我们项目美术是在linear下制作资源的,做一些比较真实一点的效果会比较容易些,在editer模式下看是比较精美的,但是打包完放在手机上,明显有一些色差问题,如图: 在手机上的效果: 在editer下的效果 后来找了很久,最终发现是lightmap计算方式不一致导致的,直接修改unity的UnityCG.cginc文件可完美解决问题:修改代码如下: // Decodes doubleLDR encoded lightmaps. inline half3 DecodeLightmapDoubleLDR( fixed4 color, half4 decodeInstructions) { #if defined(UNITY_COLORSPACE_GAMMA) return 2.0 * color.rgb; #else return decodeInstructions.x * color.rgb; #endif } inline half3 DecodeLightmap( fixed4 color, half4 decodeInstructions) { #if defined(UNITY_NO_RGBM) return DecodeLightmapDoubleLDR( color, decodeInstructions); #else return DecodeLightmapRGBM( color, decodeInstructions ); #endif } cg文件在unity安装目录下:Unity\Editor\Data\CGIncludes\UnityCG.cginc 找到对应的位置修改即可

上一篇熟悉了filter2D函数，通过掩码矩阵实现滤波功能（锐化图片），这里继续熟悉其他处理图像的方式：改变图像对比度和亮度。 注意： 如果连续关注我笔记的同学会发现，这里我跳过了官网核心模块中的两部分内容（只是没有做总结）：一个是图形的基本操作（Load、write，以及像素点获取的方式），一个是图片的线性混合。希望跟我一样学习的同学最好按照步骤去熟悉这两部分内容，openCV官网的教程安排还是很合理的，基础部分经常会在后面章节中用到。 上一篇：openCV实现滤波功能：http://blog.csdn.net/jbl20078/article/details/78852194 官网地址：https://docs.opencv.org/master/d3/dc1/tutorial_basic_linear_transform.html 调整图像的对比度和亮度（通过线性方法） 一提到线性方法我们第一时间应该会联想到：二元一次方程 这里openCV介绍的一个函数方法就是利用二元一次方程线性修改图像中的像素值 这种算子能够调整图片亮度和对比度，当然也可以分区域的设置，这个后面用到再说，直接看源码的实现： void convertToImage(Mat& mat,Mat outputMat,double alpha,int beta){ //遍历这个mat for(int i = 0 ; i < mat.rows;i++){ for(int j = 0 ; j < mat.cols; j++){ for(int c = 0; c < 3; c++){ outputMat.at(i,j)[c] = saturate_cast(alpha*(mat.at(i,j)[c])+beta); } } } } 源码很简单，openCV提供给我们的实现函数式Mat.convertTo(OutputArray m , int rtype, double alpha = 1, double beta = 0); 参数说明下： outputArray就是输出的目标Mat rtype是深度，和之前用到的filter2D函数一样，-1代表使用跟源一样的depth，或者填写image.depth() alpha就是α beta就是β （后面还会介绍γ方法） 使用方法： //先创建一个outputmat Mat outputMat = Mat::zeros(oriMat.

以前安装的是tensorflow-cpu，但是随着运算量的提高产生了鼓捣tensorflow-gpu的想法。官网的教程看起来很简单，但是坑很多。本文主要是帮助大家绕过那些坑，成功安装可以运行的tensorflow-gpu。 官网安装教程链接 这要求我们安装CUDA Toolkit 8.0和cuDNN v6.1，注意Tensorflow 1.4必须是CUDA Toolkit 8.0，但是官网默认下载CUDA Toolkit 9.1。 下载CUDA Toolkit 8.0 ,之后一直点默认的就可以安装完成 下载cuDNN v6.0,注意下载这个安装包需要注册并且填一堆问卷，下下来以后解压，然后直接拷到cuda路径对应的文件夹下面就行。具体操作是讲将下图对应三个文件夹里面的文件分别拷贝到cuda安装目录对应文件夹 cuda安装目录如下图所示 如果现实如图所示就证明tensorflow-gpu安装成功了 如果不明白的话，大家可以参考点击

Android Deep Link 官网参考文档 使用场景 用户在网页点击了一个链接以后，直接引导用户在本地应用中查看对应的内容。 原理 当我们点击或者自动化的网络请求会生成一个web URI intent，Android系统按照一定顺序去处理这个请求。 处理顺序为：1.打开所有可以处理本URL应用中用户默认选择的；2.打开唯一能处理这个URL的应用；3.将所有可以处理这个URL的应用展示在Dialog中让用户选择 基本步骤 在manifest文件中定义IntentFilter 建立对应处理的Activity (对于Android App Link而言)将本地内容与URL地址通过服务器上的Digital Asset Links文件关联起来 辅助工具 Android Studio的App Link Assistant使用说明：官方使用指南 分类 Deep Link,Android App Link Deep Link 配置 在Manifest中增加intent filter : ACTION_VIEW : 包含BROWSABLE,DEFAULT.BROWSABLE(必须包含，才可以处理来至l浏览器的Intent Filter) : 指定可以响应的URI信息，至少包含scheme标签，可以使用path,pathPattern或者pathPrefix去处理相似的URI // 可以响应example://gizmos 和 http://www.example.com/gizmos的Activity <activity android:name="com.example.android.GizmosActivity" android:label="@string/title_gizmos" > <intent-filter android:label="@string/filter_view_http_gizmos"> <action android:name="android.intent.action.VIEW" /> <category android:name="android.intent.category.DEFAULT" /> <category android:name="android.intent.category.BROWSABLE" /> <data android:scheme="http" android:host="www.example.com" android:pathPrefix="/gizmos" /> intent-filter> <intent-filter android:label="@string/filter_view_example_gizmos"> <action android:name="

win10电脑连不上网首先先右键无线或者网线那个图标，然后点击打开网络和共享中心，找到并点击连接，进入以太网或者wifi状态。看ipv4连接后面是否显示的是无网络访问权限。如果是，请按以下步骤操作： 在桌面按WIN+R输入CMD点击确定，打开命令提示符窗口 在命令提示符中输入：netsh winsock reset （可复件粘贴按回车键执行命令） 稍后，会有成功的提示：成功地重置Winsock目录/重启计算机完成重置。 需要注意的是：这里必须重启电脑，不能是关机后开机。

暗网中汇聚了形形色色的商品和交易者，不论是毒品、武器，还是虚假文档和恶意软件，都能轻而易举地找到。由于其便利性和匿名化的特点，也催生了很多黑客服务，失窃的信息、泄露的数据库、入侵工具、入侵服务，在暗网不一而足。尽管这两年暗网最大的市场 Hansa 和 AlphaBay 都被关停，交易放缓，但从未停止。 日前，暗网监控公司 4iQ 发现暗网中出现了 高达 41 GB 的数据文件，其中包含 14 亿份以明文形式存储的账号邮箱和密码等登录凭证。研究人员认为，这是迄今为止“在暗网中发现的最大数据库”。此前，在暗网中出现的最大数据库是 Exploit.in 泄露的 5.93 亿账户以及 Onliner Spambot 泄露的 7.11 亿账户。 这个数据库的具体发现时间是 12 月 5 日，最后一次更新时间是 11 月 29 日，数据库中包含的登录凭证具体数值是 1,400,553,869。这表明，这些数据在此之前就有第三方在使用。事实上，此次 1.4 亿登录凭证的在暗网中出现并非是严格意义上的数据泄露，而是包含此前 252 起登录凭证泄漏事件的交互式汇总数据库合集，其中还包括用 README 文件展示的搜索工具和插件脚本。此外，还有一个名为“imported.log”的文件，列出了泄露来源。Anti Public Combo List、Exploit.in dumps、LinkedIn （4 个文件，256 份内容）等泄露的凭证都在此次数据库中。整理者的身份目前未知，不过他留下了用于收款的 Bitcoin 和 Dogecoin 钱包详情，可能是为了将收款用于维护数据库，并及时更新甚至增加数据库内容。 弱口令问题频出，用户保密意识有待加强 4iQ 公司表示，这个数据库中的登录凭证总共有 14% 从未暴露过，也没有在任何论坛中遭遇解密，但现在却以明文的形式出现在暗网中，任何人都可以下载获取。由于很多人在社交媒体网站和银行平台中都使用相同的密码，而这个数据库中的数据 100％ 解密并按照1,981 个字符的字母目录树排列，黑客很容易快速查找账号密码进行撞库并实施进一步入侵，因此可能会对用户造成很大威胁。 例如，研究人员搜索“admin”、 “administrator” 和 “root” ，在几秒之内就返回了 226,631 个管理员用户的密码。经过验证，泄露的信息中，有 25% 的谷歌密码依然频繁使用。黑客利用基础的 credential stuffing 技术就能有效实施攻击。此外，由于这个数据库带有搜索属性，可被黑客利用针对目标企业搜索职员、承包商、供应商等信息并发起攻击。

需求：我们在学校每学期都要完成教师教学评教，但是课程多，评教有点麻烦，我们能不能一键评教所有课程老师的评教呢？ 答案肯定是有的。首先登陆你学校的教务系统，我学校的教务系统是正方教务系统。推荐使用Chrome浏览器，登陆到评教页面，再按F12，显示如下图所示的页面。 点中上图的Console 控制台，把下面的代码复制黏贴过去按回车。注意教师评教页面是要等待30秒，才能点击保存的，这是我学校系统为了防止非法的频繁操作。所以要等待完30秒后，再按回车，好了你会发现页面会自动完成选择，并跳转到最后一页，此时你只需要按下提交，就完成了评教！ var iframe = window.top.document.getElementById('iframeautoheight'); var ifdocument = iframe.contentWindow.document; var subLength = ifdocument.getElementById("pjkc").length - 1; ifdocument.getElementById("TextBox1").value = - 1; //去掉等待时间 function execution(){ var iframe = window.top.document.getElementById('iframeautoheight'); var ifdocument = iframe.contentWindow.document; //网站提交后会自动跳转下一课程 var reg = /^DataGrid1__ctl\d+_JS1$/; var selections = ifdocument.getElementsByTagName("select"); for(var i = 0 ; i< selections.length; i++){ if(reg.test(selections[i].getAttribute("id"))){ selections[i].value = "优秀"; } } ifdocument.getElementById("Button1").click(); } execution(); iframe.onload = function(){ if(subLength -- > 0){ execution(); } } 那我们来看看具体是怎么实现的。

最近出现了一款能够从命令行搜索 DuckDuckGo 的工具。它叫做 ddgr（我把它读作 “dodger”），非常好用，像 Googler 一样，ddgr 是一个完全开源而且非官方的工具。没错，它并不属于 DuckDuckGo。所以，如果你发现它返回的结果有些奇怪，请先询问这个工具的开发者，而不是搜索引擎的开发者。 DuckDuckGo 命令行应用 DuckDuckGo Bangs（DuckDuckGo 快捷搜索） 可以帮助你轻易地在 DuckDuckGo 上找到想要的信息（甚至 本网站 omgubuntu 都有快捷搜索）。ddgr 非常忠实地呈现了这个功能。 和网页版不同的是，你可以更改每页返回多少结果。这比起每次查询都要看三十多条结果要方便一些。默认界面经过了精心设计，在不影响可读性的情况下尽量减少了占用空间。 ddgr有许多功能和亮点，包括： 更改搜索结果数 支持 Bash 自动补全 使用 DuckDuckGo Bangs 在浏览器中打开链接 ”手气不错“选项 基于时间、地区、文件类型等的筛选功能 极少的依赖项 你可以从 Github 的项目页面上下载支持各种系统的 ddgr： 从 Github 下载 “ddgr” 另外，在 Ubuntu 16.04 LTS 或更新版本中，你可以使用 PPA 安装 ddgr。这个仓库由 ddgr 的开发者维护。如果你想要保持在最新版本的话，推荐使用这种方式安装。 需要提醒的是，在本文创作时，这个 PPA 中的 ddgr 并不是 最新版本，而是一个稍旧的版本（缺少 -num 选项）。 使用以下命令添加 PPA： sudo add-apt-repository ppa:twodopeshaggy/jarun sudo apt-get update 如何使用 ddgr 在命令行中搜索 DuckDuckGo 安装完毕后，你只需打开你的终端模拟器，并运行：

2016书单计划 从无到有，做一个不贪心的人，每类5本，要写读书总结 一共20本，两周一本书 心智成长的书 技术书籍 – 一本网络书籍 – 构建自己的android基础知识架构 – 构建自己的基础java知识 – 构建设计模式体系 – 构建自己的开源知识储备 – 构建自己的算法储备 与人沟通交流的书籍 – 人性的弱点 – 影响力 – 暗时间 其他 – 如何阅读一本书 – 不懂带人，你就自己干到死 – 高效能人士的七个习惯 – 程序员的思维修炼 – 一万小时的天才 把时间当作朋友 如何高效阅读 小强升职记 第五项修炼

（1）对比度：一副图像中，各种不同颜色最亮处和最暗处之间的差别，差别越大对比度越高，这个跟分辨率没有多少关系，只跟最暗和最亮有关系，对比度越高一个图像给人的感觉就越刺眼，更加鲜亮，突出；越低则给人感觉变化不明显，反差就越小。这个概念只是在给定的图像中，与图像中颜色亮度的变化有关。 （2）亮度：一副图像给人的一种直观感受，如果是灰度图像，则跟灰度值有关，灰度值越高则图像越亮。 （3）饱和度：彩色图像的概念，饱和度为0的话，图像表现为灰度图像；饱和度越高颜色表现出种类越多，颜色表现更丰富，反之亦然。