趣味貼圖區

最新推荐文章于 2025-11-04 22:03:55 发布
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博客主要进行有趣贴图分享，包括搞怪、酷酷的图片等，属于非文字文学内容。
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flash2u
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ios oc 人脸动态贴图
09-15
这个过程可能涉及到像素缓冲区的转换，例如从`CMSampleBuffer`到`cv::Mat`的转换。 接下来，识别出的人脸特征区域会被用来放置动态贴图。贴图通常是以图片形式存在，可以是PNG、JPEG等格式。我们可以使用Core ...
桌面动画程序
03-13
这种程序不仅增加了桌面的趣味性，还展示了计算机图形学和技术的巧妙运用。本文将深入探讨其中涉及的核心技术，包括透明贴图、异形窗口、最小化到托盘以及窗口嵌入桌面等功能。 首先，我们来看看透明贴图这一概念。...
各种贴图介绍
wrk226的博客
01-30 6546
让你彻底搞清楚凹凸、法线、置换的区别（课程涉及影视和次世代PBR流程中，bump、nomal、displacement和矢量（向量）置换等贴图的区别） 在3D重建中经常遇到displacement map（置换贴图），总是搞不懂什么意思，所以这里对所有贴图做个概述。b站上的这个视频讲得很好，我就是做下总结。 首先为什么要用贴图？其实主要是为了压缩数据，和节省运算资源，因为如果直接使用3D扫描结果的话会导致一个小玩意就有特别多的面，导致CPU，显卡爆炸。 而节省计算资源最直接的方式就是减.
创意家居装饰磁贴哪个品牌值得买？
2511_94122613的博客
11-04 1338
摘要：随着个性化家装需求激增，创意磁贴市场年增长率超20%。首字母品牌凭借四大核心优势脱颖而出：1）通过国际安全认证的环保材质，确保亲子使用安全；2）创新磁吸技术实现1KG强吸附力，耐用性提升50%；3）与艺术家联名的限量设计款，被赞为"空间艺术品"；4）模块化DIY系统支持百余种组合，兼具收纳与教育功能。数据显示其复购率达42%，被专业媒体和99.7%用户推荐，成为兼顾安全、美学与实用性的行业标杆。（149字）
超哥赠书第9期：告别 “无效阅读”！2025 开学季超赞科技书单，带孩子解锁 AI、编程新技能
xcbeyond|疯狂源自梦想，技术成就辉煌
09-05 3170
开学季书单 告别 “无效阅读”！2025 开学季超赞科技书单，带孩子解锁 AI、编程新技能
解锁游戏美术的奇幻密码，你想知道的都在这！
大雨的博客
06-30 1016
游戏美术，作为游戏世界的灵魂画师，以其多元的构成、丰富的风格和不断进化的技术，为我们带来了无数令人难忘的游戏体验。从赋予角色灵魂的角色设计，到打造沉浸式异世界的场景搭建，再到点亮梦幻瞬间的特效制作，每一个环节都凝聚着美术师们的心血与智慧。写实风的逼真震撼、卡通风的童趣幻想、赛博朋克风的科技叛逆，不同的美术风格满足了玩家多样化的审美需求，让我们在虚拟世界中领略到了无尽的魅力。
DeepSeek实习感受与大模型择业思考！
3D视觉工坊
02-07 186
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：Datawhale添加小助理：cv3d001，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。扫描下方二维码，加入「3D视觉从入门到精通」知识星球(点开有惊喜)，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门秘制视频课程、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视...
3D游戏引擎剖析
wolf96的专栏
02-21 5113
介绍 自Doom游戏时代以来我们已经走了很远。 DOOM不只是一款伟大的游戏，它同时也开创了一种新的游戏编程模式: 游戏 "引擎"。 这种模块化，可伸缩和扩展的设计观念可以让游戏玩家和程序设计者深入到游戏核心，用新的模型，场景和声音创造新的游戏， 或向已有的游戏素材中添加新的东西。大量的新游戏根据已经存在的游戏引擎开发出来，而大多数都以ID公司的Quake引擎为基础， 这些游戏包括Coun
【OpenGL】openGL 法线贴图
Antonio915的博客
09-21 790
本文介绍了法线贴图的核心原理与实现方法。法线贴图通过RGB值存储表面法线信息（0-1映射到-1-1），其蓝色调源于法线通常指向曲面外侧。关键难点在于将切线空间法线转换到模型空间，这需要构建由切线(T)、副切线(B)和法线(N)组成的TBN矩阵。文章详细推导了通过三角形边和UV差值计算切线与副切线的数学过程，并提供了C++实现代码。在着色器实现部分，需新增切线和副切线缓冲区，通过TBN矩阵的转置完成空间转换。文末给出了完整的绘制代码框架，包括缓冲区创建、纹理加载和矩阵计算等关键步骤。
C语言（自定义）函数
dyudbegdu的博客
01-01 1884
咦？这都有函数看哦，吼吼吼
虹图人像人体特效 | 大头贴自助机新玩法
虹图AI开放平台是基于虹图自研的AI能力，打造的围绕音视频等应用场景的AI技术开放平台。提供人像人体特效、人体行为分析、内容审核、人脸实名认证、图像特效等视觉AI技术，加速AI为中小企业业务赋能。
05-29 1249
伴随着时间和年龄的发展，当年风靡大街的大头贴，也去掉了“非主流”时代的印记，重新以新的方式迅速走红。现在的大头贴逐渐从纸面转移到电子屏幕上，近期在韩国大火的大头贴自助拍照机，保留了大头贴基本特点的基础上，加入了美颜、滤镜、涂鸦特效，让大家可以尽情发挥创意，拍出个性化的照片。这就催生了用户对大头贴机产品功能层级的需求越来越高，而大头贴自助机搭载AI+AR的人像人体特效，就能解决年轻用户对美颜滤镜质感需求的同时，又解决了玩法不够多样、互动不够趣味的问题。，提供高精准的五官贴合，达到最佳美颜特效效果；
基于three.js的计算机图形学趣味项目实践
此外，“资源”文件夹的存在表明未来计划引入纹理贴图，如法线贴图增加表面细节、环境贴图实现反射效果，进一步提升视觉质量。 标签列表揭示了项目的多维度知识覆盖范围：“three.js”和“WebGL”代表核心技术，...
VC++实现圣诞雪花飞舞特效程序
综合来看，这款“圣诞程序雪花飞舞的世界”不仅是一个节日贺卡式的趣味作品，更是一份展示VC++高级编程技巧的教学范例，涵盖了从GUI设计、图形渲染、系统API调用到资源管理的完整知识链条，对于学习Windows桌面应用...
京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip
12-15
京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip
GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
12-15
GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）
12-15
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一个关于大规模MIMO通信系统中发射端采用混合波束成形技术的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。混合波束成形结合了数字和模拟波束成形的优势，旨在降低硬件成本和功耗的同时提升系统性能。文中详细阐述了该技术的基本原理、数学模型构建、算法设计及仿真验证过程，展示了如何通过Matlab进行系统建模与性能评估，包括波束方向图、频谱效率等关键指标的分析。此外，文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用案例，体现出其在现代无线通信领域的广泛应用前景。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab编程，有一定无线通信理论基础的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解大规模MIMO系统中混合波束成形的技术原理与实现方法；②掌握利用Matlab进行通信系统仿真建模的关键技能；③为相关课题的科研工作提供算法参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合通信原理和阵列信号处理知识进行学习，重点理解波束成形的数学推导与Matlab实现之间的对应关系，动手运行并修改代码以加深对算法细节的理解。
【未发表】基于凌日优化算法TSOA优化鲁棒极限学习机RELM实现负荷数据回归预测算法研究附Matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Puma构型六轴机械臂运动学matlab仿真.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【计算机视觉】YOLOv11至v13系列模型在VOC2007数据集上的检测精度对比与训练策略分析-下篇
最新发布
12-15
内容概要：本文详细对比了YOLOv11、YOLOv12和YOLOv13在相同实验条件下的目标检测精度与训练性能，重点分析了不同优化器（AdamW与SGD）、训练轮数（50epoch vs 600epoch）以及是否使用flash_attn加速模块对模型表现的影响。通过在VOC2007数据集上的实验结果显示，YOLOv11在使用AdamW优化器时表现最佳（mAP@0.5达0.614），而YOLOv12和YOLOv13虽采用更先进架构，但精度反而下降，且更适合使用SGD优化器进行长时间训练。此外，flash_attn可略微提升训练速度约7%，但对最终精度影响甚微。文章还提供了完整的训练代码与常见问题解决方案，如Arial字体路径配置和flash_attn兼容性问题排查方法。 适合人群：从事计算机视觉方向的算法工程师、深度学习研究人员及有一定目标检测基础的学生（工作或研究经验1-3年）。 使用场景及目标：①比较YOLO系列新版本之间的性能差异；②选择合适的优化器与训练策略提升模型效果；③解决实际训练中flash_attn安装与调用问题。 阅读建议：此资源以实测数据为基础，强调实践验证，建议读者结合自身环境复现实验，重点关注超参数设置、环境配置细节，并根据实际任务需求评估模型选型。
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