计算机图形 webgl 计算机图形学 (WebGL) 沙尔科夫·亚历山大，302 组 实现效果： 2D 后期效果（高斯模糊） - 2 分 根据标准模型的每像素照明计算 - 2 分 分层雾（每像素） - 3 分 非标照明模型（Cook-Torrance）- 3分 模糊阴影（方差阴影贴图） - 4 分 工作需要支持 WebGL 的浏览器。 开始： 启动本地服务器：Mongoose，在 mongoose-linux-x86_64 for Linux、mongoose-windows.exe for Windows 或任何其他文件服务器分发项目文件夹的根目录中 在浏览器中打开项目如果您使用附加的 Mongoose，或者在您的服务器配置为的地址 该项目的不断更新的在线版本也可用： : js、glsl 文件夹中的源文本。

## Hack_Computer ## 这是我通用的16位计算机，其结果是创建基本逻辑门，然后使用它们构建ALU（算术和逻辑单元）并最终形成RAM芯片。 该计算机使用“ Harverd Architecture”（对“ Von Neumann Architecture”进行了稍微修改的版本），该版本将可执行代码和其他Ram Data分开，这使我们可以在同一CPU中运行“获取”和“执行”指令时钟。 在原始的“冯·诺依曼体系结构”中，可执行代码和Ram数据都存储在一个位置，并且与CPU的总线连接相同，这是一个限制，因为我们可以在其中获取指令并执行它。同一周期。 这台计算机能够处理键盘交互和屏幕绘制。 IO管理是通过为每个IO设备分配和映射内存空间来进行的，然后我们按照给出的协议执行，我们可以添加尽可能多的IO设备内存。 ##黑客机器规格 ##内存地址空间Hack程序员知道两个不同的地址

人脸检测与追踪 使用CamShift，卡尔曼滤波器，光流的人脸检测和跟踪 客观的 ： 在电影的第一帧中检测面部 使用预训练的Viola-Jones检测器 使用以下方法跟踪电影中的脸部： CAMShift 粒子过滤器 人脸检测器+卡尔曼滤波器（总是运行kf.predict（），并在获得新的人脸检测时运行kf.correct（）） 人脸检测器+光流跟踪器（人脸检测器发生故障时，请使用OF跟踪器）。

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Python到AQA伪代码 一个用python编写的简单的散列在一起的转换器，用于将python程序转换为AQA Computer Science伪代码推荐的语法。 这是最初为我自己的程序编写的，因此某些部分可能无法正常工作，请随时进行派生和更改（并创建拉取请求） 它远非完美，但适用于简单到中等复杂度的程序 该程序是用python 2.7编写的，但可以轻松转换python 3程序 初始伪代码规范可以在以下位置找到： 如何使用 获取python-pseudocoder.py的副本在文本编辑器中打开文件并找到pythonFile =“ test.py” 将test.py修改为要转换的python文件的完整路径。 然后运行python-pseudocoder.py 要运行，您可以在IDLE中点击运行，也可以打开一个终端，进入目录并运行python python-pseudocoder.py