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AR 与 VR

空间锚点与跨会话持久化

本文讲解空间锚点与跨会话持久化机制,回答锚点为什么下次打开就对不上、云锚点该怎么用、世界地图怎么保存与重定位、多用户如何共享同一空间等实战问题。覆盖锚点本质与坐标系、ARCore 锚点体系、ARKit 世界地图、云锚点与跨设备共享、重定位与地图匹配、锚点失效恢复、多用户协同、精度漂移、存储配额,并给出代码、对比表、权衡与常见坑。

11 分钟阅读
持久化
AR 与 VR

手势识别与眼动追踪交互设计

本文讲解 XR 中手势识别与眼动追踪的交互设计,回答手部追踪能做什么不能做什么、手势怎么从关节点判定、注视加捏合为何成为默认范式、Midas Touch 问题怎么消解等实战问题。覆盖手部数据模型与关节点、模板匹配与分类器两条手势路线、捏合与抓取的实现、手部追踪的遮挡与抖动、眼动输入化、注视加捏合、消歧策略、疲劳与无障碍,并给出代码、对比表、权衡与常见坑。

11 分钟阅读
交互设计
AR 与 VR

Unreal VR 渲染管线与立体渲染

本文拆解 Unreal Engine 的 VR 渲染管线与立体渲染实现,回答 Instanced Stereo 与 Mobile Multi-View 怎么选、延迟着色为什么不适合 VR、后处理在立体渲染下会出什么问题、固定注视点渲染能省多少等实战问题。覆盖立体渲染模式、移动端多视图、前向着色、后处理冲突、注视点渲染、时间扭曲、帧预算调优,并给出配置清单、权衡与常见坑。

10 分钟阅读
Unreal 注视点渲染 性能优化
AR 与 VR

Unity XR Interaction Toolkit 交互体系

本文拆解 Unity XR Interaction Toolkit 的交互体系,回答 Interactor 与 Interactable 怎么配对、射线与抓取怎么选、传送如何避免晕动、手部追踪怎么接入等实战问题。覆盖 XR Origin 与相机、交互管理器、射线与直接交互器、抓取与投掷、传送与舒适转向、UI 交互、输入绑定与多设备适配,并给出代码、权衡与常见坑。

11 分钟阅读
Unity 交互设计 抓取
AR 与 VR

WebXR 与 WebGL/Three.js 网页三维

本文讲解 WebXR 与 Three.js 的网页三维实践,回答 WebXR 支持哪些设备、会话模式怎么选、参考空间与坐标系怎么用、性能为什么容易崩等实战问题。覆盖能力探测、immersive-vr 与 immersive-ar 会话、参考空间与输入源、XRFrame 渲染循环、Three.js 集成、图层与立体渲染、命中检测、移动浏览器性能与部署兼容,并给出代码、权衡与常见坑。

9 分钟阅读
Three.js WebGL 浏览器
AR 与 VR

ARCore 与 ARKit 平面检测与锚点

本文系统讲解 ARCore 与 ARKit 的平面检测与锚点机制,回答平面为什么飘、锚点姿态怎么读、射线放置物体失败怎么办、跨平台该不该用 AR Foundation 等实战问题。覆盖会话生命周期、运动追踪与 VIO、平面检测与语义分类、射线检测与放置、锚点与姿态解算、深度遮挡、光照估计、图像识别与性能功耗优化,并给出代码、对比表、权衡与常见坑。

11 分钟阅读
AR 与 VR

XR 显示光学与头部眼动追踪

本文拆解 XR 头显的显示光学与追踪硬件,回答微显示面板怎么选、Pancake 与波导光路差在哪、VIO 头部追踪如何做到 12 ms 延迟、眼动追踪为什么需要标定等实战问题。覆盖 PPD 与纱窗效应、畸变与色差校正、透视亮度预算、VIO 与 SLAM、眼动原理与注视点渲染联动、IPD 与人体工效,并给出参数表、代码片段、权衡与常见坑。

13 分钟阅读
SLAM 注视点渲染
计算机视觉

视觉服务化与推理加速

本文系统讲解视觉模型的服务化与推理加速,回答 Triton 与 TorchServe 与 FastAPI 怎么选、动态批处理怎么配、吞吐与延迟如何权衡等实战问题。覆盖动态批处理、并发实例、CUDA stream、TensorRT 与 ONNX Runtime 加速、P50 与 P99 压测方法,并给出 FastAPI 批处理服务与并发压测两段可运行代码,附方案对比表、加速收益表、权衡与常见坑。

7 分钟阅读
推理加速 Triton 性能优化
计算机视觉

模型压缩与端侧部署

本文系统讲解视觉模型压缩与端侧部署,回答 PTQ 与 QAT 怎么选、剪枝后要不要重训、蒸馏怎么落地、ONNX Runtime 与 TensorRT 与 NCNN 各自适合什么设备等实战问题。覆盖 int8 量化与校准、结构化与非结构化剪枝、logit 与特征蒸馏、主流端侧运行时,并给出 ONNX Runtime 量化对比与动态量化两段可运行代码,附框架对比表、精度与延迟影响表、权衡与常见坑。

8 分钟阅读
模型压缩 量化 剪枝
计算机视觉

模型训练与迁移学习

本文系统讲解视觉模型训练与迁移学习,回答冻结多少层、学习率怎么设、数据增强用哪些、混合精度怎么开等实战问题。覆盖损失函数、SGD 与 AdamW、余弦退火与 warmup、RandAugment 与 MixUp、特征提取与逐层解冻、AMP 与梯度累积、过拟合诊断与正则,并给出微调 ResNet18 与分层学习率两段可运行 PyTorch 代码,附策略对比表、权衡与常见坑。

7 分钟阅读
迁移学习 PyTorch 微调