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Example input grayscale photos and output colorizations from our algorithm. These examples are cases where our model works especially well. For randomly selected examples, see the Performance comparisons section below. Welcome! Computer vision algorithms often work well on some images, but fail on others. Ours is like this too. We believe our work is a significant step forward in solving the color
Software Engineer at Microsoft, currently working on Outlook for iOS Seriously. For those of you who don’t know, 1PasswordAnywhere is a feature of 1Password which allows you to access your data without needing their client software. 1Password originally only used the “Agile Keychain” format to store their data (not including when they were OS X keychain only). This format basically stores your dat
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
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