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PS2操纵杆

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Unity之透明度混合与ps的透明度混合计算结果不一致(gamma矫正和线性空间)

一、问题及原因1.遇到的问题 前段时间学习shader时发现了一个问题,一张纯红色透明度为128的图片叠加在一张纯绿色的图片上在unity中得出的结果与ps中的结果不一致。网上查找了ps中的透明混合的公式为 color=A.rgb*A.alpha+B.rgb*(1-A.alpha)。自己计算了一下结果总是不对。 红色透明度128的图                      绿色透明度255的图                          ps中红色在上绿色在下叠加后的结果色    Unity叠加后的结果色可以明显看出ps混合后的数值要比unity中的数值低。2.产生的原因 问题产生原因

城市生态与交通,数据可视化大屏,PSD源文件(ps大屏设计素材)

用酷炫的大屏展示其城市的生态与交通情况,辅助相关决策。好的大屏组件也可以让设计师的工作更加便捷,使其更高效快速的完成设计任务。现分享城市生态与交通的大屏Photoshop源文件,开箱即用!以下为部分截图示意。若需更多的 智慧城市 相关的大屏,请移步小7的另一篇文章:智慧城市大屏,数据可视化大屏,PSD源文件(ps大屏设计素材)https://blog.csdn.net/qq_41790573/article/details/134816180-----------------------------------------------------------------------------

让大模型操纵无人机,北航团队提出具身智能新架构

进入多模态时代,大模型也会操纵无人机了!只要视觉模块捕捉到启动条件,大模型这个“大脑”就会生成动作指令,接着无人机便能迅速准确地执行。北京航空航天大学智能无人机团队周尧明教授团队等研究人员,提出了一种基于多模态大模型的具身智能体架构。目前,这种架构已被应用于无人机的操控。那么这种新的智能体表现如何,又有哪些技术细节呢?“智能体即大脑”研究团队利用大模型对多模态数据的理解能力,将真实物理世界的照片、声音、传感器数据等多源信息融合成能体的感知,将对于真实世界的执行器的操作作为智能体的行为。同时,团队提出了一套“AgentasCerebrum,ControllerasCerebellum”(智能体即

最新热点漏洞技术总结,注销页面中反映的XSS漏洞、Adoble中发现的AEM漏洞、印度政府网站中基于时间的 SQL 盲注漏洞、恶意软件分析和逆向工程、账户接管(不安全设计+响应操纵)

最新热点漏洞技术总结,注销页面中反映的XSS漏洞、Adoble中发现的AEM漏洞、印度政府网站中基于时间的SQL盲注漏洞、恶意软件分析和逆向工程、账户接管(不安全设计+响应操纵)、ch-atg-pt如何公开其他用户的对话而不被视为漏洞、启动网络安全漏洞赏金计划、Android应用程序渗透测试、EllucianEthosIdentityCAS注销页面中反映的XSS漏洞、一次成功的黑客攻击,包含SQL注入漏洞,存储型XSS,IDOR等。EllucianEthosIdentityCAS注销页面中反映的XSS漏洞这篇文章的核心要点如下:反射型跨站脚本攻击(XSS)漏洞:作者在EllucianEthos

android - Android SDK 中的虚拟操纵杆

我想在我的Android应用程序中制作一个虚拟操纵杆来控制遥控车。我怎样才能做到这一点?是否有可用于执行此操作的API?我在网上查看的代码示例似乎不起作用。 最佳答案 你可以看看这个,很简单(有文档等)https://github.com/controlwear/virtual-joystick-android只需添加到您的build.gradle文件compile'io.github.controlwear:virtualjoystick:0.9.9'然后:JoystickViewjoystick=(JoystickView)fi

研究人员发现新型攻击方式,可通过图像和音频操纵大模型

随着大语言模型(LLM)开始整合多模态功能,攻击者可能会在图像和音频中隐藏恶意指令,利用这些指令操纵AI聊天机器人(例如ChatGPT)背后的LLM对用户提示的响应。在2023年欧洲黑帽大会上表示,研究人员指出,这样的攻击方式将很快称为现实。简单来说,攻击者可能会利用这些所谓的“间接提示注入”攻击,将用户重定向到恶意URL,从用户那里提取个人信息,传递有效载荷,以及采取其他恶意行动。随着LLM日益成为多模态或能够对结合文本、音频、图片乃至视频的上下文输入作出回应,此类攻击可能会成为一个重大问题。隐藏在图像和音频中的恶意指令在本周举办的2023年欧洲黑帽大会上,康奈尔大学的研究人员将展示他们开发

搜索/过滤器/选择/操纵数据从网站使用Python

我正在研究一个基本上要求我进入网站,选择搜索模式(名称,年份,编号等)的项目,搜索名称,在具有特定类型的结果中选择(换句话说),选择保存这些结果的选项,而不是发送电子邮件,请选择一种格式来保存它们,然后单击“保存”按钮下载它们。我的问题是,有没有办法使用Python程序来执行这些步骤?我只知道提取数据并下载页面/图像,但是我想知道是否有一种写脚本可以操纵数据并执行一个人手动做的事情,仅用于大量迭代。我已经考虑过查看URL结构,并找到一种为每次迭代生成精确URL的方法,但是即使有效,我仍然因为“保存”按钮而陷入困境,因为我找不到一个链接将自动下载我想要的数据,并且使用URLLIB2库的函数将下载

学习PS2无线手柄解码通讯手册

学习PS2无线手柄的使用方法,将市场上PS2手柄通过解码应用到我们自己产品之中,比如控制智能车,机械臂等等任何涉及无线通信控制的一些diy场景。本次主要让大家了解PS2无线手柄的工作原理,以及掌握PS2无线手柄的使用并最终通过串口打印各按键的键值。常见用途diy产品,舵机,寄存器一些无线控制的设置和产品手柄原理ps2由手柄与接收器两部分组成,手柄主要负责发送按键信息。都接通电源并打开手柄开关时,手柄与接收器自动配对连接,在未配对成功的状态下,接收器绿灯闪烁,手柄上的灯也会闪烁,配对成功后,接收器上绿灯常亮,手柄上灯也常亮,这时可以按“MODE”键,选择手柄发送模式。接收、、和主机(单片机)相连

PS直接免费使用Stable Diffusion,这款插件简直是设计师的福音

众所周知,虽然MJ对比StableDiffusion出图明显要精美很多,生成内容下限高,平均审美在线;但是价格昂贵而且需要网络环境。StableDiffusion用原始大模型直接出图的话质量非常一般,需要调试模型和参数,难上手、难精通,而个人用户想要对StableDiffusion进行微调,或者是对各种参数的学习成本也很高,但是精通之后上限极高,而且成本对比MJ来说价格更低。那么对于设计师来说,有没有更低的学习成本,更方便的使用场景,更便宜的使用成本呢?最新的一个新的基于StableDiffusion的插件能够满足上面的需求。  PICPIK.AI项目地址https://w

通过2个不同长度和索引操纵的阵列运行A循环

我需要通过2个不同长度的阵列运行一个循环。一个数组为8760x1,另一个数组为10x1。如果短数组中的值等于长数组中值的索引,我不想更改任何内容。如果长数组中值的索引不等于短数组中的值,我想将其设置为零。我知道我的代码错了,但这是一个开始。我无法附加更长的数组,但现在可以是随机值。i=np.Array([[4993,4994,4995,5016,5017,5018,5019,5019,5042,5043,5066])importnumpyasnpA=np.loadtxt('A.txt')I=np.loadtxt('I.txt')foriinA:forjinI:ifA[j]!=I[j]:i=0看