这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
最近在学习PyQt5可视化界面，这是一个内容非常丰富的gui库，相对于tkinter库，功能更加强大，界面更加美观，操作也不难。于是我开始小试牛刀，用PyQt5做个可视化的“剪刀石头布”小游戏，总体效果如下：
今天要跟大家分享的图表是不等宽柱形图！ ▽▼▽ 基础等柱形图一般只能展示一个维度的数据，但是如果想要在柱形图中同时展示两个维度的数据（柱高一个维度、柱宽另一个维度），也是可以通过特殊技巧来实现的！今天
见其名知其意，QGridLayout 是一个网格形式的布局，他可以让控件或嵌套 layout 以网格形式在窗口中排布，我们只需在创建控件的时候指定其在网格中的位置即可。
M2T1NXAER（或 tavg1_2d_aer_Nx）是现代时代回顾分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 中每小时时间平均的二维数据收集。该集合包括同化气溶胶诊断，例如气溶胶成分（黑碳、灰尘、海盐、硫酸盐和有机碳）的柱质量密度、气溶胶成分的表面质量浓度和总消光（和散射）气溶胶光学厚度(AOT) 在 550 nm。总 PM1.0、PM2.5 和 PM10 可以使用 常见问题解答中描述的公式得出
理解各种交通参与者的运动对于自动驾驶汽车在动态环境中安全运行至关重要。运动信息对于各种车载模块非常关键，涉及检测、跟踪、预测、规划等多个任务。自动驾驶汽车通常配有多个传感器，其中最常用的是激光雷达（LiDAR）。因此，如何从点云中表征和提取运动信息是自动驾驶研究中一个基础的问题。
从数学角度来分析，MACD指标是根据均线的构造原理，对股票收盘价进行平滑处理，计算出算术平均值以后再进行二次计算，它是属于趋向类指标。
在我们变成中，在Tkinter中，可以使用Canvas和Grid布局管理器来创建美妙的布局，将Canvas与其他组件结合使用。Canvas是一个用于绘制图形和显示图像的区域，而Grid布局管理器允许我们以网格形式组织和排列组件。以下是一个简单的例子，演示如何将Canvas与其他组件结合使用并使用Grid布局：
功能特性 animation 是否动画显示数据，默认为1(True) showNames 是否显示横向坐标轴(x轴)标签名称 rotateNames 是否旋转显示标签，默认为0(False):横向显示 showValues 是否在图表显示对应的数据值，默认为1(True) yAxisMinValue 指定纵轴(y轴)最小值，数字 yAxisMaxValue 指定纵轴(y轴)最小值，数字 showLimits 是否显示图表限值(y轴最大、最小值)，默认为1(True)
CSS Grid Generator是一个由Sarah Drasner创建的免费工具。它是一个可视化设计工具，允许咱们创建一个基本的 grid 布局，然后就可以使用生成对应的代码，帮助咱们快速布局。
通过 grid-template-columns 和 grid-template-rows 属性，我们可以显式地设置网格中的行数和列数，并指定它们的大小。如果我们希望多行和/或多列的大小相同，这可能会变得重复。
return y - (t[0] * x**2 + t[1] * x + t[2])
Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶，而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。
CSS Grid Layout 是 CSS 中最强大的布局系统。不像 flexbox 那样的一维系统，它是一个二维系统，可以同时处理列和行。您可以通过将规则应用到父元素来使用 Grid Layout。
2017年3月，CSS Grid在几个星期内就被发送到Chrome、Firefox和Safari的生产版本中。很高兴，大家可以使用它来解决实际问题。
matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。
在MMORPG游戏中，针对一些范围伤害的计算，会涉及到碰撞/相交检测。在传统的2D或2.5D游戏中，或者要求不那么精确的3D游戏中，这种相交检测可以简化为平面上圆形与各种形状（如圆形、矩形、扇形等）是否相交的检测^1^，但是当考虑上飞行、跳跃等逻辑后，就必须进行3D空间的相交检测了，此时就需要借助物理引擎的功能。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/learn-the-best-css-tricks-in-10-minutes-cfeb37489ae3
最近由于一直在用Spark搞数据挖掘，花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库，它和sklearn有八九分相似，也是Estimator，Transformer，Pipeline那一套，各种fit，transform接口。sklearn有多好学，MLlib就有多好学，甚至MLlib还要更加简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比sklearn基于numpy array会更加直观一些。
网格是由一系列水平及垂直的线构成的一种布局模式。根据网格，我们能够将设计元素进行排列，帮助我们设计一系列具有固定位置以及宽度的元素的页面，使我们的网站页面更加统一。
在本篇博客中，我们将深入探讨 Python 中图形用户界面（ GUI ）开发的基础篇，具体来说，我们将学习如何使用 Tkinter 库中的网格布局（ Grid Layout ）来排列和布局 GUI 元素。网格布局是一种强大的方式，可用于创建具有复杂结构的 GUI 界面，例如表单、仪表盘和网格视图。我们将详细解释如何使用网格布局，包括创建网格、将元素放置在网格中以及自定义网格布局。
网格布局是由一系列水平及垂直的线构成的一种布局模式，使用网格，我们能够将设计元素进行排列，帮助我们设计一系列具有固定位置以及宽度的元素的页面，使我们的网站页面更加统一。
摘要：在过去的研究中使用卫星观测来量化全球一氧化碳（CO）的年代际趋势之后，我们更新了估计并发现2002年至2018年之间每年CO趋势的柱量约为−0.50％，与进行的分析相比，这是一个减速度每年发现-1％的较短记录。火灾和人为源共同产生的气溶胶与一氧化碳共排放，但寿命比一氧化碳要短。结合空间趋势分析和从太空测量气溶胶光学深度（AOD）有助于诊断CO趋势中区域差异的驱动因素。我们使用对流层污染测量（MOPITT）中CO的长期记录以及中分辨率成像光谱仪（MODIS）中的AOD的长期记录。其他在热红外，AIRS，TES，IASI和CrIS中测量CO的卫星仪器显示出一致的半球CO变异性，并证实了MOPITT CO进行的趋势分析的结果。2002年至2018年，半球和区域对趋势进行了检查，不确定性量化。CO和AOD记录分为两个子时段（2002年至2010年和2010年至2018年），以评估16年中的趋势变化。我们关注四个主要的人口中心：中国东北，印度北部，欧洲和美国东部，以及两个半球的易火地区。总体而言，与下半年相比，记录的上半年CO下降速度更快，而AOD趋势显示各地区之间的差异更大。我们发现空气质量管理政策对大气的影响。在中国东北发现的一氧化碳的大幅下降最初与燃烧效率的提高有关，随后从2010年起空气质量进一步提高。随着全球CO趋势的减弱，采用最小排放控制措施的工业区（例如印度北部）变得更具全球意义。我们还检查了每月百分比值的二氧化碳趋势，以了解季节性影响，并发现生物质燃烧的局部变化足以抵消全球大气二氧化碳下降趋势，特别是在夏末。
CSS 网格是一个用于 web 的二维布局系统。利用网格，你可以把内容按照行与列的格式进行排版。另外，网格还能非常轻松地实现一些复杂的布局。
【导读】上周，我们在《激光雷达，马斯克看不上，却又无可替代？》一文中对自动驾驶中广泛使用的激光雷达进行了简单的科普，今天，这篇文章将各大公司和机构基于激光雷达的目标检测工作进行了列举和整合。由于文章列举方法太多，故作者将其分成上下两部分，本文为第一部分。
在嵌入式系统上运行的高效点云3D目标检测对于许多机器人应用（包括自动驾驶）都非常重要。大多数以前的工作试图使用基于Anchor的检测方法来解决它，这有两个缺点：后处理相对复杂且计算量大；调整Anchor点参数非常棘手，并且是一个tricky。本文是第一个使用AFDet（ anchor free and Non-Maximum Suppression free one stage detector）来解决这些缺点的公司。借助简化的后处理环节可以在CNN加速器或GPU上高效地处理整个AFDet。并且，在KITTI验证集和Waymo Open Dataset验证集上，AFDet无需花哨的技巧，就可以与其他Anchor-based的3D目标检测方法竞争。
理解递归，汉诺塔(Tower of Hanoi)是个很适合的工具，不大不小，作为最开始递归的理解正合适。从而学习各种计算机语言乃至各种编程范式的时候，汉诺塔一般都作为前几个递归实现的例子之一，是入门的好材料。
https://ishadeed.com/article/spacing-in-css/
近几年，CSS领域出现了一些复杂的专用布局工具，用以代替原有的诸如使用表格、浮动和绝对定位之类的各种变通方案。Flexbox，或者说是弹性盒子布局模块（Flexible Box Layout Module）是这些新布局工具中的第一个，接着是CSS网格布局模块（CSS Grid Layout Module）。我们会在本文给出一个易于理解的flexbox入门介绍。
最近发现 ECharts Galley 里有一条评论，问 bar3D 如何自定义柱子粗细（配置项手册里没有）。
然后本指南回过头来解释Flutter的布局方法，并说明如何在屏幕上放置一个小部件。 在讨论如何水平和垂直放置小部件之后，会介绍一些最常见的布局小部件。
CSS Grid(网格) 布局使我们能够比以往任何时候都可以更灵活构建和控制自定义网格。Grid(网格) 布局使我们能够将网页分成具有简单属性的行和列。
在进行模型选择时，我们必须小心正确处理预处理。 首先，GridSearchCV使用交叉验证来确定哪个模型表现最好。 然而，在交叉验证中，我们假装作为测试集被留出的一折是不可见的，因此不适合一些预处理步骤（例如缩放或标准化）。 出于这个原因，我们无法预处理数据然后运行GridSearchCV。
在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果。本篇继续探索Matplotlib的强悍可视化能力。
Geoffrey Hinton在最新发表的一篇论文“如何在神经网络中表示部分-整体层次结构”中提出了一种被称为GLOM的新理论。
CSS网格布局（Grid）是一套二维的页面布局系统，它的出现将完全颠覆页面布局的传统方式。传统的CSS页面布局 一直不够理想。包括table布局、浮动、定位及内联块等方式，从本质上都是Hack的方式，并且遗漏了一些重要的功能（比如：垂直居中）。Flexbox的出现部分解决了上述问题，但Flex布局是为了解决简单的一维布局，适用于页面局部布局。而Grid天然就是为了解决复杂的二维布局而出现的，适用页面的整体布局。在实际工作中，Grid和Flexbox不但不矛盾，而且还能很好的结合使用。做为WEB程序员，我们在页面布局问题上都付出过努力，也将不断探索新的方案。而Grid是第一个专门为布局问题而生的CSS模块，我们有理由对Grid充满期待。
本文总结了主流的几种 CSS 的布局方法，无论你是一个想要学习 CSS 布局的新手，还是一个比较有经验但想要进一步巩固与了解最新CSS布局知识的前端开发者，这篇指南都能帮你全面了解如今CSS布局发展的现状。
上一篇文章介绍了性能评估标准，但如何进行模型评估呢，如何对数据集进行划分出训练集、验证集和测试集呢？如何应对可能的过拟合和欠拟合问题，还有超参数的调优，如何更好更快找到最优的参数呢？
（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！） （注2：更多内容请查看我的目录。）
早在 2020 年，我们就拥有了在 SwiftUI（LazyVGrid 和 LazyHGrid）中绘制网格的新视图控件。两年后，我们又获得了另一种在网格（Grid）中显示视图的视图控件。但是，这些新增功能非常不同，不仅在您使用它的方式上，而且在它内部的行为方式上。2020 年的观点很懒惰。这些新人很热心。
当神经网络使用空间数据结构时，神经图形基元的速度更快，能实现更高的渲染质量。这些空间数据结构保存着排列在网格中可训练的特征。然而，现有的特征网格要么存储占用较大（密集网格，树和哈希表），要么性能较差（索引学习和矢量量化）。
在 N * N 的网格中，我们放置了一些与x，y，z 三轴对齐的 1 * 1 * 1 立方体。每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。现在，我们查看这些立方体在xy、yz 和 zx平面上的投影。 投影就像影子，将三维形体映射到一个二维平面上。在这里，从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。返回所有三个投影的总面积。
没错，这其实就是我们小时候写的小格子本本，其实它跟我们今天要讲的主题Grid布局非常类似，其实Grid布局就是它的升级加强版。
摘要：NASA的轨道碳观测站3（OCO-3）旨在支持对人为二氧化碳排放量的量化和监测。其快照区域图（SAM）和目标模式测量结果为郊区城市的碳研究提供了创新的数据集。与当前的任何其他天基仪器不同，OCO-3能够扫描大面积连续的发射热点区域，例如城市，发电厂和火山。这些测量结果产生了二氧化碳的平均柱干空气摩尔分数（XCO2）的密集，精细的空间图。首次，我们展示并分析了从OCO-3 SAM和目标模式观测值得出的洛杉矶大城市（LA）上的XCO2分布。相对于干净的背景，城市XCO2的增强范围为0 − 6 ppm（中位数增强≃2 ppm），并且与附近基于地面的XCO2 TCCON测量值显示出极好的一致性。OCO-3的密集观测揭示了城市中XCO2的城市内部变化，这是以前从未从太空中观察到的。空间变化主要是由LA盆地中复杂的化石燃料排放模式和气象条件驱动的，并且与共同排放的NO2的TROPOMI测量结果相吻合。来自两个模型（WRF-Chem和X-STILT）的实测XCO2增强和模拟XCO2增强之间的差异通常低于1 ppm，某些子区域的差异较大。这两个模型都捕获了观察到的城市内部XCO2梯度。此外，OCO-3的多段测量可捕获到的城市排放量是单段立交桥的三倍。OCO-3对目标和SAM模式的频繁观察将为在更细的副城市规模上限制城市排放铺平道路。
Grid 布局是将容器划分成"行"和"列"，产生单元格，然后指定"项目所在"的单元格，可以看作是二维布局，也是唯一的二维布局方案，利用grid布局可以很轻松的实现很多的网页布局
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.08683.pdf
圣杯布局和双飞翼布局一直是前端面试的高频考点，圣杯布局的出现是来自由 Matthew Levine 在 2006 年写的一篇文章 《In Search of the Holy Grail》。 比起双飞翼布局，它的起源不是源于对页面的形象表达。在西方，圣杯是表达“渴求之物”的意思。而双飞翼布局则是源于淘宝的UED，可以说是灵感来自于页面渲染。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
