【设计丰富得一个小技巧】不要再拿着门板去打架了
画原画时，有没有感觉在画剑，盾，枪，衣服等常见的装备武器时，很容易画得像玩具一样又简单又假，一默画就像儿童简笔画。
这里有一些系统课程里很关键的设定小技巧，“切拉补”，“主导几何”，“趋势”，“工整性”等，也许可以非常有效的帮助你丰富自己的设计和理解参考图，开始去思考厚度，去启发多层设计。
#xr教程库##零基础学画画#
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《神子》苏晨.txt阅读
蓝星，泰山。
六月，正是登山好时节。
泰山山顶此刻也聚集了许许多多的游客。
“岱宗夫如何，齐鲁青未了！”
“行了行了，知道你有文化，不像我，只会一句牛逼！”
“哈哈哈，不愧是五岳之首，不枉我累死累活爬了一天才登顶！”
“人好多啊，难道都是和我们一样的特种兵大学生嘛？”
“……”
成百上千的游客三三两两的聚集着。
嘈杂的喧嚣从四面八方涌来。
与之相比，那站在泰山山顶一处偏僻巨石上的年轻身影，便显得十分格格不入。
“呼——”
“终于登顶了。”
“希望这里符合系统对于选址的要求！”
站在巨石上的年轻身影望着眼前泰山山顶的云雾缭绕，忍不住低声喃喃。
他叫苏晨，并非这个世界的人，而是一个穿越者。
一个月前，他穿越到了这个和蓝星极为相似的平行世界。
还随之觉醒了一个系统！
对于系统，苏晨当然也不陌生，穿越者必备的金手指嘛！#各类小说推荐[超话]##言情小说推荐##言情小说##热门小说推荐##男频小说[超话]#
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六月，正是登山好时节。
泰山山顶此刻也聚集了许许多多的游客。
“岱宗夫如何，齐鲁青未了！”
“行了行了，知道你有文化，不像我，只会一句牛逼！”
“哈哈哈，不愧是五岳之首，不枉我累死累活爬了一天才登顶！”
“人好多啊，难道都是和我们一样的特种兵大学生嘛？”
“……”
成百上千的游客三三两两的聚集着。
嘈杂的喧嚣从四面八方涌来。
与之相比，那站在泰山山顶一处偏僻巨石上的年轻身影，便显得十分格格不入。
“呼——”
“终于登顶了。”
“希望这里符合系统对于选址的要求！”
站在巨石上的年轻身影望着眼前泰山山顶的云雾缭绕，忍不住低声喃喃。
他叫苏晨，并非这个世界的人，而是一个穿越者。
一个月前，他穿越到了这个和蓝星极为相似的平行世界。
还随之觉醒了一个系统！
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我记得我上高中的时候第一次了解到 Google X 登月实验室，那时候我觉得那就是世界上最酷的地方。
谷歌眼镜、登月电梯、无人驾驶汽车、热气球互联网、无人机、机器人…
今天回头看，除了谷歌很成功的 PR 外，很大程度上，天马行空的项目本身就是很有魅力的。
时隔十多年回头看，Google X 几乎一件事儿都没做成，这么说比较残酷，但事实如此，让人唏嘘。
前两天，有一个从 Google X 跳到特斯拉 Autopilot 部门的工程师试图解释这个现象，我放在下面：
「当我在 Google X 工作时，Ta 的研发预算可能比特斯拉和 SpaceX 加起来还要多，致力于各种未来项目——谷歌眼镜、热气球、自动驾驶汽车、机器人…
但我们正在烧钱，我问我的老板 Marc Levoy，为什么被称为登月工厂的 Google X 很难把这些项目在现实中落地。
那次谈话后不久，谷歌眼镜被关停了，我们转到了研究部门，然后 Google X 的各个项目要么被取消，要么被剥离（我们称之为毕业）。
几年后，我跳到了特斯拉，一家强迫你 think big 的公司，在这里把你的想法工程化落地要相对容易，你可以一边规划工作的方向一边继续大胆的头脑风暴。
也许这就是区别，我仍在思考为什么会这样，以及如果 Google X 采取不同的道路，历史会如何演进？
谷歌的软件工程师就是软件工程师，字面意思，但特斯拉/SpaceX 没有软件工程师，如果你需要来个人拿起螺丝刀修个什么东西，自己上手，别等硬件工程师来。
曾经有段时间，特斯拉包括 Autopilot 工程师在内每个人都要去工厂轮班制造 Model 3，这就是特斯拉文化的硬核程度。
特斯拉和 SpaceX 都有过类似的故事，包括在巡航高度救下最后一枚猎鹰 1 号。
你能想象 Google X 的员工为了拯救公司在工厂轮班制造谷歌眼镜吗？
我老婆总是难以理解我以软件工程师的身份在特斯拉什么都干，这不是适合每个人的文化，但我很 OK。
有些人会非常生气并大喊「这不是我的事」，我能理解这种想法但如果可以选的话，我个人觉得亲自上手会更好。」
他的分享结束了，现在我来跑个题。
去年特斯拉 Autopilot 有一个技术，在微博上还引发了一些讨论。就是特斯拉基于光子计数训练，即摄像头数据不再经过 ISP 处理，直接输入深度神经网络。
因为 ISP 处理这个环节是为了把图像的观感调得更讨好人眼，但这个处理过程也可能改变和丢失很多关键的细节，所以图像不经 ISP 直接给深度神经网络，系统反而会取得更强的感知性能，尤其是在低能见度的暗光场景下。
这是特斯拉不依赖激光雷达路线上非常重要的一个技术，是一个叫 Yun-Ta Tsai 的 Autopilot 资深工程师做出来的，Yun-Ta Tsai 对这个技术非常骄傲，给自己的简介里直接标 Photon Count guy，翻译过来就是，光子计数哥吧。
但其实几年前 Yun-Ta Tsai 工作上并不是很顺利，郁郁不得志，最后从 Google X 跳槽去了特斯拉。所以怎么说呢，也不算跑题吧：）
#新能源大牛说#
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今天回头看，除了谷歌很成功的 PR 外，很大程度上，天马行空的项目本身就是很有魅力的。
时隔十多年回头看，Google X 几乎一件事儿都没做成，这么说比较残酷，但事实如此，让人唏嘘。
前两天，有一个从 Google X 跳到特斯拉 Autopilot 部门的工程师试图解释这个现象，我放在下面：
「当我在 Google X 工作时，Ta 的研发预算可能比特斯拉和 SpaceX 加起来还要多，致力于各种未来项目——谷歌眼镜、热气球、自动驾驶汽车、机器人…
但我们正在烧钱，我问我的老板 Marc Levoy，为什么被称为登月工厂的 Google X 很难把这些项目在现实中落地。
那次谈话后不久，谷歌眼镜被关停了，我们转到了研究部门，然后 Google X 的各个项目要么被取消，要么被剥离（我们称之为毕业）。
几年后，我跳到了特斯拉，一家强迫你 think big 的公司，在这里把你的想法工程化落地要相对容易，你可以一边规划工作的方向一边继续大胆的头脑风暴。
也许这就是区别，我仍在思考为什么会这样，以及如果 Google X 采取不同的道路，历史会如何演进？
谷歌的软件工程师就是软件工程师，字面意思，但特斯拉/SpaceX 没有软件工程师，如果你需要来个人拿起螺丝刀修个什么东西，自己上手，别等硬件工程师来。
曾经有段时间，特斯拉包括 Autopilot 工程师在内每个人都要去工厂轮班制造 Model 3，这就是特斯拉文化的硬核程度。
特斯拉和 SpaceX 都有过类似的故事，包括在巡航高度救下最后一枚猎鹰 1 号。
你能想象 Google X 的员工为了拯救公司在工厂轮班制造谷歌眼镜吗？
我老婆总是难以理解我以软件工程师的身份在特斯拉什么都干，这不是适合每个人的文化，但我很 OK。
有些人会非常生气并大喊「这不是我的事」，我能理解这种想法但如果可以选的话，我个人觉得亲自上手会更好。」
他的分享结束了，现在我来跑个题。
去年特斯拉 Autopilot 有一个技术，在微博上还引发了一些讨论。就是特斯拉基于光子计数训练，即摄像头数据不再经过 ISP 处理，直接输入深度神经网络。
因为 ISP 处理这个环节是为了把图像的观感调得更讨好人眼，但这个处理过程也可能改变和丢失很多关键的细节，所以图像不经 ISP 直接给深度神经网络，系统反而会取得更强的感知性能，尤其是在低能见度的暗光场景下。
这是特斯拉不依赖激光雷达路线上非常重要的一个技术，是一个叫 Yun-Ta Tsai 的 Autopilot 资深工程师做出来的，Yun-Ta Tsai 对这个技术非常骄傲，给自己的简介里直接标 Photon Count guy，翻译过来就是，光子计数哥吧。
但其实几年前 Yun-Ta Tsai 工作上并不是很顺利，郁郁不得志，最后从 Google X 跳槽去了特斯拉。所以怎么说呢，也不算跑题吧：）
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