- 丹尼尔-胡珀(Daniel Hooper)在为期一周的编程活动中使用 C 语言开发了一款名为 "ShapeUp "的三维建模器,并通过射线行进签署了距离域以确定可行性。
- 他使用静态内存分配来管理形状,并集成了用户界面、GLSL 着色器生成器、鼠标选择和行进立方体导出功能。
- 尽管在使用 raylib 库时遇到了挑战,但 Hooper 还是完成了这个项目,制作出了一个包含 2300 行 C 语言代码和 250 行 GLSL 代码的功能性 3D 建模器,并可在线查看和测试。
- 这篇文章深入探讨了利用 Raylib 进行游戏开发的局限性、挑战和积极因素,涉及全屏问题、渲染功能和保存着色器。
- 用户表达了他们对无边框全屏模式和真正全屏模式的偏好,同时还讨论了使用 WebAssembly 的浏览器上 2D 图形的平滑滚动问题。
- 此外,还介绍了 C/C++ 中的参数验证、C 编程中清晰文档的重要性、C 在建模/渲染中的优势、有符号距离函数 (SDF) 的使用等各种主题,以及高级 CAD 工具、Java 中的内存管理、即将举行的游戏开发活动、Solar Ash 中的 SDF 渲染以及在游戏开发中使用 C/C++ 的优势。
- 斯坦福大学提供 Dan Boneh 的在线密码学课程,内容包括流密码、块密码、密钥交换等。
- 课程提供视频讲座、幻灯片和免费教科书,让您全面了解密码学主题。
- 通过每周的深入讲解和实际应用,学生可以探索信息完整性、数字签名和公钥加密等主题。
- 斯坦福大学开设了 Dan Boneh 的密码学课程,受到好评,并建议提供更多资源。
- 建议阅读布鲁斯-施奈尔(Bruce Schneier)的《真实世界密码学》和《应用密码学》等书籍,了解密码学的实践和理论见解。
- 关于 Boneh 课程的难度存在争议,Schneier 的书也因内容过时而受到批评;不过,Boneh 的课程非常值得向密码学爱好者推荐。
- 文章评估了大量研究,探讨了心肺功能(CRF)如何影响死亡率、慢性疾病和整体健康,强调了定期体育锻炼对保持良好的心肺功能的重要意义。
- 它强调了 CRF 对各种健康结果的强大预测性,建议在临床环境中对 CRF 进行常规测量,以进行健康评估和干预。
- 有必要开展更多的研究,以弥补现有文献中的不足,并确定 CRF 与健康结果之间的因果关系。
- 该书强调心肺功能对整体健康和长寿的重要意义,建议进行第二区训练,以稳步增强心肺功能。
- 以轻松的节奏持续进行有氧运动,可以防止受伤,增强耐力,并最大限度地提高收益;在同一堂课中,改变运动程序和避免混合强度至关重要。
- 目前正在进行的辩论包括骑自行车时佩戴头盔的有效性,通过对照试验探索运动、维生素 D 水平和死亡率之间的联系,强调需要对健身和健康采取综合方法。
- ABL 公司制造的 E2 发动机是一种以 Jet-A 和液氧为动力的耐用火箭发动机。
- 尽管缺乏直接的推进经验,Ryan Kuhn 还是通过优先考虑好奇心、直觉和实用的工程解决方案,有效地领导了该项目。
- 文章详细介绍了设计过程,重点是燃气发生器发动机循环、涡轮泵设计、开发燃烧室和叶轮等发动机部件所面临的挑战,以及 AFRL 团队在发动机开发方面取得的显著进展。
- abslacesystems.com 上的讨论深入探讨了各种主题,如制造火箭发动机、技术写作、苏联工程壮举、项目反 馈回路、SpaceX 的挑战、3D 打印火箭部件以及使用 CAD 工具进行金属部件设计。
- 它探讨了用于火箭推进的压力室,并对使用压力罐进行低成本火箭设计提出了批评。
- 对话中分享了有关软件工具、制造公司和初学者技巧的建议。
- 亚历克斯-加西亚(Alex Garcia)介绍了用于矢量搜索的新 SQLite 扩展 sqlite-vec,该扩展旨在取代 sqlite-vss,提供自定义 SQL 函数和虚拟表。
- sqlite-vec 完全用 C 语言编写,以速度和可嵌入性为目标,跨平台支持 WebAssembly 和移动设备,并改进了内存管理。
- 该扩展项目目前正在进行中,即将首次发布;开发商正在寻求赞助机会,以推进该项目。
- 作者正在开发一个新的向量搜索 SQLite 扩展,最初强调线性扫描,未来计划进行高级索引,快速处理大量向量,并研究量化以加快搜索速度。
- 用户们正在交流相关项目的想法以及他们在矢量存储解决方案方面的遭遇,而帖子则涉及二进制矢量、量化、机器学习模型以及在 SQLite 等数据库中进行矢量搜索的优势。
- 对该项目的反馈是乐观的,用户渴望作出贡献并扩展他们对 SQLite 扩展的知识。
- 微软禁止美国警方在 Azure OpenAI 服务中使用生成式人工智能进行面部识别,以消除人们对执法技术的偏见和风险的担忧。
- 该禁令适用于美国警方的移动摄像头实时面部识别,但不适用于国际执法机构。
- 这一政策转变源于对在执法中使用人工智能的批评,并凸显了微软与 OpenAI 在国防部等多个政府实体中的合作。
- 微软禁止美国警方使用其面部识别人工智能,引发了关于监控、毒品法、犯罪率以及私人和政府实体数据收集的讨论。
- 话题延伸到 OpenAI 在军事利用方面的政策转变、追究科技巨头的责任、反竞争行为以及微软参与监督面部识别技术。
- 主要关注点包括识别偏差、道德问题以及警察部门在使用人工智能方面缺乏标准。