作为一个工科的学生,我们长期以来会使用比如像是矩阵以及行列式这些在线性代数上的知识,在这篇文章中,我想来聊一聊这些问题,即设么事面积,以及什么事面积的高纬度的推广. 1:什么是面积? 对于什么是面积,
AI 研习社按：张量是神经网络模型中最基本的运算单元，模型内部绝大部分的数据处理都需要依靠张量为载体，进行一系列的数学运算，然后得到结果。就像张量是矩阵在高维度下的推广一样，本文将深入探讨秩和行列式这
参考链接： Python字典keys() 本文翻译自：How to return dictionary keys as a list in Python? In Python 2.7 , I cou
脚本是解决问题的有效方法，而awk是编写脚本的出色语言。 它特别擅长简单文本处理，并且它可以带您完成配置文件的某些复杂重写或目录中文件名的格式重新格式化。
python中any()和all()如何使用 和 对于检查两个对象相等时非常实用，但是要注意， 和 是python内置函数，同时numpy也有自己实现的 和 ，功能与python内置的一样，只不过把 类型加进去了。因为python内置的对高于1维的 没法理解，所以numpy基于的计算最好用numpy自己实现的 和 。 本质上讲， 实现了或(OR)运算，而 实现了与(AND)运算。 Return if any element of the iterable is true. If the iterabl
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯，崇尚优雅、明确、简单。就好比中文笔画，有先后顺序，最符合文字书写的习惯。
这是一个很久很久以前的一个故事，久到能够让人忘记原来这这些方程是如此的贴近自己的学习。你学或者不学，它都在这里，不难也不简单。过冷水今天就和大家分享一下一维热传导方程特别案例的具体求解方法。
计算Mesh网格的体积是一个相对简单和众所周知的问题。在这个教程中我们将介绍计算Mesh网格对象体积的一般思路、数学依据，给出JavaScript实现代码，并对大量重复对象的体积计算给出优化算法。
any point in a liquid the pressure is the same in all directions 液体中任何点在任何方向收到的压力是相同的。
何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少，比如：很娘，很国足，很CCTV等等。 我的理解为，很+名词表达了一种特殊和强调的意味。所
在下面简单的例子中，tuple存放一对值（key,value），来自一个字典的键值对。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 所谓一行流，就是把一个功能用一行代码去实现。Python的一行流既保证了代码的简洁，又不会牺牲很大的可读性。但一个看似如此简单的事情，如果不彻底掌握这门编程语言，是很难做到的。 我认为，Python 一行流能够帮助你提高编码技能，值得去学习，其原因还有下面五个。 ◎ 首先，通过提升你对 Python 核心技术的认知，可以克服许多一直在拖你后腿的编程弱点。没有对基础知识的深入理解，很难取得进步。单行代码是所有程序的基础构件，彻底理解这些基本构件之后，你
众所周知，过参数化的深度神经网络（DNN）是一类表达能力极强的函数，它们甚至可以以 100% 的训练准确率记住随机数据。这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？为了回答这个问题，我们使用傅立叶分析研究了深度神经网络。我们证明了具有有限权重（或者经过有限步训练）的深度神经网络天然地偏向于在输入空间上表示光滑的函数。具体而言，深度 ReLU 网络函数的一个特定频率分量（k）的大小至少以 O（k^(-2)）的速率衰减，网络的宽度和深度分别以多项式和指数级别帮助网络对更高的频率建模。这就说明了为什么深度神经网络不能完全记住 delta 型的峰函数。我们的研究还表明深度神经网络可以利用低维数据流形的几何结构来用简单的函数逼近输入空间中存在于简单函数流形上的复杂函数。结果表明，被网络分类为属于某个类的所有样本（包括对抗性样本）都可以通过一条路径连接起来，这样沿着该路径上的网络预测结果就不会改变。最后，我们发现对应于高频分量的深度神经网络（DNN）参数在参数空间中所占的体积较小。
嗨，大家好，随着周围越来越多的人向我询问小米手机的使用问题，我觉得是时候再次把MIUI这个我认为的小米手机最重要核心再拿出来聊一聊了。
在C语言以及一些古老的语言当中是没有迭代器这个概念的，所以我们要遍历数组或者是容器的时候，往往只能通过下标。有了迭代器之后，我们遍历的过程方便了很多，我们可以直接用一个变量去迭代一个容器当中的值。最简单的例子就是数组的遍历，比如我们要遍历items这个数组。我们可以直接：
在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，
学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法 译序 如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Pyth
大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。 因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。
译序 如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所
如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。
在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。
来源：DeepMind 编译：Bot 编者按：今天，DeepMind发表了一篇名为DeepMind Control Suite的论文，并在GitHub上发布了控制套件dm_control——一套由Mu
在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
流体力学，是研究流体（液体和气体）的力学运动规律及其应用的学科。主要研究在各种力的作用下，流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。流体力学是力学的一个重要分支，它主要研究流体本身的静止状态和运动状态，以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动的规律。在生活、环保、科学技术及工程中具有重要的应用价值。
字符串反转，这个大家平常应该时长碰到，特别是面试时，通常还有一些变种，如：判断回文。 这里列举python中的三种实现方式(切片，反向迭代，经典就地反转算法)，小说一把字符串反转。 经典算法 对于从其他语言转向python的小伙伴们，最直接的实现很大概率会是这样的 def reverse_string_classic(src): """ 字符串反转，经典算法 :param src: 源字符串 :return: 反转后字符串 """ chars = lis
PAG (Portable Animated Graphics) 是一套完整的动画工作流。它提供从AE导出插件，到桌面预览工具，再到各端的跨平台渲染SDK，助力于将AE动画方便快捷的应用于各平台终端。PAG目前是公司AVGenerator OTeam开源协同小组的核心组件之一，广泛应用于公司内外40余款主流APP或业务，涵盖UI动画、视频编辑、特效模板、服务端特效渲染等多个场景，于2022年1月开源至GitHub。 PAG（Portable Animated Graphics）是腾讯自主研发的一套完整的动画
偏导数刻画了函数沿坐标轴方向的变化率，但有些时候还不能满足实际需求。为了研究函数沿着任意方向的变化率，就需要用到方向导数。
彻底理解几何公差的符号及管控意义，并正确理解尺寸公差的概念，是一件非常困难的事情。
文章：Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 作者：Adam W. Harley ， Zhaoyuan Fan
很多游戏都有水，并且大都是可以游泳的。然而，对于交互式水没有现成的解决方案。PhysX并不直接支持它，所以我们必须自己创造一个水的近似值。
给定一个人类表演活动的单个视频，我们希望能够在任何一帧暂停，并围绕表演者旋转360度，以便在那个时刻从任何角度观看（图1）。这个问题——移动物体的自由视点渲染——是一个长期存在的研究挑战，因为它涉及到合成以前看不见的相机视图，同时考虑布料褶皱、头发运动和复杂的身体姿势。这个问题对于在本文中所讨论的用单个相机拍摄的“现场”视频（单目视频）来说尤其困难。以前的神经渲染方法通常假设多视图输入、仔细的实验室捕捉，或者由于非刚体运动而在人类身上表现不佳。特定于人类的方法通常假设SMPL模板作为先验，这有助于约束运动空间，但也会在服装中引入SMPL模型无法捕捉到的伪影和复杂运动。最近可变形的NeRF方法对于小的变形表现良好，但在舞蹈等大型全身运动中表现不佳。本文介绍了一种称为HumanNeRF的方法，该方法将移动的人的单个视频作为输入，在每帧、现成的分割（通过一些手动清理）和自动3D姿势估计之后，优化人体的标准体积T姿势，以及通过后向扭曲将估计的标准体积映射到每个视频帧的运动场。运动场结合了骨骼刚性运动和非刚性运动，每种运动都以体积表示。其解决方案是数据驱动的，标准体积和运动场源自视频本身，并针对大型身体变形进行了优化，端到端训练，包括3D姿势细化，无需模板模型。在测试时，可以在视频中的任何一帧暂停，并根据该帧中的姿势，从任何视点渲染生成的体积表示。
材料力学的任务就是在满足强度、刚度和稳定性的要求下，以最经济的代价，为构件确定合理的形状和尺寸，选择适宜的材料，为构件设计提供必要的理论基础和计算方法。
Step2：新建一个win32 console application，记住文件放置的路径（下图中的位置）并且将项目命名为tetgen，命名结束后点击确定按钮
一个用于复杂网络，图结构的搭建，操作，与研究的python库。由于通常在python中这样导入：
早在去年9月的2.3版本中，LayaAir引擎就支持了任意数量和任意类型的实时光源等，让场景的实时光照等渲染效果得以大幅提升。在上个版本重构完善PBR的时候，还接入了全局光，不断加强3D场景中关于光的效果。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型架构对3D数据进行降噪。
前言：师妹前段时间非常认真地选了下学期的《大数据分析实践》选修课，根据几位师兄的建议买了本书开始自学 Python 语言。然而年后再见，师妹说她看完了书，做了一些习题，但并不觉得 Python 有啥吸引人的地方，对这门语言的激情也就大不如前。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型
PAG 是腾讯多媒体技术委员会下 AVGenerator Oteam开源协同小组自主研发的一套完整的动效工作流解决方案，致力于将 AE （Adobe After Effects）动效一键导出并快捷地应用于各平台和终端。和业界常用的动效工作流解决方案相比，PAG支持的 AE 特性更多，覆盖的平台更广（Android、iOS、Web、macOS、Windows和Linux），性能方面也做了深层次的优化，支持文本和占位图编辑替换，可以与视频编辑场景紧密结合。目前已经广泛应用于公司内外几十款 APP，包含微信、手机 QQ、王者荣耀、哔哩哔哩、虎牙直播等头部 App。
拿网络上关于Python的面试题汇总了，给出了自认为合理的答案，有些题目不错，可以从中学到点什么，答案如不妥，请指正...... +++++++++++++++++++++++++++++++++++
◆ Pythonic的方式使用map和filter 列表迭代在python中是非常pythonic的使用方式 def inc(x): return x+1 >>> list(map(inc,range(10))) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # pythonic way >>> [inc(i) for i in range(10)] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] def is_even(x): return x%2==0 >
很多时候，我们都需要根据研究目的，有针对性性地采集实验动物的脏器照片，以尽可能的获取更多原始信息，处理后的优质图像才能用于发表论文或毕业答辩PPT素材。
Hadamard门是一种可将基态变为叠加态的量子逻辑门，有时简称为H门。Hadamard门作用在单比特上，它将基态|0〉变成
顾名思义，函数的可变参数是传入的参数可以变化的，1个，2个到任意个。当然可以将这些 参数封装成一个 list 或者 tuple 传入，但不够 pythonic。使用可变参数可以很好解决该问题，注意可变参数在函数定义不能出现在特定参数和默认参数前面，因为可变参数会吞噬掉这些参数。
我们在前面说过机器学习中的损失函数，其实机器学习中的每一个模型都是在求损失函数的最优解，即让损失达到最小值/极小值，求解方式有多种，本篇讲讲其中两个基本的优化方法：
上回说到控制器说起来容易，做起来难，电机的数学模型可远不能抽象为两个电流分量相乘一定时，如何让它们的平方和最小那么简单。不同的电机数学模型也不一样。本篇就说说驱动电机。 电动汽车驱动电机常见有永磁电机、异步电机、无刷直流电机、开关磁阻电机等种类，其中前两种最为常见。篇幅所限就只说前两种。永磁电机和异步电机在电动汽车领域的市场占有率不相上下。中国和日本由于稀土资源丰富或稀土产业发达，因此其电动汽车多以永磁电机驱动作为主要技术路线 ; 欧美因稀土资源较为贫乏，多以异步电机驱动作为主要技术路线，著
作者 | 郭蕾 7 月 14 日，React Native 核心团队的 Joshua Gross 在 Twitter 说，RN 的新架构已经在 Facebook 内部落地了，并且 99% 的代码已经开源。这次的架构升级“蓄谋已久”，Joshua 说他们从 2018 年 1 月就开始规划了。 Facebook 曾在 2018 年 6 月宣布了大规模 重构 RN 的计划和路线图，整个的重构目的是为了让 RN 更轻量化、更适应混合开发，接近甚至达到原生的体验。具体包括以下几个方面： 改变线程模型。UI 更新不再
机器学习：使计算机改进或是适应他们的行为，从而使他们的行为更加准确。也就是通过数据中学习，从而在某项工作上做的更好。
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