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《学习之道》第4章 组块构建与避免能力错觉
从上至下的宏观学习，和从下至上的组块活动，在你成为数学家或科学家的道路上，都发挥着重要作用 ---- 能力错觉与回想的重要性 试着回想学习材料，即提取练习（retrieval practice），效果比单纯阅读材料好得多
97240发布于 2019-09-29 - 来自专栏青玉伏案
视错觉升级版：多个视错觉效果实现
之前发表过一篇关于视错觉的文章：《视错觉：从一个看似简单的自定义控件说起》，虽然不是用iOS开发中的Mask来实现的，但是原理和Mask原理是一样的，相当于手动给上面一层加了个Mask。 今天这篇博客是视错觉Demo的升级版，上篇博客发表后，好多小伙伴说使用Mask实现会更容易，其实使用Mask和之前的原理是一样的。 今天我们这篇博客就使用Mask来实现视错觉的效果，并给出不使用Mask的解决方案。当然今天博客中的内容较多。 一、一些视错觉经典图片 在博客的第一部分呢，先放松一下，看一些视错觉的经典图片，当然下方图片来源于网络。还是那句话，你的眼睛有时候会欺骗你的，你看到的不一定是你看到的。 就先放这三张视错觉图片当开胃菜吧，比较我们今天的主题还是iOS开发，还是代码。说实话，看这种视错觉图片老感觉不舒服呢，越想越别扭。OK, 第一部分的开胃菜到此为止，更多视错觉图片请自行Google。
1K100发布于 2018-01-11 - 来自专栏mythsman的个人博客
神奇的视觉错觉现象
来源 下面是从MIT的Perceptional Science Group中的一个小分支Lightness Perception and Lightness Illusions里找到的几个十分经典的视觉错觉现象的动画演示 尤其是图像处理方面的网络，他的卷积和池化操作基本都是从视神经对图像进行处理的过程中得到的灵感。没事多研究研究视神经系统的现象，说不定还能让我们更好的理解人工神经网络呢。。。 ) 模糊错觉(The Haze Illusion) 科尼尔-科斯腾错觉(Knill and Kersten's Illusion) 考夫卡环(The Koffka Ring) 波状平地效应(The Corrugated Plaid) 不可能的台阶(Impossible Steps) 蛇形错觉(The Snake Illusion) 瓦萨雷里错觉(The Vasarely Illusion) 怀特错觉(White's Illusion) 事实上，上面提到的这些错觉，有很多都可以作为反应视网膜侧抑制现象(lateral inhibition)的示例。
67740编辑于 2022-11-14 - 来自专栏算法一只狗
生成错觉化图片！AI在玩一种很新的东西
这次AI绘画生成又一次火出圈了，原因很简单，有人利用简单的光影图片作为底图，生成了一种“另类”的图片形式：从全局图来看，它是一种简单的风景照片，但是细看又会发现其蕴含着4*4的格子。 错落有致的视觉图基于网友的脑洞，不同的错觉化图片不断涌现出来。比如圆形光影图 + 建筑可以做出有意思的图片不仅仅是建筑照片，连人像也能够很好的进行视觉幻化合并：当然还能够自定义一些图片，然后生成。
55020编辑于 2024-10-07 - 来自专栏大数据文摘
「赫曼方格」视错觉怎么破？
赫曼方格是一个著名的“有力视错觉”，因为所有人都会看错，而且你无法适应。 1985年，JR Bergen发明了一个赫曼方格的变体，能够产生不同的效果。 他们说这种错觉反过来也有效(就是黑点在白色网格中)。 一种解释是人类视网膜的侧抑制现象。为了聚焦，视网膜里的神经节细胞会增强焦点处接收到的刺激，减弱这一点之外的刺激。 一些科学家认为这种错觉会让那些视力没有聚焦到的白点隐身。 四个区域刺激减弱vs两个区域刺激减弱 如果这些白点更加明显，比如变得更大，你的眼睛就不会让周围白点消失了。 对比下面两张图： 原图 白点被放大 你也可以让这个错觉消失。比如先看着屏幕，然后将屏幕前倾，再看着它。
1.6K40发布于 2018-05-24 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
元宇宙数字藏品·视错觉艺术·脑波
高效节能的共识算法 社区治理的去中心化架构 完备的智能合约能力 合规的链上内容平台 丰富的跨链能力 安全专业的私钥托管方案 可以干啥？ 原创作品会有出生证明、数字藏品展厅、数字身份等。 在空间中寻找，让我联想到：视错觉艺术 长得像人脸的自然景观 这是：人脸幻想性错觉 Face pareidolia。 在日常随处可见的事物中，大脑赋予一个实际的意义：看见人脸的现象。 个体差异性 神经建筑学认为人们对设计的反应是有个体差异性的，这一点非常像个性化推荐算法的第一性原理：个体的喜好是有差异性的。 在计算机领域，个性化推荐算法，首次出现是在1995年3月的美国人工智能协会上，由卡耐基梅隆大学的 Robert Armstrong等提出了个性化导航系统Web Watcher。 同时，斯坦福大学的Marko balabanovic等也推出了LIRA：一个个性化推荐系统。自此之后，个性化推荐的研究开始蓬勃发展。
69520编辑于 2021-12-09 - 来自专栏掘金安东尼
CSS 如何实现“咖啡墙错觉”效果？神奇~
咖啡墙错觉实际上是一种几何光学视错觉，简而言之就是“大脑没有真实的解释眼睛所看到的画面”。 前面图中的左右两张图实际上是一样的；后面图中的横线实际上也是平行的，神奇吧？ CSS 代码实现： body { display: grid; grid-auto-rows: calc(20vh - 4px); gap: 4px; background: gray; 0; } .row { display: grid; grid-auto-flow: column; grid-auto-columns: 9vw; padding-inline: 4vw justify-content: center; } .row:nth-child(3n) { justify-content: end; } .square { border-inline: 4px 利用 CSS 实现视错觉，做做网页效果，一定也会惊艳~~ 推荐一篇文章：# 眼见不一定为实，设计中11种视错觉 原来很多页面设计效果、LOGO 设计都利用了【视错觉】这一点！
66930编辑于 2022-11-16 - 来自专栏灯塔大数据
谷歌 Ngrams ：大数据如何创造错觉？
谷歌在《Science》杂志中发表的文章大张旗鼓地宣布， Ngrams 可以让用户在谷歌扫描书籍数据库中寻找特定短语——这个数据库囊括了几乎 4% 的出版过的书籍! 他指出，我们现在关于道德的理解也许与在 19、20世纪之交时的概念有着巨大出入，并且「尊严」也许因为非道德的原因变得逐渐普及化。因此任何我们从将眼下的关联投射到过去所总结的结论都是可疑的。
1.1K100发布于 2018-04-09 - 来自专栏WOLFRAM
错觉艺术的巅峰,错觉图形大师M.C. Escher的不可能方块的可能模型
Escher毕生创作488件版画作品当中为人所津津乐道的是其运用了数学逻辑、错觉透视和视觉心理，结合重复的人物造型与不可能之建筑体，打造出兼具游戏式和科学感的谜样图像，作品冲击着观者的视觉感官，并挑战着世人固有的逻辑思维 Line[pts], Red, Point[pts]}}, Frame -> True] pts3D = Transpose[Transpose[pts]~Join~{ConstantArray[-1, 4] ,{5,-10,0}}},{"Directional",Orange,{{5,5,4},{5,5,0}}},{"Directional",Orange,{{5,5,4},{5,50,0}}}}] Manipulate , {2, 6}, {3, 4}, {3, 7}, {4, 8}, {5, 6}, {5, 7}, {6, 8}, {7, 8}}, 0.09]]}Boxed->False,ImageSize->{42.39453125 1, 0.5, 0], {{5, 5, 4}, {5, 5, 0}}}, {"Directional", RGBColor[1, 0.5, 0], {{5, 5, 4}, {5, 50, 0}}}},SphericalRegion
1.4K30发布于 2018-05-31 - 来自专栏MatheMagician
运动的“点”与“线”，竟然能产生错觉？？？
运动的点可能会产生错觉，那运动的线（面）呢？答案当然也是肯定的，比如好玩的贝汉圆盘（Benham's disk）也会让你产生错觉，只不过此时不是运动的错觉，而是对于颜色的错觉。 ? 然而，目前为止似乎还没有人真正知道这种错觉是如何产生的。在一篇《Nature》论文中写道：“这些现象的起因似乎并未得到确切解决。” [4] 换句话说，你找到一个很有趣的现象，即使解释不了，也能发一篇《Nature》（逃）。该现象今天依然吸引着我们去探索和讨论，所以，你能想象1895年大家看到这个现象时会觉得这是多么神奇的事情嘛。 利用贝汉原理制作的陀螺仪 贝汉似乎很擅长推销这种玩具，但是他并不是第一个注意到这种错觉的人。 -维基百科 [3] Benham's disk-维基百科 [4] Nature，1894：51：113-114 [5] rods and cones-罗切斯特理工大学 [6] Fechner color
88120发布于 2020-03-25 - 来自专栏vue学习
读《学习之道》— 组块构建与避免能力错觉
组块构建与避免能力错觉 （1）聚精会神的时候，大脑在做什么 当你将注意力集中与某件事物时，注意力章鱼的神经触手就将大脑的某些特定部分连接起来。 专注的练习和重复是创造记忆痕迹的过程。 （4）能力错觉和回想的重要性 试着回想材料，即提取练习，效果比单纯阅读材料好得多； 在学习中进行回想——让大脑提取关键概念，而非通过重复阅读被动获取知识，将能让你更加集中高效的利用学习时间。
70440发布于 2018-09-04 - 来自专栏木溪知识加油站
优化App冷启动,实现启动页错觉秒开
安卓启动方式一般有3种： >Coldstart——冷启动： 此种方式最为耗时，一般是因为进程被干掉或者是第一次启动app，系统需要重新fork进程进行一系列初始化，后台没有该应用的进程。 WarmStart ——暖启动 比ColdStart稍快，当app的Activities被销毁，但还在内存中常驻时启动方式会变为暖启动，app并没有被杀掉，所做的只是把app从后台提到前台来展示，并不需要重走初始化一系列行为 ，减少了对象初始化、布局加载等工作。 背景你可以设置多种，如果是设置为透明要将<item name="android:windowIsTranslucent">true</item>设置为true，当点击运行app后是透明背景的，给人的一种系统响应慢的错觉
2.4K30发布于 2018-12-27 - 来自专栏AIGC 先锋科技
无需训练，多路径推理机制，利用 LVLMs 的内生能力减轻错觉！
然而，它们仍存在与图像内容生成不一致输出（称为错觉）的问题。为了减轻错觉，以前的研究主要关注使用自定义数据集对LVLMs进行再训练。 尽管有效，但它们固有地伴随有额外的计算成本。 图4：确定性多路径推理的示例。正确答案为“No”。"Score"表示答案标记的确信度分数。 "Yes"，"Based"，"The"是首选的解码标记。使用这些候选标记进行的贪心解码路径。 第一行展示不使用任何额外标注信息时的性能，而第2-4行分别使用单一视角。随着视角的增加，性能提升更明显。这些结果证实了多视角信息可以提供更全面的图像理解，从而减轻LVLMs中的假象。 如表4所示，使用更好的标注，作者的方法在四个LVLMs上都取得了进一步和稳定的改进。这个结果也证实了多视角信息对于减轻LVLMs中的假象具有重要意义，同时也证实了作者的方法的可插拔灵活性。 4 Conclusion 在本文中，作者提出了一种新颖的训练无框架MVP，通过多视图多路径推理充分利用LVLMs的固有能力来减少错觉。
42310编辑于 2024-09-25 - 来自专栏量子位
机器学习5年大跃进，可能是个错觉
解释一下，这个看似诡异的问题——“CIFAR-10分类器能否泛化到CIFAR-10？”，针对的是当今深度学习研究的一个大缺陷： 看起来成绩不错的深度学习模型，在现实世界中不见得管用。 比如说成绩最好的Shake Shake模型，在新旧测试集上的准确率只差4个百分点。 这种特定的方法，也不一定能泛化到真实数据上。 深度学习的研究，很多时候使用了并不科学的方法。验证集过拟合是一个值得注意的地方。 Google Brain研究员David Ha也说，很期待在文本和翻译领域也有类似的研究，他说如果在PTB上也看到类似的结果，那可真是一个好消息，也许更好的泛化方法会被发现。
43010发布于 2018-07-20 - 来自专栏机器之心
怼完OpenAI，LeCun回应：我认为意识只是一种错觉
一些哲学家、神经科学家和认知科学家认为这只是一种错觉（illusion），我非常认同这种观点。 我有一个关于意识错觉的猜想。我的假设是：我们的脑前额叶皮质中有一个世界模型「引擎」。 监督配置器的存在可能是让我们产生意识错觉的原因。但有趣的是：我们需要这个配置器，因为我们只有一个世界模型引擎。如果我们的大脑足够大，可以容纳许多世界模型，我们就不需要意识。
37520编辑于 2022-03-04 - 来自专栏Spring Cloud设计原理
Junit 4 Tutorials(Junit 4 教程) 四、Junit4 参数化测试
Junit 4 参数化测试 允许通过变化范围的参数值来测试方法。 使用定义的私有变量定义测试方法 Junit 4 参数化测试样例 EvenNumberChecker.java 校验输入的数字是否为偶数： package in.co.javatutorials; / return false; } } } EvenNumberCheckerTest.java 对 EvenNumberChecker.java 进行参数化测试 false inputNumber: 10; isEven: false 源码下载 点击我下载源码 教程目录导航 Junit测试框架介绍 Junit Eclipse教程 Junit 4注解 Junit 4断言方法（Assert methods） Junit 4参数化测试 Junit 4测试套件(Test Suite) Junit 4忽略测试(Ignore Test) Junit 4超时测试
1K20发布于 2021-09-14 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验4 差异可视化
了解差异可视化知识，了解和学习差异可视化中热点图、星图、平行坐标图等常见图表类型； 2. 学习并掌握R中差异可视化绘制相关函数。 二. 实验内容 1.
84920发布于 2018-10-09 - 来自专栏dino.c的专栏
了解模板化控件(4)：TemplatePart
使用TemplatePart 上一篇文章构造了一个很基础的控件HeaderedContentControl，这次通过扩展这个类做些试验性质的功能来介绍模板化控件的进阶知识。 Header}" ContentTemplate="{TemplateBinding HeaderTemplate}" /> 2.2 获取TemplatePart 模板化控件在加载 4.
1.3K20发布于 2019-01-18 - 来自专栏SDNLAB
P4虚拟化数据平面
一个解决方法就是虚拟化。虚拟化可以虚拟出多个数据平面并且使用时会比多个设备更加流畅和方便。 使用虚拟化，可以使得物理上单一的数据平面支持逻辑上的多种网络环境。那么，是不是可以有一种使用纯P4语言实现的通用虚拟化框架呢？如何使用一个用户级别的程序来实现虚拟化？ 是否可以使用一个特殊设计的具有模拟其他P4程序的能力的P4程序？ 这样可以动态地支持虚拟化，而且可以在不中断现有的网络设备的情况下部署和重新配置，它具有很强的便携性。 上图是一个网络快照和模块化的示例。这个网络包含三个已经连接的P4设备：s1、s2和s3，每一个设备上都在运行HyPer4程序。两个主机h1、h2和s1连接，另外两个主机h3、h4和s3连接。 网络切片和模块化 ? 上图描述了一个运行HyPer4的P4设备s1和4个连接它主机h1、h2、h3、h4。 s3、s4的IP地址和子网掩码已经被设置，所以他们在不同的逻辑网络内。
1.6K60发布于 2018-03-29 - 来自专栏技术杂记
Linux 初始化检查列表4
一般选择关闭SELINUX，虽然SELINUX会提升系统安全级别，但是会给很多应用的运行造成困扰，也有很大的性能开销，如果不是极其注重安全的领域，建议关闭SELINUX
1K30发布于 2021-11-26
腾讯云开发者
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