又失败了两次

自认为质量不低的视频,如果投到B站,可以想象由于B站恶心的推送机制,播放量不会有多少。今晚就转战YouTube,是时候去模仿youtube 大佬的说话风格了。 最近体会到的一个道理是。你能赚多少钱,很大概率和你的技术多牛没啥关系…同学说要研究深度学习,然而没老师带,全靠自己摸索….趁早凉吧。 现阶段是计划把libgen 上的书扒一些看看,看究竟能发现些什么.. 先

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又失败了两次

自认为质量不低的视频,如果投到B站,可以想象由于B站恶心的推送机制,播放量不会有多少。今晚就转战YouTube,是时候去模仿youtube 大佬的说话风格了。 最近体会到的一个道理是。你能赚多少钱,很大概率和你的技术多牛没啥关系…同学说要研究深度学习,然而没老师带,全靠自己摸索….趁早凉吧。 现阶段是计划把libgen 上的书扒一些看看,看究竟能发现些什么.. 先

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技术封锁太可怕了

最近看了《女高中生的虚度日常》,忘了多少集,笨蛋捏塑料气泡的时候,原来可以把整个塑料扭一下就能炸掉所有泡泡,我居然一直不知道!太可怕了 在知乎上看尽百态人生….我真想请知乎上那些人生导师去当编剧,写出来的剧本肯定能大卖…..他们的才华显然没用对地方啊! 现在我觉得Quora比不上知乎了,Medium和掘金,思否一个德行,某些地方上甚至更像csdn,reddit还好,界面难看了些,但分区非常棒。 reddit最近说剑桥出版社的部分图书免费向公众开放……这些垃圾书libgen上多的是,还不如把课程设置以及作业以及答案免费开放。 youtube似乎对科普类视频扶持力度更大些,这里说的教学视频不是“一小时学会PS”之类的烂大街教学,而是用电脑模拟生物集群,分析铝与铁的差别。但B站有个好处就是公开课很多,youtube上只看到MIT十年前的公开课。 感谢百度网盘让我体验到了5MB/S的网速是什么感觉,我一直以为我家网速只有14.4kb/s….. 人类为什么会喜欢听故事呢? 感觉地球上这点人口,想飞出太阳系简直不可能啊?至少也得700亿才稍微能在火星定居吧? 以及越来越了解人工智能后,我发现我不能理解这玩意为什么叫人工智能了….大概是好捞钱,好吓人吧…..不就是计算像素与像素之间的关系莫…..世纪之交那些有关人工智能电影和科幻片,想到了人工智能会反抗人类……不过现阶段来看这些人工智障还反抗不了….人工智能会消灭很多岗位,但也会催生很多新的岗位,比如数据标注员…..新时代重复性低价值劳动….从来没有科幻小说或电影写到这个……果然现实比小说魔幻多了….. 研究了一下processing这个软件…..没看懂为什么用着个东西画几根线就是艺术了…..日系插画很好看….手绘是不可能手绘的了,这辈子都手绘不到那种级别,就只好拿c++程序生成去了… 现在我这垃圾笔记本打开个浏览器风扇也能上天了…..

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水中小块陆地

渚——水中小块陆地。 先用几个点围成凸包确定大致边界,然后再边界上随机扰动点让边界线折来折去,但这样边界线仍然是直线不好看,于是用二阶贝塞尔曲线把它弄弯~ 好看多了,陆地颜色用的是255,228,181,海洋颜色141,238,238。 代码风格极其凌乱….我自己都快看不下去了… 再来一张。我这破电脑需要6秒才能生成一张。

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c++生成voronoi图

​肝了一天半,终于做好了,蓝线是三角形,黄线就是voronoi图 然后是处理翻转边的情况的时候,记得递归,把所有影响的边都检查一遍。 然后是判断边是否需要翻转的时候,我尝试用外接圆判断第四个是否在内,但太复杂了,于是就改为判断公共边的对角相加是否大于180度。数据结构很有意思,我做的是第一个点的对边就是第一条边,第一条边的对角就是第一个角,对应着第一个点。 判断点在哪个三角形里面,如果在边上的话直接丢弃这个点,cal就是计算的叉积,反正只需计算正负,就把叉积归结成1或-1了,如果不这样有可能相乘的两个数字太大。我一开始还计算点积去了2333 写几个注意点吧。首先是利用三个点算出圆心的时,要注意斜率不存在的情况,这时候圆心的x坐标就是垂直平分线斜率不存在的两个点的中点的x坐标,而不是0。以及浮点到整型需要小心。 然后是圆心如果差的太远,也就是离图片太远了,可能造成拉扯,于是我强行把它们拉回来 然后源码,main.cpp以及用于输出图片的svpng.inc,很多调试信息没去掉哈哈哈,没想到写这个也要500行左右,很适合挑战了。

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继续

闲逛了时发现了一个不得了的博客 https://heredragonsabound.blogspot.com/2017/11/various-miscellany-part-2.html ,这个博主喜欢用程序生成各种各样的古典主义的地图,比如头图。 真好玩,我也要玩。怎么玩?用c++生成png图片呗。还有另一个博主redblobgame也非常厉害,也是热衷于生成地图,技术厉害,但是感觉不如头图好看。 另一个比较好玩的是生成魔法阵….思考一下,魔法使者弄出魔法阵的时候不可能一笔一笔去画魔法阵啊,所以多半也是用程序生成的吧。 除了这两个,继续在github上寻找能练手的项目,大概就这些了。 冰菓的ED2实在太好看了。 技术类的文章全部转到知乎和csdn去写,这个博客只记录生活了,主要是香港主机打开太慢,又懒得备案。努力维持下去,国内外十年二十年以上的博客有很多,也算一种历史吧。 还要下图这《空气动力学》真tm适合当小说看啊…

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反思&总结

自己摸索了很久,还是花了很久时间也没法看懂一些小开源项目为什么那么写。大概是我太菜了吧…..今后暂且以有教程的为主,入门教程去github和youtube以及B站知乎,高级一点的教程直接去google scholar,和别人去拼信息收集能力 够我玩几年了。搜“procedural generation”也能搜出很多好玩的东西

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最近新发现的两种检索信息的方法

先列出我原来的检索信息的方法吧 1.搜索引擎,必应和谷歌 2.各大内容平台,常用的有B站,知乎,CSDN,medium.com,youtube 3.github上的源码,其中三分之一太复杂,另外三分之一运行不了 4.各种外链,个人博客或网站,能否碰到大牛纯靠运气了 5.shadertoy,kaggle,codepen这类开放代码平台 6.各大在线课程,包括cousera,mitopenwire 7.论文,包括谷歌学术(此时你需要一个scihub),citeex,百度文库(此时你需要你个冰点下载器),知网(此时你需要一个师大云端图书馆) 8.下载书籍的方法:鸠摩搜书,盘搜搜,zlibrary,libgen,某宝 然后是新发现的方法 9.如果要学什么,比如”computer graphics“,这时候你不应该搜索”computer graphics tutorials“,而应该搜索”computer graphics assignments“,这是我从mitopenware上学到的。 10.搜索知名学校,点进去一个学院,打开他们教授的个人主页,如果那个教授在教学生上课的话,很可能会将布置的作业甚至同学们做的项目也放到个人主页上来,这时候,你懂的。这里我觉得比coursera那种一集几分钟,作业简单得和没布置一样的强多了。

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