相信在面试中，只要问到Spring，基本都会抛出一个问题，说说你对Spring IOC理解吧？虽然在日常的开发经常会使用到，但是要回答起来，并不简单。大脑经过简单的头脑风暴后，蹦出了控制反转、依赖注入这样的词语。显然这些并不是面试官想听的。
更有意思的是，据英特尔表示，这个补丁在Geforce RTX 3090 GPU上，完成一次画质增强推理，只需要半秒钟的时间。
原文名称：Reading game frames in Python with OpenCV - Python Plays GTA V 原文链接：https://pythonprogramming.net/game-frames-open-cv-python-plays-gta-v/ 原文作者：@Harrison 本文是Harrison《Python Plays GTA V》系列教程第一篇。 当OpenAI's Universe（Universe）出现后，很多文章都在鼓吹大量的游戏（甚至GTA5）已经做
GTA5是一款自由度极高的开放性游戏，该游戏支持自定模型组件，从而让其更加灵活能够定制出一些具有独有特性的动画，甚至可以拍摄简单的电影，在模型替换上有多种替换形式，一种是新增，另一种是直接替换原有的NPC路人等，这里我研究了一段时间终于搞明白了，GTA5中每个游戏组件的具体功能，从而能够将轻易的实现模型的替换，与新增等，另外GTA5还支持外部脚本扩展，你可以自己编写一些外部功能性脚本，灵活强极高。
由于为语义分割注释像素级标签非常费力，因此利用合成数据是一个很有吸引力的解决方案。然而，由于合成域与真实域之间存在域间的差异，用合成数据训练的模型很难推广到真实数据中去。在本文中，我们考虑到两个域之间的根本区别作为纹理，提出了一种适应目标域纹理的方法。首先，我们利用风格转换算法对合成图像的纹理进行多样性处理。生成图像的各种纹理防止分割模型过度拟合到一个特定的(合成)纹理。然后通过自训练对模型进行微调，得到对目标纹理的直接监督。我们的结果达到了最先进的性能，我们通过大量的实验分析了在程式化数据集上训练的模型的属性。
2020年7月24日的时候，R⭐发了条公告，大概意思就是说GTA在线模式大表哥2在线模式要更新了，大表哥首当其冲，GTA紧跟其后。
机器之心报道 机器之心编辑部 人类玩家游戏还没玩通，AI 已经能造个游戏了。 侠盗猎车手 5（GTA5）是一款经典的动作冒险游戏，深受玩家欢迎，多个研究团队曾为它推出补丁，以使其具有更加逼真的游戏质感。 在第三方不断为 GTA5 推出补丁的同时，许多玩家高呼：「GTA6 什么时候能出啊」。我们无法揣摩 R 星的思路，GTA6 目前尚未发布，不过有一款 AI 独立开发的「GTA5」，你可以试试。 它的名字叫做「GAN Theft Auto」，和真正的 Grand Theft Auto 略有差别。 玩家们在玩
神经网络负责处理画面中的一切信息，包括远处的风景，你每按下一次键控制车左转或右转、车撞到边栏等操作。
如图，本周Epic商城免费送GTA5，而且是一经入库永久拥有，并不是限免几天，而且还是豪华版，自带新手包。直到5月21号前都可以免费领。
大数据文摘出品 作者：Caleb 前一阵子，全球玩家都在担心，难道苦苦等了8年的GTA6，又要延期了吗？ 大概一周前，GTA6突然被放出了大规模内容，共计90多个视频，上万行源码。这也可以说是电子游戏史上最大的一次泄密事件了。 此前，这位泄露了GTA6内容的黑客在GTAForums更新了帖子，不仅直接放出自己的邮箱、Telegram，还向开发商Rockstar Games（R星）喊话，表示“期望达成一个交易”。 9月19日，R星也终于发布公告，承认了泄露内容的真实性，并指出此次泄露是由三方力量非法进入了内
是重新搭一个模型呢，还是拿来新数据重新调参，在这个已经训练好的模型上搞迁移学习呢？
话不多说，上资源： 链接：https://pan.baidu.com/s/1oWE6L0J1s33R_2zfcxiG_A 提取码：b9tf 解压后，先启动GTA5，进入游戏菜单界面 然后打开Xenos（32位）或者Xenos64（64位） 将文件夹下的GTAO_Booster.dll拖动进列表框内
IBN-Net出发点是：提升模型对图像外观变化的适应性。在训练数据和测试数据有较大的外观差异的时候，模型的性能会显著下降，这就是不同域之间的gap。比如训练数据中的目标光线强烈，测试数据中的目标光线昏暗，这样一般效果都不是很好。
本文来自于ECCV2018的论文《Adaptive Affinity Fields for Semantic Segmentation》，UC伯克利大学的研究人员提出了一种自适应相似场（Adaptive Affinity Fields ）来辅助语义分割的方法，增强了网络对目标结构推理的能力，取得了非常显著的性能提升，代码已开源。 作者信息：
对语义分割来讲基于卷积神经网络的方法，依赖像素级ground-truth标记，但是对未知领域可能泛化效果并不好。因为标记过程是沉闷和耗时的，开发将源ground truth标记到目标域引起了很大的关注。本文我们提出一种对抗训练方法在语义分割的内容中进行域适配。考虑语义分割作为结构输出包含源域和目标域的空间相似性，在输出空间中，我们采用对抗训练。为了进一步增强适配模型，我们构建一个多层对抗网络，在不同特征级别上有效的执行输出空间域适配。一系列的实验和消融研究在不同域适配下进行，包括合成到真实和跨城市场景。我们表明提出的方法在精度是视觉质量方面，超过了现有的最先进的方法。
近日，专注于三维传感组件的安思疆科技获得近1亿人民币A轮投资，本轮融资由北京清控金信资本领投，力合科创基金、炼金术资本、杭州复林创投基金跟投。据悉，安思疆所获资金将主要用于扩大产能与研发投入。此外，算上曾获力合科创基金的2千万人民币天使投资，目前安思疆估值将达3亿人民币左右。
领域适应对于在新的、看不见的环境中取得成功至关重要。对抗性适应模型通过专注于发现域不变表示或通过在未配对的图像域之间进行映射，在适应新环境方面取得了巨大进展。虽然特征空间方法很难解释，有时无法捕捉像素级和低级别的域偏移，但图像空间方法有时无法结合与最终任务相关的高级语义知识。我们提出了一种使用生成图像空间对齐和潜在表示空间对齐来适应域之间的模型。我们的方法，循环一致的对抗性领域适应（CyCADA），根据特定的有区别的训练任务指导领域之间的转移，并通过在适应前后加强相关语义的一致性来避免分歧。我们在各种视觉识别和预测设置上评估了我们的方法，包括道路场景的数字分类和语义分割，提高了从合成驾驶领域到现实驾驶领域的无监督自适应的最先进性能。
《侠盗猎车手5》（Grand Theft Auto V）又名“给他爱5”，是由Rockstar Games游戏公司出版发行的一款围绕犯罪为主题的开放式动作冒险游戏。本作于2013年9月17日登陆Play Station 3、Xbox 360平台，2014年11月18日登陆Play Station 4和Xbox ONE平台。多人模式《侠盗猎车手Online》于2013年10月1日正式开放。PC版本已于2015年4月14日推出
AI 科技评论按：生成式对抗性网络 GANs 是近几年最热门的机器学习范式之一，它“图像生成效果好”和“训练困难、效果不稳定”的特点吸引了许许多多研究者付出精力进行 GANs 的研究。虽然它在大尺寸图像和图像逼真程度方面的表现仍然有限，但仍然是目前最好的图像生成范式。 所以当看到如此逼真的高分辨率生成图像的时候，我们几乎要以为这是 GANs 的新突破。虽然图中还有一些扭曲和不自然，但是细节和物体的结构已经比较完善。然而定睛一看，这样的效果居然是一个单向的端到端网络完成的！ 介绍这项成果的论
无监督域自适应（UDA）可以解决基于卷积神经网络（CNN）的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战，这是劳动密集型的。然而，这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集，以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距，这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的，因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题，我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架，即SFDA，其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识，而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.11662v1.pdf
（VRPinea 5月11日电）今日重点新闻：苹果沉浸式VR技术获专利，将应用于自动驾驶汽车；联想ThinkReality A6 AR眼镜新增手势跟踪和识别功能；索尼申请自动驾驶AR/VR专利，提供沉浸式驾乘娱乐体验
基于深度学习的语义分割方法有一个内在的局限性，即训练模型需要大量具有像素级标注的数据。为了解决这一具有挑战性的问题，许多研究人员将注意力集中在无监督的领域自适应语义分割上。无监督域自适应试图使在源域上训练的模型适应目标域。在本文中，我们介绍了一种自组装技术，这是分类中领域自适应的成功方法之一。然而，将自组装应用于语义分割是非常困难的，因为自组装中使用的经过大量调整的手动数据增强对于减少语义分割中的大的领域差距没有用处。为了克服这一限制，我们提出了一个由两个相互补充的组件组成的新框架。首先，我们提出了一种基于生成对抗性网络（GANs）的数据扩充方法，该方法在计算上高效，有助于领域对齐。给定这些增强图像，我们应用自组装来提高分割网络在目标域上的性能。所提出的方法在无监督领域自适应基准上优于最先进的语义分割方法。
1.布局 游戏旅行音乐 GTA5、孤岛惊魂 澳大利亚、西藏 暗里着迷、一生有你 </di03
游戏旅行音乐
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而，在没有模型调整注释的情况下，在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程，我们开发了一种域自适应方法，将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式，从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导，我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外，我们还表明，我们的框架是对现有领域自适应技术的补充，并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示，例如合成到真实和跨城市场景。
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全球游戏玩家盼了八年的GTA6，恐怕又要延期了。 黑客一次性放出90段游戏泄露视频，已在各大平台疯传，官方删都删不过来。 这件事的影响力不只在游戏圈，也受到大量主流媒体、商业媒体关注—— 涉及的游戏开发商Rockstar Games（简称R星），其母公司Take-Two Interactive是一家市值200亿美元的上市公司。 系列前作GTA5最早于2013年推出，截至2021年底累计销量超1.6个亿风靡全球，并靠出售线上道具的模式持续盈利，狂赚
基于深度学习的语义分割方法效果出众，但需要大量的人工标注进行监督训练。不同于图像分类等任务，语义分割需要像素级别的人工标注，费时费力，无法大规模实施。借助于计算机虚拟图像技术，如3D游戏，用户可以几乎无成本地获得无限量自动标注数据。然而虚拟图像和现实图像间存在严重的视觉差异（域偏移），如纹理、光照、视角差异等等，这些差异导致在虚拟图像上训练出的深度模型往往在真实图像数据集上的分割精度很低。
DeepMind在13年发了一篇paper，叫做”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”，讲的是怎么教计算机玩atari游戏
Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation
即将翻过的这个世代，是大作的时代，涌现了一大批的大作，譬如《荒野大镖客2》、《GTA5》、《巫师3》等游戏。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 英特尔在侠盗猎车手 5（GTA5）上测试了他们的图像增强新模型，该模型给出了令人印象深刻的结果。 GTA5 是一款经典的 3D 冒险游戏，它的画风是这样的： 画面接近真实，但少了一些质感...... 近日，来自英特尔的研究者给 GTA 做了一个画质增强补丁，先来看下效果： 左为 GTA 中的 3D 渲染图，右为英特尔新模型生成结果。 效果很不错，下面这一张画质增强的效果就更明显了，该模型处理后的画面宛如相机实拍： 在 3D 渲染领域，实时和真实感是两个关键要素。通常
尽管基于深度学习的方法在语义分割方面取得了显著的成就，但这些方法常常需要大量的逐像素标注数据。
无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键，比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布，导致在多种场景中的结果并不理想。为此，在本文中，我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的，我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导，在每个尺度上，我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式，有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式，网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验，对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配，这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。
（VRPinea 7月12日讯）今日重点新闻：Google Meet新增AR卡通滤镜，可以在iOS和安卓的移动应用中使用；VR动画《Paper Birds》第二部已在 Quest 上独家发售，并兼容Quest手势追踪功能；VR冒险游戏《Obduction》将于7月15日免费上架Epic Games，支持Steam VR。
一位来自旧金山的程序员小哥做了款名为 debuild.co 的网页制作软件，只需要和 GPT-3 “聊聊天”，它就能帮你把网站设计出来。
一位来自旧金山的程序员小哥做了款名为debuild.co的网页制作软件，只需要和GPT-3“聊聊天”，它就能帮你把网站设计出来。
通过带标签的source domain的图片和标签训练得到一个网络模型，利用target image 进行domain adaptation 操作，使得source domain训练的网络模型也能够应用在target image上。
（VRPinea 6月12日讯）千呼万唤始出来，经过一次又一次的日期变动，激动人心的PlayStation 5（以下均简称PS5）主机终于在今日（6月12日）凌晨4点发布了。本次发布会以1080P画质的视频形式在线发布，在长达1个多小时的视频中，官方介绍了将在PS5发布的几十款游戏大作、PS5的整体造型设计以及一系列全新的周边设备。
有一点很重要：代码在编译前就只是文字而已。前面提过，你可以用记事本或任何文字处理器，有人确实这样做。但一般来说，现代软件开发者 会用专门的工具来写代码，工具里集成了很多有用功能帮助写代码，整理，编译和测代码。因为集成了所有东西，因此叫 集成开发环境，简称 IDE。
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
现代操作系统都采用的是逻辑地址，即我们在程序中定义的地址都是逻辑上的并不是真正的物理地址，原因是因为在多道程序中是不能确定到程序运行后的物理地址的，有可能被其他程序占用，有可能会动态的改变其地址，例如物理地址在02位置，当01位置的数据变大后导致数据02的空间需要被占用，此时物理地址会发生变化。逻辑地址可以让每个进程自己的地址都是连续的即在逻辑上是连续的。
11月1日，大朋VR一体机应用平台正式上线四款付费下载游戏。这是全球首个开启付费下载模式的VR一体机平台，在目前的市场环境中，VR体验依然以游戏和影视为主，而游戏因为强交互的特性为用户带来更强的沉浸体验。因而，VR游戏付费模式的开启是VR内容形成生态闭环的关键所在，意义非凡。 在游戏行业早期，消费者付出高价只为体验持续一到两小时的非常简单的游戏。他们之所愿意付出费用，是希望有更高质量的体验。对于开发者来说，他们对作品的狂热需要持续稳定的营收来支撑，才能更好的通过创意和技术的升级满足消费者不断提升的需求。 因
我们已经分三期关于CVPR 2018（计算机视觉和模式识别）会议：第一部分专门讨论计算机视觉的GAN，第二部分涉及关于识别人类（姿势估计和跟踪）的论文，第三部分涉及合成数据。 今天，我们深入探讨最近一直在兴起的深度学习领域的细节：领域适应。 对于这个NeuroNugget，我很高兴为您呈现我的共同作者Anastasia Gaydashenko，他已离开Neuromation并继续加入思科...但他的研究继续存在，这就是其中之一。
本书节选自图书《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ 丰富的实战案例讲解，介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。 本文将探索深度学习落地到图像处理领域的方案，适合有一定深度学习实践经验的读者进阶阅读。 使用深度学习作画的起源是有三个德国研究员想把计算机调教成梵高，他们研发了一种算法，模拟人类视觉的处理方式。具体是通过训练多层卷积神经网络，让计算机识别，并学会梵高的“风格”，然后将任何一张普通的照片变成梵高的《星空》
这篇文章有4篇论文速递信息，涉及图像分类、视频分类和语义分割等方向（含一篇ICLR 2018和一篇CVPR 2018）。
由于深度学习的进步，图像到图像的翻译最近受到了极大的关注。大多数工作都集中在以无监督的方式学习一对一映射或以有监督的方式进行多对多映射。然而，更实用的设置是以无监督的方式进行多对多映射，由于缺乏监督以及复杂的域内和跨域变化，这更难实现。为了缓解这些问题，我们提出了示例引导和语义一致的图像到图像翻译（EGSC-IT）网络，该网络对目标域中的示例图像的翻译过程进行调节。我们假设图像由跨域共享的内容组件和每个域特定的风格组件组成。在目标域示例的指导下，我们将自适应实例规范化应用于共享内容组件，这使我们能够将目标域的样式信息传输到源域。为了避免翻译过程中由于大的内部和跨领域变化而自然出现的语义不一致，我们引入了特征掩码的概念，该概念在不需要使用任何语义标签的情况下提供粗略的语义指导。在各种数据集上的实验结果表明，EGSC-IT不仅将源图像转换为目标域中的不同实例，而且在转换过程中保持了语义的一致性。
今天看了《百度终于也入了Cesium的坑》这篇文章，里面有关Cesium的评价，让我的阅读体验极度不悦，比如“但是无论从整个产品的成熟度以及可视化效果上来说，Cesium现阶段已经不能算是第一梯队的选择了，起码在可视化方向上。”，“整体上来说游戏引擎的效果和整个技术生态基本上可以吊打现在的Cesium，就是对于GISer来说上手门槛有点高。”，“所以现阶段，无论从哪个角度来看Cesium都不是一个值得长期投入的技术路线”。作者从自身的角度，比如产品，市场需求等方面，确实反映了Cesium产品的一些问题，但从技术角度，基于我自身的理解，无法认同这些观点。所以，也在此发表一下个人的意见，不对和不妥处请指正。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 输入简单的关键字，就能给3A大作找Bug？ 好，先来看看GTA5，输入A car flying in the air（空中汽车）： 随手点开一个视频……这牛逼的物理引擎，不愧是你！ 就用这种简单的方法，我们找到了荒野大镖客的空中飞马： （打一枪还能变成真·马达） 还有老滚5的“桶中人”： 目前，Bug的搜索范围包括赛博朋克2077、巫师3、孤岛惊魂5等多个3大作在内的1873个游戏，共计26954个视频。 而且还不需要任何的视频标题和其他属性，
据报道，日前大型国际航空公司国泰航空披露，在今年3月发生的一次数据泄露事件中，该公司的940万名乘客的记录被盗，含有姓名、出生日期、住址等个人信息的护照信息也可能已经泄露。据悉，此次事件还涉及到了每位乘客的具体出行地点以及客户服务代表的评论等。国泰航空还指出，有403个过期信用卡卡号、27个没有CVV号码的信用卡卡号遭到访问。认为自己可能受到影响的客户可以访问infosecurity.cathaypacific.com 或直接拨打公司电话或发电子邮件获取进一步的信息。
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