金字塔神秘魔法之谜_打造世界金字塔魔法怎么破

金字塔神秘魔法之谜，揭开埃及金字塔的秘密。本书以一个小男孩的视角，讲述了他的冒险故事。书中的每一个细节都充满了童趣，读者不仅可以看到一个神秘秘莫测的世界，还可以感受到孩子纯真的心灵。这是一本适合亲子阅读的书，也是一本适合成人阅读的书。它会让你重新认识自己，发现生活的的真谛。它会让你在阅读中找到快乐，获得力量。它会让你明白，人生不是一帆风顺的，总会遇到各种各样的困难，甚至是挫折。

一金字塔神秘能量之谜

一、浩繁的工程 最大的金字塔是第四王朝法老胡夫的陵墓。大金字塔由大约230万块大小不等的石块砌成。最轻的石块1.5吨，平均重量约 2.5吨，总重量约684.8万吨。
比大金字塔仅低3米的第二大金字塔是哈佛拉金字塔，塔旁还雄踞着一尊巨大的石雕——人面狮身像。石像高22米，长75米，头戴“奈姆斯”皇冠，额刻“库伯拉”圣蛇浮雕，下巴还下垂着五米多长的胡须。威严而又神秘。
二、运输之谜最紧迫而又最现实的问题是运输问题。 即使有足够的人力，也无法把这2.5吨到160吨的巨石运送到工地。
三、建筑之谜据说金字塔的设计师和建筑师，是历史上的第一个超越时代的天才伊姆。荷太普。，他的“天才”超越时代太远太远，引起了我们理所的惊讶和怀疑。
它的东南角和西北角的高度，相差仅l.27厘米，误差率不到万分之…，它的东西轴和南北铀的力位误差，也不超过5弧秒，他们没有“尺”，仅会用胳臂作丈量单位，叫做腕尺(300#腕尺约等于155公尺)，怎么能把塔建得这样精确?真叫人大惑不解!
四、数据之谜7个数字所显示的精确的等式，使考古学家、建筑学家、地理学家、物理学家都迷惑不解。
五、万古长存之谜据说∶古代世界有七大奇迹，随着岁月的流逝，有的倒塌了，有的消失了，只有金字塔岿然傲立，万古长存。
六、微波谐振腔体和宇宙波人总是要死的，，为什么要花费这样多的劳力，消耗这样多的钱财，为自己建造一个尸体贮存所呢?4000年前的法老，怎么能认识宇宙波，并且发现字宙波与石质的关系呢? 这仍然是一个谜。
七、法老诅咒和核废料如果仅仅以为金字塔是生命和能量的源泉，那就错了，金字塔又正以它神秘的恐怖手段，阻止人们进一步地探索。
八、金字塔与外星人金字塔有太多的不解之谜，但似乎又有太多的迷与外星人相关联，似乎只有外星人的出现，才可以解释这个怪现象。

二金字塔神秘数字之谜

在埃及金字塔内，发现一组看似平凡、但很神奇的数字142857，这组数字背后隐藏着无法解释的谜团。把这个数字从1乘到6的结果是这样的142857X1=142857；142857X
2=285714；142857X3=428571；142857X4=571428；142857X5=714285；142857X6=857142。乘法的结果还是同样的6个数字反复出现，只是位置有所变化。
把这个数字乘7，得到的答案是999999。，再这么变化142+857=999；14+28+57=99。，用142857乘142857，答案是20408122449。把这个数字前五位+后五位，20408+122449=142857。又回到原始数字。
金字塔内为何会出现如此神奇的数字巧合？其中的奥秘是甚么？答案至今无从揭晓。金字塔自重×1015＝地球的重量；金字塔塔高×10亿＝地球到太阳的距离（1.5亿公里）；金字塔底周长×2＝赤道的时分度；金字塔塔底周长÷（塔高×2）＝圆周率（π＝3.14159)；延长在底面中央的纵平分线，就是地球的子午线，这条线正好把地球的大陆和海洋平分成相等的两半；金字塔×1015＝地球的重量,塔高×10亿＝地球到太阳的距离,塔高2＝塔面三角形面积,底周长塔高＝圆围半径,底周长×2＝赤道的时分度,底周长÷（塔高×2）＝圆周率,金字塔基正好坐落在地球各大陆引力的中心。
大金字塔的尺寸与地球北半球的大小，在比例上极其相似。，有人推断埃及人在4000年前就已经计算出了地球的扁率。地球两极的轴心指向天空的位置每天都在变化，经过2.5827万年的周期，绕天空一周回到原来位置，而金字塔对角线和，就正好等于25826.6，奇怪吗？大金字塔的尺寸与地球北半球的大小，在比例上极其相似.
了解金字塔的人应该知道，在金字塔的建成一千年以后，才出现毕达哥斯拉定律；三千年后，祖冲之才把圆周率算到如此精确的程度，而西方直到16世纪，才有了比较精确的计算；在金字塔建成四千年以后，哥伦布才发现“美洲”，人们对世界的海陆分布才有初步的了解；在金字塔建成将近5000年的今天，我们才能测算出地球的重量，地球和太阳的距离……，在四千五百年前的古人，他们又是如何能有如此精确的计算呢？

三中国金字塔的神秘之谜

  ，有人推断埃及人在4000年前就已经计算出了地球的扁率。 还有，地球两极的轴心位置每天都有变化，，经过25827年的周期，它又会回到原来的位置，而金字塔的对角线之和，正好是25826。6这个奇怪的数字。 人们知道在金字塔建成l000年以后，才出现毕达哥斯拉定律；3000年后，祖冲之才把圆周率算到如此精确的程度，而西方直到16世纪，才有比较精确的计算；在金字塔建成4000年后，哥伦布才发现“美洲”，人们对世界的海陆分布才有初步的了解；在金字塔建成将近5000年后的今天，我们才能测算出地球的重量，地球和太阳的距离＃＃，4500年前的古人怎能有如此精确的计算呢? 万古长存之谜 据说古代世界有七大奇迹，随著岁月的流逝，有的倒塌了，有的消失了，只有金字塔岿然傲立，万古长存。

四打造世界金字塔魔法怎么破除

机器之心报道

机器之心

家里没矿、没王位，但谁还没有个王子、公主梦？

最近，机器之心收留了一批「在逃王子」。

这些王子虽然来自不同的王国，但服化道都来自同一家公司——快手。

这是快手新推出的「童话魔法」特效。除了王子之外，你也可以过一把当公主的瘾。各路明星纷纷晒出了自己的公主特效形象

杨幂

迪丽热巴

娄艺潇

「童话魔法」是一项基于生成式算法的视频特效技术，可以让用户在手机端实时预览自己变身公主、王子的神奇效果。生成的图像不仅有着浓浓的童话风格，而且还保留了用户自身的容貌特点，带给用户新奇的拍摄体验。

目前，这套「童话魔法」有冰雪公主、梦幻城堡、童话公主和童话王子等数种画风的变身特效。

不仅如此，用户还能根据自身喜好进一步细化变身后的人物特效，添加风格多样的美妆、美体、滤镜以及封面文字等，还可以更换配乐，或者自己配音并转换成小黄人、机器人、萝莉、大叔等不同风格。

「童话魔法」背后的快手黑科技

真人秒变卡通图早已不是新鲜事。此前，韩国游戏公司 NCSOFT 开发的无监督图像转换算法 U-GAT-IT，通过引入可学习的 ILN 层和注意力机制，成功将人脸图像转换为日漫二次元图像，在业界引起不小的

日漫和童话风格差别还是很大的。要想完成童话风格的图像转换，生成的图像既要保留用户原本的容貌特点，还要具备动画的 3D 人像风格，还要面临目标风格数据多样性不足的问题， U-GAT-IT 无法满足需求。

而之前名噪一时的 Toonify 似乎也不够用。Toonify 虽然能够完成真人到动画电影角色的转换，但由于该方法直接从微调 StyleGAN 模型中提取低分辨率层，只保留原始 StyleGAN 中的高分辨率层，转换得到的图像与原始人脸相比存在形变，不能完全保留原始人脸本身的容貌特点。，该方法生成的部分图像面部存在色调变化等问题，且不能进行实时处理，无法满足工业界产品上线的要求。

针对以上这些难题，快手 Y-tech 团队的 AI 工程师采用了自研的 KStyleGAN 结构，在 3D 空间中表征人脸结构、进行风格映射，并采用神经网络渲染来精细控制结果图的质感，有效克服了常规基于 2D 表征的 StyleGAN 方法的缺陷，并在移动端上落地了实时特效。

在模型结构方面，针对移动端和服务端的不同计算硬件，通过半自动网络架构搜索（NAS）得到高效的网络结构，并在此基础上进行诸多创新。

一方面，快手设计了一种 pixel 级别的注意力机制——STA module（风格迁移注意力模块），来改进浅层和深层特征融合方式。常见的特征融合方式包括浅层与深层特征的直接相加、concat 之后进行多次卷积操作等。在风格迁移类任务中，由于原图和目标图的差别较大，这些常见的融合方式往往会导致原图信息的丢失、生成质量不佳或风格感降低等问题。而 STA module 通过少量计算，在 pixel 级别利用注意力引导浅层和深层特征的融合过程，在风格感不变的保留更多原图的细节，提升生成图像的质感。

另一方面，快手构建多分支、多深度的 FS block（特征增强模块）来替代传统的 Res block 结构。在使用更少计算量的情况下，这一改进对特征细节部分的增强和对整体形变情况的适应能力都更强，能够达到更好的生成效果。

在模型训练方面，快手针对实时风格化任务中的各种效果问题，有针对性地做了调整

通过混合训练的方式，加强对风格特征的学习，增强最终模型生成的风格感；

针对模型金字塔中不同分辨率的特征，设计多任务多尺度的监督，加快模型收敛，提升生成质量与鲁棒性；

在对抗训练阶段中引入预训练特征以提升判别器对细节纹理的判断能力，稳定判别器的训练过程，最终强化模型对细节纹理的生成能力。

特效虽好，如何适配手机端所有机型？

特效虽好用，但面对手机端种类繁多的机型、配置，如何实现设备算力与模型效果的最优适配，进而提供最佳用户体验呢？

快手进行了细致的算力分级。

由于当前移动端硬件种类繁多，碎片化严重，算力分级面临横向、纵向挑战。横向挑战设备大类上可分为 CPU、GPU、DSP、NPU 几类，各类之间的算力有所差异，大体上算力等级 NPU≥GPU≥DSP≥CPU，但实际情况中各级算力会有 overlap 甚至反转。纵向挑战以 CPU 为例，厂商有 Apple、高通、华为、MTK 等，不同厂商、不同型号的 CPU 性能差异很大；GPU 也存在类似情况，如 Adreno 与 Mali 系列。

将碎片化的设备横向与纵向铺展开来会形成一个复杂的算力矩阵，快手自研的深度学习推理引擎 YCNN 配合极致优化的各后端代码在多种模型上进行了理论和实践的充分测试，最终结合快手用户群设计了一套详细的分级方案。

以这一套算力分级策略为指导，快手进行了模型结构、计算量的调整，设计不同计算量的模型。比如为 CPU 设计了效果较好的中等计算量模型，而像 NPU、GPU、DSP 这种适合大算力的设备则可以运行计算量更大、效果更好的模型。

，实际应用中多个模型会带来资源包过大、加载过慢的问题，为此快手引入了模型服务器分级下发机制。根据终端硬件信息进行设备分级、下发和加载对应模型，充分利用设备算力给所有快手用户带来极致的效果体验。

YCNN 整体架构

针对不同的硬件进行分级模型设计，利用其自研算法压缩模型和 YCNN 引擎，快手让每个用户都能玩转「童话魔法」。

让每个人拥有舞台，每个人都拥有「变身」的可能性，这正是快手追求技术突破以及坚持用户导向的体现。