2018/12/14日补充:后来发现compute shader里用AppendStructuredBuffer可以解决这类问题,请看这里:https://www.cnblogs.com/hont/p/10122129.html 1.简介 在日常开发中会遇到诸如判断某张图的某颜色像素百分比占多少的问题,由于gpu运算并行的原因并不能对其进行累加操作.网上一些针对此类问题 的做法是将一张大图分成多个小块逐步处理并逐步合并,保留关键像素的向下采样: 但我在思考一种更简便的方法,于是想到在顶点shad…

平方变两次 一个状态 \(S\) 有一个贡献,所有状态 \(S\) 组成集合 \(U\) . 然后我们要统计下面这个东西 \[ans=\sum_{S\in U}f^2(S) \] 然后我们就可以看作是选两个 \(U\) 里的 \(S_1, S_2\),然后 \(S_1=S_2\) 的方案数 . 这样就把一个带平方的贡献问题转化成一个简单的选择了 . 让我们看一个实例: NOI2009 管道取珠 两个字符串 \(S,T\) . 整一个仅含 \(1, 2\) 的序列 \(\{a\}\),用以下步骤生…

关于Python的编码问题已经是老生常谈了,此处主要是介绍一个罕见的问题,也算是Python2的一个bug了(Python3不会有此问题). 在有时候我们去爬取网页或者调用一些第三方库获取文本的时候,有可能会出现这样一种情况: invalid_str = u"\xbd\xf4\xb4\xd5\xd0\xcd\xb3\xb5" 在一个unicode对象里内容居然是GBK的编码!这时候无论你怎么encode或decode,要么是抛错,要么是乱码. 实际上这种情况不应该出现的,在Python…

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 作者:TAT.vorshen Webgl的魅力在于可以创造一个自己的3D世界,但相比较canvas2D来说,除了物体的移动旋转变换完全依赖矩阵增加了复杂度,就连生成一个物体都变得很复杂. 什么?!为什么不用Threejs?Threejs等库确实可以很大程度的提高开发效率,而且各方面封装的非常棒,但是不推荐初学者直接依赖Threejs,最好是把webgl各方面都学会,再去拥抱Three等相关库. 上篇矩阵入门中介绍了矩阵的基本知识,让大家了解到了基本的仿射变换矩…

一些计数小Trick 虽然说计数问题如果不是特别傻逼的话想做出来基本随缘. 但是掌握一些基本的计数方法还是十分有必要的. 想到了就更新. 1. 对于排列的DP问题,一般是不能够按照位置一个一个放的,一般都是从小到大放,这样才能够利用题目的一些性质,此外,这样放还有一些好处,就是对于你已经有的排列,你可以插在其中的任意一个位置,可以不重不漏. 2. 对于xx的k次方计数问题,如果k小,那么可以拆开,形如 \[\sum_{X} {(x_1+x_2+x_3+......x_n)^k}= \\ \sum…

语法上的小trick 构造函数 虽然不写构造函数也是可以的,但是可能会开翻车,所以还是写上吧.: 提供三种写法: ​ 使用的时候只用: 注意,这里的A[i]=gg(3,3,3)的"gg"不能打括号,否则就是强制转换了. 快速读入 inline char nc(){ static char buf[100000],*p1=buf,*p2=buf; return p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,100000,stdin),p1==p2)?E…

file_put_contents tricks 0x01 trick1 来自于P神的实例: <?php $text = $_GET['text']; if(preg_match('[<>?]', $text)) { die('error!'); } file_put_contents('config.php', $text); 希望getshell,但是限制了<>,无法写入PHP标准代码. 来自于P神的小密圈分享: file_put_contents的第二个参数,可以是数组…

像素 PIXEL 图片的基本单位 像素非常小 图片是成千上万的像素组成 显示/屏幕分辨率 (DPI 屏幕分辨率) 图像分辨率 (PPI) 1920*1080是像素点长度1920个像素点 X1080个像素点 分辨率: 帧:1秒60帧 [转]分辨率.帧率和码率三者之间的关系   原贴地址:https://blog.csdn.net/lipengshiwo/article/details/53169235 帧率:FPS(每秒钟要多少帧画面):   以及Gop(表示多少秒一个I帧)码率:编码器每秒编出的…

最近进行数据预处理时(噪声插入),单进程严重影响实验周期,故学习了multiprocessing并发执行不同数据集的处理,加快执行效率.现于此进行一些简单记录以供日后参考. 1. 基础: From multiprocessing import Pool # 引入进程池Poolwith Pool(20) as p: # 建立进程池p,其大小为20. p.map(f, in_argv) # 将in_argv中的参数投入f中,执行函数f 解释一下p.map(f, in_argv),这个函数的作用即将f…

Redola.Rpc 的一个小目标 Redola.Rpc 的一个小目标:20000 tps. Concurrency level: 8 threads Complete requests: 20000 Time taken for tests: 0.886 seconds Time per request: 0.044 ms (avg) Requests per second: 22573 [#/sec] (avg) Concurrency level: 8 threads Complete r…