本文深入分析了2019年CVPR会议论文《SideWindowFiltering》提出的创新性滤波算法。该算法通过将待处理像素置于滤波窗口边缘（而非传统中心位置），有效解决了图像边缘模糊问题。文章详细阐述了8种特定方向侧窗的定义方法，并给出了基于二范数损失的最佳窗口选择算法。通过理论分析和实验验证（包括均值、中值滤波的Python复现），证明该方法在保持边缘信息方面显著优于传统滤波技术。虽然计算复

游戏特效简介（Unity）+资源网站链接

本文介绍了在Unity中实现基于瓦片的网格库存系统的完整过程。系统参考了《逃离塔科夫》等游戏的背包机制，实现了物品放置、拾取、交换、旋转等功能。关键实现包括：1) 使用二维数组管理物品位置；2) 通过Canvas缩放处理鼠标坐标转换；3) 物品尺寸动态调整与边界检查；4) 高亮显示选中物品；5) 支持物品旋转时的占位处理。系统还包含自动寻找合适位置的功能，并解决了物品层级排序问题。这种网格化库存系

本文系统分析了AI应用的三种开发模式：基础API调用、结构化工作流和自主智能体。这三种模式分别对应不同复杂度场景：原子化任务适合简单调用，标准化流程适合工作流编排，开放性问题需要智能体自主决策。文章详细剖析了每种模式的技术架构、关键组件和调用流程，并提供了技术选型指南。建议企业根据业务需求复杂度，从简单模式逐步演进到高级模式，在控制风险的同时实现AI价值最大化。

本文详细介绍了Unity中ComputeShader的基本使用流程，通过矩阵相乘的示例展示了GPU并行计算的优势。主要内容包括：1) ComputeShader创建与内核函数定义；2) 线程组划分原理与调度方式；3) CPU与GPU间的数据传输方法；4) 完整实现矩阵乘法的ComputeShader和C#代码。文章特别强调了线程组织、内存管理和参数传递等关键点，并指出小规模运算可能不适用Compu

GoCap是一种通过观察玩家行为来训练游戏AI的机器学习方法。它通过量化游戏环境变量（如血量、敌人数量等）建立映射表，记录玩家在特定条件下频繁执行的操作。在决策时，当当前环境符合训练记录的频繁状况时，AI会执行相应行为。该方法不需要复杂算法，代码实现简单，包含"规则"、"行为"和"角色"三个核心组件。以石头剪刀布为例，GoCap能学习玩家

摘要：本文探讨了"氛围编程"(vibecoding)与专业化AI辅助工程实践的区别。氛围编程指开发者沉浸于与AI协作的创造性流程，快速生成代码但缺乏严谨审查，适合原型设计和学习项目。而AI辅助工程实践则强调结构化流程，将AI作为工具融入软件开发生命周期，保留人类控制权。文章分析了三种开发者类型："氛围编程者"、"竞技牛仔"和"困

摘要：本文探讨了"氛围编程"(vibecoding)与专业化AI辅助工程实践的区别。氛围编程指开发者沉浸于与AI协作的创造性流程，快速生成代码但缺乏严谨审查，适合原型设计和学习项目。而AI辅助工程实践则强调结构化流程，将AI作为工具融入软件开发生命周期，保留人类控制权。文章分析了三种开发者类型："氛围编程者"、"竞技牛仔"和"困

本文系统梳理了LLM应用评估的方法论体系。第一部分介绍了传统NLP评估指标（如BLEU、ROUGE）和基准测试（MMLU等），并阐释了"LLM-as-a-judge"的创新评估范式。第二部分重点解析了三类LLM应用的评估：多轮对话系统需关注相关性、完整性、知识留存等指标；RAG系统需分别评估检索环节（Precision@k等）和生成环节（AnswerRelevancy等）；智能

本文系统梳理了LLM应用评估的方法论体系。第一部分介绍了传统NLP评估指标（如BLEU、ROUGE）和基准测试（MMLU等），并阐释了"LLM-as-a-judge"的创新评估范式。第二部分重点解析了三类LLM应用的评估：多轮对话系统需关注相关性、完整性、知识留存等指标；RAG系统需分别评估检索环节（Precision@k等）和生成环节（AnswerRelevancy等）；智能