在离线渲染技术中，为了克服走样的问题，通常会增加每个像素中的采样点的个数，然后平均得到最终的颜色，这个方法是最自然的方法。...，右图是反走样的效果....相比于Beckmann模型，GGX具有更长的拖尾效应，更符合物理真实效果。 基于物理真实的反走样 基于物理真实的渲染，很多学者提出了新的反走样的方法。...这个从理论上就是错误的，因为反走样首先是把一个像素里的样本点都计算了以后，再去平均，用mipmap就是先对法线取平均再计算光照，所以是错误的。...下面介绍其中的几种: LEAN Mapping[3]。 这个方法主要是针对Beckmann模型提出的反走样方法。
SSAA图示 SSAA（Supersampling AA） 因此，我们也创建了各类反走样技术。最简单粗暴的方式就是增加采样点。...如上图： 一个像素分解为个亚像素，图中 采样每个亚像素的颜色 基于采样点的颜色值，计算该像素的颜色 这种反走样技术称为SSAA，采样点的位置依赖于随机算法，可以是uniform或stratification...无论是SSAA还是MSAA，反走样的核心思路是增加采样点，这些采样点会影响到渲染管线的各个阶段，带来的性能开销和存储压力，以及硬件加速和兼容性问题，人们退而求其次，是否可以在后处理阶段执行反走样，这样反走样和渲染管线解耦...后处理中的反走样 通常，一个合理的假设是（屏幕）空间中多数区域是连续的（不需要反走样），而采样定理告诉我们，图像的高频来源于边缘区域，这是反走样的重点区域。...着色中的反走样 本文中介绍的反走样技术，除了SSAA外，其他的反走样技术主要是处理几何边缘区域采样不足产生的走样，并没有涉及到着色阶段的走样问题。着色阶段因为涉及到渲染方程，采样问题更为复杂。
摄影：产品经理 牛舌 有些同学在写爬虫的时候，觉得只要自己每次请求都使用不同的代理 IP，每次请求的 Headers 都写得跟浏览器的一模一样，就不会被网站发现。...而且即使你不使用模拟浏览器，你直接使用 Golang、使用 Python，它们也有自己各自的指纹，并且他们的指纹每次请求也是固定的。...当你用电脑浏览器打开它的时候，它是这样的： 不论你怎么刷新网页，这上面的字符串都是不会变的。...现在，我使用 Python 去请求这个页面，看到的内容如下图所示： 可以看到，虽然我使用了隧道代理，每次请求的 IP 都是不一样的，但是这个网站返回的内容始终是一样的。...通俗的讲，就是巨人走一步，普通人要走十步才能追的上。 同理，魔高一尺，道高一丈的意思是魔非常厉害，魔往上涨一尺所产生的力量，道需要往上涨一丈才能抵消。
有些同学在写爬虫的时候，觉得只要自己每次请求都使用不同的代理 IP，每次请求的 Headers 都写得跟浏览器的一模一样，就不会被网站发现。...而且即使你不使用模拟浏览器，你直接使用 Golang、使用 Python，它们也有自己各自的指纹，并且他们的指纹每次请求也是固定的。...当你用电脑浏览器打开它的时候，它是这样的： 不论你怎么刷新网页，这上面的字符串都是不会变的。...现在，我使用 Python 去请求这个页面，看到的内容如下图所示： 可以看到，虽然我使用了隧道代理，每次请求的 IP 都是不一样的，但是这个网站返回的内容始终是一样的。...通俗的讲，就是巨人走一步，普通人要走十步才能追的上。 同理，魔高一尺，道高一丈的意思是魔非常厉害，魔往上涨一尺所产生的力量，道需要往上涨一丈才能抵消。
本文介绍基于ArcMap软件，实现在指定区域自动生成随机点的方法。 ...在GIS应用中，我们时常需要在研究区域内进行地理数据的随机采样；而采样点的位置往往需要在结合实际情况的前提下，用计算机随机生成。这一操作在ArcMap软件中就可以非常方便地进行。 ...)”为我们生成随机点的范围——这一项为可选项，如果我们选择了这一项，那么随机点就会在这一项所选的点、线或面矢量要素范围内生成；如果我们不选择这一项，就可以在下一项“Constraining Extent...最后一个勾选项表示是否将输出的随机点结果作为一个整体的要素——如果不勾选此项，那么输出的随机点要素集中，每1个点就相当于是1个要素；如果勾选此项，那么输出的随机点要素集中，所有点整体相当于是1个要素；如果勾选了这一项...可以看到，内蒙古的该字段数值为15，其所生成的点就是15个；而宁夏该字段的数值为64，因此其所生成的点看起来依然是密密麻麻的。 清楚了以上规则，就可以更好地进行随机点自动生成的操作了。
如下图所示，当采样率越低时(时域上采样点之间的间隔越大)，在频谱上就表现为信号之间的间隔就越小，发生混叠现象即为走样。 ?...(2)反走样 从走样的原因出发，理论上只要提高采样率，就能解决走样的问题，但是受物理限制(比如高分辨率显示器)。...值得一提的是如果先采样再模糊的话也是走样，不是反走样，如下图： ? 这里的反走样实际就是使用了低通滤波，也就是说对一个信号去除高频信息后再采样。用上面讲采样时的采用例子，在频谱上表现如下： ?...上面说过，走样是原信号和搬移信号发生混叠现象，而低通滤波(上图中的虚线矩形)去除高频信号后再采样后，就没有混叠了，即反走样。...6.三角形反走样操作 至此，想要对三角形反走样，就要先对三角形覆盖的像素区域进行模糊操作，这里只需要使用卷积(平均)操作。但是实际操作并不适用，因为覆盖区域不好计算。
它可以绘制一切想要的图形，从最简单的一条直线到其他任何复杂的图形，例如：点、线、矩形、弧形、饼状图、多边形、贝塞尔弧线等。...此外，QPainter 也支持一些高级特性，例如反走样（针对文字和图形边缘）、像素混合、渐变填充和矢量路径等，QPainter 也支持线性变换，例如平移、旋转、缩放。...MainWindow::paintEvent(QPaintEvent *event) { Q_UNUSED(event); QPainter painter(this); // 反走样...MainWindow::paintEvent(QPaintEvent *event) { Q_UNUSED(event); QPainter painter(this); // 反走样...首先我们来看第一个参数 QPointF 是指椭圆的中心点相对当前窗体 QPoint(0, 0) 点的位置，后面的参数指椭圆的 x 轴及 y 轴的半径。
13.4.1 Antialiasing 反走样 如果只是简单调用光线追踪算法对每个像素发射一条射线的话显然得到的结果也会和光栅化中遇到的问题相似，由于采样不足在对象边缘产生很多锯齿，而且由于光线追踪算法在漫反射时的随机性...为了优化这个问题最简单的解决方案自然就是超采样反走样。...在光线追踪中，有以下三种反走样方法，三种方法都不复杂： 均匀采样（regular sampling） 随机采样（random sampling） 分层采样（stratified sampling） 均匀采样就是我们在光栅化中的反走样方法...这种方法的缺陷就是可能会产生摩尔纹之类的采样走样。 随机采样则是光栅化没法做到的，在像素对应的那个小区域内进行随机，随机得到的点作为射线发射的目标。...在光线追踪中我们只需要对发光面发射阴影射线这一步进行改进，首先对发光面上随机采样得到一定数量的点，然后将这些点打乱，打乱后在射线对应的目标点不变的情况下，将这些打乱的点作为射线的起点进行阴影计算。
Math.random() * (max - min + 1)) + min; } Math.floor 向下取整 Math.random 产生随机数...min)) + min; 如果是(min,max]，那原文+1依然去掉，在末尾+1，为： Math.floor(Math.random() * (max - min)) + min+1; 如果是想带有小数的随机数...，这里提供思路，产生两位数，然后将个位数转化为小数，十位数就是个位数，以此类推，这样就是有小数的啦。
有时候就想把这个vcf文件缩小，随机选择一部分。 查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()的行就是所有的行的10%左右。...当然不是完全精确的10%。如果想要每次都输出相同的内容，就设置随机数种子 random.seed(123)。...运行 python randomSelectRowsFromVCF.py tiny.vcf tiny.out.vcf 1 123 四个位置参数分别是 输入文件 输出文件 随机选取的比例（0-100）...随机数种子 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记
和 DreamEditor；基于 Ripmap 编码的神经辐射场技术（Rip-NeRF） 实现了从多视角图片进行 3D 物体重建，以及从不同距离，不同分辨率进行反走样地渲染， 在渲染图像质量方面达到了...SIGGRAPH Asia 2023 Conference Papers研究二：Rip-NeRF: 基于Ripmap编码柏拉图多面体的反走样神经辐射场Paper: https://arxiv.org/...Mip-NeRF [2] 最早提出反走样神经辐射场的研究，但是受限于纯隐式的表征导致重建速度很慢，且质量也不尽如人意。...这两项技术结合起来达到了高效，精确的各向异性区域采样，从而实现了高质量，高效率的反走样。...实验结果：我们在多尺度 Blender 数据集上评测了我们的方法，定量和定性的结果都表明我们方法达到了反走样神经辐射场领域新的 SOTA。
最左边是计算出的在三角形内的像素中心点，中间是我们想要得到的效果，右边是实际效果。买家秀和卖家秀。。。这个现象的学名就叫aliasing。下面主要介绍如何防止失真走样。 image.png 2....一种反走样（Antialiasing）的方法是对原图先做模糊处理（滤波），然后再采样。...可以看到有五条不同的绿色曲线，分别表示不同的信号。黑色的点表示每隔一段时间对信号采样得到的点。...image.png （注意：上图表示的是频域上的信号表示，横轴表示频率，纵轴表示幅度，即信号强度） 3.6 反走样(Antialiasing) 上面介绍了走样发生的原因，那么如何反走样呢？...可以看到通过截断高频信号（注意横轴表示频率），这样我们就可以避免了走样现象发生，即实现了反走样。
柱状图import新模块初始化柱状图和绘制柱状图函数绘制柱状图和绘制水平柱状图用同一个函数实现，都是draw_barChart()，只是其中的参数不同反走样红色框框中的语句是要打开QPainter的反走样功能...在计算机中绘制一条直线，会有明显的锯齿现象，这就叫走样。比如要绘制A到B的直线，计算机上只能显示那些红色的点。网格越密，分辨率越高，直线越精确，锯齿越小。...构造函数里添加调用运行效果全局图柱状图先看看数据再看看最终画出来的柱状图一步一步画柱状图(draw_barChart函数)最简单的draw_barChart运行效果如图添加标签坐标轴在函数中添加如下红色框中代码...clicked信号和槽函数hovered是鼠标光标进入或离开柱子，clicked是要点击柱子槽函数关联运行效果没点击前，鼠标放在柱子上，hovered点击后，clicked图例单击信号和槽函数槽函数关联运行效果点图例文字或方块柱子隐藏了...，图例也变了再点统帅，变回原样点平均分补充其他数据字段所有功能都实现了，补充其他字段的代码。
环穿轨道上面会有小车运动，后台推动小车的两个点位A和B，其中A和B都会在轨道上面，前端需要根据这两个推送点，自动播放小车从A点沿轨道到B点的动画。下面是项目截图： ?...项目中使用的是二次贝塞尔曲线，所以本文也主要以二次贝塞尔曲线为讲解重点。 要实现上述动画，需要首先确定A点和B点在曲线上面的比例值ta和tb 最终的需求变成：“根据贝塞尔曲线上的点反算t值”。...分片迭代思路是：现在加设把范围[0,1]平均分成N（比如100）等份，形成一系列的比例值t，对于每一个t值，求取对应的点B(t) ，然后让点B(t)和已知在贝塞尔曲线上的点P进行比较，如果点B(t)和点...是适合所有贝塞尔曲线的比较好的反算t值的方法。 二分法 二分法的思路是： 首先确定一个起始t值和结束t值t0和t1，初始值t0 = 0，t1 = 1。...点A和点B的先后顺序与点a和点b的先后顺序是一致的，而直线上面的点（a和b）的前后顺序是容易判断的。 也就是说如果点a在点b的前面，则点A也在点B的前面，反之亦然。如下图所示： ?
最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。 ?...从图中即可看到两者结果的不同。 03 反卷积 在介绍反卷积之前，我们需要深入了解一下卷积，一个简单的卷积层运算，卷积参数为i=4,k=3,s=1,p=0....■我们已经说过反卷积又被称为Transposed(转置) Convolution，我们可以看出其实卷积层的前向传播过程就是反卷积层的反向传播过程，卷积层的反向传播过程就是反卷积层的前向传播过程。...下图表示一个和上图卷积计算对应的反卷积操作，其中他们的输入输出关系正好相反。如果不考虑通道以卷积运算的反向运算来计算反卷积运算的话，还可以通过离散卷积的方法来求反卷积。通过详细参考资料[1]。 ?...03 一些反卷积的论文截图 ? 上图为反卷积和全卷积网络为核心的语义分割网络。 ?
这时候就可以定义一个特定的“离屏点”，哪个三角形接近该“离屏点”就画那个三角形的颜色。...这时候就需要看下投影前的坐标变换替换到投影后的变化，对Zw进行求导，结果如下： image.png 再反一下就是投影后的z变化体现到变换前的变化： image.png 看下最大的深度值： image.png...反走样 在前面介绍画线时我们提到来决策是否在线段上是按照像素来的，那么一个像素要不在线段上，要么不在，那么这样的像素值就会呈现出锯齿状，这就是走样。...为了让效果更逼真一些就需要做反走样处理，其实就是对每个像素点做一个卷积，类似于低通滤波，其实就是在对边缘像素点计算颜色的时候，不是直接非黑即白，而是按照周围的像素点取平均。...这时候的效果如下： image.png 上面的是反走样处理后的，下面的是原始的锯齿线。
电子游戏这种对效率要求很高的软件为了保证效率常常使用片元较大顶点较少的模型来渲染，所以3D电子游戏一般采用逐片元着色 ---- 8.3 简单的反走样 在光栅化部分我们看到了，线段在光栅化后会呈现出锯齿状的边缘...走样一般来说会让物体表面看起来不平滑影响观感，因此就产生了反走样(抗锯齿)技术试图去优化减少走样的显示，在这个基础上，没有采用反走样技术的画面称为基础渲染或者走样渲染。...下面两条线段就是对比，上面带有模糊效果的线段就是应用了反走样技术的渲染结果 ?...，这称为盒式滤波法 应用了盒式滤波法的最简单的反走样方法就是超级采样反走样SuperSampling AntiAliasing(SSAA)，这是最古老的反走样方法。...这种反走样有很好的效果，但是由于相当于在光栅化阶段和片元着色阶段多渲染了很多的画面，因此性能消耗非常大 为了优化SSAA巨大的性能损耗，人们又提出了一个简单一些的反走样方法，多重采样反走样MultiSample
开启反走样 2.2. 开启HiDPI设置 3. 结果 4. 参考 1. 概述 在three.js场景中，有时会遇到场景模糊，纹理失真的现象，似乎three.js并没有用到纹理图片应有的分辨率。...开启反走样 three.js创建的WebGLRenderer对象有抗锯齿选项的支持： var renderer = new THREE.WebGLRenderer({ antialias: true...这个设置会更改window.devicePixelRatio的值，如果程序不做相关的设置，那么程序的UI显示出来就会是模糊的。...the plane to the scene scene.add(plane); renderer.render(scene, camera); }); } 关闭反走样以及...开启反走样以及HiDPI之后显示效果有所改善： ? 4. 参考 关于ThreeJS场景失真的问题 关于three.js 抗锯齿 HiDPI (简体中文)
今天和大家聊的问题叫做 非重叠矩形中的随机点，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/random-point-in-non-overlapping-rectangles.../ 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。...提示： 整数点是具有整数坐标的点。 矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...1 <= rects.length <= 100 pick 以整数坐标数组 [p_x, p_y] 的形式返回一个点。 pick 最多被调用10000次 。...，先使用随机找到点所在的矩形，再使用随机确定该矩形内的一个位置； （2）随机确定矩形的过程，可以通过面积来进行映射，计算出矩形的总的面积，然后将随机数对该总面积取余，将余数映射到某个矩形； （3）找到该矩形后
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