昇思25天学习打卡营第22天|CycleGAN图像风格迁移互换

相关知识

CycleGAN

循环生成网络,实现了在没有配对示例的情况下将图像从源域X转换到目标域Y的方法,应用于域迁移,也就是图像风格迁移。上章介绍了可以完成图像翻译任务的Pix2Pix,但是Pix2Pix的数据必须是成对的。CycleGAN中只需要两种域的数据,而不需要有严格的对应关系,是无监督的图像迁移网络。

模型结构

Cycle由两个镜像对称的GAN网络组成。X和Y是两种不同的域,而G是将X生成Y的生成器,F是将Y生成X的生成器,Dx和Dy依然是他们本身的判别器。最终模型生成相应的生成器,是两种风格可以彼此迁移,生成对应风格的图像。
在这里插入图片描述

另外一个重要的部分就是损失函数,这里使用的是Cycle Consistency Loss循环一致损失。过程是首先将x输入将风格X转化为风格Y的生成器G,生成伪y,再将伪y输入将风格Y转化为风格X的生成器F,生成伪x。最终将伪x和x一起计算出损失。
在这里插入图片描述

实验

数据集处理

本章使用的数据集图片来源为ImageNet,包含17个数据包。本章中仅使用橘子苹果部分,图像示例如下:
在这里插入图片描述

生成器构建

这里使用ResNet结构,大小128128的图片使用6个残差块连接,大小256256的图片使用9个残差块连接. 残差块的块数由n_layers控制。
在这里插入图片描述

import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
from mindspore.common.initializer import Normalweight_init = Normal(sigma=0.02)# 构建卷积、归一化、激活函数结构
class ConvNormReLU(nn.Cell):def __init__(self, input_channel, out_planes, kernel_size=4, stride=2, alpha=0.2, norm_mode='instance',pad_mode='CONSTANT', use_relu=True, padding=None, transpose=False):super(ConvNormReLU, self).__init__()norm = nn.BatchNorm2d(out_planes)if norm_mode == 'instance':norm = nn.BatchNorm2d(out_planes, affine=False)has_bias = (norm_mode == 'instance')if padding is None:padding = (kernel_size - 1) // 2if pad_mode == 'CONSTANT':if transpose:conv = nn.Conv2dTranspose(input_channel, out_planes, kernel_size, stride, pad_mode='same',has_bias=has_bias, weight_init=weight_init)else:conv = nn.Conv2d(input_channel, out_planes, kernel_size, stride, pad_mode='pad',has_bias=has_bias, padding=padding, weight_init=weight_init)layers = [conv, norm]else:paddings = ((0, 0), (0, 0), (padding, padding), (padding, padding))pad = nn.Pad(paddings=paddings, mode=pad_mode)if transpose:conv = nn.Conv2dTranspose(input_channel, out_planes, kernel_size, stride, pad_mode='pad',has_bias=has_bias, weight_init=weight_init)else:conv = nn.Conv2d(input_channel, out_planes, kernel_size, stride, pad_mode='pad',has_bias=has_bias, weight_init=weight_init)layers = [pad, conv, norm]if use_relu:relu = nn.ReLU()if alpha > 0:relu = nn.LeakyReLU(alpha)layers.append(relu)self.features = nn.SequentialCell(layers)def construct(self, x):output = self.features(x)return output# 构建残差块
class ResidualBlock(nn.Cell):def __init__(self, dim, norm_mode='instance', dropout=False, pad_mode="CONSTANT"):super(ResidualBlock, self).__init__()self.conv1 = ConvNormReLU(dim, dim, 3, 1, 0, norm_mode, pad_mode)self.conv2 = ConvNormReLU(dim, dim, 3, 1, 0, norm_mode, pad_mode, use_relu=False)self.dropout = dropoutif dropout:self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)def construct(self, x):out = self.conv1(x)if self.dropout:out = self.dropout(out)out = self.conv2(out)return x + out

构建生成器

class ResNetGenerator(nn.Cell):def __init__(self, input_channel=3, output_channel=64, n_layers=9, alpha=0.2, norm_mode='instance', dropout=False,pad_mode="CONSTANT"):super(ResNetGenerator, self).__init__()self.conv_in = ConvNormReLU(input_channel, output_channel, 7, 1, alpha, norm_mode, pad_mode=pad_mode)self.down_1 = ConvNormReLU(output_channel, output_channel * 2, 3, 2, alpha, norm_mode)self.down_2 = ConvNormReLU(output_channel * 2, output_channel * 4, 3, 2, alpha, norm_mode)layers = [ResidualBlock(output_channel * 4, norm_mode, dropout=dropout, pad_mode=pad_mode)] * n_layersself.residuals = nn.SequentialCell(layers)self.up_2 = ConvNormReLU(output_channel * 4, output_channel * 2, 3, 2, alpha, norm_mode, transpose=True)self.up_1 = ConvNormReLU(output_channel * 2, output_channel, 3, 2, alpha, norm_mode, transpose=True)if pad_mode == "CONSTANT":self.conv_out = nn.Conv2d(output_channel, 3, kernel_size=7, stride=1, pad_mode='pad',padding=3, weight_init=weight_init)else:pad = nn.Pad(paddings=((0, 0), (0, 0), (3, 3), (3, 3)), mode=pad_mode)conv = nn.Conv2d(output_channel, 3, kernel_size=7, stride=1, pad_mode='pad', weight_init=weight_init)self.conv_out = nn.SequentialCell([pad, conv])def construct(self, x):x = self.conv_in(x)x = self.down_1(x)x = self.down_2(x)x = self.residuals(x)x = self.up_2(x)x = self.up_1(x)output = self.conv_out(x)return ops.tanh(output)
# 实例化生成器
net_rg_a = ResNetGenerator()
net_rg_a.update_parameters_name('net_rg_a.')net_rg_b = ResNetGenerator()
net_rg_b.update_parameters_name('net_rg_b.')

构建判别器

这里使用PatchGAN,和Pix2Pix实现方式一样,最终使用Sigmoid激活函数得到最终概率。

# 定义判别器
class Discriminator(nn.Cell):def __init__(self, input_channel=3, output_channel=64, n_layers=3, alpha=0.2, norm_mode='instance'):super(Discriminator, self).__init__()kernel_size = 4layers = [nn.Conv2d(input_channel, output_channel, kernel_size, 2, pad_mode='pad', padding=1, weight_init=weight_init),nn.LeakyReLU(alpha)]nf_mult = output_channelfor i in range(1, n_layers):nf_mult_prev = nf_multnf_mult = min(2 ** i, 8) * output_channellayers.append(ConvNormReLU(nf_mult_prev, nf_mult, kernel_size, 2, alpha, norm_mode, padding=1))nf_mult_prev = nf_multnf_mult = min(2 ** n_layers, 8) * output_channellayers.append(ConvNormReLU(nf_mult_prev, nf_mult, kernel_size, 1, alpha, norm_mode, padding=1))layers.append(nn.Conv2d(nf_mult, 1, kernel_size, 1, pad_mode='pad', padding=1, weight_init=weight_init))self.features = nn.SequentialCell(layers)def construct(self, x):output = self.features(x)return output
# 判别器初始化
net_d_a = Discriminator()
net_d_a.update_parameters_name('net_d_a.')net_d_b = Discriminator()
net_d_b.update_parameters_name('net_d_b.')

优化器和损失函数

对于G和其判别器Dy,目标损失函数定义为 L G A N ( G , D Y , X , Y ) = E y − p d a t a ( y ) [ l o g D Y ( y ) ] + E x − p d a t a ( x ) [ l o g ( 1 − D Y ( G ( x ) ) ) ] L_{GAN}(G,D_Y,X,Y)=E_{y-p_{data}(y)}[logD_Y(y)]+E_{x-p_{data}(x)}[log(1-D_Y(G(x)))] LGAN(G,DY,X,Y)=Eypdata(y)[logDY(y)]+Expdata(x)[log(1DY(G(x)))]
其中 G G G 试图生成看起来与 Y Y Y 中的图像相似的图像 G ( x ) G(x) G(x) ,而 D Y D_{Y} DY 的目标是区分翻译样本 G ( x ) G(x) G(x) 和真实样本 y y y ,生成器的目标是最小化这个损失函数以此来对抗判别器。即 $ min_{G} max_{D_{Y}}L_{GAN}(G,D_{Y} ,X,Y )$ 。

而对于两个生成器而言,使用了此前介绍的循环一致性损失函数,具体定义为
L c y c ( G , F ) = E x − p d a t a ( x ) [ ∥ F ( G ( x ) ) − x ∥ 1 ] + E y − p d a t a ( y ) [ ∥ G ( F ( y ) ) − y ∥ 1 ] L_{cyc}(G,F)=E_{x-p_{data}(x)}[\Vert F(G(x))-x\Vert_{1}]+E_{y-p_{data}(y)}[\Vert G(F(y))-y\Vert_{1}] Lcyc(G,F)=Expdata(x)[F(G(x))x1]+Eypdata(y)[G(F(y))y1]
循环一致损失能够保证重建图像 F ( G ( x ) ) F(G(x)) F(G(x)) 与输入图像 x x x 紧密匹配。

构建生成器,判别器优化器

optimizer_rg_a = nn.Adam(net_rg_a.trainable_params(), learning_rate=0.0002, beta1=0.5)
optimizer_rg_b = nn.Adam(net_rg_b.trainable_params(), learning_rate=0.0002, beta1=0.5)optimizer_d_a = nn.Adam(net_d_a.trainable_params(), learning_rate=0.0002, beta1=0.5)
optimizer_d_b = nn.Adam(net_d_b.trainable_params(), learning_rate=0.0002, beta1=0.5)# GAN网络损失函数,这里最后一层不使用sigmoid函数
loss_fn = nn.MSELoss(reduction='mean')
l1_loss = nn.L1Loss("mean")def gan_loss(predict, target):target = ops.ones_like(predict) * targetloss = loss_fn(predict, target)return loss

前向计算

为了减少模型震荡,这里的策略是使用生成器生成图像的历史数据而不是最新生成的图像数据来更新判别器。创建了image_poll函数,保留了图像缓存区,存储前50个图像。

# 前向计算def generator(img_a, img_b):fake_a = net_rg_b(img_b)fake_b = net_rg_a(img_a)rec_a = net_rg_b(fake_b)rec_b = net_rg_a(fake_a)identity_a = net_rg_b(img_a)identity_b = net_rg_a(img_b)return fake_a, fake_b, rec_a, rec_b, identity_a, identity_blambda_a = 10.0
lambda_b = 10.0
lambda_idt = 0.5def generator_forward(img_a, img_b):true = Tensor(True, dtype.bool_)fake_a, fake_b, rec_a, rec_b, identity_a, identity_b = generator(img_a, img_b)loss_g_a = gan_loss(net_d_b(fake_b), true)loss_g_b = gan_loss(net_d_a(fake_a), true)loss_c_a = l1_loss(rec_a, img_a) * lambda_aloss_c_b = l1_loss(rec_b, img_b) * lambda_bloss_idt_a = l1_loss(identity_a, img_a) * lambda_a * lambda_idtloss_idt_b = l1_loss(identity_b, img_b) * lambda_b * lambda_idtloss_g = loss_g_a + loss_g_b + loss_c_a + loss_c_b + loss_idt_a + loss_idt_breturn fake_a, fake_b, loss_g, loss_g_a, loss_g_b, loss_c_a, loss_c_b, loss_idt_a, loss_idt_bdef generator_forward_grad(img_a, img_b):_, _, loss_g, _, _, _, _, _, _ = generator_forward(img_a, img_b)return loss_gdef discriminator_forward(img_a, img_b, fake_a, fake_b):false = Tensor(False, dtype.bool_)true = Tensor(True, dtype.bool_)d_fake_a = net_d_a(fake_a)d_img_a = net_d_a(img_a)d_fake_b = net_d_b(fake_b)d_img_b = net_d_b(img_b)loss_d_a = gan_loss(d_fake_a, false) + gan_loss(d_img_a, true)loss_d_b = gan_loss(d_fake_b, false) + gan_loss(d_img_b, true)loss_d = (loss_d_a + loss_d_b) * 0.5return loss_ddef discriminator_forward_a(img_a, fake_a):false = Tensor(False, dtype.bool_)true = Tensor(True, dtype.bool_)d_fake_a = net_d_a(fake_a)d_img_a = net_d_a(img_a)loss_d_a = gan_loss(d_fake_a, false) + gan_loss(d_img_a, true)return loss_d_adef discriminator_forward_b(img_b, fake_b):false = Tensor(False, dtype.bool_)true = Tensor(True, dtype.bool_)d_fake_b = net_d_b(fake_b)d_img_b = net_d_b(img_b)loss_d_b = gan_loss(d_fake_b, false) + gan_loss(d_img_b, true)return loss_d_b# 保留了一个图像缓冲区,用来存储之前创建的50个图像
pool_size = 50
def image_pool(images):num_imgs = 0image1 = []if isinstance(images, Tensor):images = images.asnumpy()return_images = []for image in images:if num_imgs < pool_size:num_imgs = num_imgs + 1image1.append(image)return_images.append(image)else:if random.uniform(0, 1) > 0.5:random_id = random.randint(0, pool_size - 1)tmp = image1[random_id].copy()image1[random_id] = imagereturn_images.append(tmp)else:return_images.append(image)output = Tensor(return_images, ms.float32)if output.ndim != 4:raise ValueError("img should be 4d, but get shape {}".format(output.shape))return output

计算梯度及反向传播

from mindspore import value_and_grad# 实例化求梯度的方法
grad_g_a = value_and_grad(generator_forward_grad, None, net_rg_a.trainable_params())
grad_g_b = value_and_grad(generator_forward_grad, None, net_rg_b.trainable_params())grad_d_a = value_and_grad(discriminator_forward_a, None, net_d_a.trainable_params())
grad_d_b = value_and_grad(discriminator_forward_b, None, net_d_b.trainable_params())# 计算生成器的梯度,反向传播更新参数
def train_step_g(img_a, img_b):net_d_a.set_grad(False)net_d_b.set_grad(False)fake_a, fake_b, lg, lga, lgb, lca, lcb, lia, lib = generator_forward(img_a, img_b)_, grads_g_a = grad_g_a(img_a, img_b)_, grads_g_b = grad_g_b(img_a, img_b)optimizer_rg_a(grads_g_a)optimizer_rg_b(grads_g_b)return fake_a, fake_b, lg, lga, lgb, lca, lcb, lia, lib# 计算判别器的梯度,反向传播更新参数
def train_step_d(img_a, img_b, fake_a, fake_b):net_d_a.set_grad(True)net_d_b.set_grad(True)loss_d_a, grads_d_a = grad_d_a(img_a, fake_a)loss_d_b, grads_d_b = grad_d_b(img_b, fake_b)loss_d = (loss_d_a + loss_d_b) * 0.5optimizer_d_a(grads_d_a)optimizer_d_b(grads_d_b)return loss_d

模型训练

依然分成判别器的训练和生成器的训练。

  • 训练判别器:训练判别器的目的是最大程度地提高判别图像真伪的概率。按照论文的方法需要训练判别器来最小化 E y − p d a t a ( y ) [ ( D ( y ) − 1 ) 2 ] E_{y-p_{data}(y)}[(D(y)-1)^2] Eypdata(y)[(D(y)1)2]
  • 训练生成器:如 CycleGAN 论文所述,我们希望通过最小化 E x − p d a t a ( x ) [ ( D ( G ( x ) − 1 ) 2 ] E_{x-p_{data}(x)}[(D(G(x)-1)^2] Expdata(x)[(D(G(x)1)2] 来训练生成器,以产生更好的虚假图像。
import os
import time
import random
import numpy as np
from PIL import Image
from mindspore import Tensor, save_checkpoint
from mindspore import dtype# 由于时间原因,epochs设置为1,可根据需求进行调整
epochs = 1
save_step_num = 80
save_checkpoint_epochs = 1
save_ckpt_dir = './train_ckpt_outputs/'print('Start training!')for epoch in range(epochs):g_loss = []d_loss = []start_time_e = time.time()for step, data in enumerate(dataset.create_dict_iterator()):start_time_s = time.time()img_a = data["image_A"]img_b = data["image_B"]res_g = train_step_g(img_a, img_b)fake_a = res_g[0]fake_b = res_g[1]res_d = train_step_d(img_a, img_b, image_pool(fake_a), image_pool(fake_b))loss_d = float(res_d.asnumpy())step_time = time.time() - start_time_sres = []for item in res_g[2:]:res.append(float(item.asnumpy()))g_loss.append(res[0])d_loss.append(loss_d)if step % save_step_num == 0:print(f"Epoch:[{int(epoch + 1):>3d}/{int(epochs):>3d}], "f"step:[{int(step):>4d}/{int(datasize):>4d}], "f"time:{step_time:>3f}s,\n"f"loss_g:{res[0]:.2f}, loss_d:{loss_d:.2f}, "f"loss_g_a: {res[1]:.2f}, loss_g_b: {res[2]:.2f}, "f"loss_c_a: {res[3]:.2f}, loss_c_b: {res[4]:.2f}, "f"loss_idt_a: {res[5]:.2f}, loss_idt_b: {res[6]:.2f}")epoch_cost = time.time() - start_time_eper_step_time = epoch_cost / datasizemean_loss_d, mean_loss_g = sum(d_loss) / datasize, sum(g_loss) / datasizeprint(f"Epoch:[{int(epoch + 1):>3d}/{int(epochs):>3d}], "f"epoch time:{epoch_cost:.2f}s, per step time:{per_step_time:.2f}, "f"mean_g_loss:{mean_loss_g:.2f}, mean_d_loss:{mean_loss_d :.2f}")if epoch % save_checkpoint_epochs == 0:os.makedirs(save_ckpt_dir, exist_ok=True)save_checkpoint(net_rg_a, os.path.join(save_ckpt_dir, f"g_a_{epoch}.ckpt"))save_checkpoint(net_rg_b, os.path.join(save_ckpt_dir, f"g_b_{epoch}.ckpt"))save_checkpoint(net_d_a, os.path.join(save_ckpt_dir, f"d_a_{epoch}.ckpt"))save_checkpoint(net_d_b, os.path.join(save_ckpt_dir, f"d_b_{epoch}.ckpt"))

模型推理

加载模型参数完成对原图的风格迁移。

import os
from PIL import Image
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as vision
from mindspore import load_checkpoint, load_param_into_net# 加载权重文件
def load_ckpt(net, ckpt_dir):param_GA = load_checkpoint(ckpt_dir)load_param_into_net(net, param_GA)g_a_ckpt = './CycleGAN_apple2orange/ckpt/g_a.ckpt'
g_b_ckpt = './CycleGAN_apple2orange/ckpt/g_b.ckpt'load_ckpt(net_rg_a, g_a_ckpt)
load_ckpt(net_rg_b, g_b_ckpt)# 图片推理
fig = plt.figure(figsize=(11, 2.5), dpi=100)
def eval_data(dir_path, net, a):def read_img():for dir in os.listdir(dir_path):path = os.path.join(dir_path, dir)img = Image.open(path).convert('RGB')yield img, dirdataset = ds.GeneratorDataset(read_img, column_names=["image", "image_name"])trans = [vision.Resize((256, 256)), vision.Normalize(mean=[0.5 * 255] * 3, std=[0.5 * 255] * 3), vision.HWC2CHW()]dataset = dataset.map(operations=trans, input_columns=["image"])dataset = dataset.batch(1)for i, data in enumerate(dataset.create_dict_iterator()):img = data["image"]fake = net(img)fake = (fake[0] * 0.5 * 255 + 0.5 * 255).astype(np.uint8).transpose((1, 2, 0))img = (img[0] * 0.5 * 255 + 0.5 * 255).astype(np.uint8).transpose((1, 2, 0))fig.add_subplot(2, 8, i+1+a)plt.axis("off")plt.imshow(img.asnumpy())fig.add_subplot(2, 8, i+9+a)plt.axis("off")plt.imshow(fake.asnumpy())eval_data('./CycleGAN_apple2orange/predict/apple', net_rg_a, 0)
eval_data('./CycleGAN_apple2orange/predict/orange', net_rg_b, 4)
plt.show()

可以看到已经完成了橘子和苹果的风格迁移。
在这里插入图片描述

总结

本章依然实现了一个基于GAN的模型,使用CycleGAN完成了风格迁移任务。CycleGAN使用镜像的结构,利用循环一致性损失函数来计算原图片和生成的伪图之间的损失。

打卡凭证

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/49840.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何获得某个Window画面所属包名packageName和用户userId

在安卓上获得某个Window画面所属包名packageName和用户userId的方法 1&#xff0c;用到的工具如下&#xff1a; adb androidSDK里的monitor工具 adb shell dumpsys window animator adb shell dumpsys window命令 jdk 1.8已在安卓14模拟器上测试通过。 以AOSP的launcher中的m…

【.NET 6 实战--孢子记账--从单体到微服务】--开发环境设置

在这一小节&#xff0c;我们将设置开发环境。 一、安装SDK 咱们的项目使用的是 .NET6&#xff0c;开发前我们需要从官网上下载.NET6 SDK&#xff08;点击下载&#xff09;&#xff0c;这里要注意的是我们需要下载.NET6 SDK&#xff0c;而不是 .NET6 Runtiem 。SDK 包含 Runti…

C++静态成员变量和静态成员函数

演示代码如下&#xff1a; #include<iostream> using namespace std;class Person { public://静态成员函数 所有对象共享一个函数&#xff0c;且只能调用静态成员变量 ******static void func(){m_A 300;cout << "静态成员函数调用" << endl;}/…

【MySQL进阶之路 | 高级篇】简述Bin Log日志

1. 日志类型 MySQL有不同类型的日志文件&#xff0c;用来存储不同类型的日志&#xff0c;分为二进制日志、错误日志、通用查询日志和慢查询日志&#xff0c;这也是常用的4种。MySQL 8又新增两种支持的日志:中继日志和数据定义语句日志。使用这些日志文件&#xff0c;可以查看M…

openFeign实现服务间调用

以两个模块&#xff08;batch&#xff0c;business&#xff09;为例子&#xff0c;期望实现batch调用business中的hello接口 在主程序batch中引入pom文件 <!--远程调用openfeign--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><arti…

Linux网络工具“瑞士军刀“集合

一、背景 平常我们在进行Linux服务器相关运维的时候&#xff0c;总会遇到一些网络相关的问题。我们可以借助这些小巧、功能强悍的工具帮助我们排查问题、解决问题。 下面结合之前的一些使用经验为大家介绍一下一些经典应用场景下&#xff0c;这个网络命令工具如何使用的。例如怎…

游泳馆押金原路退回源码解析

<dl class"list "><dd class"address-wrapper dd-padding"><div class"address-container"><cyberdiv style"color:#f0efed;font-size:14px;float:right;position:absolute;right:10px;top: 2px;">●●●<…

MYSQL 第三次作业

1、第三次作业 01、SELECT * FROM student; SELECT * FROM score; 02、SELECT * FROM student LIMIT 1, 3; 03、SELECT * FROM student WHERE department IN (计算机系, 英语系); 04、SELECT * FROM student WHERE birth_year > 1998; 05、SELECT department, COUNT(*) as c…

CSP-J模拟赛day1——解析+答案

题目传送门 yjq的吉祥数 题解 送分题&#xff0c;暴力枚举即可 Code #include<bits/stdc.h> using namespace std;int l,r; int num1,tmp0,q[10000],a[10000]; int k (int x){for (int j1;j<tmp;j){if (xq[j])return 0;}return 1; } int main(){while (num<100…

Linux Vim全能攻略:实战代码,轻松掌握文本编辑神器

1. Vim简介与安装 1.1 Vim的历史与发展 Vim&#xff08;Vi IMproved&#xff09;是一款高度可配置的文本编辑器&#xff0c;它起源于1976年由Bill Joy开发的Vi编辑器。Vi是Unix系统上最古老的文本编辑器之一&#xff0c;因其强大的功能和高效的编辑方式而广受欢迎。随着时间的…

Photos框架 - 自定义媒体选择器(UI预览)

引言 在前面的博客中我们已经介绍了使用媒体资源数据的获取&#xff0c;以及自定义的媒体资源选择列表页。在一个功能完整的媒体选择器中&#xff0c;预览自然是必不可少的&#xff0c;本篇博客我们就来实现一个资源的预览功能&#xff0c;并且实现列表和预览的数据联动效果。…

GLSL教程 第9章:计算着色器

目录 9.1 计算着色器的基本概念 计算着色器的主要特点&#xff1a; 9.2 计算着色器的基础知识 1. 创建计算着色器 计算着色器代码&#xff1a; 2. 编译和链接计算着色器 示例代码&#xff1a; 3. 执行计算着色器 示例代码&#xff1a; 9.3 实现并行计算和数据并行处理…

SD-WAN 的真相以及它如何支持企业数字化转型

企业需要灵活、安全的网络解决方案&#xff0c;以支持随时随地工作模式和多云策略&#xff0c;他们正在转向软件定义广域网 (SD-WAN) 技术来实现这一目标。 其操作简单、独立于运营商的 WAN 连接和改进的安全功能可提供直接云访问&#xff0c;并为安全访问服务边缘 (SASE) 策略…

字典树、并查集适用于算法竞赛

字典树 题目&#xff1a;835. Trie字符串统计 - AcWing题库 又称单词查找树&#xff0c;Trie树&#xff0c;是一种树形结构&#xff0c;是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计&#xff0c;排序和保存大量的字符串&#xff08;但不仅限于字符串&#xff09;&#xff0c;所以…

C++初学者指南-6.函数对象--函数对象

C初学者指南-6.函数对象–函数对象 文章目录 C初学者指南-6.函数对象--函数对象函数对象示例&#xff1a;区间查询区间内的查找区间划分(分组) 指南标准库函数对象比较算术运算 函数对象 提供至少一个成员函数重载 operator() 的对象 class Multiplier {int m_; public:// cons…

还在用if校验参数?SpringBoot使用validation优雅实现参数校验

&#x1f469;&#x1f3fd;‍&#x1f4bb;个人主页&#xff1a;阿木木AEcru (更多精彩内容可进入主页观看) &#x1f525; 系列专栏&#xff1a;《Docker容器化部署系列》 《Java每日面筋》 &#x1f4b9;每一次技术突破&#xff0c;都是对自我能力的挑战和超越。 目录 一、前…

鸿蒙APP架构及开发入门

1.鸿蒙系统 1.1 什么是鸿蒙 鸿蒙是一款面向万物互联时代的、全新的分布式操作系统。 在传统的单设备系统能力基础上&#xff0c;鸿蒙提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念&#xff0c;能够支持手机、平板、智能穿戴、智慧屏、车机、PC、智能音箱、耳机、…

深入解析食堂采购系统源码:打造高效食材供应链APP的核心

本篇文章&#xff0c;笔者将从系统架构、关键模块、技术选型和优化策略等方面&#xff0c;深入解析食堂采购系统的源码&#xff0c;为您揭示打造高效食材供应链APP的核心要点。 一、系统架构 食堂采购系统通常采用分层架构&#xff0c;以保证系统的可维护性和扩展性。主要包括…

Android 列表或网格形式展示大量数据:RecyclerView(二):缓存复用

一、缓存复用 为什么要了解这个呢&#xff1f;当我们rv出现卡顿&#xff0c;出现闪烁的时候&#xff0c;你应该如何优化呢&#xff1f; 为什么有时候onCreateViewHolder会被调用&#xff1f;onBindVilewHolder会被调用呢&#xff1f; visiable的使用&#xff0c;会导致重新绘制…

Linux---git工具

目录 初步了解 基本原理 基本用法 安装git 拉取远端仓库 提交三板斧 1、添加到缓存区 2、提交到本地仓库 3、提交到远端 其他指令补充 多人协作管理 windows用户提交文件 Linux用户提交文件 初步了解 在Linux中&#xff0c;git是一个指令&#xff0c;可以帮助我们做…