近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有
日前，Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI研习社编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，更易于编辑和调
AI科技评论消息：日前，Google Research Blog 推出开源 Python库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI科技评论编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。 和现有的机器学习库不同，Tangen
为了增加渲染的真实感，图片纹理对每个片段增加法线，渲染时根据不同的法线计算独立的光照效果。
主要在于double newValue = (r * 0.2126 + g * 0.7152 + b * 0.0722);这句话，把每个点转为灰色
上一篇法线贴图使用了法线纹理，通过法线的变化来控制漫反射和镜面反射的强度，加强了纹理渲染的层次感，明暗渐变更符合实际情况。视差贴图在法线贴图之上，增加物体表面的凹凸感。
作为一个东北大老爷们，大A熊以力气大著称，现在有一颗半径为r的树，剖面图如黑色的圆，大A熊决定搬几个半径为R的圆柱形桶将其围住，剖面图如红色和绿色的圆
tanh() function is a library function of cmath header, it is used to find the hyperbolic tangent of the given value (hyperbolic angle), it accepts a number (x) and returns the hyperbolic tangent of x.
挑战程序竞赛系列（86）：3.6极限情况（3） 传送门：AOJ 2201: Immortal Jewels 翻译参考至hankcs： http://www.hankcs.com/program/a
在很多游戏的开场动画或者CG里，我们往往会碰见一些很酷炫的镜头效果。例如一个场景，我们的画面会从远处可以观察到整个场景到被拉近视角观察到场景中的主角。又或者一些CG动画中，我们的视角会像一直飞翔的老鹰一样，掠过整个场景。
这里提到 Tangent 起源于 拉丁文， 意思是 touching 也就是曲线对应点位置当前的方向
智能城市建设是一个系统工程：首先实现的是城市管理智能化，由智能城市管理系统辅助管理城市，通过管理系统人们可以监视城市的运行，了解城市每天中发生的变化，以及及时的根据这些变化做出相应的管理；其次是包括智能交通、智能电力、智能安全等基础设施的智能化，交通是一个城市的驱动，交通的畅通加速了城市的发展，通过 Web 可视化的交通管理，可以更及时的了解交通情况，做出处理；智能城市也包括智能医疗、智能家庭、智能教育等社会智能化和智能企业、智能银行、智能商店的生产智能化，从而全面提升城市生产、管理、运行的现代化水平。
本节目标: [1]. 了解路径的 [封闭] [重置] [偏移] 操作。 [2]. 了解路径的 [矩形边距] 和 [检测点是否在路径中]。 [3]. 了解路径的 [路径变换] 和 [路径联合]。 [4]. 了解路径测量的用法和作用。 ---- 一、路径操作 路径的操作是路径使用的重要一环，很多路径的特效和复杂路径的拼合都会使用它们。 📷 ---- 1.close、reset、shift path#close ：用于将路径尾点和起点，进行路径封闭。 path#reset ：用于将路径进行重置，清除路径内容。
对于至今为止Shader学习内容的一个总结，算是一个比较综合通用的shader了，因为是漫反射所以暂时没有计算高光部分，之后再出一个带高光版本的。
PathMeasure 官方文档 : https://developer.android.google.cn/reference/kotlin/android/graphics/PathMeasure
本篇博客主要为个人学习所编写读书笔记，不用于任何商业用途，以及不允许任何人以任何形式进行转载。 本篇博客会补充一些扩展内容（例如其他博客链接）。 本篇博客还会提供一些边读边做的效果截图。文章内所有数学公式都由Latex在线编辑器生成。 本篇博客主要提供一个“glance”，知识点的总结。如有需要请到书店购买正版。 博客提及所有官方文档基于2022.2版本，博客会更新一些书中的旧的知识点到2022.2版本。 如有不对之处欢迎指正。 我创建了一个游戏制作交流群：637959304 进群密码：(CSGO的拆包密
Coherent Line Drawing Proc. NPAR 2007 https://github.com/uva-graphics/coherent_line_drawing https://github.com/SSARCandy/Coherent-Line-Drawing https://ssarcandy.tw/2017/06/26/Coherent-Line-Drawing/
需要用到matlab的拟合曲线中的smoothing spline功能，同时origin画的图又比较好看且可以后续做多条切线，因此记录下matlab与origin联合使用的方法，并加上用origin的tangent插件做曲线多条切线的方法。 在matlab中输入数据 在命令行窗口输入数据如下面代码所示，或者 新建变量直接从excel中复制
遮罩纹理（mask texture）控制光照的强度，获得更加细腻的效果，通过遮罩纹理控制光照。在制作地形材质的时候混合多张图片，遮罩纹理控制如何混合这些纹理。 通过采样得到的纹素值与某种表面属性相乘，来更加精准的控制模型表面的各种属性。 在代码中添加了BumpMap来进行凹凸纹理效果，通过SpecularMask实现控制高光的光照
一个玻璃效果主要分为两个部分，一部分是折射效果的计算，另一部分则是反射。下面分类进行讨论：
基础纹理： 美术人员通常在建模软件中利用纹理展开技术，将纹理映射坐标存储在每个顶点上。纹理映射坐标定义了该点在纹理中对应的2D坐标。这个坐标通常被称为UV坐标用uv表示。
呜啦啦啦啦啦大家好呀，又到了本周的AI大事件时间了。过去的一周中AI圈都发生了什么？大佬们互撕了哪些问题？研究者们发布了哪些值得一读的论文？又有哪些开源的代码和数据库可以使用了？文摘菌带你盘点过去一周AI大事件！ 新闻 Waymo的无人驾驶汽车已奔驰在亚利桑那州凤凰城的大路上 来源：WWW.RECODE.NET 链接：https://www.recode.net/2017/11/7/16614780/alphabet-driverless-cars-phoenix-arizona Alphabet的自动驾驶
图神经网络(Graph Neural Networks)在图表示学习任务中获得了空前的成功。然而和深度学习的领域相比，图神经网络一个显著的特征是，网络在浅层的时候（层数只有2-3层）就取得了最好的表现。如果我们继续加深图神经网络，那么其表现反而会快速下降。这和深度学习中的内核“深度”二字相违背。
在本文的工作中，我们提出了切线图像，一个球形图像表示，方便可转移和扩展的360计算机视觉。以制图学和计算机图形学技术为基础，我们将一球面图形渲染成一组畸变缓和的，与细分二十面体相切的局部平面的图像网格。通过改变这些独立于细分层网格的分辨率，我们可以有效地描绘高分辨率的球面图像，同时仍然受益于低失真二十面体球面近似。本文证明了在正切图像上训练标准卷积神经网络比许多已经开发的专门的球面卷积内核更好，同时也能有效地伸缩以处理得到更高的球面分辨率。此外，由于本文的方法不需要专门的内核，因此可以在没有微调和性能有限下降的情况下，将透视图像训练网格传输成球形数据。最后，本文证明了切线图像可以用来提高球形图像稀疏特征检测的质量，说明了该方法在传统的计算机视觉任务(如运动中结构恢复和SLAM)中的有效性。
昨天看到一篇文章说是学习如何开飞机的，然后我就想，如果我也可以开飞机那就好玩了，每个人小时候都想做飞行员！中国飞行员太难当了，再说也不轻易让你开飞机！后来我就想如果能用 HT 开飞机那就是真的有趣了，
2017 年，在深度学习技术的加持下，CV、NLP、数据分析等领域全面开花，同时大量新开发工具和开源软件的涌现，降低了人工智能开发的门槛，加速了深度学习的普及。本文从深度学习、CV、NLP 的方面盘点 2017 年 AI 研习社报道过的 AI 领域新开源软件，为各位读者提供开发和设计的参考。 如果本文没有涵盖你心目中最爱的 AI 开发工具，欢迎你在评论区留言讨论。 深度学习 BigDL BigDL 是 Intel 开源的一个基于 Apache Spark 的分布式深度学习库。通过使用 BigDL，用户可
ES6在Number对象上新提供了Number.isFinite() 和Number.isNaN()两个方法,Number.isFinite()用来检查一个数值是否为有限的,Number.isNaN()用来检查一个值是否为NaN.
在三维场景中，除了用逼近真实的模型代表现实中的设备、标识物外，通常还会使用一些动画来表示模型在现实中一些行为和作用。常见的动画比如路径动画、旋转动画、发光动画、流动动画等。本文将为大家介绍几种常用的路径动画。首先，最简单的自然是直线路径动画。
where函数是numpy的内置，也是一个非常有用的函数，提供了快速并且灵活的计算功能。
在马哥Python的万人学习社群做了个调研，盘点了一下2017年Python的重要事件，希望抛砖引玉。
1手撕深度学习算法答疑微信群建立了！ 为了更好地服务于关注于我们手撕深度学习算法讲座的学员，我们成立专门的答疑微信群。4月8日后，我们将再继续释放LSTM后半部讲座视频，敬请关注！届时我们会开放入群。
有时，用户需要识别由代码更改导致的 PyTorch 操作符和 CUDA 内核的变化。为了支持这一需求，HTA 提供了一个追踪比较功能。该功能允许用户输入两组追踪文件，第一组可以被视为控制组，第二组可以被视为测试组，类似于 A/B 测试。TraceDiff类提供了比较追踪之间差异的函数以及可视化这些差异的功能。特别是，用户可以找到每个组中添加和删除的操作符和内核，以及每个操作符/内核的频率和操作符/内核所花费的累积时间。
作者 | 汤哥在北京 【AI科技大本营导读】Python被称为是最接近AI的语言。几乎所有的深度学习框架都要用到Python来编程，这是所有转型AI的程序员都绕不过去的一道坎。以下是营长为大家找到的一篇盘点Python 在2017年内发生所有大事件的内容。 1.Python大热：从业界反馈看机器学习语言趋势——2017年1月 在深度学习市场，对 Python 的招聘需求仍然最高。但前五大语言的排序变成了Python，C++，Java，C，R。这里有很明显的对高性能计算语言的侧重。 而且，Java 的
在《HT图形组件设计之道（二）》我们展示了HT在2D图形矢量的数据绑定功能，这种机制不仅可用于2D图形，HT的通用组件甚至3D引擎都具备这种数据绑定机制，此篇我们将构建一个3D飞机模型，展示如果将数据
2017年仿佛整个程序员圈都在焦虑学习python，为了帮助马哥小伙伴发现2018年Python的趋势，汤哥在马哥Python的万人学习社群做了个调研，盘点了一下2017年Python的重要事件，具体
2017年仿佛整个程序员圈都在焦虑学习python，为了帮助马哥小伙伴发现2018年Python的趋势，汤哥在马哥Python的万人学习社群做了个调研，盘点了一下2017年Python的重要事件，具体如下： 1.Python大热：从业界反馈看机器学习语言趋势——2017年1月 在深度学习市场，对 Python 的招聘需求仍然最高。但前五大语言的排序变成了Python，C++，Java，C，R。这里有很明显的对高性能计算语言的侧重。 而且，Java 的增长速度惊人，它可能很快成为深度学习市场的第二位。
病毒的爆发并不单单只有中国这人口大国，纵观整个地球，2020 年，还有很多国家也在“水深火热”中努力进行着“自救”。美国，近几个月来爆发了非常致命的流感--乙型流感病毒，据相关数据统计，到目前为止全美范围已经有超 1300 万人感染了该病毒， 12 万人住院治疗，死亡人数可能高达 6600 多人；波兰，2019 年 12 月 31 日至 2020 年 1 月 4 日，该国卢布林省和大波兰省发生 8 起 H5N8 亚型高致病性禽流感，此次疫情可能导致多达 4 万只禽类被宰杀，方圆3公里多达 35 万只家禽受到威胁；中国，农业农村新闻办公室 2 月 1 日发布，湖南省邵阳市双清区发生一起家禽 H5N1 亚型高致病性禽流感疫情，养殖户存栏肉鸡 7850 只，发病死亡 4500 只，疫情发生后，当地按照有关预案和防治技术规范要求切实做好疫情处置工作，已扑杀家禽 17828 只，全部病死和扑杀家禽均已无害化处理......
往往企业中的生产环境比较简单，但是需要我们可能去解决一些bug，需要现场调试，此时，现场开发，可能用到帮助来提示我们一些函数的用法。
UnityObjectToClipPos(v.vertex); 最基本的顶点变换，模型空间 ==》裁剪空间 mul(unity_ObjectToWorld, v.vertex); 顶点：模型空间 ==》世界空间，多用于顶点着色器 UnityObjectToWorldNormal(v.normal); 法线：模型空间 ==》世界空间，多用于顶点着色器，float3（归一化后fixed3） UnityWorldSpaceLightDir(i.worldPos.xyz); 仅前向渲染，世界空间顶点位置 ==》世界空间光源方向，多用于片元着色器，一般会顺带归一化（fixed3） UnityWorldSpaceViewDir(i.worldPos.xyz); 世界空间顶点位置 ==》世界空间视线方向，多用于片元着色器，一般会顺带归一化（fixed3） P.S.一般[0,1]范围内的尽量用低精度fixed类型，如单位矢量，颜色等 Tags{"lightmode"="forwardbase"}（字符串不区分大小写，编译时会自动转为所有字母大写） 指示光照模型为前向渲染的基本模式 #include "UnityCG.cginc"（字符串不区分大小写，编译时会自动转为所有字母大写） 包含大量基本内置函数，宏等，一般自带 #include "lighting.cginc"（字符串不区分大小写，编译时会自动转为所有字母大写） 包含基本光照属性，如 _LightColor0 UNITY_LIGHTMODEL_AMBIENT（使用大写） 环境光，一般取前三个分量rgb（xyz）；基本光照模型需要有环境光，漫反射，高光等 基本纹理&法线贴图： TRANSFORM_TEX(v.uv, _MainTex); 基本纹理变换，用于顶点着色器，相当于v.uv*_MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw；（其中xy存缩放，zw存偏移，对应面板参数）；_MainTex_ST需额外定义 tex2D(_MainTex, i.uv); 基本纹理采样，用于片元着色器；一般会定义染色属性并与之相乘得到反射率（albedo），反射率作为环境光和漫反射计算的因子 UnpackNormalWithScale(packedNormal, _BumpScale); 反映射法线贴图采样结果得到顶点空间中的法线方向，同时计算凹凸映射的缩放；packedNormal为法线贴图直接采样结果，_BumpScale为凹凸缩放值；法线贴图必须进行导入设置为Normal Map UnityObjectToWorldDir(v.tangent.xyz); 方向（切线）：模型空间 ==》世界空间，多用于顶点着色器 cross(worldNormal, worldTangent)*v.tangent.w 计算副法线，cross(,)两个向量叉积，用于得知两个坐标轴求第三个坐标轴朝向，w控制朝向的正负；知道三个朝向就可以构造变换矩阵了 TANGENT_SPACE_ROTATION 得到从模型空间到顶点空间的变换矩阵rotation，随后可直接进行如下计算，例如： mul(rotation, ObjSpaceLightDir(v.vertex)); 模型空间顶点位置 ==》模型空间光源方向==》顶点空间光源方向 mul(rotation, ObjSpaceViewDir(v.vertex)); 模型空间顶点位置 ==》模型空间视线方向==》顶点空间视线方向 多光源&前向渲染&光照衰减： Tags{"lightmode"="forwardbase"}（第一个Pass，全局性通用计算，只计算一次，不用开启混合） Tags{"lightmode"="forwardadd"}（第二个Pass，根据光源数目不同可能多次计算，需开启混合） 前向渲染的两种标签，分别位于不同的两个Pass，指示每个Pass的光照模式 #pragma multi_compile_fwdbase #pragma multi_compile_fwdadd 前向渲染的两种指令，只有每个Pass配置正确指令才可能得到正确的光照变量，如光照衰减值 UNITY_LIGHT_ATTENUATION(atten, i, i.worldPos.xyz); 用于第二个Pass分别计算每个光源的衰减，atten为输出的衰减值，i为片元着色器的输入结构体，其内部数学运算根据各个光照的类型不同复杂度不一，具体可参考：https://github.com/candycat1992/Unity_Shaders_Book/issues/47 接收投影： SHADOW_COORDS(idx) 声明阴影纹理采样的坐标，用于顶点着色器输出结构体，idx为下一个可用插值寄存器（TEXCOORD）的索引值 TRANSFER_SHADOW(o); 用于在顶点着色器
◆ 动机 图神经网络(Graph Neural Networks)在图表示学习任务中获得了空前的成功。然而和深度学习的领域相比，图神经网络一个显著的特征是，网络在浅层的时候（层数只有2-3层）就取得了最好的表现。如果我们继续加深图神经网络，那么其表现反而会快速下降。这和深度学习中的内核“深度”二字相违背。 训练集和测试集准确率v.s.模型深度 为了探究为什么图神经网络会表现出这样的行为，以及设计出新的算法来提升深度图神经网络的表现。我们从网络的可训练性（trainability）角度来探究深度图神经网络背
从互联网+的概念一出来，就瞬间吸引了各行各业的能人志士，想要在这个领域分上一杯羹。现在传统工业生产行业运用互联网+的概念偏多，但是在大众创业万众创新的背景下，“互联网＋”涌出了层出不穷的“玩法”，智慧城市、隧道交通、智慧园区、工业生产，甚至是这次要说的智能飞机！异地协同制造的范围，目前多局限于主机制造厂之间，发动机和机载系统介入得很少。“互联网+飞机”可通过提高各类飞行器的有效监控能力、应急处置能力来大幅提高航行安全水平。“在提高这两大能力后，像飞机失联这类事件将不再发生。”当飞机飞离预定航线时，地面可以即时监控，甚至在飞机遭遇恶意操控时，地面也可以接管，而且“互联网+飞机”将对每架飞机的各项数据了如指掌，有效提高航行的安全。我认为，“互联网+飞机”将超出传统的“互联网+飞机制造”阶段，让互联网在飞机全寿命使用过程中发威，这可为传统制造业转型升级提供重大机遇。
先来介绍下 media，确切的说应该是 CSS media queries（CSS 媒体查询），媒体查询包含了一个媒体类型和至少一个使用如宽度、高度和颜色等媒体属性来限制样式表范围的表达式。CSS3
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