二、进行DNS解析DNS（1）、DNS：把域名和ip地址相互映射分布式数据库，让用户能更方便的访问互联网，DNS协议运行在UDP协议之上 （2）、DNS解析：通过域名最终得到对应ip地址的过程。...为什么TCP建立一定要三次呢？两次不行吗？...原因：双方要明确对方接收能力都是正常的，（客户端发之后，服务端可以确定客户端发送能力正常，服务端发送给客户端，客户端可以确定服务端的接收和发送能力正常，最后客户端发送确认，来确定客户端的接收能力。...为什么要四次握手而不是三次、两次因为建立一旦连接，双方既是发送方，又是接收方，为了保证在最后断开的时候，客户端发送的最后一个ACK报文段能够被服务器接收到。...浏览器无法预估脚本具体做了什么操作，索性全部暂停，等脚本执行完，浏览器再继续向下解析。
更多面试题解答参见 前端进阶面试题详细解答二、进行DNS解析DNS（1）、DNS：把域名和ip地址相互映射分布式数据库，让用户能更方便的访问互联网，DNS协议运行在UDP协议之上undefined（2）...为什么TCP建立一定要三次呢？两次不行吗？...原因：双方要明确对方接收能力都是正常的，（客户端发之后，服务端可以确定客户端发送能力正常，服务端发送给客户端，客户端可以确定服务端的接收和发送能力正常，最后客户端发送确认，来确定客户端的接收能力。...为什么要四次握手而不是三次、两次因为建立一旦连接，双方既是发送方，又是接收方，为了保证在最后断开的时候，客户端发送的最后一个ACK报文段能够被服务器接收到。...浏览器无法预估脚本具体做了什么操作，索性全部暂停，等脚本执行完，浏览器再继续向下解析。
e.屏幕映射：把NDC坐标转换为屏幕坐标 3.光栅化阶段：(GPU)把几何阶段传来的数据来产生屏幕上的像素，计算每个图元覆盖了哪些像素，计算他们的颜色、 a.三角形设置：计算网格的三角形表达式 b.三角形遍历...ZTest Always //指的是直接将当前像素颜色(不是深度)写进颜色缓冲区中 相当于ZTest Off ZTest Never//而Never指的是不要将当前像素颜色写进颜色缓冲区中，相当于消失。...Deferred:延时渲染，该Pass会渲染G-buffer ShadowCaster：把物体的深度信息渲染到阴影映射纹理或深度纹理中 PrepassBase:遗留的延迟渲染，该pass会渲染法线和高光反射的指数部分...(0)//unity对顶点进行自动处理 SHADOW_CASTER_FRAGMENT(i)//unity自动完成阴影投射部分，把结果输出到深度图和阴影映射纹理中 --ds2的阴影采用的是屏幕后处理的方式去计算阴影...（屏幕后处理） --- 渲染轮廓线：第一个pass对顶点进行法线方向扩散渲染，第二个pass用真实渲染实际光照，覆盖第一次，对扩散的顶点未被覆盖的像素就产生了轮廓效果。
光栅化阶段 GPU负责的阶段，从上一阶段接过图元在屏幕空间的数据，差值计算后，决定图元里哪些像素会被绘制到屏幕中、被绘制成什么颜色。关键词：逐像素。...需要注意： OpenGL中NDC的z分量范围是[-1, 1] DirectX中NDC的z分量范围是[0, 1] NDC，全称Normalized Device Coordinates，归一化的设备坐标...屏幕映射 屏幕映射前，顶点的坐标仍然在三维坐标系下，屏幕映射的任务是将每个图元的x、y坐标转换到屏幕坐标系下。 屏幕坐标系和z坐标一起构成了窗口坐标系。...经过上述流程，颜色缓冲区中的颜色值被显示到屏幕上，但是为了防止正在进行光栅化的图元被显示在屏幕上，GPU采取了 双重缓冲（Double Buffering） 的策略，所以对场景的渲染是发生在幕后的，即：...什么是Shader Shader本质就是运行在GPU流水线上的可高度编程的代码，主要有：顶点着色器（Vertex Shader）、片元着色器（Fragment Shader），今后的开发学习中也主要是和这两个着色器打交道
具体而言，第一阶段将输入图像建立为一个nDNCM进行颜色归一化，将输入图像映射到表示“图像内容”的归一化颜色风格空间；第二阶段将风格图像建立为一个sDNCM进行颜色风格化，将归一化的图像转换为目标颜色风格...首先，它有效地避免了视觉伪影，因为在将 I 中的像素映射到 Y 之后，相同颜色的像素仍然具有相同的颜色。其次，它只需要很小的内存占用，因为每个像素都是独立处理的，并且使用高效的矩阵相乘。...为了表示“图像内容”，本文提出通过反向传播来学习表示“图像内容”的归一化颜色风格空间。在这样的归一化颜色风格空间中，具有相同内容但具有不同颜色风格的图像应该具有一致的外观，即相同的归一化颜色风格。...第三，神经预设更擅长保持物体固有颜色（例如下图(c)中的人发和衣物区域）。第四，神经预设的输出与风格图像具有更一致的颜色特性（例如下图(d)中的亮度和对比度）。...第三，它无法执行局部自适应的颜色映射，将图像中的相同颜色转移到不同的颜色上（下图(c)）。
什么是独热编码？ 独热码，在英文文献中称做 one-hot code, 直观来说就是有多少个状态就有多少比特，而且只有一个比特为1，其他全为0的一种码制。举例如下： 假如有三种颜色特征：红、黄、蓝。...比如归一化到[-1,1]或归一化到均值为0,方差为1。 为什么特征向量要映射到欧式空间？...将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性...而且one hot encoding+PCA这种组合在实际中也非常有用。 四. 什么情况下(不)用独热编码？...什么情况下(不)需要归一化？ 需要： 基于参数的模型或基于距离的模型，都是要进行特征的归一化。 不需要：基于树的方法是不需要进行特征的归一化，例如随机森林，bagging 和 boosting等。
这种现象的原因是什么？ 人眼的三种锥细胞，不同波长的光以及这些光的亮度会对三种锥细胞产生不同的刺激。...同样以黄色光为例子，当人眼看见黄色光时，红视锥细胞与绿视锥细胞会产生某种程度的刺激，蓝视锥细胞则基本不产生刺激。而大脑接受到这种刺激后，产生了黄色的视觉。...也就是说，人眼对颜色的感知，实际上是通过色光及其亮度，对三种视觉锥细胞产生刺激，然后神经系统将不同的刺激，映射为人感知中的不同的颜色。...因此，想要表示准确的色度信息，就需要消除亮度带来的影响。通过对颜色匹配函数归一化，可以帮助消除亮度带来的影响。 归一化的结果如下： ?...BT.2020是UHDTV的颜色标准，也是HDR技术所支持的色域标准。 ITU-R BT.709标准 ITU-R BT.709也称为Rec.709，该标准的第一版于1990年发布。
结合上述内容，显然在图像中，大象常伴着草木出现，企鹅常伴着冰雪出现。所以，实际上模型已经学会了分辨草木与冰雪的颜色/形状，而不是真的学会了按对象分类。...由上文案例知，如颜色通道统计那样的简单图像处理技术，与训练模型是一样的。因为在没有智能的情况下，模型只能依靠颜色辩物。现在你或许会问，如何知道 CNN 究竟在寻找什么？答案就是，Grad-CAM。...加权梯度类激活映射（Grad-CAM） 我们在本篇博客中实现了加权梯度类激活映射。首先，我们要知道这不是唯一的解决方案。...原作说， 加权梯度类激活映射 (Grad-CAM) 通过任意目标概念的梯度（比如说类别「狗」的分对数甚至是「狗」这个字），将这些知识传递到最后的卷积层进而产生一张粗略的定位图，用于凸显图像中对于预测相关概念至关重要的区域...然后，我们通过辅助函数 preprocess_input 从输入图像中减去平均 RGB 值来实现图像的归一化。
人们通常认为自编码器在图像生成上的应用范围比 GAN 窄，那么自编码器到底能不能具备与 GAN 同等的生成能力呢？这篇研究提出的新型自编码器 ALAE 可以给你答案。...研究者认为，ALAE 是首个性能匹配甚至超过生成器架构的自编码器。 ALAE 到底效果如何呢？我们来看展示图： ? ? ? StyleALAE 的风格混合效果。...StyleALAE 编码器中的实例归一化（IN）层用来提取多尺度风格信息，并通过可学习的多重线性映射（multilinear map）将它们组合成为一个潜在代码 w。...「coarse styles」从 Source 图像中复制了高级特征，如姿势、大致发型和脸型，从 Destination 图像中复制了所有颜色（眸色、发色和光照）；「middle styles」从 Source...图像中复制了较小型的面部特征例如发式、眼睛睁/闭，从 Destination 图像中复制了脸型；「fine styles」从 Source 图像中复制了颜色和微结构。
，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。...其实冗余候选区域大多是发生了重叠，选择性搜索利用这一点，自底向上合并相邻的重叠区域，从而减少冗余。...2.2.1 颜色相似度 计算每个图像每个颜色通道的25 bins的直方图并将其进行L1-norm归一化，这样每个区域都可以得到一个75维的向量 ? 。...两个区域之间的每个通道的颜色相似度计算如下所示： ? 由于 ? 是归一化后值，每一个颜色通道的直方图累加和为1.0，三个通道的累加和就为3.0，如果区域 ?...的高斯微分（Gaussian Derivative），使用L1-norm归一化获取图像每个颜色通道的每个方向的10 bins的直方图，这样就可以获取到一个 ? 维的向量 ?
我们看看具体是怎么做到的。...说 明 现在我们试着看看幕后发生了什么。 filter 这个 CSS 属性将模糊或颜色偏移等图形效果应用于某个元素。这些滤镜通常用于调整图像、背景和边框的渲染。...也就是说黑色会变成白色，白色变成黑色，所有颜色以此类推。invert() 函数作为 filter 属性的值将取 0 到 1 之间的数字，或 0％到 100％的百分比。...hue- rotate 滤镜可以帮助我们处理所有非黑色和白色的颜色。它能将色相旋转 180 度，让我们可以确保应用程序的配色方案不变，而只是减弱其颜色。...使用这种方法的唯一陷阱是，它还将反转应用程序中的所有图像、图片和视频。因此，我们将向所有图像添加相同的规则以反转效果。
背景 最近由于工作原因，接手了一个与微信公众号相关的项目。项目部署起来后发现功能不能完全跑通，因此需要打断点检查问题到底出在了什么地方。...但是由于在我的场景中，不会使用到这两种模式，这里不做介绍了。...后记 在使用端口映射时我就冒出过另外一个问题，端口映射能够将服务器的某个端口接收到的服务都映射到本地电脑，但如何控制本地电脑所有发出的请求也走服务器昵？...如果我想当一个“幕后boss”，完全经由代理人来完成转化呢？...当端口映射和TinyProxy均搭建起来后，ECS将变成我们PC在Internet的代言人，就是实现了下图所示的效果。自己也就变成“幕后boss”了。
（而这种偏差就是需要Gamma矫正的原因） 线性渲染保证了在shader中输入与输出都是在正确的颜色空间得出更正确的结果。...非线性输入 输入颜色值在非线性空间下（通常表现为纹理），而在shader中把该值当成是线性空间下计算的（产生了偏差），这是不正确的，在最终输出的时候也没有做任何处理，但在屏幕显示时，进行了display...一种解决方法时，在中间计算时不要对输出进行伽马校正，在最后进行一个屏幕后处理操作对最后的输出进行伽马校正，但很显然这会造成性能问题。...还有一些细节问题，例如在进行屏幕后处理的时候，要小心我们目前正在处理的图像到底是不是已经伽马校正后的。...下图在Linear Space中混合结果，颜色之间过度不是很明显。 ? 下图在Gamma Space中混合结果，颜色交界处出现了明显的其它颜色，颜色更亮，出现褪色的现象。 ?
距离的度量方法 1.1 机器学习中为什么要度量距离？...所以度量距离是很多算法中的关键步骤。 KNN算法中要求数据的所有特征都用数值表示。若在数据特征中存在非数值类型，必须采用手段将其进行量化为数值。...比如样本特征中包含有颜色（红、绿、蓝）一项，颜色之间没有距离可言，可通过将颜色转化为 灰度值来实现距离计算 。...归一化和标准化 2.1 为什么做归一化和标准化 样本中有多个特征，每一个特征都有自己的定义域和取值范围，他们对距离计算也是不同的，如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。...因此，为了公平，样本参数必须做一些归一化处理，将不同的特征都缩放到相同的区间或者分布内。 2.2 归一化 通过对原始数据进行变换，把数据映射到(默认为[0,1])之间。
细节如下： 输入[32x32x3]存有图像的原始像素值，本例中图像宽高均为32，有3个颜色通道； 卷积层中，神经元与输入层中的一个局部区域相连，每个神经元都计算自己与输入层相连的小区域与自己权重的内积。...---- 卷积层 卷积层是构建卷积神经网络的核心层，它产生了网络中大部分的计算量。 概述和直观介绍： 首先讨论的是，在没有大脑和生物意义上的神经元之类的比喻下，卷积层到底在计算什么。...在每个卷积层上，我们会有一整个集合的滤波器（比如12个），每个都会生成一个不同的二维激活图。将这些激活映射在深度方向上层叠起来就生成了输出数据。...卷积层中的每个神经元都只是与输入数据体的一个局部在空间上相连，但是与输入数据体的所有深度维度全部相连（所有颜色通道）。...---- 归一化层 在卷积神经网络的结构中，提出了很多不同类型的归一化层，有时候是为了实现在生物大脑中观测到的抑制机制。但是这些层渐渐都不再流行，因为实践证明它们的效果即使存在，也是极其有限的。
好把，最精华的函数是native的，先当黑盒处理吧。只要知道它能够调用到Thread实例的run()方法就行了。那我们再看看run()方法到底干了什么神奇的事呢？...5 几个常见的线程手段(操作) Thread.sleep()那不可告人的秘密 我们平时使用Thread.sleep()的频率也比较高，所以我们在一起研究研究Thread.sleep()被调用的时候发生了什么...那就看看文档它到底是什么吧。 根据文档的描述，wait()配合notify()和notifyAll()能够实现线程间通讯，即同步。...但是为什么要这么做呢？下面我们一起来扒一扒这其中的内幕。 从Looper.prepare()开始 当Looper.prepare()被调用时，发生了什么？...经过上面的分析，我们已经知道Looper.prepare()调用之后发生了什么。 但是问题来了！
细节如下： 输入[32x32x3]存有图像的原始像素值，本例中图像宽高均为32，有3个颜色通道。...概述和直观介绍： 首先讨论的是，在没有大脑和生物意义上的神经元之类的比喻下，卷积层到底在计算什么。卷积层的参数是有一些可学习的滤波器集合构成的。...在每个卷积层上，我们会有一整个集合的滤波器（比如12个），每个都会生成一个不同的二维激活图。将这些激活映射在深度方向上层叠起来就生成了输出数据。...卷积层中的每个神经元都只是与输入数据体的一个局部在空间上相连，但是与输入数据体的所有深度维度全部相连（所有颜色通道）。...---- 归一化层 在卷积神经网络的结构中，提出了很多不同类型的归一化层，有时候是为了实现在生物大脑中观测到的抑制机制。但是这些层渐渐都不再流行，因为实践证明它们的效果即使存在，也是极其有限的。
Pallete：调色板，渲染时使用的颜色(存放的是颜色的索引) CPU RAM：CPU 自个儿的内存 CPU 的地址空间主要由三部分组成，从低到高依次为：CPU RAM -> 内存映射寄存器 -> PRG...这 64B 叫做 Atrribute Table，其实就是背景的颜色属性。什么？64B 可以记录一屏的颜色属性？当然不可能，但也差不多了。...具体颜色如何选取抉择，还是有些复杂，三言两语说不清，留待后面详述。 前面 PatternTable，这里的 AttributeTable，Pallete，都在说颜色，颜色到底怎么回事？...至于渲染到屏幕上，渲染的顺序与我们看书写字的顺序一样，从上到下，从左到右，如下所示： 这个 PPU 输出的信号需要由 CRT 电视接收，俗称大屁股电视，就是屏幕后面嘿大一坨的那种电视。...tile 本身有 2bit 的颜色信息，Attribute 中又有两位的颜色信息，组合起来就是实际颜色在调色板中的索引。
适配器（adapter）：作为 View （不仅仅指的 ListView）和数据之间的桥梁或者中介，将数据映射到要展示的 View 中。这就是最简单适配器模式，也是适配器的主要作用！...只有 item 完全离开屏幕后才会复用，这也是为什么 ListView 要创建比屏幕需要显示视图多 1 个的原因：缓冲显示视图。...成为前景颜色（实验没有效果） android:transcriptMode 指定列表添加新的选项的时候，是否自动滑动到底部，显示新的选项。...alwaysScroll:无论当前列表显示什么选项，列表将会自动滑动到底部显示最新的选项。...Adapter 本身是一个接口，Adapter 接口及其子类的继承关系如下图： Adapter 接口派生了 ListAdapter 和 SpinnerAdapter 两个子接口 其中 ListAdapter
1.为什么需要批量归一化 在训练过程中，每层输入的分布不断的变化，这使得下一层需要不断的去适应新的数据分布，这就会让训练变得非常复杂而且缓慢。...通过使用批量归一化(Batch Normalization, BN)，在模型的训练过程中利用小批量的均值和方差调整神经网络中间的输出，从而使得各层之间的输出都符合均值、方差相同高斯分布，这样的话会使得数据更加稳定...这就是批量归一化的一个改进，为什么要这么改进呢？它前三步输出的这个值还是不好呢？实际上我们是很难确定0均值，1方差一定是对的，0均值，1方差就一定对分类有帮助吗？未必！...所以我们更希望算法对分类的贡献来自行决定（让算法自己去学习），到底应该把数据的均值和方差设为多少会对分类效果会更好一些。...所以批量归一化做的时候先把数据归一化到0均值1方差，然后再以期望的方差和期望的均值去映射，这就是批量归一化的整个的操作流程。 2.5单样本测试 单张样本测试时，均值和方差怎么设置？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
