google's tricks

本文详细解析了谷歌首页上的互动技术实现,包括巴克球、泡泡球等元素的制作方式,以及光标输入同步和即时搜索功能的技术细节。

最近一直沉迷在 ant 神奇的自动化中,对于外界很迟钝,但是 google 的首页变化则是无处可避的,最近动作也很多啊:


1.巴克球

 

 

感觉 google 和 canvas 有矛盾?直觉应该使用 canvas 来实现,可分析代码,其实 google 用的是很多 div 来拼成圆型以及柱形,并且该球可以随鼠标移动而滚动,虽不如以前的 pacman (我的pacman ),但也初具操作性。注意 ie 中就仅仅是 gif 图片了。



2.泡泡球?

 

 

 

这个是我感觉最有意思的一个,非常具有动感,所以我把它永久保留了:


google ball


标准浏览器扔由 div 采用 border-radius 拼凑 ,

 

 

 

但是对于ie ,采用了一个小技巧使用字符"."来模拟圆形,设置比较大的font-size与color。所以即使标准浏览器你也会感觉比较拖沓,Rob Hawkes 在采用类似算法的情况下直接canvas实现后,效率提升不错,也永久保留


canvas google ball

 

 

并且还有人用该版本写了个编辑页面:

 

custom ball

 


程序看起来很简洁,逻辑也很清晰,但是关键在于每个组成圆形点的位置与鼠标位置的对应关系,运算规则晦瑟难懂:

 

var dx = mousePos.x - point.curPos.x;
point.targetPos.x =  point.curPos.x - dx;
dx = point.targetPos.x - point.curPos.x;
var ax = dx * point.springStrength;
point.velocity.x += ax;
point.velocity.x *= point.friction;
point.curPos.x += point.velocity.x;

 

3.光标输入同步

 

 

算是这几个花招中最简单的一个,采用两张图片,一张为全彩

 

 

一张为全灰,并且用一个绝对定位很窄的 div 背景设灰,频繁 display 设置来模拟光标闪烁,关键则为 两张图片的宽度计算达到遮盖效果以及模拟光标定位。



4.即时搜索


今日google的重头大戏 ,技术上简单得可以说是 自动补全的升级版,估计又会引起国内互联网企业的群起山寨,但目前我在国内仍需间接访问的环境中试用感觉只有一个字:卡!不具备汪曼颖教授所推崇的流畅感 ,当然相信在google原产地那是相当舒适。


根据官方介绍具有三个功能:

 

 

1.即时搜索


这个即是把原来自动补全的信息应用在了搜索列表区域中。


2.关键词预测


这个是比较有意思的地方,由于搜索单词(英语环境中)片段并没有意思,反而会造成用户困惑以及服务器白白消耗,google会自动将词片段补全为有意思的单词再进行搜索:

 

 

这就和原来的自动补全有区别了:直接在输入框中补全,初步分析实现手段也不难,采用两个输入框,


自动补全输入框为字体灰色,放在下面

用户输入框为字体黑色,放在补全框上方,背景默认透明即可。


即时搜索实际上是只对补全框的值进行搜索。


3.滚动搜索


传统的自动补全框支持键盘上下滚动将滚动处值放入搜索框中,而现在由于有了即时搜索,那么在滚动的同时,屏幕会变灰加在滚动处的提示词搜索结果


总的来说:对于前端只有 2 是新的创新点,而对于后端则要付出更加艰苦的折腾:大量缓存,避免无意义的搜索,准确的预测词都是需要克服的问题。


最后在 techcrunch 看到个雷人评论,纯属转载:

 

 

 

 

 

 

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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