Rust中的高吞吐量流處理
作者 | Noz編譯 | 王瑞平本篇文章主要介紹了Rust中流處理的概念、方法和優化。作者不僅介紹了流處理的基本概念以及Rust中常用的流處理庫，還使用這些庫實現了一個流處理程序
1 月 19 日消息，出于隱私方面的考量，很多用戶都會物理遮擋筆記本電腦和平板電腦上的自拍攝像頭，甚至有廠商還提供了專門的物理開關。
不過研究人員近日發現，利用大多數移動設備和筆記本電腦上的環境光傳感器，同樣可以實現捕捉手部位置和手勢的能力。
麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員近日發表論文《Imaging Privacy Threats From an Ambient Light Sensor》，指出了這個潛在的安全漏洞。
環境光傳感器和自拍相機不同，沒有關閉選項，而且應用程序調用也不需要經過用戶許可。
論文的共同作者劉洋（Yang Liu，音譯）表示：
人們都知道筆記本電腦和平板電腦上的自拍攝像頭，有時會使用物理遮擋器來遮擋它們。
但但對于環境光傳感器來說，人們甚至根本不知道應用程序正在使用這些數據，而且這個傳感器一直開著。
環境光傳感器的主要功能是向操作系統提供環境光數據，用于自動調整屏幕亮度，不過開發者可以通過 API 訪問和調用，例如通過 API 打開護眼模式。
環境光傳感器可以認為是沒有鏡頭的單像素傳感器，以每秒約五“幀”的速度測量亮度。研究人員為了克服這一缺陷，通過亥姆霍茲互易原理（Helmholtz reciprocity），犧牲了時間分辨率來換取空間分辨率，從而可以重建圖像。
注：亥姆霍茲互易原理是指如果光線的路徑相反，那么光線在路徑上所經歷的反射、折射和吸收都是相同的。
研究人員使用一款全新的、未經修改的三星 Galaxy View2 平板電腦（17 英寸顯示屏）進行了演示。他們將平板電腦放在一個人體模型的頭部前，用硬紙板和實際人手來模擬手勢。
算法使用的是從傳感器到光源（即顯示屏）的反向路徑追蹤。因此，研究人員必須照亮屏幕的特定部分，才能獲得可讀圖像。
這種雙攝影方法生成的低分辨率圖像（32x32）足夠清晰，可以顯示雙指滾動或三指捏合等手勢。由于分辨率極低，這種技術只能在平板電腦和筆記本電腦等較大的顯示屏上使用。
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