文章目录前言一、把卡通火修改为后处理效果1、在Shader属性面板定义属性接收帧缓存纹理2、在片元着色器对其纹理采样后，与卡通火相加输出请添加图片描述二、我们自定义卡通火1、修改_CUTOFF使卡通火显示在屏幕两侧2、使火附近屏幕偏红色前言在之前的文章中，我们实现了ShaderToy卡通火的移植和原理分析。我们在这篇文章中，对该效果进行总结，并且修改为我们自己的后处理的效果。Unity中实现ShaderToy卡通火（移植篇）Unity中实现ShaderToy卡通火（原理实现篇）一、把卡通火修改为后处理效果1、在Shader属性面板定义属性接收帧缓存纹理_MainTex(“MainTex”,2D
Selenium系列知识点整理-----https://www.cnblogs.com/yoyoketang/-----本文摘录于‘上海-悠悠’的博客，网址如上 新手学习selenium路线图（老司机亲手绘制)-学前篇 学习selenium主要分六个阶段，自己在哪个层级，可以对号入座下。第一阶段：幼儿园1.选语言：在学习自动化前，先要选一门语言学习，而不是选什么工具，学习selenium，目前最流行的是java和python，至于选哪个，看自己的爱好了，这里就不说哪个语言好（php才是最好的语言）。小编是半路出家，没什么语言基础，所以选的python作为自动化入门的脚本语言。2.pytho
三维重建方法总结1.简介1.1传统的三维重建算法1.2三维重建领域主要的数据格式2.主流重建方法2.1多视几何三维重建2.1.1SfM（StructurefromMotion）方法2.2基于双目/多目视觉2.3基于消费级RGB-D相机2.4基于深度学习的三维重建2.4.1基于单张RGB图像的三维重建2.4.2基于多视图的三维重建2.4.3基于点云数据的三维重建2.5按数据源格式分类2.5.1基于体素2.5.2基于点云2.5.3基于网格3.TSDF3.1定义3.2融合3.2.1权重3.2.2更新NeuralRecon(2021)1.简介TSDF：TruncatedSignedDistanceFu
文章目录前言1、bulk批量写入2、多线程写入3、修改索引刷新时间4、修改merge参数以及线程数6、indexbuffer7、磁盘间的任务均衡8、Mapping优化8.1、自动生成docID(避免ES对自定义ID验证的操作)8.2、调整字段Mapping8.3、调整_source字段8.4、禁用_all8.5、禁用Norms8.6、index_options设置9、优化存储总结前言ES的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的优化。对于写入优化，综合来说，可以考虑以下几个方面来提升写索引的性能：加大TranslogFlush，目
性能测试工具1.工具选择1.LoadRunner2.JMeter2.JMeter环境搭建1.配置环境2.文件目录介绍3.JMeter元件1.基本元件2.作用域1.工具选择1.LoadRunnerLoadrunner：工业级的性能测试工具，可以模拟大量用户，并监控性能指标提供报表。优势：支持的用户量大详细的分析报表支持IP欺骗缺点：收费体积大无法定制功能2.JMeterJmeter：性能测试工具，Jmeter软件的功能与Loadrunner基本一致。优点：免费开源体积小可扩展的组件缺点：不支持IP欺骗分析和报表能力比lr弱2.JMeter环境搭建1.配置环境2.文件目录介绍bin目录目录：pri
二维二维仿射变换，顾名思义就是在二维平面内，对对象进行平移、旋转、缩放等变换的行为（当然还有其他的变换，这里仅论述这三种最常见的）。vector_to_hom_mat2d：这个算子可以建立一个坐标系到另一个坐标系的变换关系，也就是说关系式一旦成立，一个坐标系上的任意像素坐标都可以在与之有关系的坐标系中进行转换。一般常用在图像坐标与机械坐标的转换，然后就可以通过像素坐标来操控机械手走到指定的位置抓取目标等操作。使用此算子建立两个坐标系关系式时需要分别拿到两坐标系中至少3个不共线的坐标，然后一一对应输入到这个算子中，最后生成一个可操作的句柄，此句柄可以通过affine_trans_point_2d
CIA三原则：保密性，完整性，可用性https:解决了安全传输问题核心技术：用非对称加密传输对称加密的秘钥，然后用对称秘钥通信抓包：Wireshark、tshark、tcpdumpvalueof方法是一个所有对象都拥有的方法，表示对该对象求值。不同对象的valueof方法不尽一致，数组的valueof方法返回数组本身Eg:Vararr=[1,2,3];Arr.valueof()//[1,2,3]toString方法也是对象的通用方法，数组的tostring方法返回数组的字符串形式Eg:Vararr=[1,2,3];Arr.toString()//"1,2,3"Vararr=[1,2,3,[4,
随着人工智能技术的发展，安全行业大模型SecLLM（securityLargeLanguage Model）应运而生，可应用于代码漏洞挖掘、安全智能问答、多源情报整合、勒索情报挖掘、安全评估、安全事件研判等场景。 本文首先介绍汇总了安全行业的大模型整体建设情况，其次，以绿盟安全大模型为例介绍了应用场景和经典案例等。参考：1、安全行业大模型解读｜SecLLM在外部攻击面管理中的应用之道安全行业大模型解读｜SecLLM在外部攻击面管理中的应用之道2、安全大模型调研 安全大模型调研-知乎业界安全行业大模型使用及建设情况：（1）微软---MicrosoftSecurityCopilot场景：协助
在CTR预估中，主流都采用特征embedding+MLP的方式，其中特征非常关键。然而对于相同的特征，在不同的样本中，表征是相同的，这种方式输入到下游模型，会限制模型的表达能力。为了解决这个问题，CTR预估领域提出了一系列相关工作，被称为特征增强模块。特征增强模块根据不同的样本，对embedding层的输出结果进行一次矫正，以适应不同样本的特征表示，提升模型的表达能力。最近，复旦大学和微软亚研院联合发布了一篇特征增强工作的总结，对比了不同特征增强模块实现方法的效果。下面给大家介绍一下几种特征增强模块的实现方法，以及本文进行的相关对比实验。论文标题：AComprehensiveSummariza
前言一年又快结束，疫情似乎已经离去，但是最近的感冒又让人感受到了一丝不安～回顾着过往几年，一个词形容：浑浑噩噩。总结着2023年，有开心，有憧憬，有遗憾，有成长,但如果用一个词的话，我觉得是：寻找2023的到来，也给我这浑浑噩噩的人生带来了一丝光亮，希望能够伴随着这一丝光亮，让我继续前行。生活一颗石子落入水中，激起一片涟漪谈了一场恋爱，很开心，很遗憾，很难过疫情结束，一些事情终于尘埃落定某一瞬间，发现父母已不再年轻，苍老了许多活着，健康的活着，就已经很不容易了思考着为什么而活，寻找活着的意义做自己认为对的事情，不怨不悔没有方向，找到方向，失去方向，寻找方向工作集团大公司小，救火队员，开发运维架
