一直以来数学都是被认为神秘、深奥的一门学科，一个极端简洁又极端精确的公式就能够描述问题，并给出解决方案。
在极具科技感的概念惹足了一波眼球后，AR眼镜的消费级市场之路一直未有太多实质进步。1月9日，一年一度的CES在赌城拉斯维加斯如约而至，作为带有未来色彩的科技盛会，CES也成为诸多前卫科技产品的发布首选地，这其中就包括极具未来科技感的AR眼镜，来自中国的科技公司Rokid发布了消费级AR眼镜Rokid Glass。
█ 本文译自博客负责人 Michael Gammon 于2017年12月14日的博客文章：Creating Mathematical Gems in the Wolfram Language. 致力于视觉艺术的 Wolfram 社区团队在技术和审美方面都有着丰富的贡献。其中许多文章均来自多产投稿人Clayton Shonkwiler，他已经荣获超过75次 "staff pick" 奖项。最近我有机会采访他并了解 Wolfram 语言在他的艺术和创作过程中的作用。到底是什么让 Shonkwiler 先生在数
关于 Python 中的类与对象相关知识，网络上已经有非常多的教程。但对于初学者来说，仍然是一个非常难以理解的事情。今天我尝试从一个奇怪的角度讲解使用类、对象相关知识。
四元数，这是一个图形学的概念，一般没怎么见过，图形学中比较常见的角位移的表示方法有“矩阵”、“欧拉角”、“四元数”这三种。可以说各有各的优点和不足，不同的场合用不同的方法。其中四元数的优点有：平滑插值、快速连接、角位移求逆、可以与矩阵形式快速转换、仅用四个数表示。不过，它也有一些缺点：比欧拉角多一个数表示、可能不合法（如：坏的输入数据或者浮点数累计都可能使四元数不合法，不过可以通过四元数标准化来解决这个问题）、晦涩难懂。
渐变指在两个或多个指定的颜色之间显示平稳的过渡，渐变一般分为线性渐变和径向渐变，呈一条直线渐变的称作线性渐变，而从圆心到四周扩散的过程成为径向渐变
来源：https://www.defmacro.org/2017/01/18/why-rethinkdb-failed.html
在做出取舍之前有一点很重要：列出那些不能舍弃的需求——我们的设计的哪些方面对实现可扩展是至关重要的、不能改变的。比如，被渲染页面中的实体个数或者函数间接调用的最大深度就不能改变。虽然不可变的内容不会太多，但是它们确实存在。最好的办法是缩小这些内容的作用范围，减少它们的数量。如果有太多严格的设计原则不能被打破或改变以迎合需求，就不能更好地适应不断变化的可扩展性影响因素。
假如你刚参与了一个算法项目，当你第一次打开这个项目时，发现里面已经有上万行与算法相关的代码，仔细查看过后，发现如下一些让你抓狂的问题：
光照对我们示例着色模型的影响非常简单；它为着色提供了一个主导方向。当然，现实世界中的照明可能非常复杂。可以有多个光源，每个光源都有自己的大小、形状、颜色和强度；间接照明甚至增加了更多的变化。正如我们将在第9章中看到的，基于物理的、写实的着色模型需要考虑所有这些参数。
当然食用spfa啦。 但本蒟蒻不会分层。所以就二维spfa啦。 基本思路就是：一开始先把(1,1)点的状态扔进队列。 然后分类讨论 详细见代码 丑陋无比的代码：
忽一日於驴上吟得：‘鸟宿池中树，僧敲月下门。’初欲著‘推’字，或欲著‘敲’字，炼之未定，遂于驴上作‘推’字手势，又作‘敲’字手势。 － 《鉴戒录·贾忤旨》 两句三年得，一吟双泪流。知音如不赏，归卧故山丘。 － 贾岛·《题诗后》 起名（或者遣词造句）并非一件容易的事，想想你家宝宝出生，你挠破头皮，绞尽脑汁，翻遍字典，抓破诗词古籍的便秘场景，你就该知道多痛苦了。不幸的是，程序员每天打交道最多的就是命名。如果一个程序员读的书少，又不知引经据典（别人的代码），那么多半命名的时候会无所适从，进而随手起上狗蛋，二愣，三
这是有关创建简单塔防游戏的系列教程的第二部分。它涵盖了产生的敌人并将它们移动到最近的目的地。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
摘要: 如今，用户体验这个词已经渗透到越来越多的行业，贯穿于整个企业的研发、推广和市场运作。例如，买 iPhone，从打开包装盒的一刹瞬间；到海底捞吃货，从热情洋溢的引座员接待你的那一刻，体验之旅开始展开。可以毫不夸张地说，用户体验是促进销售的生产力。
为什么要由他人做出报告，以便老板可以喜欢别人的报告？只是一些好看的图表产生了作用吗？
如果有这么一副画布可以完美的显示出从观察点看到的画面，那用这幅画布去替换周围的世界而使你感觉不到有什么不一样，这就是虚拟现实技术
background-image: linear-gradient( 角度 , 颜色);
前 言 / 2022.7.14 代码之美，不仅仅在于外观， 丑陋的代码可能会给用户和维护它的人带来丑陋的体验，今天分享几个针对初学者实用且简单的编码细节，大家可以此发散，用于以后学习和工作使用。 01 console.log({name}) 许多人都喜欢在我们有一个变量名需要在控制台打印时这样写： 就写法本身来说，是不存在问题的。 但从便利的角度来看：这段代码长度过长，导致字符串无法自动补全，越是长的变量名，这种情况就更加明显。 其次，这种写法的表现非常不直观，如果name是一个对象，展开时占位太高会导
编者按：空间音频（Spatial Audio）在影院、游戏、虚拟现实、舞台录音等场景中得到了广泛的应用，它提供给用户更加接近于真实的听觉感受。空间音频的实现方式有多种，常见的有基于心理声学原理、基于物理声场的重构、和基于双耳音频的精确重放。在人与人的交流沟通场景中，人的双耳听觉对于在嘈杂环境下语音信息的提取和理解起到关键的作用，对提升交互体验和提升有非常大的帮助，但是到目前为止空间音频在远程视频会议沟通场景中的应用还非常少。本次LiveVideoStackCon 2022 上海站邀请到了广州迈聆信息科技有限公司的的李勤老师，一起探讨空间音频在视频会议场景中应用的技术挑战和实现方式。从系统的角度探讨如何在视频会议中提供给用户更好的听觉体验。
支持向量机（SVM）旨在解决「分类」问题。数据通常包含一定数量的条目/行/点。现在，我们想对每个数据点进行分类。为简单起见，我们假设两个类别：「正类」和「负类」。这或许可以帮助解答以下问题：
让我来介绍一下——Robby 是个机器人。技术上说他是个过于简单的机器人虚拟模型， 但对我们的目的来说足够了。Robby 迷失在它的虚拟世界，这个世界由一个2维平面构成，里面有许多地标。他有一张周围环境的地图（其实不需要地图也行），但是他不知道他在环境中的确切位置。
首先给大家简单介绍一下PEP是什么，PEP的全称是Python enhancement Proposals，简单翻译过来就是Python增强建议。
2018年，我在某软件公司任职时，负责搭建一个新的开发框架。在原有的系统中，所有的报表打印都是使用 80 引擎，鉴于 90 引擎的优异特性，以及考虑到今后可能的报表需求，我在其中引入了 90 引擎。但是，结果是我又屏蔽掉了 90 引擎的使用。
什么是优化呢？优化就是寻找函数的极值点。既然是针对函数的，其背后最重要的数学基础是什么呢？没错，就是微积分。那什么是微积分呢？微积分就是一门利用极限研究函数的科学。本文从一维函数的优化讲起，拓展到多维函数的优化，详细阐述了优化背后的数学基础。
粗野主义是 1950 年代的建筑趋势，它放弃了所有的装饰，并创造了由混凝土制成的简单粗暴的建筑。建筑师们表明他们对现状感到厌烦并尝试不同的东西。这感觉与当前对 UI 趋势接管设计非常相似。
CNCF 项目对于整个开发者生态系统来说，尤其是对于基于云的社区来说，就像一缕清新的空气。它们代表了社区建设的精神，已经成为在许多不同领域鼓励集体创新的非常强大的工具。
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
本文中，我们将讨论立体视觉，这是一种使用两个或多个摄像机来生成全视场三维测量的机器视觉技术。
【导读】许多研究已经证明深度神经网络容易受到对抗性样本现象（adversarial example phenomenon）的影响：到目前为止测试的所有模型都可以通过图像的微小扰动使其分类显著改变。为了解决这个问题研究人员也在不断探索新方法，L2 正则化也被引入作为一种新技术。本文中人工智能头条将从基本问题——线性分类问题开始给大家介绍解决对抗性样本现象的一些新视角。
本篇介绍下视图变换，包括从世界坐标到显示器中的一系列变换。通过本篇可以了解到我们看到的一幅图像是如何渲染到显示器上的。
在光线传输中，光子的碰撞导致了光线能量的变化，这主要有两种情况，情况a：传输过程中光子和粒子的碰撞；情况b：光子和物体表面的碰撞。前一篇我们讲了如何通过radiance描述一条光线携带的能量，本篇主要解释这些碰撞引起的光线状态变化，以及如何计算radiance在这个过程中的变化。
一，高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作，用于减少图像细节，平滑图像。简单来说，高斯模糊的处理过程，是让图像每个像素都取周边像素的平均值，是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊，就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值，每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊，每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ，对应不同的函数图像，如图3。另外正态分布函数中
入坑前端到今天也将近两年半了,这两天突然想到了第一次面试时面试官的一个问题-------你怎样理解前端的工作? 对于当时我一个小白而言完全是胡说一通,词不达意,搞得面试官一脸懵逼,现在想想那可能就叫尬
实现球面上一个点到另外一个点的动画。当时他遇到了难度，在研究了一个上午无果的情况下，咨询了我。我就告诉他说，你先尝试一个简化的版本，就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示，要实现点A插值渐变到B的动画过程。
书呆子 为什么书呆子不受欢迎？因为他们的心思在于其他的地方，而之所以他们不仅不被欢迎，反而被欺负，是因为青少年还未摆脱儿童状态，折磨是一种娱乐。在任何社会等级制度里，那些对自己没自信的人就会通过虐待他们眼中的下等人来凸显自己的身份。孩子们欺负书呆子也与他们试图通过结盟的方式去变的受欢迎。 而社会之所以友好地对待书呆子是因为在成年人社会的庞大规模里，书呆子做的每件事都能产生真正意义上的效果。而那些依旧充满算计和勾心斗角的小圈子因为不具备实际功能，也就无所谓采用的形式。 如今社会，我们面临一个更严峻的问题，他与
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而，在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下，所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题，近期一系列损失函数被提出来，如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想： 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
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。
之所以要学习高级编程语言，而不学习机器语言，是因为高级编程语言“对人友好”。现在高级编程语言的演化方向也是“对人更友好”、“更节省开发者时间”。
记得几年前，我的一个同事J需要做一个动画功能，大概的需求是 实现球面上一个点到另外一个点的动画。当时他遇到了难度，在研究了一个上午无果的情况下，咨询了我。我就告诉他说，你先尝试一个简化的版本，就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示，要实现点A插值渐变到B的动画过程。
序言：首先，这是一篇学习 SVG 及 JS 动画不可多得的优秀文章。我非常喜欢 Ana Tudor 写的教程。在她的教程中有大量使用 SVG 制作的图解以及实时交互 DEMO，可以说教程的所有细枝末节都可以成为学习 SVG 以及 JS 画图的资料。另一方面，这篇教程也非常枯燥，因为教程的主要篇幅是关于几何图形的数学计算，不过上过中学的人都能理解。全篇翻译完，我觉得我几乎重新温习了一遍中学的几何知识，顺便学了点英语词汇。最后还要感叹一下，想要灵活运用 SVG 画图，深厚的数学功底是不可或缺的，同时还要有敏锐
最近我在接受采访时被问到我关于成为一名伟大程序员的见解。这是一个有趣的问题，我认为我们都可以是伟大的程序员，无论我们的天赋如何，如果我们遵循一些规则的话——我相信——这应该是常识。实际上，这些规则并不只适用于编程领域，也适合任何专业。
项目地址：https://elliottwu.com/projects/unsup3d/
AI科技评论按：在刚刚闭幕的ICLR2017上，纽约大学神经学、数学、心理学教授Eero Simoncelli作为特邀嘉宾分享了他在机器表征、人类感知方面的研究成果。以下为现场视频及AI科技评论全文听
机器之心专栏 机器之心编辑部 到底是谁挡住了谁？遮挡边界又在哪里？对于人类来说，物体之间的遮挡关系非常容易判断，但对于 AI 来说，这个任务就没那么简单了。 从现实世界中的 3D 场景拍摄得到 2D 图片时，会不可避免地产生「遮挡」，即距离相机近的物体会挡住后面的物体，使其部分不可见。如何从一张单目图像中识别遮挡并同时推理出物体间遮挡与被遮挡的关系？这个任务被称为遮挡关系推理（Occlusion relationship reasoning）。 由于图像边界的稀疏性，检索单目图像中物体之间的遮挡关系具有挑
在本节中，将介绍和导出对实时图形必不可少的几个矩阵变换和运算。首先，我们介绍了欧拉变换（连同它的参数提取），这是一种描述方向的直观方式。然后我们谈到从单个矩阵中反演一组基本变换。最后，导出了一种方法，可以绕任意轴旋转实体。
这是关于渲染的系列教程的第四部分。上一部分是关于组合纹理的。这次，我们将研究如何计算光照。
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