Опубликовал постик про то как я разбирался в том что такое Homography Matrix и почему она линейная

https://xallt.github.io/posts/deriving-homography-matrix/

Оно меня совсем в какой-то момент запутало, но сесть и расписать полный вывод формулы очень помогло

Я тут опять HackerNews листал, и наткнулся на достаточно безобидный, но интересный пост про то как интересно работает калькулятор в Android

Мне очень понравилось как чел пишет, поэтому решил порыскать по его сайту, поглядеть другие посты — и на одном из них была ссылка на что-то про Stack is a Monoid что я еле-еле понял, но меня захватили эти слова в самом первом параграфе:
> it’s also well known that GPUs are good at algorithms like prefix sum
wtf? Пошел гуглить, нашел GPU Gem про Prefix Sum, и моя башка просто взорвалась от гениальности алгоритма

Для полного понимания мне пришлось еще глянуть на изначальную статью — там есть чуууть больше логики, и доказательство вообще работы алгоритма

Короче, очень классно гениально круто мозговзрывающе бомба

Реалити чек по поводу всей темы с AI кодингом

https://deplet.ing/the-copilot-delusion/

У меня руки тянутся сделать пост из разряда "топ 10 лайфхаков как правильно использовать Cursor" но я могу написать лучше — эта хрень очень хаотичная, нужно много пробовать и нарабатывать собственную интуицию.

Любые посты, которые я читаю на эту тему, только малось дают идей
И все, что я напишу — абсолютно не заменит огромного времени проведенного за тюнингом Cursor Rules / пробой MCP серверов / и тд и тп.

Оно не панацея, и нужно много возиться чтобы стабильно получать выгоду без ущерба качеству продукта. Но вклад того стоит, так что рекомендую не отставать.

Расписал несколько заметок про CMake

https://xallt.github.io/posts/cmake-is-a-pain-in-the-ass/

C++ разработку люблю, но почему-то CMake для меня был всегда супер-больным местом — я пытался досконально понять каждую команду, достичь "Thinking from first principles".

Со временем я воистину стал разбираться, но произошло это только после того как я отпустил идею "я должен досконально понимать каждый инструмент".

Тем более стоит это принять когда дело касается Build System'ы, в которой много-много настроек, и черной магии, которая скрывает на самом деле за собой много-много неприятных деталей.

Расписал пост про то как настраивать разработку на C++ для чайников

https://xallt.github.io/posts/c-programming-setup-for-noobs/

Несколько месяцев назад переквалифицировался на работе на какое-то время в C++ разработчика — мне тыкаться в плюсы не в новинку, но для сурьезного проекта все-таки впервые.

TIL есть подходы для привлечения внимания человека к участку картинки засчет колебания цвета, при том что сами эти изменения незаметны

https://augvislab.github.io/projects/chroma-gazer-2025

Естественно много потенциальных применений в UX AR/VR приложений — и тот же подход может использоваться для невидимых QR-кодов!!!

И вообще мне недавно знакомый скинул ссылку на лабу в которой делают много интересностей в теме AR, вот зачитываюсь теперь:
https://augvislab.github.io/projects

Прикольное недавно найденное — супер-realtime трекинг объектов в изображении засчет Random Forests вместо этих ваших смузи нейронок

Вроде как в этом плане лица самые простые для трекинга — у них наиболее выделяющаяся структура, с какими-нибудь руками / другими частями тела сложнее.

Очень актуально для любого XR управления телом, вот я уже делал доклад на тему трекинга рук для VR. А еще есть такие приколы с real-time makeup'ом

А еще присылал уже пример очень классной игры с применением Hand Tracking которая, как мне кажется, может существовать только в VR (ссылка на игру)

Meta выпустила yet another 3D Foundation Model — MapAnything — по произвольному набору картинок + optional параметры камер + optional частичные depthmaps, дает все что можно

Имхо побился рекорд по количеству железа и VRAM используемого для обучения computer vision модели, смеюсь с того насколько абсурдно звучит 64 H200-140GB

И мы в рабочем чате такие "хммм а можем ли такие обучить с одной H100"

TIL про Assisted-GPS: https://en.wikipedia.org/wiki/Assisted_GNSS

У любой GPS-системы по сути есть два куска данных нужных для определения позиции устройства:
а) Данные о движении спутников — их точные позиции и скорости/направления движения по орбите (Ephemeris) — чтобы подсчитать их позицию относительно Земли в любой момент времени
б) Расстояние до каждого спутника — заполучается тривиально в real-time, и уже непосредственно используется для подсчета координат самого устройства

В куске (а) прям много данных — но их можно скачать один раз в начале, и дальше автоматом высчитывать состояние спутника в каждый момент времени.
А дальше трюк — чтобы не качать эти данные со спутников с скоростью 50 bit/s (ждать ~10 мин), телефон качает эти закешированные данные по сотовой связи / с спец-серверов.

(Пришлось разбираться потому что чинил GPS на старом телефоне)

Готовлюсь к небольшому выступлению на нашей компанийской мини-конфе, буду рассказывать что-то разное про Фотограмметрию / NeRF'ы / Gaussian Splat'ы, впервые за долгое время что-то читал про них

Сборка интересностей:
- Один из авторов NeRFа, Ben Mildenhall, соосновал The World Labs и месяц назад они выпустили вроде дажу неплохую модельку Marble для Environment Generation. Хвастались как это можно использовать для генерации 3D миров для симуляций для роботов.

- Adobe раскрыли свой проект Project New Depths для редактора Gaussian Splatting сцен

- Apple раскрыли что их "Personas" из Apple Vision Pro таки реализованы с Gaussian Splatting

- На какой-то конференции показывали что Google Maps делают Gausssian-Splatting-based реконструкции интерьеров заведений которые можно даже смотреть в VR

TIL что p в 1080p / 720p / etc значит progressive scan, т.е. буквально количество линий сверху вниз которые надо отрисовать
А еще когда говорят 2K, могут иметь ввиду 1080p, потому что по факту это 1920x1080, и 2K ~= 1920

- - -

В комментах добавили!!
Что суффикс p добавляли потому что был 1080i / 720i , которые interlaced scan.

Телики были старые, пиксели отрисовывались буквально по линиям — и можно было сделать видео приятнее, отрисовывая сначала линии 0,2,4,6, ... , а потом линии 1,3,5,...