整合營銷服務商
電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
免費咨詢熱線：
電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
免費咨詢熱線：
【小編按】星空攝影可謂難度最高的攝影。在復雜的創作流程中，很多星空攝影師積累了豐富的經驗，每個人都有一些小竅門，統稱“星功秘籍”。
星聯CSVA為此專門組建了秘籍生產隊，由九位志愿者值班收集整理大家的實戰技巧，每天在成員群上組織分享討論，每周進行精華匯總，在本公號上予以發布。
今天為大家發布的就是【星功秘籍】第14期戰果:
★秘籍分享者：79號 王晉
★ 關于星空拼接拍攝需要注意的事
1.先西后東，在西面的星空落下前拍到，東面的星空升起更多后才拍。
2.先南后北，北半球南側地平線附近星空比較容易落下，先拍，北天極附近的星空拱極不會落下，后拍。南半球則相反，先北后南。
3.先拍天地結合處，如果用赤道儀跟蹤，先開赤道儀拍，用盡量短的時間拍完，位移最小。
4.拍完一排歸位再拍下一排，在使用赤道儀的時候，減少頭尾兩張拍攝時間差，可以確保相鄰兩排每一張重疊比率不會差太多。
★秘籍分享者：4號 龍柏山人
★ 幾句話判定流星
1.頭尾都是錐形，整體是紡錘狀
2.亮度不均勻
3.90%有顏色，如果是銀色，可以考慮是銥星
4.如果有延時序列，一般只會出現一幀
月照金山+木星東升+流星。星聯CSVA蔣晨明8月6日拍攝于青海雜多縣
★秘籍分享者：70號 臨風
★ 星空拍攝全流程經驗分享
《前期準備》
拍星三要素：天氣、月相、城市光污染（出來拍星空最主要的是什么，是出來啊！）
1、天氣：
當天天氣要確保晴天無云，就是風景拍攝最不喜歡的光板天，但是到了夜晚的星空攝影這又是最好的天氣，因為一旦天上烏云密布那無論是銀河，星軌，深空拍攝幾乎就只能以失敗宣告結束
天氣情況可以通過手機自帶的天氣預報查看，更精準些的話還是推薦用微信小程序：莉景天氣、天文通，Windy、meteoblue APP（需科學上網）來查看
且莉景天氣、天文通的界面包含觀星指數(這就是通過你的定位地區的云層、天氣通透、光污染、月光影響來計算出你當天的觀星指數)同時也可以在這里查詢云層走向等等
當然如果云層高度低且密集而你身處的海拔又比較高有很大概率可以拍攝到云海星空
2、月相：
避免滿月時間段拍攝，上弦月和下弦月的話月亮會在上半夜落下或下半夜升起，與它相反即可，畢竟月明星稀嘛，當然適當的月光可以給地景一定的補光，提升畫質，這樣你就得查詢月亮圓缺情況以及月升月落時間
每月的月亮圓缺情況查詢可參考這個鏈接：https://yueliangyuanque.51240.com，
月升月落的話則是推薦微信小程序：莉景天氣、天文通或巧攝APP
3、城市光污染：
首選遠離城市光污染的郊區或農村，光污染分布查詢可參考莉景天氣、天文通、巧攝APP或這個鏈接：http://darksitefinder.com/maps/world.html?from=singlemessage#4/39.00/-98.00，找到離你最近的黑色或灰色地區
4、全年大體拍攝內容參考：
1月三大流星雨之一：象限儀座流星雨
2-6月可朝東南方向拍攝銀河升起，特定時間點還可拍攝銀河之眼（月升于銀拱之下）
春夏季萬物復蘇可拍攝花語星空、稻田星空、云海星空
4-5月全國沿海特定地點：例如福建沿海平潭、廣東沿海、遼寧大連等地可拍攝藍眼淚星空
6-8月全國特定地點：例如四川成都、江蘇南京、福建土樓等地可拍攝螢火蟲星空，豎直銀河拍人像等
8月三大流星雨之一：英仙座流星雨
9-11月可拍攝三大廣域深空天體結合地景，其他冬季深空目標
11-1月可朝西拍攝反向銀河拱橋，建議改機
全年可拍攝各種特殊建筑地景、特殊地貌、海陸空、生物等結合星空的作品
《中期拍攝》
器材方面：
1、單機位盡可能使用全畫幅相機+廣角大光圈鏡頭，多機位可安排不同方位的廣角抓流星或中長焦大光圈鏡頭拍攝突發的雷暴云、紅色精靈等或天文改機上赤道儀結合地景拍攝廣域深空作品
2、穩定的三角架(中軸一定不要懸空掛重物，大風來了可能會更晃，正確的做法是重物綁繩垂到地上)
3、快門線(機內有定時功能則可不必)
4、假電池（通過大容量充電寶或直插電源長時間給相機供電）
5、除霧帶(在寒冷的冬季或霧天往往會在鏡片前面結一層霧，除霧帶的功能就是用充電寶供電發熱為鏡頭除霧)
6、防水套(防止霧水過大或突然下雨對器材造成傷害，特別是開機后跑去睡覺的一定要備)
7、大容量充電寶（通常相機的假電池和除霧帶都會接在充電寶上進行供電）
相機設置：
首先先把相機架在三腳架上面
1、關閉防抖(機身+鏡頭如果都有需要全部關閉)
2、關閉倒計時自動關閉電源
3、關閉圖像顯示確認時間功能
4、關閉高ISO降噪功能
5、關閉長曝光降噪功能
6、取下取景器眼罩，換上取景器遮光罩(防止長時間曝光取景器周圍雜光進入)
7開始試拍并構圖，試拍時可用短曝光+高ISO調整確認構圖減少等待時長
8、正式拍攝參數設置方面：快門遵循500法則(500/即鏡頭焦段等效全畫幅的焦段=星星不拖線最長的快門時長)，光圈有多大開多大，ISO看實際光害情況參考直方圖進行充足曝光，殘幅機的話控噪能力有限，不建議超過6400
9、進行星點對焦(在實時取景模式下用液晶屏尋找一顆最亮的星星放大后旋轉手動對焦環對焦直至星星最小即對焦成功)
10、安裝除霧帶以及防水套并拍攝回放(檢查星星是否實，如安裝過程中影響到對焦環需要重新進行星點對焦)
11、試拍時開啟倒計時2秒(防止手按快門時造成抖動、用定時線則可以不用，試拍完正式開始拍攝前記得關閉)
12、開啟反光板預升功能(防止快門簾開關造成抖動)
13、試拍以及確認好構圖后旋緊三角架云臺旋鈕
14、拍攝星空延時記得刪除試拍照片或再拍一張手捂住鏡頭黑場照片進行與正式拍攝照片隔離(防止后期試拍照片和正式拍攝照片混掉)
15、設置定時間隔拍攝時間星軌通常為1秒（有些相機內置延時會把曝光時間加進間隔時長里，就需要設置間隔時長為曝光時長+1秒），個人嘗試過10秒后期堆棧星軌放大也沒有存在斷線問題
16、按下快門就可以進行愉快的星空拍攝啦
《注意事項》
人身安全：由于在夜晚戶外或露天拍攝需注意個人保暖(如需要睡覺備好帳篷，睡袋，防潮墊，如通宵則備好折疊椅，備好雨衣，防止霧水、露水打濕衣物)，以及戶外野生動物(可以在器材和帳篷周圍噴一些花露水、防蛇粉、驅蚊，驅蟲)或帶自衛武器
器材安全：自身離器材要盡可能近，(這些年不少星野愛好者由于缺少安全意識，相機被偷不在少數)人如果在帳篷里睡覺有需要的話去買一條防丟報警繩，一頭連接相機一頭連接帳篷或者人體感應提醒報警器
★秘籍分享者：71號 王俠錦
★ 女生出門拍攝帶的東西
（其實男生們也可以參考喲）
1、防曬衣、防曬霜、防曬噴霧、墨鏡
（小姐姐出門玩肯定是怕曬黑的）
2、驅蚊貼、驅蚊手環、驅蚊水
（市區內拍照一般驅蚊貼和驅蚊手環夠用，如果去戶外蚊子多的地方記得備上戶外用的驅蚊水）
3、帽子&圍巾&手套
（夏天出門多少還能扛一下，冬天出門一定得帶啊，最好買帽子圍巾一體的那種，出門東西太多容易丟，晚上拍星擰那些設備真的很冷記得帶個保暖一點的手套）
4、暖寶寶
（雖然很多男生都覺得暖寶寶沒什么用，但我個人覺得貼幾個還是會暖和很多的）
5、保溫杯
（多喝熱水，治百病）
6、唇膏
（唇膏還是挺重要的，不然嘴唇干裂涂口紅就不好看啦）
7、漱口水、卸妝巾、劉海夾
（如果只是拍攝一天的話可以帶點便攜的漱口水卸妝巾方便洗漱，有劉海的小姐姐可以帶個劉海夾，不然熬夜拍星劉海很容易出油）
8、充電器&充電寶
9、餐巾紙、濕紙巾
（最好帶大包一點的，因為男生出門一般都不會帶紙）
10、面膜
（如果出門好幾天一定要記得帶點面膜呀）
11、藥
（戶外拍攝難免會遇到身體不舒服的情況，可以帶點常用的藥避免耽誤大家的行程）
怎么樣？這期小竅門對你有幫助嗎？如果有，就請點贊轉發，讓更多星友看到吧。也請動下手指，選出本期你認為最實用的秘籍：
策劃：星聯秘籍生產隊
本周值班：劉泉
統籌：李佳
編輯：張楠
—————
球大作戰流星雨怎么兌換呢？今天琵琶網小編給大家帶來炫光流星雨兌換攻略，流星雨這款炫光非常好看，模擬的就是流星雨的動畫場景，趕緊隨小編一起去看看吧(?????)? ??
球球大作戰流星雨怎么兌換：
流星雨：
棒棒糖價值：800棒棒糖
使用時間：永久
售價：3200龍蛋兌換
購買前提：2017年累計1000次游戲即可兌換
流星雨這款新炫光是小編在這次的炫光系統中，最喜歡的一個了，在深藍色的球體上，有一顆一顆的流星劃過，炫光的效果非常不錯喲，陪你去看流星雨落在這球球上，多浪漫呀~~~不過要獲得流星雨卻是非常難的。不在于價格昂貴，而是這款炫光的兌換條件，是必須要玩1000場的游戲才能兌換。這個真的是有點絕了。因為不少玩球球的小伙伴都是學生或者是工作黨，一場游戲就要12分鐘，一個小時也才能玩個五場，還必須是不間斷的。所以要累計夠1000場，還是要花費很長的時間的哦。估計小伙伴們比起3200個龍蛋，反而這一千次的游戲次數才是大問題。要很積極地玩才可以盡快達到1000游戲次數哦。因此建議大家干脆經典模式團戰模式同時掛著好了。
龍蛋獲得攻略
1.通過讓朋友幫你點鏈接獲得：上限30個/每天
復制龍蛋的專屬鏈接你的朋友圈、QQ群等，讓其他玩家點擊你的鏈接哦，點擊一次，即可獲得一個龍蛋。比如小編的鏈接http://t.cn/RidsdPt小伙伴點擊一下，小編就多一個龍蛋哦
2.讓其他玩家通過你的鏈接下載并游戲可獲得，無上限
3.邀請老玩家回流可獲得
4.參與活動獲得：3月升段贏龍蛋
棒棒糖自動點鏈接：http://www.pipaw.com/qqdzz/sbbt.html 棒棒糖互刷地址，不會一次性5個，但是一天陸續加起來會有5個！
圣衣升級全材料攻略>>>戳我了解
刷棒棒糖攻略>>>戳我了解
皮膚代碼大全>>>戳我了解
怎么換吞噬聲音>>>戳我了解
怎么換名字顏色>>>戳我了解
以上就是琵琶網小編今天給各位小伙伴帶來的球球大作戰流星雨怎么兌換 炫光流星雨兌換攻略的全部內容啦，更多精彩資訊，盡在琵琶網。關注球球大作戰琵琶網專區，最新資訊小編會及時為您奉上喲(??????)??
獨家無限棒棒糖全部圣衣破解版，，玩家打團帶飛群：365922863【進群領福利】
深度學習是近十年來人工智能領域取得的最重要的突破之一，它是通過建立起類似于人腦的分層模型結構，對輸入數據逐級提取從底層到高層的特征，從而搭建好從底層信號到高層語義的映射關系。
Hinton等人于2006年提出深度學習的概念，其靈感來源于人腦視覺系統：科學研究表明，人眼在觀察環境物體的過程中，被觀察對象的“邊緣”和“方向”刺激了瞳孔，使大腦皮層里面的“方向選擇性細胞”活躍，將視覺信息傳遞到大腦中樞，實現對物體的判別。從物體反射光線進入眼球到人腦識別物體的短暫時間間隔中，人體視覺系統必須迅速從“底層”的原始圖像中逐層提取更抽象、更“高層”的信息供大腦做出判斷。
2017年元旦剛過，一位名叫Master的神秘棋士就頻繁出現在中國的網絡圍棋室，悄無聲息地收割對手。等人們驚覺有異的時候，它已經獲得了50人連斬。于是，有人族最后的希望之稱的柯杰，棋圣聶衛平等人紛紛上陣，但結果只是讓Master的連斬記錄提升到了60，無一敗績。最后，Google終于承認，Master就是它們的人工智能系統阿爾法狗。圍棋一度被視為人類智慧最后的堡壘，原因是圍棋的變化極為復雜，即便是算力無雙的計算機，也無法窮盡黑白兩子在棋盤里361個點位上的所有變化。所以，在計算機擊敗國際象棋大師之后，圍棋就成為了某種象征。去年，阿爾法狗連續擊敗兩位人族的職業棋士，給人們帶來了很大的震撼。
AlphaGo使用的是蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo tree search），借助值網絡（value network）與策略網絡（policynetwork）這兩種深度神經網絡，通過值網絡來評估大量選點，并通過策略網絡選擇落點。AlphaGo的主要工作原理就是“深度學習”。它通過兩個不同神經網絡“大腦”（落子選擇器和棋局評估器）合作來改進下棋，其中落子選擇器觀察棋盤布局企圖找到最佳的下一步，而棋局評估器通過整體局面判斷來輔助落子選擇器，這樣就能最大化的模擬人腦。但我們要弄清楚的是，Master的勝利在快棋上更有優勢，如果是慢棋，在局勢的判斷上，即棋局評估器有可能會比較優勢沒那么明顯。
下面讓我們一起來探究探究深度學習。
深度學習的概念源于人工神經網絡的研究，它基于神經網絡框架，通過模擬人腦學習的方式的來處理數據，通過神經網絡的分層處理，將低層特征組合形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。深度學習的體系結構是簡單模塊的多層堆棧，所有（或大部分）模塊的目標是學習，還有許多計算非線性輸入輸出的映射。堆棧中的每個模塊將其輸入進行轉換，以增加特征的可選擇性和不變性。每一個神經元會對輸入的信息進行權衡，確定權重，搞清它與所執行任務的關系，比如有多么正確或者多么不正確。最終的結果由所有權重來決定。每個神經元，通過某種特定的輸出函數 ，計算處理來自其它相鄰神經元的加權輸入值。神經元之間的信息傳遞的強度，用所謂加權值來定義，算法會不斷自我學習，調整這個加權值。
傳統的神經網絡往往使用原始形式來處理自然數據，模型的學習能力受到很大的局限，構成一個模式識別或深度學習系統往往需要相當的專業知識來從原始數據 中（如圖像的像素值）提取特征，并轉換成一個適當的內部表示。而深度神經網絡則具有自動提取特征的能力，它是一種針對表示的學習。深度神經網絡允許多個處理層組成復雜計算模型，從而自動獲取數據的表示與多個抽象級別。這些方法大大推動了語音識別，視覺識別物體，物體檢測，藥物發現和基因組學等領域的發展。通過使用BP算法，深度神經網絡有能力發現在大的數據集的隱含的復雜結構。它能夠從原始輸入數據中自動發現需要檢測的特征。
從早期的神經網絡的學習，到現在的深度學習，究其機制，都是從模擬大腦的構架并輔以一定的學習算法，從而使計算機的工作方式盡可能地接近人類的工作方式．機器學習從僅有2層左右的學習構架，要向有多層的結構發展，不僅有生物神經元的啟示，也是對現有的機器學習結構的弊端的改進．
首先，人類大腦的神經元系統是一個龐大的結構，由無數個神經元共同組成，完成一定的生理功能。例如，從視網膜到處理視網膜的大腦區域，需要經過無數層的神經元層層傳遞視覺信息，最終到達大腦的視覺處理區域，然后再經過信息處理，把信息反饋到肌肉神經，或語言區域。這個過程在生物神經元系統只不過是瞬間的事情，但是，完成這個過程，是由已經訓練好的神經系統完成的，神經系統對整個過程的處理，與從出生到成人的認知過程是分不開的。而這一切，要用電腦來完成，不是構造簡單的人工神經元就能夠完成的，需要大規模的神經元組織和鏈接，并經過來自于外界信息的不斷強化和訓練。故從結構上，神經網絡結構要加深。
其次，如果神經網絡的層次不夠深，那么，多項式級的參數個數能解決的問題就有可能需要指數級的參數個數。
最后，深度機器學習是數據分布式表示的必然結果。分布式表示系統是由一組信息計算單元共同完成的，每一個概念都由不止1個信息計算單元表示，而每一個信息計算單元也參與計算不止1個概念。
深度學習結構主要分為兩種，一種是卷積神經網絡，另一種是循環神經網絡。
1.卷積神經網絡
在深度神經網絡中，卷積神經網絡是參考人的視覺形成規律所構建的，因此常常用于圖像識別；它是一種非全連接的神經網絡結構，包含2種特殊的結構層：卷積層和次抽樣層．卷積層由多個特征平面構成，完成抽取特征的任務．每個特征平面由神經元構成，在同一個特征平面上的所有神經元具有相同的連接權重。對于每個神經元，定義了相應的接受域，只接受從其接受域傳輸的信號.同一個特征平面的神經元的接受域具有相同的大小，故而每個神經元的連接矩陣相同。卷積神經網絡是第一個真正成功訓練多層網絡結構的學習算法。它利用空間關系減少需要學習的參數數目以提高一般前向BP算法的訓練性能。
2.循環神經網絡-語音/語義識別
循環神經網絡，也被稱為時間遞歸神經網絡，是具有“記憶”的神經網絡，因此常常用于聯系上下文的語音識別，語義分析。語音識別與圖像識別有兩點不同，第一點，語音基本是一維的信息，語音識別以語調中的基本語素（最小的語音的聲波頻率）為主要識別信息，聲音的大小和語氣（聲波的振幅）為輔，而圖像識別是二維的平面信息；第二點，語音識別需要語境，通過上下文聯系識別，這就需要“記憶”，而圖像識別基本是即刻處理。循環神經網絡的特點就是“循環”，系統的輸出會以某種形式會保留在網絡里， 和系統下一刻的輸入一起共同決定下一刻的輸出，此刻的狀態包“記憶”，變成下一刻變化的依據。
對了，同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同的。比如我們構建一個簡單的識別植物的神經網絡，就是先把菊花和梅花的數據準備好，再輸入進去，這就是監督學習。假如不去告訴人工神經網絡什么是對，什么是錯，什么是菊花，什么是梅花，而是通過神經網絡自己進行聚類學習，除了識別出一般的菊花梅花，甚至發現特殊品種，這種就是無監督學習，或者叫非監督學習。
最近幾年，深度學習在多個領域都產生了深遠的影響，但與此同時也體現了它無可避免的局限性，列舉以下幾個方面：
第一，“隔行如隔山”，深度學習不會舉一反三，AlphaGo下圍棋能贏世界冠軍，但是它如果改下象棋，它就成了白紙一張，所有訓練出來的參數和權重似乎都沒有了意義，無法跨行業利用；有點像從一個超級成熟的人，一下又被打回成嬰兒原形(其實比這個更慘)，而大家知道，兒童的學習成長和心智軌跡并不是這樣的，所以它不具有人類這種觸類旁通的能力。
第二，“墨守竟成規”，如上所述，即使不跨行，比如從圍棋進入象棋；而是在同一行內有了新的輸入通道，增加了新的維度的數據，比如棋盤象四國軍旗一樣，多了幾塊凸起的區域，它就得從頭再學；因為它是黑箱的蠻練蠻算蠻學，針對特定輸入和特定輸出，耦合出來的各種權重參數，特別適合“死做題”、“做死題”；比較極端一點，可以看作是深度學習自身深入學習的能力的問題，現在所有的深度神經網絡學習的方法，一旦網絡結構變化，它的學習過程都是要從頭開始學，要把數據重新進行一次訓練。這跟人的學習能力相比確實有很大的差距，人的知識具有累加性的，而且常常發生“量變到質變”。
第三個，“蠻力非智力”，不管有多么好的“學習能力”，不管有多么好的神經網絡模型，深度學習本質上的問題還是通過算力，計算能力去解決大數據；更多的大數據，更大的計算能力，去做更好的融合的過程。就像以前文章論述過的，計算的組合爆炸是階乘增長的，速度超過了硬件增長的摩爾定律，所以在未來更多的參數下面，它還有沒有這種能力，達到計算的效果，這要打上很大的問號。而且過度強調算力，很容易陷入過度擬合，即處理不好抖動問題和異常噪聲干擾，也無法很好的推理和變通；象AlphaGo和李世石對戰的第4場，就是輸掉的那一場，深度網絡的這個問題，非常明顯的暴露了出來。
“知識就是力量”常常聽到，但很少聽說“力量就是知識”。
第四，“現實很骨感”，深度學習的出現雖然挑戰了一些計算機語音和視覺，大大降低了計算機語音和視覺識別的誤差率，但距離工業級依舊遙遠。對于當前的實現方式，比如從70~80%提升到90%相對容易，但從90%提升到99%特別特別難，意味著總是看上去不錯，離大規模普及使用似乎又總是永遠差那么一步；再比如對于清理桌子我們覺得很簡單，但對于機器人和計算機來講它們會做得特別差。
(題外多啰嗦一句，對于可窮舉，可暴力計算的博弈問題，以及可確定概率最優的博弈問題，使用深度學習屬于典型的畫蛇添足。在不完全信息的局面下，人類存在的一些狡黠特性是深度學習要面臨的，如果你數學足夠好，不用深度學習也可以試著去研究賭場的漏洞；如果你數學不夠好，用了深度學習你也玩不過賭場請的數學家)
所以，深度學習從來都并不是真正的人類學習，只是通過大量訓練集，使自己的外在表觀看起來象似人類學習。過于神話深度學習并沒有意義，網上有一種言論，把深度學習當作包治百病的技術，這就有失偏頗了。
深度學習，縱使在夜空中大放異彩的耀眼，然而注定只是劃過的一顆流星；真正的北斗星和南十字星，并不在奪目之明廊，而在當下之暗處。
目前人工智已經滲透到了我們生活的方方面面，無論是日常手機拍照、網上購物抑或外出旅行，在越來越便捷的生活方式背后多多少少有著人工智能技術的助力。
圍繞以下三個話題說出你對人工智能的理解，有驚喜禮物等你哦~
1.你認為人工智能能超越人類大腦嗎？
2.你認為人工智能近期最有可能實現的是什么？
3.你認為人工智能近期最迫切需要實現的是什么？
參與鏈接：http://bbs.landingbj.com/t-0-286771-1.html
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
