在使用过一段时间的SVG动画之后，我相当清楚如何利用它来制作动画片段或者网页布局。一些动画库平台，例如Greensock，和原生的CSS动画简直是绝配。于是我便打算深入地研究一下，看看我能否用这些来制作一款简单的游戏。就像一个精美的工艺品一样，好的游戏拥有许多细致的动画细节。有一天夜里，我的脑海中突然闪现了一个游戏的灵感，我马上起来，画了一些草图，之后给我的哥哥看--他是一个专业的网页设计师。我们立即开始着手设计，讨论了所有的细节动画后（试着画出来并且配以音效），我便开始进行游戏开发。
导读：现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用，在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点，越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。基于此背景，我们结合滴滴的各业务线发展，打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。
生成模型，特别是条件扩散模型，使我们能够模拟高度丰富和复杂的分布，甚至是以文本为条件的真实图像分布。这种能力使许多以前不可能实现的应用成为可能，例如以文本为条件生成任意、多样且逼真的图像内容。在这些图像模型取得成功之后，最近的研究表明，其他领域的建模，如视频和三维几何领域，也同样适用于下游应用。
前言 说起动画H5，作为一个前端，可谓是“又爱又恨”。爱的是加上动画动效后H5会变得生动有趣，吸引力Max；恨的是做动画时都是一边在脑海中yy效果，一边用css、js代码模拟出来，既低效又
其源代码在：CodePen Demo -- Goey footer，作者主要使用的是 SVG 滤镜完成的该效果，感兴趣的可以戳源码看看。
https://generative-dynamics.github.io/static/pdfs/GenerativeImageDynamics.pdf
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 QQ 8.0语音消息改版设计策划故事 4月16日QQ语音消息新特性突然登上微博热搜，QQ铁粉瞬间集结。是什么让129万人为QQ花式彩虹屁？为何微信却被吃瓜群众疯狂艾特？现在，让我为你揭秘QQ语音消息改版的设计旅程。 回归沟通：语音消息能否更方便 QQ已经陪伴了大家20年，但是我们仍然在持续思考怎样让用户的沟通更加高效。语音作为人与人之间最自然的交流方式，也不断引起我们对现有体验的反思。是否语音消息只能采取这种经典的气泡体验？
QQ 8.0语音消息改版设计策划故事 本文来源：腾讯ISUX ID:tencent_isux 4月16日QQ语音消息新特性突然登上微博热搜，QQ铁粉瞬间集结。 是什么让129万人为QQ花式彩虹屁？ 为何微信却被吃瓜群众疯狂艾特？ 现在，让我为你揭秘QQ语音消息改版的设计旅程。 回归沟通：语音消息能否更方便 QQ已经陪伴了大家20年，但是我们仍然在持续思考怎样让用户的沟通更加高效。 语音作为人与人之间最自然的交流方式，也不断引起我们对现有体验的反思。 是否语音消息只能采取这种经典的气泡体验？ 现有
在本文中随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理
如果不想用Unity的导航系统，很多时候就要解决如何预判前进路径中的障碍物问题，之前也看过一些非常经典的寻路算法例如AStar寻路，虽然也可实现功能，但总感觉有些小题大做。寻路算法大多数都是为了得出最优解，但如果只是用在一个区域内随机运动的远程怪身上的话，根本就不需要用这么复杂的算法。
随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理。这些应用程序将在本文后面进一步详细讨论。本节介绍了量化融资中使用的一些流行的随机过程及其在Python中的实现。
安妮 编译自 ArXiv 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 十图九糊。 置身异国街道，感受着陌生环境里熙熙攘攘的街道，你掏出手机想留住这一刻。 好嘞，一、二、三，咔嚓。 由于行人和车辆都在运动，
没错，这个效果中的核心气泡效果，其实借助 CSS 中的滤镜，能够比较轻松的实现，就是所需的元素可能多点。参考我们之前的：
在学生时代，Jussi Lindgren和Jukka Liukkonen就发现他们的量子力学讲座中的一个要素并不令人满意。Jussi Lindgren说：“当我们学习物理时，有一些基本要素被告知是正确的，而且我们不得不接受“它们是正确的”却不知道背后的原因，我并不真正喜欢这样。”
在信号处理系统中，我们经常会听到噪声温度这个概念，而且噪声温度的量纲也是K(凯氏温度)， 那噪声温度是什么意思呢？为什么会用温度来衡量噪声的大小？
1. 获取最近一次监测到的正在运行的应用的包名，一般可以认为就是当前正在运行的应用的包名；
欢迎来到本篇技术博客！今天，我们将一起学习如何使用HTML5 Canvas和JavaScript创造一个炫酷的网页效果。我们将绘制彩色粒子并让它们在画布上随机运动，形成华丽的粒子动画。让我们开始吧！
这个效果是之前看过的，正好是很典型的跟动画相关的例子，我这里就拿来跟大家分享一下，如果你以前看过又很熟悉动画那就可以略过，如果不是很熟悉或者没看过那不妨复习和学习一下，上图大家看下（好像转化成gif不
本文模拟了在连续和离散时间布朗演化一些简单的方法。 布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动， 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
跨平台用户体验统一正处于增长趋势：早些时候 iOS 和安卓有着不同的体验，但是最近在应用设计以及交互方面变得越来越接近。从安卓 Nougat 的底部导航到分屏特性，两个平台间有了许多相同之处。对设计师而言，我们可以将主流功能设计成两个平台一致（过去需要单独设计）。对开发者而言，这是一个提高、改进开发技巧的好机会。所以我们决定开发一个安卓气泡选择的组件库 —— 灵感来自于苹果音乐的气泡选择。
今天小菜的#processing源码分析系列给大家带来的是一个文字气泡抖动的效果实现原理解析。
目前智能手机最重要的一个方面就是轻松捕捉和分享视频。基于光学图像稳定（OIS）和电子图像稳定（EIS））的融合稳定视频技术，使用Pixel 2 和Pixel 2 XL智能手机，拍摄的视频比以往更流畅，更清晰。视频融合稳定技术用最少的伪影提供高度稳定的画面，目前Pixel 2在DxO的视频排名中领先（同时也获得了智能手机相机的最高综合评分）。
在图像生成模型技术的推动下，视频生成模型在研究和应用领域取得了显著进展。这些模型通常通过从头开始训练或对预训练图像模型插入额外的时间层进行微调来实现。训练通常在混合的图像和视频数据集上进行。尽管视频建模的改进研究主要关注空间和时间层的排列方式，但先前的工作没有探究数据选择的影响。然而，训练数据分布对生成模型的影响是不可忽视的。此外，对于生成式图像建模，已经知道在大型和多样化的数据集上进行预训练，然后在小型但质量更高的数据集上进行微调，可以显著提高性能。然而，之前的视频建模方法往往借鉴了来自图像领域的技术，而对于数据和训练策略的影响，即在低分辨率视频上进行预训练再在高质量数据集上微调，还需要进一步研究。
马尔科夫矩阵的稳态问题就是有关特征值为 1 的对应特征向量，并且其他的特征值的绝对值都是小于 1 （可有其他特征值也为 1 的例外）。为什么呢？
深度学习方法已经在使用大量数据进行监督的计算机视觉问题上取得了优秀成果 [10，17，19]。然而，对许多需要密集连续值输出的视觉问题而言，全面收集真实数据繁琐或不切实际 [6]。本文主要针对以下四个问题：单目深度预测、摄像机运动估计、光流和运动分割。之前的研究已经试着用真实数据 [5] 和合成数据 [4] 通过监督学习解决这些问题。然而在真实数据和合成数据间还是存在现实差距，真实数据不仅有限，而且不准确。例如，一般用 LIDAR 获取的深度真实数据 [6] 是稀疏的。此外，也没有可以提供真实光流数据的传感器，所以所有现有的存有真实图像的数据集都有其局限性或类似 [2,6,12]。运动分割真实数据需要手动标记一张图中所有的像素 [23]。
项目地址：https://github.com/qhFang/AccurateACL.
在这篇教程中，谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言，教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
机器之心专栏 国防科技大学徐凯教授团队 近日，国防科技大学徐凯教授团队提出了基于随机优化求解快速移动下的在线 RGB-D 重建方法 ROSEFusion，在无额外硬件辅助的条件下，仅依靠深度信息，实现了最高 4 m/s 线速度、6 rad/s 角速度相机移动下的高精度在线三维重建。 自 2011 年 KinectFusion 问世以来，基于 RGB-D 相机的实时在线三维重建一直是 3D 视觉和图形领域的研究热点。10 年间涌现出了大量优秀的方法和系统。如今，在线 RGB-D 重建已在增强现实、机器人等领
看了很多博客都有自己的粒子特效背景，参照网上的代码，给handsome主题添加了粒子背景，效果如下：
加州理工大学的研究团队提出用全息显微镜技术探索外星生命。 一直以来，在寻找外星生命方面，科学家都是通过寻找水这一间接的方法来推测生命的存在。近日，加州理工大学的研究人员提供证据表明：使用激光记录3D图像的数字全息显微镜技术是当前我们发现外星微生物的最佳选择。 关于数字全息显微镜，就是全息技术和显微镜的结合，它解决了一般显微镜中分辨率与景深之间的矛盾, 避免了像差影响, 可以获得更大的视野。而全息技术就是一种利用干涉和衍射原理来记录并再现物体真实三维图像的技术。 当然主要的困难还在于如何辨别出微生物与尘埃粒子
Voronoi中的AngleOffset来模拟随机运动 UV采用事件控制Y方向上的变化，实现火焰不断向上
1. 该代码可在Mathematica 13.1.0.0(TraditionalForm)下正确运行。
上次提到了【数据可视化】Echarts最常用图表，其中还有一些图需要了解，这次来分享一下。
目前自动驾驶的核心技术是LiDAR（激光雷达），一种运用雷达原理，采用光和激光作为主要传感器的汽车视觉系统。LiDAR传感器赋予了自动驾驶汽车能够看到周边环境的“双眼”，激光雷达技术越先进，视觉感知的精准程度越高，这是自动驾驶得以实现的底层技术基础。
帕金森病是一种影响运动的神经退行性疾病，影响着全世界超过一千万人，每年大约有60000人被诊断出来患有这种疾病。早期检测可以预防严重症状的发作，但目前没有特定的测试来诊断帕金森病。
当我们给计算机视觉系统输入一张照片时，它们可以很容易捕获照片中的信息。但是，自主捕获信息对于计算机视觉系统还是非常困难的。
布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动， 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
我们知道很多蒙特卡洛采样方法是来源于物理，比如最有名的哈密顿蒙特卡洛方法(HMC)，就是源自于哈密顿动力学。不过这次我并不打算详细说明哈密顿蒙特卡洛，相关的解读已经很多了。
蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。
3.TextInput实例名.displayAsPassword=true;定义输入文本框的显示内容为“*”‘
1、进入管理后台，在“ 插入代码 ”处选“ 自定义增加 ”，或者其他可以输入“ 自定义代码 ”的地方，插入以下代码：
在本文中，我们将深入探讨如何使用Unity3D和TensorFlow来教AI执行简单的游戏任务：投篮。完整的源代码可以在文末访问Github链接。
好玩的JS特效，可以当做背景使用，代码在下面，也可以到示例网站复制源代码 示例网站：www.catcool.cn/gg 代码： <body> <script> ! function() { //封装方法，压缩之后减少文件大小 function get_attribute(node, attr, default_value) { return node.getAttribute(attr) || default_value; } //封装方法，压缩之后减少文件大小 function get_by_tagnam
本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method）。 一、概述 蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。 它非常强大和灵活，又
每个数据科学家一旦开始研究统计模型，就会遇到马尔可夫链和马尔可夫过程这两个术语。本文将以一种易于理解的方式解释马尔可夫过程的基本概念。
蒙特卡洛方法入门 引言 蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Mon
慢特征分析 (slow feature analysis, SFA) 是使用来自时间信号的信息来学习不
当你和朋友隔着冷冰冰的手机屏幕聊天时，你得猜猜对方的语气。当 Ta 发语音时，你的脑海中还能浮现出 Ta 的表情甚至动作。如果能视频通话显然是最好的，但在实际情况下并不能随时拨打视频。
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