TLDR HCT 色彩空间是 Google 推出的新一代色彩模型，兼顾了人眼感知与设计需求，广泛应用于动态主题配色。其工具库支持多语言，能自动生成前端友好的主题色板，并允许自定义分布函数以适配本地化和图表等多场景。HCT 的等步长色彩梯度和主题生成机制，为设计师和开发者带来更自然、舒适的配色体验，但在本地化和特殊应用中仍有优化空间。

TLDR 样条曲线是由分段多项式定义的平滑曲线，在数据可视化中应用广泛。不同类型的样条曲线各有特点：Bezier 曲线易于使用但在高阶时缺乏局部控制；Hermite 曲线基于物理意义的速度向量；Cardinal 和 Catmull-Rom 曲线能够直接穿过控制点；B-Spline 达到 C² 连续性的同时保持局部控制能力。连续性（C^n 和 G^n）影响曲线的平滑程度和视觉效果。对于数据可视化，选择合适的样条曲线可以兼顾精确性和减少视觉错觉。

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本文介绍了多种 2D 图形碰撞检测方法：从基础的轴对齐包围盒（AABB）和圆形碰撞，到定向包围盒（OBB）和 Welzl 算法求最小外接圆；从适用于凸多边形的分离轴定理（SAT），到基于像素级别的精确碰撞检测；最后介绍了通过分层边界框（HBB）和四叉树等空间划分方法来优化性能。不同方法适用于不同场景，从简单几何形状到复杂不规则图形的碰撞检测都有对应解决方案。

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流体模拟主要有两种经典方法：欧拉方法和拉格朗日方法。本文将详细介绍这两种方法的原理和实现。

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本文详细介绍了如何为 神界原罪 2 的 Odinblade 系列职业 MOD 进行中文本地化。主要步骤包括：

1. 使用 LSLib Toolkit 解包 MOD 的 PAK 文件
2. 定位并翻译 MOD 中的本地化文件，包括 Public/Localization 和 Mods/Localization 中的内容
3. 使用 The Divinity Engine2 编辑器进行更深入的本地化工作，处理未在标准本地化文件中包含的文本
4. 重新打包并发布本地化 MOD

通过这种方式，作者成功为 Odinblade 系列职业 MOD 提供了完整的中文本地化支持，获得了约 3000 的订阅量。

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本文探讨了一种适用于复杂网络可视化的新型交互方法，该方法结合了鱼眼变形效果与眼动追踪技术。这种方法允许用户通过目光控制鱼眼效果，自然地探索密集的节点-链接图，同时保持鼠标可用于其他交互。这对于组织关系可视化尤其有用，用户需要在特定连接的概览和详细视图之间切换。

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本文探讨了游戏行业的演变和当前状态。它分析了显示该行业巨大规模（2400 亿美元）和快速增长的关键指标，全球有 34.2 亿游戏玩家，2024 年收入达 1877 亿美元。文章追溯了该行业从简单的三部分结构（开发商、发行商、平台）到如今由索尼、任天堂和微软等主要参与者主导的垂直整合生态系统的转变。它分析了订阅模式如何成为主要收入来源，类似于 Netflix 对娱乐业的影响。文章最后讨论了由于可访问性和碎片化游戏体验，移动游戏的崛起，同时预测虚拟现实头显一旦克服当前技术障碍，将成为下一个主要平台发展方向。

TLDR 本文探讨了如何使用 ControlNet-Canny 增强数据可视化，灵感来源于历史上的拟动物地图。通过利用 ComfyUI 和 ControlNet 等 AI 工具，我们可以在保持数据完整性的同时，为图表注入主题元素，创建更具吸引力和上下文相关性的可视化。实验展示了一种现代方法，借鉴了古老的制图技术，通过创意视觉表达使数据更具表现力和意义。

TLDR 本文记录了我使用 AI 工具创建像素艺术动画的实验尝试。通过探索 ComfyUI 等不同方法，我尝试为简单的奔跑动画生成角色精灵表。虽然结果仍处于初步阶段并面临几个挑战，但这个实验提供了一些将 AI 与像素艺术创作结合的见解。文章分享了我的学习过程和开发的技术工作流程，希望对对类似实验感兴趣的人有所帮助。

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本研究调查了自动化在叙事可视化工具中的应用，总结了六种类型：注释图表、信息图表、时间线和故事线、数据漫画、滚动讲述和幻灯片，以及数据视频。研究根据智能和自动化水平将工具分为四类：设计空间、创作工具、机器学习/人工智能支持工具，以及机器学习/人工智能生成工具。通过调查 105 篇论文和相关工具，研究探讨了自动化如何逐步参与可视化设计和叙事过程，以帮助用户创建叙事可视化。该研究旨在提供当前研究和发展的概述，确定每个类别中的关键研究问题，并为该领域的进一步研究提供机会。

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本文提供了人工智能(AI)的全面概述，涵盖了其基本概念、历史发展和关键里程碑。从将智能基本定义为一个将输入映射到特定输出的系统开始，它探讨了重要事件，如 1956 年确立 AI 作为学术领域的达特茅斯会议，以及 1958 年引入神经网络方法的联结主义的出现。文章包含详细的解释、图表和数学概念，以帮助理解 AI 的理论基础和实际应用。

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本文探讨 ECharts 如何实现不同形状之间的形态过渡动画。我们将研究源代码中的核心实现，将过程分解为关键步骤，包括路径转换、结构对齐和最佳旋转角度计算。通过这种分析，我们将了解 ECharts 如何在保持视觉连续性的同时实现平滑的形状变换。

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本文探讨如何扩展 ECharts 的全局漫游功能。虽然 ECharts 通过 dataZoom 为笛卡尔坐标系图表提供了漫游功能，但关系型图表缺乏完整的全局漫游支持。我们将研究 ECharts 当前的单系列漫游实现，并开发一个解决方案来实现所有图表类型的全局漫游功能。

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LIDA 是一种新型工具，用于生成与语法无关的可视化和信息图表。它解决了自动化可视化创建中的几个关键挑战：

1. 理解数据语义
2. 枚举可视化目标
3. 生成可视化规范

该系统使用由大型语言模型（LLMs）和图像生成模型（IGMs）驱动的多阶段流程。它由 4 个主要模块组成：

1. SUMMARIZER：将数据转换为简洁的自然语言摘要
2. GOAL EXPLORER：基于数据识别潜在的可视化目标
3. VISGENERATOR：处理可视化代码生成、优化和过滤
4. INFOGRAPHER：使用 IGMs 创建数据驱动的风格化图形

LIDA 提供了 Python API 和交互式用户界面，支持直接操作和多语言自然语言，用于生成图表、信息图表和数据故事。

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本文包含我关于字体渲染的笔记。

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在过去两年中，我的工作涉及基于 ECharts 构建图表组件。这段经历让我对可视化组件库有了基本的了解。本文主要从时间线、特性和架构三个角度介绍 ECharts。

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本文包含我对论文"D-Map: Visual Analysis of Ego-centric Information Diffusion Patterns in Social Media"（D-Map：社交媒体中以自我为中心的信息扩散模式的可视化分析）的笔记。我将讨论该论文如何提出一种可视化方法来分析社交媒体平台上的信息传播模式，重点关注 D-Map 布局算法，该算法将力导向图转换为蜂窝图。

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本文探讨了概率论中三个令人着迷的悖论，这些悖论挑战了我们的直觉理解。首先，我们研究了蒙提霍尔问题，它展示了在游戏节目中换门如何反直觉地使你的获胜机会翻倍。接着，我们通过医学检测场景来探讨检验悖论，展示了当考虑基础概率时，即使高度准确的检测也可能导致误导性结论。最后，我们通过医院比较案例研究辛普森悖论，揭示了汇总统计数据有时可能呈现出与检查单个组成部分完全不同的情况。

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本文探讨了色彩空间的概念、其多样性和特性。它深入研究了作为所有其他色彩空间参考标准的基础 CIE 1931 色彩空间。通过交互式可视化和视频解释，我们将研究不同色彩空间的定义方式及其在色彩表示和复制中的实际应用。

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本文包含我对论文"Time on the Horizon: A New Visual Design for Time-Series Data"（水平线上的时间：时间序列数据的新视觉设计）的笔记。我将讨论问题陈述、评估标准、作者的方法以及案例研究。