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    万次阅读 2016-09-13 09:08:47
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  • 99%的人不知道搜索引擎的6个技巧

    万次阅读 多人点赞 2019-11-27 00:55:22
    加“星标★”,每天11.50,好文...不是标题党,真的99%的人都不知道这个6个小技巧。 搜索引擎一般都会有一些高级的搜索技巧,掌握这些技巧之后就可以过滤掉一些不想要的噪音,迅速找带自己想要的信息,只是很少...

    点击上方“dotNET全栈开发”,“设为星标

    加“星标”,每天11.50,好文必达

    全文约900字,预计阅读时间1分钟

    今天看了一期seo优化的视频,其中就有这么一篇关于百度搜索的几个小技巧,这里整理出来,分享给大家。不是标题党,真的99%的人都不知道这个6个小技巧。

    搜索引擎一般都会有一些高级的搜索技巧,掌握这些技巧之后就可以过滤掉一些不想要的噪音,迅速找带自己想要的信息,只是很少人知道和使用。

    好的搜索方法会提高搜索效率,那么在百度搜索时有哪些搜索方法呢?其实其他搜索引擎也一样。

    1.搜索指定网址的关键信息 site:

    比如我只想搜索csdn或者博客园,比如我想搜索自己的博客在csdn\博客园的文章,需要在site: 指定网址site: cnblogs.com 张林

    2.完全匹配关键字  ""

    使用双引号 “”,即可完全匹配某个关键字比如我们要搜索 dotNet全栈开发 这个关键字,加上双引号后,其结果是有限展示 这个完整关键字的结果,而不是含有这个完整关键词中的某个词 不加双引号加双引号后的结果是 完整关键词  dotnet全栈开发

    3.限定标题包含关键词 intitle:

    方法:查询词前加上intitle:(intitle 加上 英文冒号 加上 搜错关键词 ) 比如搜索 张善友.NET Core ,这个潜意识下,我们想搜索的结果是 张善友发布的一些.NET Core文章标题的的相关消息,如果你不加intitle:可能会有其他乱七八糟的文章,毕竟我们想看的是队长发布的.net core相关的文章

    4.包含视频法,在查询词后加上inurl:video

    比如:.net core 视频,我们可以这样搜索 inurl:video .net core,那么得到的网页一定包含视频。(当然你要搜索某些动作女明星,我并没有权利组织你这样做,哈哈哈......)

    5.限定格式法,在查询词后输入filetype:格式(pdf/xls…)

    比如我们要搜索 区块链相关的pdf,可以这样做filetype:PDF 区块链搜索结果如下

    6特定查询词法,在想要搜到的词前面加上加号+

    加号前面要空格,加号后不要空格。比如我搜索自己的相关的博客文章 张林 +xamarin csdn(早年在csdn写了一些xamarin相关的视频)

    (ps:其他搜索引擎也是类似)

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  • 只用99行代码,你也可以像《冰雪奇缘》里的艾莎公主一样拥有冰雪魔法。 虽然你不能在现实世界中肆意变出魔法,但却能在计算机的虚拟世界挥洒特效。 或许你不知道,电影和动画中特效有时仅仅短短的一秒,却可能...

    只用99行代码,你也可以像《冰雪奇缘》里的艾莎公主一样拥有冰雪魔法。

    虽然你不能在现实世界中肆意变出魔法,但却能在计算机的虚拟世界挥洒特效。

    或许你不知道,电影和动画中特效有时仅仅短短的一秒,却可能需要高性能计算机演算一周,花费惊人。

    《冰雪奇缘》没有真人出演,预算却高达1.5亿美元,每一秒的镜头都是经费在燃烧。一般人想用电脑做出CG特效简直不可想象。

    然而,最近一位来自中国的MIT博士,开发了一种新的CG特效编程语言Taichi太极),大大降低了门槛。

    白色:雪;红色:果冻;蓝色:水

    一个简单的物理场景,普通PC仅需几分钟即可渲染完成,相比TensorFlow提速了188倍、比PyTorch快13.4倍,代码长度只有其他底层方法的十分之一。

    安装它就像TensorFlow一样容易,使用起来也是差不多:

    import taichi as ti

    甚至,Taichi的发明者胡渊鸣同学还为此编写了完整使用教程。

    关于Taichi,胡同学已经发表了多篇文章,分别被SIGGRAGH 2018、ICRA 2019、NeurIPS2019、ICLR 2020等顶会收录。

    计算机图形学知名学者、北大教授陈宝权给出很高的评价:

    给胡渊鸣同学点赞!一己之力开发了物理模拟编程语言 Taichi!

    像渊鸣这样如此投入写有影响力的开源代码实在是难能可贵。

    像SIGGRAPH这样的,可能要投入1~2年才会有成果,论文接受率低,即使能发表出来,引用率也不高。

    网友们在围观之后也纷纷表示:渊鸣大神太强了。

    图形+系统+编译,真是创世的快乐。

    88行代码模拟真实物理环境

    正如胡同学本人所说,99行代码很短,背后的技术故事却很长。

    故事的开头,要从Material Point Method(物质点法)说起。

    MPM是一种在影视特效领域广受青睐的模拟连续介质方法,迪士尼的《冰雪奇缘》就用到了这项技术。

    但在早期,MPM的运行速度非常慢,比如《冰雪奇缘》里安娜过雪地的镜头,据说要在集群上跑整整一个星期。

    为了提高MPM的运行速度和性能,在大四毕业的那个暑假,胡渊鸣投入了Moving Least Squares MPM(MLS-MPM)的研究。

    胡渊鸣的灵感是,用移动最小二乘法统一AIPC(The Affine Particle-In-Cell Method)中的仿射梯度场(affine velocity field)和MPM中的变形梯度更新(deformation gradient update)两种离散化。

    在宾夕法尼亚大学蒋陈凡夫教授的指导下,胡渊鸣等人完成了移动最小二乘物质点法(MLS-MPM)方法的研究,不仅实现了新的应力散度离散化,使MPM的运行速度快了两倍,还成功模拟了MPM此前并不支持的各种新现象。

    比如材料切割:

    刚性体的双向耦合:

    这项成果最终发表在了SIGGRAPH 2018上。

    为了进一步证明MLS-MPM的简易性,胡渊鸣用88行C++代码实现了MLS-MPM的demo。(代码详情请戳文末 taichi_mpm 项目链接)。

    这个88行版本后来也成为了入门MPM的必备参考实现。

    乾坤(ChainQueen)可微物理引擎

    2017年的夏天结束之后,胡渊鸣正式进入MIT读博。

    这时候,胡渊鸣又迸发了新的灵感:求出MLS-MPM的导数。有了导数,就能只用梯度下降来优化神经网络控制器。

    在这一思想的指导下,ChainQueen诞生了。

    胡渊鸣解释说,chain是为了纪念他在求导过程中被链式法则折磨的经历,而ChainQueen则与乾坤谐音。

    乾坤基于MLS-MPM,是一种针对可变形对象的、实时的可微混合拉格朗日-欧拉物理模拟器。该模拟器在前向仿真和反向梯度计算中均实现了高精度。

    这项研究发表在了ICRA 2019上,胡渊鸣也以此完成了硕士论文。

    DiffTaichi

    随后,胡同学将工作又推进一步,提出了可微分编程DiffTaichi,被ICLR 2020收录。

    在这篇文章的代码中,胡同学创建了10个不同的物理模拟器,并根据现有基准对其性能进行基准测试。

    Taichi中的可微分编程,可以通过蛮力的梯度下降有效地优化神经网络控制器,而不必使用强化学习。

    10种可微分模拟器中的大多数模型可以在2-3小时内实现,而且大部分不需要GPU。这些示例中,弹性体、刚体、流体、光线的折射、弹性碰撞,常见物理环境应有尽有。

    第一个示例可微分弹性对象模拟器,经过我们的实测,在2017版13寸的MacBook Pro上也能运行,而且完成优化只需不到十分钟的时间:

    不仅是2D,更复杂的3D弹性体也能模拟:

    还有可微分的3D流体模拟器,经过450步的梯度下降迭代,已经非常逼真:

    DiffTaichi模拟水对光线折射的渲染器,一张图片经过它的渲染,甚至能骗过图像分类器。经过测试,VGG16将带有水波纹的松鼠图片当做金鱼,而且认为概率为99.91%。

    在强化学习的模拟环境中,刚体机器人很常见,DiffTaichi也能模拟:

    DiffTaichi还能模拟多个物体的复杂场景,比如台球:

     

    用Taichi语言编写的模拟器大大简化了代码,可微分弹性对象模拟器只用了110行代码,而直接用CUDA编写则需要490行。

    同时,Taichi的速度还很快,相比CUDA版本几乎没有什么损失,比TensorFlow快了188倍,比PyTorch快13.4倍。

    而且神经网络控制器一般只需要几十次迭代,即可完成优化。

    为何做Taichi

    谈到为何要做Taichi,计算机图形学一直缺乏像TensorFlow那样的通用工具,每个要从事开发的人都必须了解基本原理,才能去做编程。

    这和深度学习领域形成了鲜明的对比。

    近年来,甚至有中学生,利用TensorFlow或者PyTorch,写一点代码,优化几个模型,就可以在一些顶会上发表论文,许多人看来,这是件坏事,因为让深度学习论文的含金量大大降低。

    但胡渊鸣看到了另一面。他认为,深度学习这些年之所以能发展快、门槛低,就是因为有简单易用的好工具,计算机图形学让人望而却步,就是因为缺乏类似的工具,因此他开发了Taichi。

    本来Taichi要做成一种单独的编程语言,但是为了方便大家使用,胡渊鸣用了一句import taichi as ti把Taichi语言假装成Python。

    改成基于Python,这样做的好处不仅是降低学习门槛,还能使用很多现成的Python IDE,与numpy、matplotlib等工具库无缝衔接。

    经过几个月的努力,胡渊鸣终于把Taichi改成了pypi安装包,让不同配置不同操作系统的机器都能顺利运行图形学的程序。

    高一保送清华,博一6篇paper

    说起胡渊鸣,这又是一位从少年时代起就熠熠闪光的“大神级”选手。

    高一保送清华,竞赛生涯中,拿下APIO 2012、NOI 2012、ACM-ICPC 2013长沙区域赛、ACM-ICPC上海区域赛四块金牌,其中APIO 2012成绩是全场第一名。

    2013年进入清华姚班,胡渊鸣与陈立杰、范浩强等人成为同班同学,这群年轻人的才华在这里汇聚、碰撞,与“姚班”二字相互成就。

    本科期间,胡渊鸣先后前往东京大学、斯坦福大学访学,并曾于微软亚洲研究院实习,从事深度学习和计算机图形学研究。本科便有多篇论文中选CVPR、SIGGRAPH等国际顶会。

    2017年,胡渊鸣进入MIT读博。入学13个月后,完成硕士论文ChainQueen,拿到MIT硕士学位。博一期间,共发表6篇顶会论文。

    最后,如果想了解这99行代码背后更多的研究历程,不妨读一读胡渊鸣本人的知乎专栏文章。大神不仅代码写得好,码字和蒸鸡蛋也是好手呢~

    传送门

    胡渊鸣知乎原文:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/97700605

    论文地址:
    https://arxiv.org/abs/1910.00935

    太极项目地址:
    https://github.com/yuanming-hu/taichi

    taichi_mpm项目地址:
    https://github.com/yuanming-hu/taichi_mpm

     

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  • 利用8255A控制七段数码管循环动态显示00~99

    一、实验目的

    掌握数码管显示数字的原理。

    二、实验原理和内容

    在这里插入图片描述

    三、编程提示

    在这里插入图片描述

    四、电路接线图

    在这里插入图片描述

    五、程序设计流程图

    在这里插入图片描述

    六、一些说明

    1. 将01h送到C口后,再将要显示的数据送到A口,显示的是个位。
    2. 将02h送到C口后,再将要显示的数据送到A口,显示的是十位。
    3. 注意判断进位。

    七、程序源代码

    stack segment stack
        db 200 dup(0)
    stack ends
    
    data segment
        APORT equ 288h
        CPORT equ 28ah
        CTRL equ 28bh
        num db 3fh, 06h, 5bh, 4fh, 66h, 6dh, 7dh, 07h, 7fh, 6fh  ;0~9
    data ends
    
    code segment
        assume cs:code,ds:data,ss:stack
    
        delay MACRO
          local loop_delay
          local flag
          push cx
          push bx
          xor bx, bx
          flag:mov cx, 0ffffh
          loop_delay:loop loop_delay
          inc bx
          cmp bx, 10
          jnz flag
          pop bx
          pop cx
       ENDM
    
    main: mov ax,data          
          mov ds,ax
          mov ax, stack
          mov ss, ax
          mov dx, CTRL
          mov al, 80h  ;写入控制字
          out dx, al
          xor si, si
          xor di, di
    loop1:cmp si, 10  ;检查个位是否已经增加到10
          jz carry          ;进位
          mov dx, CPORT
          mov al, 02h
          out dx, al
          mov dx, APORT
          mov al, num[di]   ;显示十位
          out dx, al
          delay
          mov dx, CPORT
          mov al, 01h
          out dx, al
          mov dx, APORT
          mov al, num[si]   ;显示个位
          out dx, al
          inc si           ;个位+1
          delay
          jmp loop1  ;还没有进位个位继续增加
    carry:xor si, si   ;进位后将个位清零
          cmp di, 10  ;十位增加到10就从00重新开始
          jz exit
          mov dx, CPORT
          mov al, 02h
          out dx, al
          mov dx, APORT
          mov al, num[di]
          out dx, al
          inc di   ;十位+1
          delay
          jmp loop1
     exit:xor di, di
          jmp loop1
          mov ah,4ch
          int 21h
    code ends
         end main
    
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  • 99乘法表的C语言实现

    千次阅读 2018-11-23 15:31:01
    下面给大家介绍一下经典的99乘法表如何利用C语言来实现,借助于visual C++来实现: 1、打开visual C++软件,新建一个C++工程文件,命名保存好之后,在其的编辑界面写入下列代码: #include&lt;stdio.h&gt;...
  • hive任务执行进度卡在99%是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低。...
  • Java实现 LeetCode 99 恢复二叉搜索树

    万次阅读 多人点赞 2020-02-18 16:15:09
    99. 恢复二叉搜索树 二叉搜索树中的两个节点被错误地交换。 请在不改变其结构的情况下,恢复这棵树。 示例 1: 输入: [1,3,null,null,2] 1 / 3 \ 2 输出: [3,1,null,null,2] 3 / 1 \ 2 示例 2: 输入: [3,...
  • BAV99作用

    万次阅读 2015-07-12 14:10:56
    BAV99这个元件的设计是出于ESD的考虑,怕信号线易受到ESD的干扰或者放电损坏电路,因为这些接口都是互相对接的,怕接到的信号有大的静电。  当几KV的静电由输入端输入时,二极管被反向击穿,同时电荷被快速泻放到...
  • TopOpt | 99行拓扑优化程序完全注释

    千次阅读 多人点赞 2020-08-31 00:47:13
    :)Click Here For More Details. 最近学习Sigmund的99行Matlab拓扑优化程序,参考了其他大神们的注释,作为初学者还有不少看不懂的地方,结合论文学习又补充整理了一遍。

空空如也

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