#life #dev duangsuse 落实 10:30 准时睡觉『政策』。 🐱

考虑到健康原因（不让自己的努力白费），每晚 10:30(h:m) 必须立即睡觉

== duangsuse::Echo 参考 #Telegram hashtags

duangsuse::Echo 常年利用 hastags 标记消息所含知识领域，并且，这也会为未来 Echo 频道进行简单准确的数据统计带来可能（不然，我也有其他手段，比如 NLP、统计预测）

以下是新的标签实例（不区分大小写、不能保证消息只含这些标签）：

== 消息平台部分
#Telegram #zhihu #Github #so #Coolapk #book #wiki

== 注释部分
#life #China #School #Statement #lib #recommended #low #fix
#project #blog #share #Learn #paper
#dev #tech #art #meetUp #conference
#Moha #Haha
#gnu
#Microsoft #Mozilla #WeChat #QQ #Weibo #Tencent #Baidu #Ali #Qihoo
#tools #code

== 程序设计语言部分
#Kotlin #Java #JavaScript #JavaScript_ES6 #TypeScript
#Rust #Go #Swift #Dart #Crystal
#Ruby #Python #Perl #Tcl #Lua #PHP
#C #D #Cplusplus #CSharp #Objc
#Pascal #Fortran #Delphi #Ada #Basic #VisualBasic
#Scheme #Haskell #Scala #Clojure
#TeX #Graphviz
#Octave #Matlab
#Shell
（有些写出来是为了鼓励我去写，其实不一定真的写过）

== 软件平台部分
#Android #Windows #Win32 #MacOS #Java #Java_JVM #CLR #Qt #GTK #Tk #WxWidgets
#CSS #XML #JSON #KDE #Postgres #dotnet

== 软件技术领域部分

#backend #sysadmin #frontend #sysadmin_net

#OI #CS #IT #Informatics

#stat #ann #ann_dnn #machl
#math #math_linearAlgebra #math_discrete
#se #se_dia #se_ci #se_ee
#comm #net #www #web #http #html #mail #wireless
#circuit #embedded #os #db #db_relAlgebra #SQL
#bin #encoding #encoding_audio #encoding_image #encoding_video #encoding_text
#hpc #parallelism #distributed #simd #gpgpu #crypto
#pl #pl_plt #ce_vee #ce #ce_optimize #fp_monad #fp_proof #fp #oop #oop_arch #sp #parser
#algorithm #struct #lists #maps #sets
#security #security_lowlevel
#signalProc #nlp #phonetic
#cg #cg_dip #cg_3d #cg_2d #cg_lowlevel
#gui #gui_animation #gui_layouts #cli #visualization

#Sp #C 汇编害死人！ 😢 早日拒绝汇编和 C 甚至裸的结构化编程，早日获得新生！ C++ 都比 C 好！

🌶🐔 垃圾 GCC 还我青春！

🤔 C++ 要学呢，类型系统比 C 强一些，新的 cast 操作不知道怎么用。

人在做，天在看，抽象不够留祸患，
万恶段错天地灭，赶紧 OO 保平安，
诚心诚念设模好，对象大法平安保，
众生都为速度来，现世险恶忘前缘，
OO 弟子说真相，教你脱险莫拒绝，
早日摆脱汇编，早日获得新生，
上网搜索「九评 GAS」有真相。

天灭 GCC，退 C 保平安。
人在做，天在看，垃圾 SP 留隐患。
空指溢出天地灭，快换 Managed 保平安。
诚心诚念 GC 好，Tracing 大法平安保。
众生都为工效来，现世险恶忘前缘。
Java 菜鸡说真相，教你脱险莫拒绝，
早日摆脱 C/C++，早日获得新生，
上网搜索「九评 C/C++ 后端」有真相。

说起来，我也没有讨论计算机图形学、人工智能、信号处理、无线电、高性能计算、分布式计算方面的信息了... #sp #ai #machl #hp #distributed #cs ...
还是害怕别人说我菜鸡装大佬啊... 😭

啊，图形混成，动画、函数曲线....
都不是我现在看到的事情啊....

呃，我觉得这位和顶楼的工程式讲法比较好：

在输入信号的每个位置，叠加一个单位响应，就得到了输出信号。

卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。
^”书上先反褶再平移，把输入信号当作一个整体(去翻转平移相乘积分)，一次算出一个时间点的响应值；而楼主把信号拆开，一次算出一个信号在所有时间的响应值，再把各个信号相加。两者本质上是相同的。

顶楼：
令f(t=1) 衰减是种卷积，如t=1敲锣，锣面震幅随 tNow-1 衰减。接下来 1.2 ,1.4s 也有同样的敲锣。将它们叠起来就成了系统的输出
无论多么复杂的输入信号，我们都可以将其分解为一个个连续的冲激信号

用符号'*'表示卷积，关系式：输入*系统=输出。上面的图2在t=0.4s时的数值，是由图1中蓝、红、绿分别对应的3个单位冲激响应相加得来，
蓝、红、绿3个信号进入系统的时间分别为：t=0s，t=0.2s，t=0.4s，仔细观察，在图1中3个冲激信号对应系统响应的值分别为
系统响应在t=0.4s，t=0.2s，t=0s的值，对应的时间顺序刚好相反(因为.4s时0s 的还没消失)，所以要翻转

😅不过有件好事：在计算机图形学 #cg 上 Sobel 边缘检测和各种锐化/平滑 都是无关方向的，如果只是 dot 乘积(各位之和) 其实就是普通列表处理；需要处理声音和图像不需要理解信号处理 #sp 学的术语概念

我想起了滑动平均拨弦声
https://tinyrave.com/tracks/67/remix
#js #code audio

kPluck = 470.0 ,
a = Array(44100 / kPluck >>0).fill(0);//FIFO frequency
a.forEach((x,i)=>a[i] = Math.random() * 2 - 1)//white noise
cyc=(a,i)=>i%a.length,
runAvg=f=>T=>{
  let i=cyc(a,T*SAMPLE_RATE>>0); return a[i] = f(a[i], a[cyc(a,i+1)])
}

buildSample=runAvg((a,b)=>(a+b)/2)

当然音质差也可：

kPluck = 470.0 ,
a = Array(44100 / kPluck >>0).fill(0);
a.forEach((x,i)=>a[i] = Math.random() * 2 - 1)

buildSample=T=>{//没平均相邻
  let i=T*SAMPLE_RATE %a.length >>0; return a[i] = a[i]/1.01
}

卷积核就是权重，#AI 学习的正好是权重，把权叠到每片像素，所以图片分类器能学习出核的特征，对识别项求和后判断归类
在每个xy 叠加卷积核，就得到输出颜色/灰度 等信号

应用于位图参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/76606892
shadertoy.com/new #GLSL #code
#define v1 float
v1 lumAt(vec2 p){
return dot(vec3(.2126, .7152, .0722),//亮度
texture(iChannel0, p.xy / iResolution.xy).rgb);
}

void mainImage(out vec4 bg, vec2 P){
vec4 c = texture(iChannel0, P / iResolution.xy);
v1 gx,gy, d = sin(iTime * 5.0)*0.5 + 1.5; // kernel offset

// Sobel Kernel
//x
// -1 -2 -1
// 0 0 0
// 1 2 1
//y
// -1 0 -1
// -2 0 -2
// -1 0 -1
#define k(x,y,P,a) v1(a)*lumAt(P+vec2(v1(x)*d,v1(y)*d))
gx=k(-1,-1, P,1) + k( 0,-1, P,2)
+k( 1,-1, P,1) + k(-1, 1, P,-1)
+k( 0, 1, P,-2) + k( 1, 1, P,-1);
gy=k(-1,-1, P,1) + k(-1, 0, P,2)
+k(-1, 1, P,1) + k( 1,-1, P,-1)
+k( 1, 0, P,-2) + k( 1, 1, P,-1);

v1 g = gx*gx + gy*gy;// denoise in the video
v1 g2 = g * (sin(iTime) / 2.0 + 0.5);
bg = c+ vec4(0.0, g, g2, 1.0);
}
lum滤镜 . 这次让我学会了位图擦拭渐变外 的边缘和模糊 以及边角画扭曲 💭视频粒子特效可能需要
我这里还有个中心模糊的：
#GLSL #code https://www.shadertoy.com/view/4ts3Ws
float amount = 5.9;

vec3 shadow(vec2 P){
return texture( iChannel0, .5*(sin(1.)+P) ).rgb;
}

void mainImage( out vec4 bg, vec2 P){
vec2 pC = -1.0 + 2.0 * P.xy / iResolution.xy, p = pC;
vec2 dCopy = (iMouse.xy/iResolution.xy - pC ) / amount;

vec3 g = vec3( 0.0 );
for(int i = 0; i < int( amount ); i++ ){
vec3 c = shadow(p);
g += smoothstep( 0.0, 1.0, c);
p += dCopy;
}

bg = vec4(g/ amount, 1.0 );
}

http://www.jezzamon.com/fourier/ #sp

https://gankra.github.io/blah/c-isnt-a-language/ #c #programming_language #abi 🤔C的ABI typedef的确挺混乱的，而且 *const restrict (void(*)[]) ..

https://nullprogram.com/blog/2018/05/27/ #linux #c #ffi #jit #optimization
When FFI(JS,.) Function Calls Beat Native C

https://m.youtube.com/watch?v=tNiXkX6Ys4o #sp #science
MIT 迷你獵豹項目開源地址
https://github.com/mit-biomimetics/Cheetach
史丹佛Pupper項目開源地址
https://pupper.readthedocs.io/


我觉得最丢脸的就是，一个硕士生🎓，大言不惭的说在某[1个知名]bot公司前一年就公开了技术成果；好像腾讯说它[资助]的实验室有什么不得了的创新，所以产品都是时机碰巧、各自独立出的

“你我的对立面不是头衔和尊严，而是对科学的认知
科学从来无关懂或不懂，是已知和未知。懂不懂是技术手段，不是科学本身

规律之上 不守常规，不总是得出xx公理xx定律的文字成果，这才是身为科学家最不同的点，也是教科书所谓科学家于那些时代的共同点；当然中国，很少有这种人。科学嘛，总要有点异于常人的东西呵

爱科学、爱成果，但不爱真理。
什么时候热爱一种事情，是需要理由来让他人承认才有人叫好的
何时开始，出产是需要成果先行于策划的 -大概就是中国发展手法的悲剧”

https://huggingface.co/spaces/Xi-JinPing/Xi-JinPing-TTS #ai #sp hifigan 🤔现在语音合成引擎也这么多，应用也有不少

https://t.me/rynif/30026 #science vs. #tech 🌚🤔
按这个来说， 我也是离开 #cs #plt 计算机科学 加入了 #algor #sp #ce #cg #web 等具体应用，用 #py #js 去解读许多概念

并且回看之前的知识术语，也没有感觉什么不同👌 。主要是以所见即所得为重 ，体系性可以另起炉灶 从实践中来

#ai #sp #js 🤔居然不是靠py https://github.com/imgly/background-removal-js/blob/main/src/ort-web-rt.ts
https://github.com/hpc203/u2net-onnxruntime/blob/main/main.py