么视觉表达式来演绎本次的主题? 2. 明确主题主旨 基于以上的两个设计难点,我们开始着手与策划团队探讨本次大会主题背后所要阐述的内涵。...这个主题所要阐述的意义除了字面上的「小」外,亦还有隐藏于字面背后的「大」。 顺着这条思路,我们很快地就找到了应用视觉表达式的方式:将培养皿作为载具,装入不同大小的生命形态。...在视觉的实现上,我们延续过往一贯的实验风格,尝试用各种不同的媒材碰撞、堆叠、变化出这六个视觉形态。 设计执行 1. ...视觉编排尝试 经过多次的编排尝试后,我们发现由于素材的复杂程度高,所以不宜在画面中摆放多个视觉元素,也不适合使用复杂的空间构图。...经过层层试验后发现,无衬线的黑体风格利落、沉稳,较贴合本次的视觉风格。因此,我们进一步地在黑体的字型结构上做各种变化,如:简化笔画、折角的方式、字高、字距等。

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    独家 | Gen-1——可以改变视频风格的AI模型

    Runway公司新推出了一款名为Gen-1的模型,可以用来改变视频或电影的现有视觉风格。...生成式AI(AIG)初创公司Runway在去年合作开发了Stable Diffusion,这是具一款有突破意义的文本到图像模型。...斯蒂芬-科尔伯特(扣扣熊)主持的《深夜秀》的制作人使用Runway软件来编辑节目画面;热门电影《瞬息全宇宙》的视觉效果团队利用Runway公司的技术创建了一些场景。...Valenzuela表示:“这是首批与视频制作者社区密切合作开发的模型之一,得益于多年来对电影制片人和视觉特效剪辑师如何进行后期制作的深入了解。”...去年生成式AI技术呈爆发式增长,得益于数百万人第一次接触到如此强大的创意工具,他们愿意将自己使用的成果分享给他人。

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    UC San Diego清华大学CVPR2022《具身人工智能》教程

    近年来,人们对计算机视觉中的具身人工智能研究越来越感兴趣。...计算机视觉现在是具身人工智能研究的一个重要模块,但我们仍然缺少一个基本的教程来指导研究人员,尤其是那些有视觉和机器学习背景的研究人员,开始在这个领域。...特别是,在物理模拟和渲染技术的最新进展的推动下,虚拟环境中的具身AI已经取得了许多令人印象深刻的进展。这些平台使得许多视觉机器人问题的研究成为可能,而这些问题在现实世界中是无法进行大规模研究的。...但是,虚拟环境也有其自身的问题,例如模拟参数和域间隙,在构建和使用它们时值得注意。...我们的教程旨在为计算机视觉研究人员提供入门指南,以研究环境中具身代理的视觉问题,以及突出使用这些环境时遇到的常见问题。本教程将侧重于跨平台共享的原则,并教授使用多个模拟环境的概念。

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    【愚公系列】2022年10月 微信小程序-优购电商项目-商品分类

    关键技术 scroll–view 组件 es7的 async 和 await es7的 async 号称是解决回调的最终⽅案 在⼩程序的开发⼯具中,勾选 es6转es5语法 下载 facebook的regenerator...,获取的时候就是什么类型 1 先判断一下本地存储中有没有旧的数据 {time:Date.now(),data:[...]} 2 没有旧数据 直接发送新请求 3 有旧的数据...同时 旧的数据也没有过期 就使用 本地存储中的旧数据即可 */ // 1 获取本地存储中的数据 (小程序中也是存在本地存储 技术) const Cates = wx.getStorageSync...Cates) { // 不存在 发送请求获取数据 this.getCates(); } else { // 有旧的数据 定义过期时间 10s 改成 5分钟...- Cates.time > 1000 * 10) { // 重新发送请求 this.getCates(); } else { // 可以使用旧的数据

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    【Java】已解决:java.lang.NoSuchMethodError异常

    这个异常通常不是由于代码编写错误直接引起的,而是由于类路径上的jar包版本不一致、编译时使用的类与运行时加载的类不同步等问题导致的。...二、可能出错的原因 依赖冲突:项目中可能同时包含了多个版本的同一库,导致运行时加载了错误的版本。 编译与运行时环境不一致:编译时使用的类库版本与运行时环境中的类库版本不同步。...更新构建配置:如果使用了构建工具(如Maven、Gradle),请检查并更新依赖声明,确保版本正确。 清理和重建:清理项目并重新构建,以确保没有旧的类文件干扰。...-- 使用与编译时相同的版本 --> 使用构建工具:利用Maven、Gradle等构建工具来管理项目的依赖,可以大大减少依赖冲突的风险。 定期清理和重建:定期清理项目并重新构建,以确保没有旧的类文件或配置干扰项目的运行。

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    如何在低成本ARM平台部署LVGL免费图形库,基于全志T113-i

    LVGL具社区免费开源、控件资源丰富、跨平台可移植等特点。 社区免费开源:完全免费,遵循开源协议,促进社区共享与协作。 控件资源丰富:提供丰富的控件,动画效果流畅,增强GUI的交互性和视觉吸引力。...LVGL优势 LVGL广泛应用于各类嵌入式系统,包括工业控制界面、医疗设备显示屏、汽车电子仪表盘以及物联网终端等,为这些设备提供直观、高效的图形用户界面。...LVGL优势在于其轻量级的设计和高度定制化,适合资源受限的嵌入式系统,即使在低性能硬件上也能流畅运行复杂的图形界面,用户可以根据需要定制界面风格和布局。...LVGL案例演示 本文主要介绍创龙科技TLT113-EVM工业评估板(基于全志T113-i)的LVGL案例,适用开发环境如下。...本次主要演示如何使用内置的材料主题,执行如下命令,运行widgets案例。 Target# lv_examples 0 执行命令后,可以看到形成了美观的图形用户界面,该页面可以用来做数据展示。

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    【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦!

    Tard ´ os 编译:particle 摘要 ORB-SLAM3:这是一个能够使用单目,立体,RGB-D相机,兼容针孔以及鱼眼相机模型进行视觉,视觉+惯导和多地图的SLAM方案。...ORB-SLAM3是一个完整的多地图系统,能够在纯视觉或视觉惯性模式下工作,使用单目、立体或RGB-D传感器,使用针孔和鱼眼相机模型。...上图展示了与ORB-SLAM2具有平行关系的主要模块,并且ORB-SLAM3具有一些显著的新颖性,下面将对其进行总结: •地图集是由一组断裂的局部地图组成的多个地图。...•局部地图线程将关键帧和特征点添加到活动地图中,移除多余的关键帧,并使用视觉或视觉惯性捆集调整来优化地图,在最接近当前帧的关键帧的局部窗口中执行。...particle测试视频(编译简单,使用方便) 参考文献 [1] C. Cadena, L. Carlone, H. Carrillo, Y. Latif, D. Scaramuzza, J.

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    资源 | Distill详述「可微图像参数化」:神经网络可视化和风格迁移利器!

    选自Distill 作者:Alexander Mordvintsev等 机器之心编译 近日,期刊平台 Distill 发布了谷歌研究人员的一篇文章,介绍一个适用于神经网络可视化和风格迁移的强大工具:可微图像参数化...这篇文章从多个方面介绍了该工具,机器之心选取部分内容进行了编译介绍。 ? 图像分类神经网络拥有卓越的图像生成能力。...计算机视觉领域使用的神经网络拥有图像的丰富内部表征。我们可以使用该表征描述我们希望图像具备的特性(如风格),然后优化图像使其具备这些特性。...例如,当视觉网络的输入是一张 RGB 图像时,我们可以参数化那张图像为一个 3D 物体渲染图,并在渲染过程中使用反向传播以进行优化。...在文章接下来的部分中,我们将给出几个示例,证明使用上述方法的有效性,它们带来了令人惊讶和有趣的视觉结果。

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    【源头活水】顶刊解读!Nature子刊 Machine Intelligence(IF 23.8)2024年第6卷第5期(1)

    魏岑鲍姆对于这种幻觉的力量感到惊讶和沮丧,并对过度依赖人工智能(AI)及其破坏人类价值观表示担忧。 几十年后,LLM能够进行流畅的类似人类的对话,根据需要以任何风格产生输出。...Rajalingappaa Shanmugamani所著的《Deep Learning for Computer Vision5》专注于计算机视觉,因此与其它书籍的广泛覆盖相比,其范围较窄。...最新的是Christopher Bishop和Hugh Bishop所著的《Deep Learning: Foundations and Concepts6》,同样优秀,风格与Prince的书相似。...它们的具身性限制了它们的经历,确保这些经历在空间和时间中连续不断地展开。因此,具身智能体的经历内在地是相互关联的。这种相关性为机器学习带来了根本性的挑战,因为大多数技术都依赖于数据独立同分布的假设。...我们在两个任务上展示了模型的能力:纠缠生成和酉编译。该模型擅长生成新的电路,并支持典型的DM扩展,如掩蔽和编辑,例如,使电路生成符合目标量子设备的约束。

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