整合营销服务商
电脑端+手机端+微信端=数据同步管理
免费咨询热线：
电脑端+手机端+微信端=数据同步管理
免费咨询热线：
【小编按】星空摄影可谓难度最高的摄影。在复杂的创作流程中，很多星空摄影师积累了丰富的经验，每个人都有一些小窍门，统称“星功秘籍”。
星联CSVA为此专门组建了秘籍生产队，由九位志愿者值班收集整理大家的实战技巧，每天在成员群上组织分享讨论，每周进行精华汇总，在本公号上予以发布。
今天为大家发布的就是【星功秘籍】第14期战果:
★秘籍分享者：79号 王晋
★ 关于星空拼接拍摄需要注意的事
1.先西后东，在西面的星空落下前拍到，东面的星空升起更多后才拍。
2.先南后北，北半球南侧地平线附近星空比较容易落下，先拍，北天极附近的星空拱极不会落下，后拍。南半球则相反，先北后南。
3.先拍天地结合处，如果用赤道仪跟踪，先开赤道仪拍，用尽量短的时间拍完，位移最小。
4.拍完一排归位再拍下一排，在使用赤道仪的时候，减少头尾两张拍摄时间差，可以确保相邻两排每一张重叠比率不会差太多。
★秘籍分享者：4号 龍柏山人
★ 几句话判定流星
1.头尾都是锥形，整体是纺锤状
2.亮度不均匀
3.90%有颜色，如果是银色，可以考虑是铱星
4.如果有延时序列，一般只会出现一帧
月照金山+木星东升+流星。星联CSVA蒋晨明8月6日拍摄于青海杂多县
★秘籍分享者：70号 临风
★ 星空拍摄全流程经验分享
《前期准备》
拍星三要素：天气、月相、城市光污染（出来拍星空最主要的是什么，是出来啊！）
1、天气：
当天天气要确保晴天无云，就是风景拍摄最不喜欢的光板天，但是到了夜晚的星空摄影这又是最好的天气，因为一旦天上乌云密布那无论是银河，星轨，深空拍摄几乎就只能以失败宣告结束
天气情况可以通过手机自带的天气预报查看，更精准些的话还是推荐用微信小程序：莉景天气、天文通，Windy、meteoblue APP（需科学上网）来查看
且莉景天气、天文通的界面包含观星指数(这就是通过你的定位地区的云层、天气通透、光污染、月光影响来计算出你当天的观星指数)同时也可以在这里查询云层走向等等
当然如果云层高度低且密集而你身处的海拔又比较高有很大概率可以拍摄到云海星空
2、月相：
避免满月时间段拍摄，上弦月和下弦月的话月亮会在上半夜落下或下半夜升起，与它相反即可，毕竟月明星稀嘛，当然适当的月光可以给地景一定的补光，提升画质，这样你就得查询月亮圆缺情况以及月升月落时间
每月的月亮圆缺情况查询可参考这个链接：https://yueliangyuanque.51240.com，
月升月落的话则是推荐微信小程序：莉景天气、天文通或巧摄APP
3、城市光污染：
首选远离城市光污染的郊区或农村，光污染分布查询可参考莉景天气、天文通、巧摄APP或这个链接：http://darksitefinder.com/maps/world.html?from=singlemessage#4/39.00/-98.00，找到离你最近的黑色或灰色地区
4、全年大体拍摄内容参考：
1月三大流星雨之一：象限仪座流星雨
2-6月可朝东南方向拍摄银河升起，特定时间点还可拍摄银河之眼（月升于银拱之下）
春夏季万物复苏可拍摄花语星空、稻田星空、云海星空
4-5月全国沿海特定地点：例如福建沿海平潭、广东沿海、辽宁大连等地可拍摄蓝眼泪星空
6-8月全国特定地点：例如四川成都、江苏南京、福建土楼等地可拍摄萤火虫星空，竖直银河拍人像等
8月三大流星雨之一：英仙座流星雨
9-11月可拍摄三大广域深空天体结合地景，其他冬季深空目标
11-1月可朝西拍摄反向银河拱桥，建议改机
全年可拍摄各种特殊建筑地景、特殊地貌、海陆空、生物等结合星空的作品
《中期拍摄》
器材方面：
1、单机位尽可能使用全画幅相机+广角大光圈镜头，多机位可安排不同方位的广角抓流星或中长焦大光圈镜头拍摄突发的雷暴云、红色精灵等或天文改机上赤道仪结合地景拍摄广域深空作品
2、稳定的三角架(中轴一定不要悬空挂重物，大风来了可能会更晃，正确的做法是重物绑绳垂到地上)
3、快门线(机内有定时功能则可不必)
4、假电池（通过大容量充电宝或直插电源长时间给相机供电）
5、除雾带(在寒冷的冬季或雾天往往会在镜片前面结一层雾，除雾带的功能就是用充电宝供电发热为镜头除雾)
6、防水套(防止雾水过大或突然下雨对器材造成伤害，特别是开机后跑去睡觉的一定要备)
7、大容量充电宝（通常相机的假电池和除雾带都会接在充电宝上进行供电）
相机设置：
首先先把相机架在三脚架上面
1、关闭防抖(机身+镜头如果都有需要全部关闭)
2、关闭倒计时自动关闭电源
3、关闭图像显示确认时间功能
4、关闭高ISO降噪功能
5、关闭长曝光降噪功能
6、取下取景器眼罩，换上取景器遮光罩(防止长时间曝光取景器周围杂光进入)
7开始试拍并构图，试拍时可用短曝光+高ISO调整确认构图减少等待时长
8、正式拍摄参数设置方面：快门遵循500法则(500/即镜头焦段等效全画幅的焦段=星星不拖线最长的快门时长)，光圈有多大开多大，ISO看实际光害情况参考直方图进行充足曝光，残幅机的话控噪能力有限，不建议超过6400
9、进行星点对焦(在实时取景模式下用液晶屏寻找一颗最亮的星星放大后旋转手动对焦环对焦直至星星最小即对焦成功)
10、安装除雾带以及防水套并拍摄回放(检查星星是否实，如安装过程中影响到对焦环需要重新进行星点对焦)
11、试拍时开启倒计时2秒(防止手按快门时造成抖动、用定时线则可以不用，试拍完正式开始拍摄前记得关闭)
12、开启反光板预升功能(防止快门帘开关造成抖动)
13、试拍以及确认好构图后旋紧三角架云台旋钮
14、拍摄星空延时记得删除试拍照片或再拍一张手捂住镜头黑场照片进行与正式拍摄照片隔离(防止后期试拍照片和正式拍摄照片混掉)
15、设置定时间隔拍摄时间星轨通常为1秒（有些相机内置延时会把曝光时间加进间隔时长里，就需要设置间隔时长为曝光时长+1秒），个人尝试过10秒后期堆栈星轨放大也没有存在断线问题
16、按下快门就可以进行愉快的星空拍摄啦
《注意事项》
人身安全：由于在夜晚户外或露天拍摄需注意个人保暖(如需要睡觉备好帐篷，睡袋，防潮垫，如通宵则备好折叠椅，备好雨衣，防止雾水、露水打湿衣物)，以及户外野生动物(可以在器材和帐篷周围喷一些花露水、防蛇粉、驱蚊，驱虫)或带自卫武器
器材安全：自身离器材要尽可能近，(这些年不少星野爱好者由于缺少安全意识，相机被偷不在少数)人如果在帐篷里睡觉有需要的话去买一条防丢报警绳，一头连接相机一头连接帐篷或者人体感应提醒报警器
★秘籍分享者：71号 王侠锦
★ 女生出门拍摄带的东西
（其实男生们也可以参考哟）
1、防晒衣、防晒霜、防晒喷雾、墨镜
（小姐姐出门玩肯定是怕晒黑的）
2、驱蚊贴、驱蚊手环、驱蚊水
（市区内拍照一般驱蚊贴和驱蚊手环够用，如果去户外蚊子多的地方记得备上户外用的驱蚊水）
3、帽子&围巾&手套
（夏天出门多少还能扛一下，冬天出门一定得带啊，最好买帽子围巾一体的那种，出门东西太多容易丢，晚上拍星拧那些设备真的很冷记得带个保暖一点的手套）
4、暖宝宝
（虽然很多男生都觉得暖宝宝没什么用，但我个人觉得贴几个还是会暖和很多的）
5、保温杯
（多喝热水，治百病）
6、唇膏
（唇膏还是挺重要的，不然嘴唇干裂涂口红就不好看啦）
7、漱口水、卸妆巾、刘海夹
（如果只是拍摄一天的话可以带点便携的漱口水卸妆巾方便洗漱，有刘海的小姐姐可以带个刘海夹，不然熬夜拍星刘海很容易出油）
8、充电器&充电宝
9、餐巾纸、湿纸巾
（最好带大包一点的，因为男生出门一般都不会带纸）
10、面膜
（如果出门好几天一定要记得带点面膜呀）
11、药
（户外拍摄难免会遇到身体不舒服的情况，可以带点常用的药避免耽误大家的行程）
怎么样？这期小窍门对你有帮助吗？如果有，就请点赞转发，让更多星友看到吧。也请动下手指，选出本期你认为最实用的秘籍：
策划：星联秘籍生产队
本周值班：刘泉
统筹：李佳
编辑：张楠
—————
球大作战流星雨怎么兑换呢？今天琵琶网小编给大家带来炫光流星雨兑换攻略，流星雨这款炫光非常好看，模拟的就是流星雨的动画场景，赶紧随小编一起去看看吧(?????)? ??
球球大作战流星雨怎么兑换：
流星雨：
棒棒糖价值：800棒棒糖
使用时间：永久
售价：3200龙蛋兑换
购买前提：2017年累计1000次游戏即可兑换
流星雨这款新炫光是小编在这次的炫光系统中，最喜欢的一个了，在深蓝色的球体上，有一颗一颗的流星划过，炫光的效果非常不错哟，陪你去看流星雨落在这球球上，多浪漫呀~~~不过要获得流星雨却是非常难的。不在于价格昂贵，而是这款炫光的兑换条件，是必须要玩1000场的游戏才能兑换。这个真的是有点绝了。因为不少玩球球的小伙伴都是学生或者是工作党，一场游戏就要12分钟，一个小时也才能玩个五场，还必须是不间断的。所以要累计够1000场，还是要花费很长的时间的哦。估计小伙伴们比起3200个龙蛋，反而这一千次的游戏次数才是大问题。要很积极地玩才可以尽快达到1000游戏次数哦。因此建议大家干脆经典模式团战模式同时挂着好了。
龙蛋获得攻略
1.通过让朋友帮你点链接获得：上限30个/每天
复制龙蛋的专属链接你的朋友圈、QQ群等，让其他玩家点击你的链接哦，点击一次，即可获得一个龙蛋。比如小编的链接http://t.cn/RidsdPt小伙伴点击一下，小编就多一个龙蛋哦
2.让其他玩家通过你的链接下载并游戏可获得，无上限
3.邀请老玩家回流可获得
4.参与活动获得：3月升段赢龙蛋
棒棒糖自动点链接：http://www.pipaw.com/qqdzz/sbbt.html 棒棒糖互刷地址，不会一次性5个，但是一天陆续加起来会有5个！
圣衣升级全材料攻略>>>戳我了解
刷棒棒糖攻略>>>戳我了解
皮肤代码大全>>>戳我了解
怎么换吞噬声音>>>戳我了解
怎么换名字颜色>>>戳我了解
以上就是琵琶网小编今天给各位小伙伴带来的球球大作战流星雨怎么兑换 炫光流星雨兑换攻略的全部内容啦，更多精彩资讯，尽在琵琶网。关注球球大作战琵琶网专区，最新资讯小编会及时为您奉上哟(??????)??
独家无限棒棒糖全部圣衣破解版，，玩家打团带飞群：365922863【进群领福利】
深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一，它是通过建立起类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而搭建好从底层信号到高层语义的映射关系。
Hinton等人于2006年提出深度学习的概念，其灵感来源于人脑视觉系统：科学研究表明，人眼在观察环境物体的过程中，被观察对象的“边缘”和“方向”刺激了瞳孔，使大脑皮层里面的“方向选择性细胞”活跃，将视觉信息传递到大脑中枢，实现对物体的判别。从物体反射光线进入眼球到人脑识别物体的短暂时间间隔中，人体视觉系统必须迅速从“底层”的原始图像中逐层提取更抽象、更“高层”的信息供大脑做出判断。
2017年元旦刚过，一位名叫Master的神秘棋士就频繁出现在中国的网络围棋室，悄无声息地收割对手。等人们惊觉有异的时候，它已经获得了50人连斩。于是，有人族最后的希望之称的柯杰，棋圣聂卫平等人纷纷上阵，但结果只是让Master的连斩记录提升到了60，无一败绩。最后，Google终于承认，Master就是它们的人工智能系统阿尔法狗。围棋一度被视为人类智慧最后的堡垒，原因是围棋的变化极为复杂，即便是算力无双的计算机，也无法穷尽黑白两子在棋盘里361个点位上的所有变化。所以，在计算机击败国际象棋大师之后，围棋就成为了某种象征。去年，阿尔法狗连续击败两位人族的职业棋士，给人们带来了很大的震撼。
AlphaGo使用的是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search），借助值网络（value network）与策略网络（policynetwork）这两种深度神经网络，通过值网络来评估大量选点，并通过策略网络选择落点。AlphaGo的主要工作原理就是“深度学习”。它通过两个不同神经网络“大脑”（落子选择器和棋局评估器）合作来改进下棋，其中落子选择器观察棋盘布局企图找到最佳的下一步，而棋局评估器通过整体局面判断来辅助落子选择器，这样就能最大化的模拟人脑。但我们要弄清楚的是，Master的胜利在快棋上更有优势，如果是慢棋，在局势的判断上，即棋局评估器有可能会比较优势没那么明显。
下面让我们一起来探究探究深度学习。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，它基于神经网络框架，通过模拟人脑学习的方式的来处理数据，通过神经网络的分层处理，将低层特征组合形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的体系结构是简单模块的多层堆栈，所有（或大部分）模块的目标是学习，还有许多计算非线性输入输出的映射。堆栈中的每个模块将其输入进行转换，以增加特征的可选择性和不变性。每一个神经元会对输入的信息进行权衡，确定权重，搞清它与所执行任务的关系，比如有多么正确或者多么不正确。最终的结果由所有权重来决定。每个神经元，通过某种特定的输出函数 ，计算处理来自其它相邻神经元的加权输入值。神经元之间的信息传递的强度，用所谓加权值来定义，算法会不断自我学习，调整这个加权值。
传统的神经网络往往使用原始形式来处理自然数据，模型的学习能力受到很大的局限，构成一个模式识别或深度学习系统往往需要相当的专业知识来从原始数据 中（如图像的像素值）提取特征，并转换成一个适当的内部表示。而深度神经网络则具有自动提取特征的能力，它是一种针对表示的学习。深度神经网络允许多个处理层组成复杂计算模型，从而自动获取数据的表示与多个抽象级别。这些方法大大推动了语音识别，视觉识别物体，物体检测，药物发现和基因组学等领域的发展。通过使用BP算法，深度神经网络有能力发现在大的数据集的隐含的复杂结构。它能够从原始输入数据中自动发现需要检测的特征。
从早期的神经网络的学习，到现在的深度学习，究其机制，都是从模拟大脑的构架并辅以一定的学习算法，从而使计算机的工作方式尽可能地接近人类的工作方式．机器学习从仅有2层左右的学习构架，要向有多层的结构发展，不仅有生物神经元的启示，也是对现有的机器学习结构的弊端的改进．
首先，人类大脑的神经元系统是一个庞大的结构，由无数个神经元共同组成，完成一定的生理功能。例如，从视网膜到处理视网膜的大脑区域，需要经过无数层的神经元层层传递视觉信息，最终到达大脑的视觉处理区域，然后再经过信息处理，把信息反馈到肌肉神经，或语言区域。这个过程在生物神经元系统只不过是瞬间的事情，但是，完成这个过程，是由已经训练好的神经系统完成的，神经系统对整个过程的处理，与从出生到成人的认知过程是分不开的。而这一切，要用电脑来完成，不是构造简单的人工神经元就能够完成的，需要大规模的神经元组织和链接，并经过来自于外界信息的不断强化和训练。故从结构上，神经网络结构要加深。
其次，如果神经网络的层次不够深，那么，多项式级的参数个数能解决的问题就有可能需要指数级的参数个数。
最后，深度机器学习是数据分布式表示的必然结果。分布式表示系统是由一组信息计算单元共同完成的，每一个概念都由不止1个信息计算单元表示，而每一个信息计算单元也参与计算不止1个概念。
深度学习结构主要分为两种，一种是卷积神经网络，另一种是循环神经网络。
1.卷积神经网络
在深度神经网络中，卷积神经网络是参考人的视觉形成规律所构建的，因此常常用于图像识别；它是一种非全连接的神经网络结构，包含2种特殊的结构层：卷积层和次抽样层．卷积层由多个特征平面构成，完成抽取特征的任务．每个特征平面由神经元构成，在同一个特征平面上的所有神经元具有相同的连接权重。对于每个神经元，定义了相应的接受域，只接受从其接受域传输的信号.同一个特征平面的神经元的接受域具有相同的大小，故而每个神经元的连接矩阵相同。卷积神经网络是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能。
2.循环神经网络-语音/语义识别
循环神经网络，也被称为时间递归神经网络，是具有“记忆”的神经网络，因此常常用于联系上下文的语音识别，语义分析。语音识别与图像识别有两点不同，第一点，语音基本是一维的信息，语音识别以语调中的基本语素（最小的语音的声波频率）为主要识别信息，声音的大小和语气（声波的振幅）为辅，而图像识别是二维的平面信息；第二点，语音识别需要语境，通过上下文联系识别，这就需要“记忆”，而图像识别基本是即刻处理。循环神经网络的特点就是“循环”，系统的输出会以某种形式会保留在网络里， 和系统下一刻的输入一起共同决定下一刻的输出，此刻的状态包“记忆”，变成下一刻变化的依据。
对了，同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同的。比如我们构建一个简单的识别植物的神经网络，就是先把菊花和梅花的数据准备好，再输入进去，这就是监督学习。假如不去告诉人工神经网络什么是对，什么是错，什么是菊花，什么是梅花，而是通过神经网络自己进行聚类学习，除了识别出一般的菊花梅花，甚至发现特殊品种，这种就是无监督学习，或者叫非监督学习。
最近几年，深度学习在多个领域都产生了深远的影响，但与此同时也体现了它无可避免的局限性，列举以下几个方面：
第一，“隔行如隔山”，深度学习不会举一反三，AlphaGo下围棋能赢世界冠军，但是它如果改下象棋，它就成了白纸一张，所有训练出来的参数和权重似乎都没有了意义，无法跨行业利用；有点像从一个超级成熟的人，一下又被打回成婴儿原形(其实比这个更惨)，而大家知道，儿童的学习成长和心智轨迹并不是这样的，所以它不具有人类这种触类旁通的能力。
第二，“墨守竟成规”，如上所述，即使不跨行，比如从围棋进入象棋；而是在同一行内有了新的输入通道，增加了新的维度的数据，比如棋盘象四国军旗一样，多了几块凸起的区域，它就得从头再学；因为它是黑箱的蛮练蛮算蛮学，针对特定输入和特定输出，耦合出来的各种权重参数，特别适合“死做题”、“做死题”；比较极端一点，可以看作是深度学习自身深入学习的能力的问题，现在所有的深度神经网络学习的方法，一旦网络结构变化，它的学习过程都是要从头开始学，要把数据重新进行一次训练。这跟人的学习能力相比确实有很大的差距，人的知识具有累加性的，而且常常发生“量变到质变”。
第三个，“蛮力非智力”，不管有多么好的“学习能力”，不管有多么好的神经网络模型，深度学习本质上的问题还是通过算力，计算能力去解决大数据；更多的大数据，更大的计算能力，去做更好的融合的过程。就像以前文章论述过的，计算的组合爆炸是阶乘增长的，速度超过了硬件增长的摩尔定律，所以在未来更多的参数下面，它还有没有这种能力，达到计算的效果，这要打上很大的问号。而且过度强调算力，很容易陷入过度拟合，即处理不好抖动问题和异常噪声干扰，也无法很好的推理和变通；象AlphaGo和李世石对战的第4场，就是输掉的那一场，深度网络的这个问题，非常明显的暴露了出来。
“知识就是力量”常常听到，但很少听说“力量就是知识”。
第四，“现实很骨感”，深度学习的出现虽然挑战了一些计算机语音和视觉，大大降低了计算机语音和视觉识别的误差率，但距离工业级依旧遥远。对于当前的实现方式，比如从70~80%提升到90%相对容易，但从90%提升到99%特别特别难，意味着总是看上去不错，离大规模普及使用似乎又总是永远差那么一步；再比如对于清理桌子我们觉得很简单，但对于机器人和计算机来讲它们会做得特别差。
(题外多啰嗦一句，对于可穷举，可暴力计算的博弈问题，以及可确定概率最优的博弈问题，使用深度学习属于典型的画蛇添足。在不完全信息的局面下，人类存在的一些狡黠特性是深度学习要面临的，如果你数学足够好，不用深度学习也可以试着去研究赌场的漏洞；如果你数学不够好，用了深度学习你也玩不过赌场请的数学家)
所以，深度学习从来都并不是真正的人类学习，只是通过大量训练集，使自己的外在表观看起来象似人类学习。过于神话深度学习并没有意义，网上有一种言论，把深度学习当作包治百病的技术，这就有失偏颇了。
深度学习，纵使在夜空中大放异彩的耀眼，然而注定只是划过的一颗流星；真正的北斗星和南十字星，并不在夺目之明廊，而在当下之暗处。
目前人工智已经渗透到了我们生活的方方面面，无论是日常手机拍照、网上购物抑或外出旅行，在越来越便捷的生活方式背后多多少少有着人工智能技术的助力。
围绕以下三个话题说出你对人工智能的理解，有惊喜礼物等你哦~
1.你认为人工智能能超越人类大脑吗？
2.你认为人工智能近期最有可能实现的是什么？
3.你认为人工智能近期最迫切需要实现的是什么？
参与链接：http://bbs.landingbj.com/t-0-286771-1.html
*请认真填写需求信息，我们会在24小时内与您取得联系。
