⑴ 我的世界1.18鑽石分布大全洞穴與山崖改動分析
我的世界在1.18版的更新中對洞穴與山崖進行了第二次改動，那麼改動後鑽石的分布有什麼變化呢?下面一起來看看我的世界1.18鑽石分布大全吧。
我的世界1.18鑽石分布大全
1.18是洞穴與山崖更新的第二部分，大部分內容其實在洞穴與山崖更新剛公布的時候是一樣的，只不過是進行完善補充而已。所以整體來說內容大家都會比較熟悉了，不過還是有幾個地方需要注意一下，接下來迷戀將會一一提到。
玩家最關心也是最值得一說的就是礦帶褲石的分布改動，其中鑽石礦更是重中之重。由於1.18主世界整體高度得到了擴展，所以礦石的分布也進行了很大的改動，具體的改動情況大家看這張圖就明白了。
其他的礦石迷戀就不說了，迷戀重點來說一下鑽石礦，畢竟鑽石才是玩家追求的目標。鑽石礦在之前版本分布在0-16層，玩家一般會選擇在11層附近挖礦。而在新版本中，鑽石礦的位置整體下移，變成了-64-16層，而且是越接近基岩層生成概率越高。按照這個生成規則，雖然在11層你仍然可以找到鑽石，但是生成概率是極低的，更好的層數應該是-58層附近，因為下面差不多就是基岩了。所以新版本不要傻乎乎的在11層找鑽石了。
由於地底增加到了-64層，所以Mojang也順勢加入了一種新的石頭深板岩，這種岩石整體顏色更深一些，但實際上的作用和圓石類似。深板岩的生成高度是有要求的，它會在-64-7層的位置生成，在1-7層的時候會逐步取代石頭的地位，而在0層之下則全是深板岩了。基於這一點我們可以利用深板岩來判斷坐標，如果剛出現深板岩的地方，那麼這里大概就是Y=7的位置，當石頭全部變成了深板岩，那麼就代表著你已經到了0層之下。
說到新洞穴，大家肯定對繁茂洞穴比較喜歡，對深邃洞穴比較期待，但這些都是洞穴生物群系，而真正的新洞穴差行山應該是雜訊洞穴。雜訊洞穴分為意麵洞穴、芝士洞穴和面條洞穴，如此命名只是因為這些洞穴的形狀和意麵、芝士、面條相似，但它們本質上都屬於雜訊洞穴。
何為雜訊洞穴?使用雜訊生成器的洞穴即為雜訊洞穴。其原理是利用「柏林雜訊」的演算法將一個畫面模糊掉。在芝士洞穴中，模糊的結果白色的是空氣，黑色則是石虛中頭;意麵洞穴中白色黑色都是石頭，只有邊界才是空氣，這樣就形成了雜訊洞穴。
當然了，我們只需要簡單了解，具體如何生成的迷戀也不太懂，咱們就當看個新鮮即可。
除了雜訊洞穴之外，含水層其實也是新洞穴中的一部分，而且在更新初始，含水層幾乎把整個地底給淹沒了，後來不斷的修復完善才有了現如今的樣子。
含水層的加入無疑是讓地底變得更加豐富也更加真實，畢竟真實情況下，地底就是含有很多水源的。當然了，在如此空洞的地底，多一些水源也並不是壞事。
最後就是洞穴與山崖更新中的山地了，這其實也是玩家投票選出的群系更新。山地更新給人的感覺挺驚艷的，不僅僅是視覺上的驚艷，Mojang的分層想法也是讓人感到新穎。
新的山地總共分為6層，分別是草甸、雪林、積雪的山坡、尖峭山峰、冰封山峰以及裸岩山峰，依次由低到高分層分布。但需要注意的是，並不是每一個山地都有這六個山地群系，想要一次性見到這六種山地群系也是很困難的。
新版本的發布意味著2021年MC的更新也落下了帷幕，我們愉快玩耍的同時也期待著明年MC的更新，深邃洞穴它不遠了!
⑵ 柏林雜訊函數通過matlab實現並畫出圖像問題。
1、「不管x輸入多少，temp1值一樣，為2^32，就是4294967295」
不對啊，我隨便試著輸入x=3和5，得到的temp1分別為1379104989和1382225069；
2、「既然matlab最大隻支持32位，為何a=vpa(4^64,100)卻能輸出大於2^32的值」
首先，MATLAB最大不是支持32位，至少整形數支持64位的（int64和uint64）；
其次，默認輸入的數是雙精度浮點數，其數值范圍大約在-1.7E308至1.7E308之間，但有效數字的位數僅為二進制52位；
第三，vpa使用符號數學工具箱，可實現任意精度的計算；
第四，你使用vpa(4^64,100)可以輸出大於2^32的數，而且是精確的，但用vpa(3^64,100)則不能實現精確輸出（可以使用vpa(sym(3)^95,100)做到）。
3、這一條和你的演算法有關，我還沒仔細研究；
4、你調用noise1(x)的參數x是向量，用到x的地方應該使用點運算，例如：
temp1=x.*(x.*x.*15731+789221)+1376312589
⑶ iOS、Android 值得下載的 7 個新 App
本周我們為大家挑選了 7 款值得關注的應用，快來看看有哪些你感興趣的。
上周，來自潑辣修圖同廠的潑辣構圖進行了 2.0 版本更新，連名字都改為了「潑辣回憶」。相比原本單純的智能裁剪，新版更像是一本電子相冊，它會自動甄選你系統相冊里的一些照片，並進行剪裁和拼貼，最終成品效果竟然有一丟丟讓人驚艷。
我一直覺得照片裁剪與審美相關，而每個人的審美又是不同的，因而智能裁剪更大程度上是為你提供一些不一樣的視角，並不是完全依靠於它。「潑辣回憶」不再像以前那樣執著於所謂「最好剪裁」的概念，而更像是一個拼圖應用，它會將單張圖片素材分割並重組，讓你獲得獨特的拼貼效果。當一張圖被重組成一張「剪貼畫」時，效果還是挺抓人眼球的。
除了「剪貼畫」之外，「潑辣回憶」還可以利用近期的照片素材為你生成動態壁紙，你可以調節它動態的快慢，然後獲得專屬於你的屏保壁紙，果不其然是一本電子相冊呢。
才剛剛獲得了 App Store 的推薦，Pico 就帶來了大版本更新。這版對 UI、操作和功能都進行了大幅改進。首先，原本擠在左下角的工具被橫鋪在了底欄當中，你可以直接通過左右滑動查看並選擇工具，而無需再彈出一個工具欄。曾經的微調功能則會作為一個小抽屜出現在工具按鈕之間，只不過少了文字備注，剛開始可能需要適應一下。新版還對 iPad 進行了全面適配，分屏模式和 Drag & Drop 均得到了支持。
在操作上，除了原本的拖動、縮放之外，你還可以通過重按開啟指尖放大鏡，讓你可以更精細地進行標注，而無需在粗糙的塗抹上浪費時間。你還可以通過長按右下方的「撤回」按鈕查看操作 歷史 ，並隨時進行跳轉。
Pico 2.0 將其收費模式改為「免費+內購」，不過如果你是 Pico 的老用戶可以免費解鎖 Pro 功能，完全不用擔心。
同樣進行了大版本更新的還有運動應用 Wakeout，新版重新設計了所有運動項目，並進一步拓寬了可運動范圍，除了原本在卧室的早起運動，在辦公室和咖啡店的放鬆運動外，新版還增加了「公園」「步行」「樓梯」三種運動場景，你無論是扮衫在公園散步，還是趕著上樓回家，都可以將運動兼顧起來。
另外，Wakeout 還即將加入「飛機」和「 汽車 」的場景，長途旅行是極其讓人崩潰的，作為一個剛 坐完 9 小時航班的人來說，骨架子都快散了。不知道 Wakeout 的鍛煉能否讓我稍稍好受一些，可以小小期待一下。
新版 Wakeout 卧室與客廳運動項目可免費使用，其餘則需要付費訂閱。新版已不支持買斷式，在你首次下載一定時限內，你可以獲得半價優惠，以 208 元/年的價格訂閱。這一價格當然也廳悉腔不算便宜，你可以在 試用 前兩個場景後決定是否需要購買。
對於當前市面上那些採用相同硬體平台的旗艦 Android 手機來說，各家在 游戲 體驗方面已經很難從性能表現上拉開太大的差距，因此對於手機廠商們爭相鼓吹的「 游戲 模式」，個人更加在意的是一些針對 游戲 場景的體驗和細節優化。
比如簡化或關閉彈窗通知，在一些對注意力和即時性要求都比較高的網路 游戲 中就非常實用。但如果你的手機不支持類似的功能，存儲重定向 開發者最近帶來的這款 NoPopping 也能助你一臂之力。
NoPopping 的工作原理非常簡單 —— 原生 Android 雖然沒有所謂的「 游戲 模式」，但稍加利用其內置的自動勿擾模式規則，則能很好地滿足我們在 游戲 時屏蔽彈窗通知，實現依據 游戲 場景自動進入勿擾狀態的使用效果。
因此使用 NoPopping 的前提是為它開啟無障礙功能或使用 Shizuku Manager 來幫助它獲知當前應用的變化狀陸搭態，這樣一來，NoPopping 就能夠在特定 游戲 或視頻應用運行時通過勿擾模式自動屏蔽掉惱人的彈出通知了。
值得一提的是免費版 NoPopping 僅支持為一款應用開啟自動勿擾規則，如果你在試用後覺得應用還不錯，也可以通過內購解鎖不限應用數量的完整版（1.99 美元）。
1997 年，紐約大學計算機科學系教授、紐約大學媒體研究實驗室創始人肯·柏林（Ken Perlin）收到了由美國電影藝術與科學學院頒發的奧斯卡 科技 成果獎。
讓這名程序員獲得奧斯卡獎項的 科技 成果，最初僅有短短 196 行代碼 —— 但也正是這不到 200 行的代碼，成為了今天我們在電子 游戲 和電影特效中經常看到隨機紋理（如火焰、金屬、大理石等）的基礎演算法。
這種隨機生成自然雜訊的演算法又叫 柏林雜訊 演算法，而雜訊壁紙這款應用正是一款利用這種演算法隨機生成唯一壁紙的新應用。
和其他的壁紙應用或隨即壁紙生成應用相比，雜訊壁紙的交互設計實在是過於簡陋了些，由上至下一字排開的各類設置選項、滑塊和文本輸入框看上去非常混亂，如果不是及時點進下方「關於」界面讀了讀使用說明，這款應用也許就不會出現在本期派評里了……
好在雜訊壁紙在生成壁紙這個任務上的表現十分出色：如果你想獲得一張由柏林雜訊演算法生成的隨機壁紙，只需點擊「選擇圖像」按鈕、導入一張解析度尚可的圖片，根據需求適當調節模糊、雜訊風格等設置，最後點擊底部的生成色噪、生成圖噪或生成焰噪按鈕，即可輸出一張風格獨特的雜訊壁紙。
從生成結果來看，個人最喜歡的還是圖噪風格的效果，非常適合當前市面上那些「全面屏」設備，當然，具體的風格還是因人、因圖而異，生成的雜訊壁紙可以直接設置壁紙或存至相冊。
流程圖是一種常見的圖表類型，其可以簡單而又清晰地展示一個工作流中的每一個步驟。Windows 上面有一個大名鼎鼎的流程圖製作軟體 Visio，可惜其並不支持 Mac。當然，Mac 上也有一系列的流程圖製作應用，但對於像我這樣只是偶爾會用到一兩次的人來講，更喜歡一些即用即走的在線工具。
Zen Flowchart 就是這樣一款基於 Web 的流程圖在線製作工具，其擁有簡潔美觀的前端界面，使用起來也十分流暢。Zen Flowchart 只提供了基礎的流程圖所需組件，不復雜，不花哨。除此之外，我之前經常還使用另一款在線流程圖製作工具 draw.io 也推薦給大家。
前段時間，微軟在其 Build 開發者大會上宣布 Windows 10 後續會為命令行用戶提供一個全新的終端 Windows Terminal。對於該終端，微軟也連續使用了 New, Modern, Fast, Efficient, Powerful, Proctive 等一系列形容詞來描述，足見其與眾不同。
新終端可以同時支持訪問 PowerShell、Cmd 和 Windows Linux 子系統，其擁有更快的 GPU 加速渲染和豐富的界面自定義功能。終端對於開發者而言是必不可少的工具，當然對於普通用戶而言估計從來沒有打開過也完全用不到。有興趣的話，現在就可以通過 開源倉庫 嘗鮮，或者等待 6 月中旬正式推出。
本期「一周派評」由 @Snow、@Clyde、@huhuhang 聯合撰寫。
⑷ 柏林雜訊原理介紹
Perlin雜訊（Perlin noise） 指由Ken Perlin發明的自然雜訊生成演算法。
雜訊 在信號處理中一般指原信號中不存在的無規則的額外信號。在處理過程中一般是我們不需要的，需要被處理掉的。雜訊和信號本身無關，其頻率和強弱變化無規律。
就如上面提到的那樣，雜訊是干擾原信號的存在。在信號處理中，我們一般都希望通過各種方法將其從原信號中剝離出來並除掉。既然如此，為什麼我們還需要創造出各式各樣的雜訊生成演算法。原因很簡單，就是我們自然界中存在各種各樣的雜訊。而當我們的程序出於某些目的想要模擬這些隨機過程時（例如雲朵，火焰等），我們就需要雜訊了。
我們用隨機數演算法產生的二維雜訊圖，如下圖所示：
我們可以看到用隨機函數生成的雜訊紋理太過嘈雜，不像我們自然界中經常見到一些非常漂亮的雜訊（像數目的紋理，石頭的紋理，流水等）。因此，用這種雜訊來模擬上述雜訊難度太大了。這也是為什麼圖形學的先輩們想出各種各樣其他雜訊演算法的原因。柏林雜訊就是其中之一。
柏林雜訊屬於基於晶格(Lattice based)的生成演算法。在介紹柏林雜訊演算法之前，我們簡單介紹下什麼是晶格。以二維圖像為例，晶格就是等分的網格，以一定單位將我們的圖像劃分成x*y（x行和y列）的網格。如下圖，我們將圖像劃分成了3 * 3的網格。
當晶格數目越多時，生成的雜訊將越「密集」。
下面來介紹柏林雜訊的演算法：
Perlin noise雜訊生成演算法總共有三個步驟：
在這里對第三點插值權重值為什麼不直接應用距離來算，即選擇函數s(t) = t，來進行線性插值。因為我們的晶格長度都是單位長度，所以每個點到該點所處晶格頂點的距離是[0, 1]之間的數。而 s(t) = t 函數在 0 和 1 兩點上的一階導數不為 0（為1）。這樣導致雜訊變化的平滑程度加劇。而上述的s(t) = 3t 2 - 2t 3 和s(t) = 6t 5 - 15t 4 + 10t 3 的一階導數在0和1兩點的倒數都為0。且s(t) = 6t 5 - 15t 4 + 10t 3 的二階導數也滿足在0和1兩點為0。說明s(t) = 6t 5 - 15t 4 + 10t 3 函數不僅在0和1的斜率為零，且斜率本身的變化率也為0。所以在每個晶格頂點附近區域的變化過渡會更加的平滑。
【圖形學】談談雜訊