本章是前面第四章光线追踪内容的扩展内容，内容比较少，字数4.4k，补充了一些实现光线追踪中常用的更进一步的技术，包括对透明物体的渲染，实例化技术在光线追踪中的应用，如何在光线追踪中渲染构造实体几何(CSG)和利用分布式光线追踪可以达到的很多华丽的效果。
这是昨天面试百度时碰到的一道算法题：任意数分三组，使得每组的和尽量相等（感谢博友提供的关于该问题的相关资料 划分问题）。由于时间仓促，加之面试时头昏脑涨，这道题没做出来甚至没有给出思路，这让我多少有些遗憾和不甘。因为最近接触算法的东西较多而且本身对算法感兴趣，所以回家之后绞尽脑汁想把这题做出来。其实刚看到这题时感觉不难，但是因为数字个数及数值的不确定，我感觉这题越想越难。昨天一晚上没有睡好，甚至做梦都在想这题！ 今天上午在多个群里问了这题，都没有给出思路，真是绝望至极。很多人都说 n/3 的思路，其实这
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
**标准偏差（Standard Deviation）**量化了一组测量值中的变化程度
光的各个电磁波公式，没考。 相干叠加，没考，但公式应该要记得。光程差中应记得，介质减去真空的折射率应该是n-1。 杨氏干涉必须知道各类条纹、条纹间距，同时还应该知道光源偏离的杨氏干涉这种情况。 杨氏干涉例题中多波长的光线切记是各个波长的中心共同组成某一级谱线。 薄膜干涉公式记牢，包括半波损失的判断，增透增反的等价命题，等倾干涉的高度差，移动等倾干涉平面的情况，左凹右凸且跨越一个等高面的时候对应二分之一波长（因为薄膜干涉的光程差公式前面有个系数二），给出多条条纹的时候切记相邻条纹间距在相除的时候要减一。牛顿环应会自己推导曲率半径公式，和给定某两级半径关系求出曲率半径的公式。等倾干涉没有涉及。迈克尔逊干涉仪记得左边可以是一臂镜面移动的距离，也可以是光程差。
首先，我们用直方图来表示一张图像：横坐标代表的是颜色值，纵坐标代表的是该颜色值在图像中出现次数。
我想各位攻城狮们肯定听过一句话：“过早的优化是万恶之源”。若是你有着丰富的项目经验，一定会对这句话有着自己的体会，而若是编程新手，那么，请牢记这句话。在一个项目开发到后期，优化就会成为一个不可避免的话题，而这时，优化以及性能问题又显得尤为重要。
在GPU出现以前，显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处
绘画，尤其是草图可以说是传达概念、对象和故事的一种方式。计算机视觉和人机交互方面的草图研究历史悠久，可追溯到 1960 年代。近年来，由于深度学习技术的快速发展，草图应用越来越多，这些技术可以成功地处理草图识别、生成、基于草图的检索、语义分割、分组、解析和抽象等任务。
可以发现不同的工具对p值有着不同的控制程度，在DESeq2\edgeR中我们甚至可以发现p值为0的情况，那么p值小到什么程度会变成0呢，跳出p值，这么小的数在R中计算有意义吗？关于这些问题，我们将根据下面这个问题的回答展开讨论
窗口函数是对where或者group by 子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。
本文介绍了统计学习中的重采样方法，包括交叉验证、自助法等，以及它们在机器学习模型中的应用。
作者丨黄凯斌 整理丨维克多 5G时代刚开始没多久，现在科研人员已经开始攻关6G。科研真是生产一代、研发一代。在6G场景下，新的通讯技术会给人工智能（AI）带来什么？有哪些创新的想法？ 4月8日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，香港大学电子电机工程系教授、副系主任黄凯斌做了《6G时代的边缘智能：香农与图灵的相遇》的报告，从无线电通讯的角度解读了6G优势，以及对AI的启示。例如他提到： “在香农无线电通讯理论里“数据位生来平等”。而以图灵为先驱的机器学习领域里数据有“轻重”之分。其
如何在python中实现基尼系数计算的两种方法，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。
来自牛津大学的学者Michael J Wolff等人在Nature Neuroscience期刊上发文，提出了一种功能扰动的方法来探测大脑的隐性状态，并从这种隐性状态中解析出用于指导行为的工作记忆。通过两个主体实验，作者证实了可以从工作记忆维持阶段的脉冲刺激诱发响应中解析出工作记忆的内容，而遗忘记忆在该阶段不能被解析，可能已经被从工作记忆中清除。在实验二中，作者进一步证明了未被注意的工作记忆内容也可以从脉冲响应中很好地被解析出来，暗示着记忆的维持和注意力聚焦可能是相互独立的。并且工作记忆的准确性（
本章如果要归结成一个问题的话，可以归结为选择问题，比如要从一堆数中选择最大的数，或最小的数，或第几小/大的数等， 这样的问题看似很简单，似乎没有什么可研究的必要，因为我们已经知道了排序算法，运用排序+索引的方式不就轻松搞定了？但细想，排序所带来的时间复杂度是不是让这个问题无形之中变得糟糕。那算法研究不就是要尽可能避免一个问题高复杂度地解决，让那些不敢肯定有无最优解的问题变得不再怀疑，这也是算法研究者所追求的一种极致哲学。既然排序让这个问题解决的性能无法确定，那我们就抛开排序，独立研究问题本身，看有没有确
上一篇文章讨论了如何在多边形的某一点上分配光强度值，这里主要讨论如何为多边形确定实际的像素，即在栅格屏幕上的对应位置，这个过程称为光栅化(Rasterization)或者扫描转换 (Scan conversion)。
今天给大家介绍一下如何把我们在质谱中的原始数据进行质谱峰的可视化展示，质谱峰代表了在某一个质荷比值的峰强度。那么如何在R语言中重建这些峰呢。我们今天就来给大家介绍下基于MALDIquant包和MALDIquantForeign包的实现过程。这两个包关系是MALDIquantForeign包主要为MALDIquant包提供数据的导入以及导出，从而实现原始数据的分析质控。那么我们还是老套路：安装，函数介绍，实例。
绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。 首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下：
Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化 本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。
1、什么是 shader shader 中文名为着色器，全称为着色器程序，是专门用来渲染图形的一种技术。通过 shader，我们可以自定义显卡渲染画面的算法，使画面达到我们想要的效果。小到每一个像素点，大到整个屏幕。通常来说，程序是运行在 CPU 中的，但是着色器程序比较特殊，它是运行在 GPU 中的，所以当我们在编写 shader 程序的时候，实际上也是在编写 GPU 程序。在 OpenGL 中，对应的着色器语言是 GLSL（OpenGL Shading Language）。通过 shader 编程，我们
将集群从CDH升级到CDP后，Hive1与Hive3在Decimal精度的处理上发生了变化，导致两个版本的Hive在进行Decimal类型的数据计算时存在差异，主要体现在计算结果精度缺失。本篇文章主要从Hive1和Hive3对Decimal类型的处理上进行分析，进而详细解释精度缺失的原因。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
MongoDB是一个非常强大的文档数据库，它提供了一系列聚合操作，可以方便地对文档进行分组、过滤、排序和统计等操作。在本文中，我们将介绍MongoDB的聚合操作，并提供一些示例代码来说明如何在MongoDB中使用它们。
如前所述，NVH代表三个方面，即：噪声(Noise)、振动(Vibration)、舒适性或平顺性(Harshness)。振动是NVH的基础和核心，振动产生噪声，而舒适性是振动噪声综合作用的结果，从这个意义上讲，V是N、H之母，其实NVH主要就是说振动和噪声这两件事，这两件事解决了，舒适性(H)自然就解决了。前面讲的重点都是振动(V)，说完振动接下来就说说噪声(N)。 说到噪声前面曾有一期瞎想之六十一《说说噪声》，其中对有关噪声的基本概念做了简要介绍，可惜当时还没有写这个NVH系列文章的计划，没有归入这个系列，大家不妨先看看那篇文章里的基础知识，把那篇文章作为NVH噪声部分的一篇吧，如果以后有机会重新编辑出版这些文章，我会把它重新编辑归类。本期我们就接着前面那篇文章往下讲，说说声波及其传播的特点。 1 声波 物体振动会引起其周围介质的振动，因此会将这种振动以波的形式传播到远方，我们称这种波为声波，最原始的那个振动物体称为声源或振动源。声波是一种纵波，也叫疏密波。声波通过空气传播到宝宝们的耳朵里，引起耳膜的振动，宝宝们就会感觉到声音，但并不是所有引起耳膜的振动宝宝们都能感觉到，只有那些频率在20～20000Hz的振动宝宝们能听到，低于这个频段的振动宝宝们是听不到的，我们叫它次声波；高于这个频段的振动宝宝们同样听不到，我们叫它超声波。 2 描述声波的物理量 声波可以用三个物理量来描述，即：声速C、波长λ和频率f。声速表示声波在介质中的传播速度，即单位时间里传播的距离m/s；波长表示一个疏密周期的间距，也就是振动一次的时间周期内传播的距离；频率表示振动的快慢，即每秒钟的振动次数。三者之间的关系是： C=λ•f ⑴ 这里要特别强调一下：声速和质点的振动速度可是两码事，千万不要混淆！声波在介质中的传播速度(声速)C是介质的固有参数，取决于介质的密度ρ和弹性模量E(应力与应变之比)，与振动源无关。声速： C=(E/ρ)^½ ⑵ 由⑵式可见，介质的密度越大，声速越慢；介质的弹性模量越大，声速越快。通常由于固体的弹性模量高于液体且远高于气体，因此通常固体中的声速高于液体中的声速，液体中的声速高于气体中的声速。在20℃及标准大气压下，空气中的声速为344 m/s。水中的声速约为1450m/s，钢铁中的声速约为5000m/s。由于声音在钢铁中的传播速度远高于空气，所以宝宝们把耳朵贴在铁轨上听火车的声音往往要比在空气中听要先知道火车的远近。古代作战时也经常采用人耳贴在地上听敌军的马蹄声来预警。 声速是介质的固有特性，介质一定时，声速就是一个常数，由⑴式可知，声速一定时，频率越高，波长就越短，1000Hz的声波在空气中的波长约为344毫米，人类能听到的声波波长范围大概在17mm～17m之间。这一点希望宝宝们能记住，因为后面会讲到，声音的辐射、传播等特性都与波长(或频率)有着密切的关系。 3 声波在传播过程中的衰减 声波在一个均匀介质传播过程中是会衰减的，距离声源越远，声强越小。当声源尺寸远小于波长时，可以把声源看作点声源，此时声波在广阔的空气中以球面传播，声压会随着距声源距离的增大而成反比地减小，声强与距离平方成反比地减小。即：p∝1/r，I∝1/r²(r为观察点到声源的距离；p为声压；I为声强)。这种规律称为反平方衰减律。若已知距离声源1米处的声强级，则该声强级减去10lg(1/r²)或减去20lg(1/r)之后即可求出距离声源r处的声强级，当距离加倍时，声强级减小6dB。这个关系式并没有考虑传播过程中空气对声波的吸收，试验表明，在传播过程中，空气会对声波有吸收，而且对高频的吸收比低频大，因此，高频声波的衰减会比低频声波衰减的快，通常对于1000Hz以下的声波，用这个公式计算还是比较准确的，超过1000Hz就不准确了。在电机噪声测试时，一般取测量点距离电机1米(微电机取0.4米)处测量，这时衰减极微，可以略去。 4 声波的绕射 声波在传播时如果遇到障碍物，是可以绕过障碍物的，这种现象称为绕射。所谓“隔墙有耳”，主要就是因为绕射现象，使得虽然隔着一堵墙，但仍能听到隔壁人的说话。声波绕射有个特点，低频声波波长较长，容易绕射，频率越高波长越短的声波越不容易绕射。因此隔墙偷听男人的声音要比女人的声音可能会更容易些。工作场所经常会用隔板来隔音，由于波长越长的声波越容易绕射，因此要想起到良好的隔音效果，隔板的尺寸应该足够大，一般隔板的尺寸至少要大于波长的2倍才能起到良好的隔音效果，此外还应注意隔板距离噪声源以及听众距离隔板的距离都应不大于一倍的波长，这样才能起到良好的隔音效果。 5 声波的叠加 当两个同频率不同地点的声源发出的声波传播到某点时，如果在该点的两列声波振幅相等、相位相反，那么这两个声波在该点叠加合成的声波振幅为0，当然也就听
当需要其他位置上的值时，我们通过 “任意整数可以表示成若干个 2 的次幂项的和” 这一性质，使用之前求出的代表值拼成所需的值
作者｜vorshen 原文｜http://www.alloyteam.com/2017/05/webgl-performance-optimizations-first-taste/ 上次文章介绍了如何用webgl快速创建一个自己的小世界，在我们入门webgl之后，并且可以用原生webgl写demo越来越复杂之后，大家可能会纠结一点：就是我使用webgl的姿势对不对。因为webgl可以操控shader加上超底层API，带来了一个现象就是同样一个东西，可以有多种的实现方式，而此时我们该如何选择呢？这篇文章将稍
模型结构已知 , 即 高斯混合模型 , 需要根据已知的数据样本 , 学习出模型的参数 ;
各位小伙伴们，还记得今年年初时我们推出的数据可视化组件吗？《助你开启“上帝视角” 数据可视化组件全新上线》。这些基于地图的数据可视化组件，以附加库的形式加入到JSAPI中，目前主要包括热力图、散点图、区域图、迁徙图。 想知道这个“上帝视角”是如何开启的吗？想了解这些可视化组件背后的实现原理吗？下面就让腾讯位置服务web开发一线工程师，美貌与智慧并存的totoro同学为大家揭秘。 Totoro – 腾讯位置服务前端开发工程师（外号“春哥”） WHAT？居然是个水灵灵的妹子？ 由于篇幅有限
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 132768/132768 K (Java/Others) Total Submission(s): 291 Accepted Submission(s): 151
很多机器学习的模型都是在图片上操作，但是忽略了图像其实是3D物体的投影，这个过程叫做渲染。能够使模型理解图片信息可能是生成的关键，但是由于光栅化涉及离散任务操作，渲染过程不是可微的，因此不适用与基于梯度的学习方法。这篇文章提出了DIR-B这个框架，允许图片中的所有像素点的梯度进行分析计算。方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值，背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型，这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。此项目有两个主要特点：单图像3D物体预测和3D纹理图像生成，这些都是基于2D监督进行训练的。
在8 0年代中期出版的数值显示出 T C P在一个以太网上的吞吐量在每秒 100 000~200 000字节之间（[Stevens 1990]的1 7 . 5节给出了参考文献）。从那时起事情已经发生了许多改变。现在通常使用的硬件（工作站和更快的个人电脑）每秒可以传输 800 000 字节或者更快。
☞当我们谈到一幅图像的求幂时，意味着每个像素均进行求幂操作； ☞当我们谈到一幅图像除以另一幅图像时，意味着在相应的像素之间进行相除。
统计分析是数据分析的重要组成部分，它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
而终端操作会消耗流，以产生一个最终结果，终端操作完成后，流就被消耗了，不可再调用相关操作流的方法。
排序操作基于一个或多个属性对序列的元素进行排序。 第一个排序条件对元素执行主要排序。 通过指定第二个排序条件，您可以对每个主要排序组内的元素进行排序。
先前的工作已经表明，增加基于Transformer的图像超分辨率模型的窗口大小（例如，SwinIR）可以显著提高模型性能，但计算开销也相当大。
最近仔细学习了一下卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network），发现各处资料都不是很全面，经过艰苦努力终于弄清楚了。为了以后备查，以及传播知识，决定记录下来。本文将极力避免废话，重点聚焦在推导过程上，为打算从零开始的孩纸说清楚“为什么”。
现实世界中，我们看到的任何物体都受光照的影响。没有光，我们也就看不到任何东西，因为光，我们才能感知到这个丰富的世界。而在3D渲染中为了能获得更加真实的渲染效果，光照计算就不可或缺。
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。
对于现代计算机系统，简单来说可以大概视作三层架构：硬件、操作系统与进程。对于移动端来说，进程就是 app，而 CPU 与 GPU 是硬件层面的重要组成部分。CPU 与 GPU 提供了计算能力，通过操作系统被 app 调用。
RMSD即均方根偏差（root mean square deviation）。设有两组向量P和Q，每组向量有N个维度为D的向量，因此P和Q可以看做N×D矩阵，那么这两组向量的RMSD为
在找到两个数相等之后，由于是子序列可以不连续，在两个数之间随便找一个数即可，所以条件就是且$i+1
例如，下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数，将其转换为大写：
当两个变量都有良好理解的高斯分布时，很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图，将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议，提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复，所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议，欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的：分成三个组，每个组进行了若干次生物学重复；测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下： ## g
UE4的导航使用的是RecastDetour组件，这是一个开源组件，主要支持3D场景的导航网格导出和寻路，或者有一个更流行的名字叫做NavMesh。不管是Unity还是UE都使用了这一套组件。不过UE4对其算法做了不小的修改。
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