下一个独角兽角逐的行业是什么?
问题
今天开车送学姐回家,路上我和她说,我希望我也是未来某一个行业独角兽的创始人,这样才能实现我“追名逐利”的目标。她反问了我一个很值得思考的问题:你觉得下一个会产生行业独角兽的行业是什么?让我陷入了短暂的沉思。
今天开车送学姐回家,路上我和她说,我希望我也是未来某一个行业独角兽的创始人,这样才能实现我“追名逐利”的目标。她反问了我一个很值得思考的问题:你觉得下一个会产生行业独角兽的行业是什么?让我陷入了短暂的沉思。
Context: unity上实现一个功能: 使用srp管线,实现一个功能,每10帧生成一张图,图的左边是整个屏幕内容;图的右边是也是屏幕里的内容,只不过是显示的overdraw现象,一个相素点每被多渲染一次,就RGB的值就加1。
在本文中,视角方向为$z$轴负方向 $(-\vec{z})$,$z$值越大,离摄像机越近。
正常的渲染管线为
顶点着色器 $\to$ 曲面细分 $\to$ 几何着色器 $\to$ 光栅化 $\to$ 片元着色器 $\to$ 透明度测试 $\to$ 模板测试 $\to$ 深度测试
为什么写这个系列:
面网易雷火引擎实习被狠狠拷打了,发现自己对技术的垂直深度还不够,只知道自己做了什么,但对为什么这么做和做的怎样了解略少。赶紧多多补一下。
在GPT等模型中,Transformer模型输入文字、音频、图像等数据,并对文本中下一词出现的概率做预测。选择概率最高的词,追加到输入文本的后面,再将补全后的文本重新作为输入,如此往复,实现文本的补全。
笔者欲将rife模型在手机上完成部署,进行视频插帧推理。
项目:https://github.com/hermit1x/rife-ncnn-android
使用的rife-v4.6模型,优化了视频输入输出,解决磁盘IO的瓶颈后,在8Gen3手机上,720p下达到了5.5fps的推理速度。但还是挺慢,就试图借助量化来进行加速。
在互联网冲浪的时候,总能看到很多有意思、有价值的内容,但可惜只是看的话这些内容也就只是看了,不会变成知识。因此想着,在博客中开一个系列,用文字的形式,将看到的这些内容记载下来,与君共勉。
试图将一个只支持macOS、Linux、Windows平台的cpp项目迁移到Android平台,费了好大一番力气。
Android SDK的TOOLCHAIN进行编译这两种方法都尝试了,均遇到一点点小问题,而且都太杀鸡用牛刀了