【我的寒假計畫】  嗨大家，今天來說說我打算怎麼過我的寒假，雖然還有一些細節沒有寫上去，這只能算是一個大綱ＱＱ，但還是能夠有個概念。  —————————正文—————————  語言：這學期又開始學了韓文，並且日文課因爲太夯怎麼樣都選不到導致學習停滯，希望能夠透過背單字緩慢維持程度。  🥖法文  打算考五月的B1或者B2，因此需要認真努力！忘記寫了法文有個在台北的讀書會，寒假也會改成線上學習的方式。法文來說我目前比較不熟的反而是文法，因此預計將文法書裡面的章節拿來複習，希望可以好好讀熟！也會透過跟助教（巴黎人，她為了做碩士研究又被趕回台灣了）進行語言交換來增加口說和聽力能力。平常也有在聽說故事的Podcast跟辯論節目，這應該是我目前會花最多心力學習的語言。  🍥日文  背單字，然後最近發現「今際の国のアリス」很好看！想挖漫畫出來讀。  🇰🇷韓文  看樣子下學期還是只能選發音課，但我擔心自己這樣缺一角繼續學，會跟不上其他同學，所以打算透過寒假充實單字量。  🍷英文  可以透過看影集跟閱讀國際新聞學習！家教學生要考多益跟英檢中高級，是需要比較多的閱讀量，所以我剛好有機會可以選文章跟他一起讀，耶耶耶！  💻💻💻💻💻分隔線💻💻💻💻💻  程式語言：看完語言之後是程式語言（畏縮），下學期打算加簽電機系演算法跟一堂叫做「深度學習的數學基礎」的課，其實很怕但是大三下了感覺就是要選擇一些有興趣且實用的學習。  🤖演算法預習  我對程式設計的基礎也就只有系上開設的Python跟小傑的C++，打算用寒假先看演算法線上課程。  📁SQL複習  已經要忘光了，所以想再找之前的課程資料來讀，希望這次也可以學得比較深一些ＱＱ。（我記得之前讀的時候七零八落）    👨🏻‍💼👨🏻‍💼👨🏻‍💼👨🏻‍💼👨🏻‍💼分隔線👨🏻‍💼👨🏻‍💼👨🏻‍💼👨🏻‍💼👨🏻‍💼  實習：看起來會這麼跳Tone是因為我現在算是有兩份實習。  📝固定產文  需要撰寫網路文章，寫一篇大概會花兩個多小時。一個月預計產出三篇。  🎚熟悉錄音介面/混音  自己的喜好混合工作需求ＸＤ，混音其實一直有慢慢學，希望寒假結束能夠看懂錄音介面在幹嘛。  ✨✨✨✨✨分隔線✨✨✨✨✨  🎵Mystudyingplan  哇啊，我的帳號。未來走向除了分享自己的生活以外，也還會有關於唸書方法與心得的文章，之後也預計會有合作文喔！！大家可以期待一下。不過因為寒假或許沒有像學期中這麼規律，我也打算暫停持續了一個學期的日更，日更的時間真的很開心，但我想自己有點過度打擾大家哈哈啊（雖然這樣說，我應該還是會蠻常發文的啦）。  🎤ForWhat  寒假來了終於可以跟林溫約新的主題的發想以及拍攝，大家有發現新上的那一集我們還是穿很薄的襯衫嗎？要不要猜為什麼？  好我要公佈答案了，因為那是我們去年暑假錄的ＸＤＤＤ！這部影片剪了半年就是希望能夠在品質上有所提升，絕對不是因為我們很忙又很懶（糟糕被發現）。為了不要成為半年更型Youtube頻道，我們會繼續努力的⋯⋯ @forwhat_fawen  🌹杜鵑花節  寒假是杜鵑花節的籌備期，今年杜鵑花節又改成線上真的很可惜，那是我收穫很多的一個活動。但既然改成線上，就希望能夠跟大家在直播見面！之後沒意外應該也會有合作抽獎，大家可以把可愛的東西帶回家，我就先不透露是什麼東西了哈哈哈。  💡💡💡💡💡分隔線💡💡💡🔦🔦  生活習慣：寒假是個緩衝期，沒有一堆死線追趕，可以好好調整生活。  😪作息  我最會熬夜了，寒假希望自己可以一點前睡⋯⋯對我來說真的蠻難。  🏊運動  除了過年期間比較無法規律運動之外，其他時候希望我都能夠每天出去跑個步或者做個重訓（那要在台北宿舍才有辦法，因為我都霸佔那裡的器材），有氧和無氧交錯。  🍬戒糖  其實我真的沒有喝很甜，但還是很常抵抗不了飲料的誘惑。到這學期期末的時候又開始念書想配飲料，寒假好好戒回來吧。  ✒️練字  鋼筆字，有段時間沒練⋯⋯那本字帖現在在台北，雖然之後會上去但我也不知道寒假到底有沒有空，這就先放進夢幻實踐清單好了。  ————————————————————  以上就是我這個寒假的計畫，雖然我從以前寫寒暑假計畫到現在，幾乎都沒有能夠完全貫徹的一次。但是寫下來就可以朝向它努力（一個理型），大家也來分享一下自己的寒假計畫吧～～～  #升fa_ #升fa_我的寒假計畫

Intel 於 SuperComputing 2019 發表oneAPI產業倡議，以建立一個開放、遵循標準、一致的程式設計模型，提供開發者於 CPU、GPU、FPGA 及其它加速器，自由選擇最佳硬體的可能性，並將其結合為「XPU」。⁣ ⁣ oneAPI 完成版產品將於 2020 年 12 月推出，可供本機電腦或在 Intel DevCloud 免費使用，另有內含技術諮詢工程師全球支援的商業版本。現有的 Intel Parallel Studio XE 與Intel System Studio 工具套件也會立即轉換至對應的 oneAPI 產品。⁣ ⁣ Intel 打算將 CPU 開發者工具延伸至 XPU，協助開發者推出高效能、跨架構的應用程式。Intel oneAPI 完成版產品提供完整進階函式庫、編譯器以及移植與分析工具，其可提供下列功能：⁣ ⁣ ‧ 發揮 Intel CPU、GPU、FPGA 所具備尖端功能的全部價值，最大化效能並加速運算。⁣ ⁣ ‧ 與現有程式設計語言模型相容，如 C++、Fortran、Python、OpenMP...... 等。使得開發者確信現有應用程式能夠與 oneAPI 無縫接軌。⁣ ⁣ ‧ 輕鬆轉換至新世代系統與加速器：使用橫跨所有架構的單一程式碼基礎，釋放開發者維護程式碼的束縛，將時間投資在創新與進階百萬兆級 (exascale) 和人工智慧運算。⁣ ⁣ ‧ 加速 HPC、AI、IoT、渲染等特定工作負載，提供以該領域為中心的開發工具包。⁣ ⁣ 另外，Intel DevCloud 將開放 Intel Iris Xe MAX 繪圖晶片供大眾使用，Intel Xe-HP 則供特定開發者使用。允許開發者開始採用 oneAPI 撰寫程式碼，並以橫跨 Intel CPU 與加速器組合的方式，測試其程式碼與工作負載。⁣ ⁣ Intel oneAPI 開發工具包有以下幾款：⁣ ⁣ Intel oneAPI 基礎工具包 (Base Kit) 為開發者的起點，具備核心工具集，包含同類最佳編譯器、強效函式庫、一個相容性工具，以及分析與除錯工具。⁣ ⁣ 特定領域開發工具包幫助開發者的 HPC、人工智慧、IoT 與渲染等特定工作負載，最佳化應用程式。其包含基礎開發工具包。⁣ ⁣ ‧ Intel oneAPI HPC 工具包幫助開發者以可擴展的方式，更快速推出 Fortran、OpenMP、MPI 應用程式。⁣ ⁣ ‧ Intel oneAPI IoT 工具包幫助開發者將 oneAPI 威力注入全球 IoT 邊緣應用，如健康照護、智慧家庭、工業、零售、航太及更多領域。⁣ ⁣ ‧ Intel oneAPI IoT 渲染工具包開啟娛樂、科學視覺化與其它領域的高效能創作、高解析度、可延伸，且具成本效益的視覺化應用。⁣ ⁣ 搭載 oneAPI 的工具包，包含 oneAPI 的跨架構元件或是函式庫。⁣ ⁣ ‧ Intel AI Analytics 工具包提供端到端資料科學與機器學習管線插入式 (drop-in) 加速，可供資料科學家、人工智慧開發者與研究者使用。⁣ ⁣ ‧ Intel Distribution of OpenVINO 工具包幫助開發者遞交高效能深度學習推理與電腦視覺。⁣ ⁣ #4GAMERS⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣ #ACGnews⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣ #硬體情報⁣ #Intel⁣ #XPU⁣ #CPU⁣ #Xe⁣ #oneAPI

近期最讓人驚艷的電影 天能 你看了嗎🤗 影片中順時鐘與逆時鐘同時進行的打鬥橋段，高度還原了時間逆行的整個過程，而不是直接轉移到過去的某個時間點，實在太讓人過癮 不禁好奇導演到底怎麼拍攝 導演也堅持能不用特效就不用特效，這部片特效場景不到300個，甚至比大多數愛情片還要少 🔸逆向打鬥畫面 我們可以看到演員透過長時間練習，做到逆向武打與肢體動作 🔸飛車追逐的畫面 原始翻車畫面為正拍，但周邊的車輛的確是倒著開。於是影片在經過剪輯之後，就可以形成翻車畫面為逆行，其他車輛則正常順行，如此就可以拍攝出順時鐘與逆時鐘同時進行的吸睛畫面 但要拍攝順時鐘與逆時鐘同時進行，沒有更簡單的方法了嗎？ Google和牛津大學研究人員提出的"時間重組術"(Retiming People in Video)，他們訓練了一種深度神經網絡，學習如何將視頻分圖層。 相信有操作過Photoshop的人都知道，假設A圖層是父親影像，Ｂ圖層是母親影像，想要兩個兩人出現就必須把兩張圖層重疊，圖層的好處是什麼，如果其中母親燈光過暗，可以單獨把母親圖層拉出來調亮 同樣的道理也可以應用在影片中，不過調整的是時間，孩子們跳水的影片，原影片中他們是分別跳入水中，深度神經網絡調整不同圖層時間，成功的做到讓他們同一個時間點跳入水中 深度神經網絡在影片處理可以做到： 🔹調整影片部分人物的時間變慢或變快 🔹凍結時影片中部分人物的時間 🔹人物重疊，達到像是火影忍者影分身的效果 原理就是將影片中將每幀圖像分解為一組層，每個層由一個RGB彩色圖像和一個不透明遮罩（RGBA）組成 研究者不需要自己創造新的圖片或動作，他們唯一需要做只是拆開後，各組調成想要的時間，再合成一個新的影片 那你可能會問需不需要一個個去標記人事物，答案是否定的，"時間重組術"不需要手動註釋動態場景元素，例如，孩子們在水中濺起的水，陰影；模型會自主學習（self-supervised）到將與人物相關的場景分組重建，不需要額外的訓練或處理 研究人員想要創造超現實效果可以通過對層的簡單操作（可移除/複製/插入特定層/逆行/凍結）而產生 蠻有意思的研究，有興趣的朋友可以看原文喔，連結在下方 📖 References： Layered Neural Rendering for Retiming People in Video https://arxiv.org/pdf/2009.07833.pdf #PyTorch #Adamoptimizer #NVIDIATesla #P100 #gpu #telent #深度學習 #工程師 #coding #python #retiming @lessonsfrommovies