# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
我的工作 这个夏天的实习中，我一直在研究计算机视觉相关的几个问题，阅读了很多论文并且训练了不少模型。大部分时候，我一直都是用公开数据集，对激光雷达（LiDAR）数据进行分类识别。...怎么能让无人车也做到这一点？过去几个月我的大部分工作，就是想办法让Voyage的自动驾驶出租车对车辆和行人进行分类。 我使用的工具是三维视图（LiDAR点云）+深度学习。...其中一个替代方案是手动挑选与物体类别高度相关的物理特征信息，也就是对我们的模型进行一些特征工程。 在这个过程中，我的导师教会了我一件事：实验、实验、实验。...我的成果 这个夏天我的收获之一，就是学会使用一个很棒的快速可视化工具。在Vispy的帮助下，我对大量的点云进行了有序的可视化，然后在类似真实世界的环境中对模型进行调试。...（插播一个量子位之前的报道：《PyTorch还是TensorFlow？》） 我搭建的模型之一，是一个编码解码器（Encoder-Decoder）网络，能够对多个通道的输入数据进行分类预测。
我们今天讨论的问题大概就是如何作出风味不同的饼，比如，“甜甜圈”和“华夫饼”，让吃饼人不要审美疲劳。...相比之下，这些Pie Chart看起来都很像奔驰标志，很难分清各个类别的排名以及如何逐年发生变化。 我们再看一个哑铃图的例，这个哑铃图表现了众议院的女性占有率与党派之间的增长关系： ?...02 The bump chart 凹凸图表 Variance有时候对你来说可能并没有那么重要，而且你也希望根据时间的变化来显示各个类别中的排名。在这里介绍一个特殊版本的折线图，咱们把他称为凹凸图表。...和哑铃图一样，观众可能不会意识到你正在将部分与整体进行比较。 下面是一个很好的凹凸图的例子，显示了新车颜色受欢迎的程度以及在16年中发生的变化： ?...华夫饼图通常用100个正方形表示整体，所以可以根据几个部分与整体的关系进行着色或填充。就像饼图一样，它也适合显示单个变量的百分比。 ? 华夫饼图的关键优势是其多样性。
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...哑铃图（Dumbbell Plot） 哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化，那么它非常有用。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26....在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35.
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...哑铃图（Dumbbell Plot） 哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化，那么它非常有用。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26....在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35.
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...哑铃图（Dumbbell Plot） 哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化，那么它非常有用。 ?...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ? 06 变化（Change） 35.
19、哑铃图 （Dumbbell Plot） 哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化，那么它非常有用。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22、密度图 （Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。...通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26、箱形图 （Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享模型量化的核心技术点。 作者&编辑 | 言有三 ?...1 二值(1bit)量化 二值量化是最高效率的量化方式，也可以称之为1bit量化，即将32位浮点数量化为1bit整型，非常适合FPGA等平台进行并行运算。...2 8bit量化 8bit量化是当前工业界最常见的量化方法，也是当前精度保持最高的量化类型。...5 量化训练框架 目前前向传播中权重和激活的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，而梯度的分布比较复杂...6 其他 总的来说，模型量化有非常多的研究方向，包括： (1) 非均匀量化方案的设计。 (2) 基于重建与损失敏感的量化方法。 (3) 量化正则化方法。 (4) 网络结构的设计。
2 优化目标驱动的知识蒸馏框架 Hinton等人提出的框架是在模型最后的预测端，让student模型学习到与teacher模型的知识，这可以称之为直接使用优化目标进行驱动的框架，也是最简单最直接的框架，...一种更直观的方式是将teacher模型和student模型的特征进行约束，从而保证student模型确实继承了teacher模型的知识，其中一个典型代表就是FitNets，FitNets将比较浅而宽的Teacher...4 没有教师模型的知识蒸馏 一般知识蒸馏框架都需要包括一个Teacher模型和一个Student模型，而Deep mutual learning则没有Teacher模型，它通过多个小模型进行协同训练，这也是非常有研究意义的方向...5 与其他框架的结合 在进行知识蒸馏时，我们通常假设teacher模型有更好的性能，而student模型是一个压缩版的模型，这不就是模型压缩吗？与模型剪枝，量化前后的模型对比是一样的。...所以知识蒸馏也被用于与相关技术进行结合，apprentice框架是一个代表。 ? 6 其他 总的来说，模型蒸馏有非常多的研究方向，包括： (1) 优化目标驱动的知识蒸馏框架拓展。
Directed graph:所有的边都有一个方向来表示起始点和结束点的图 Undirected graph:具有没有方向的边的图 Weighted grap:图的边具有权值 Unweighted graph...图3表示对图2中使用的同一个示例图进行DFS遍历的动画。注意它是如何遍历到深度和回溯的。 应用 用于查找两个顶点之间的路径。 用于检测图中的循环。 用于拓扑排序。...在社交网络中，用来寻找一群关系密切的人，并根据共同的兴趣提出建议。 拓扑排序 ? 图的拓扑排序是对它的顶点进行线性排序，因此对于排序中的每条有向边(u, v)，顶点u都在v之前。...图着色在保证一定条件下给图的元素分配颜色。顶点着色是最常用的图形着色技术。在顶点着色中，我们尝试用k种颜色给图的顶点着色，任何两个相邻的顶点都不应该有相同的颜色。...最后 我希望这篇文章对图形算法的简单概括介绍对您有所帮助 作者：Vijini Mallawaarachchi deephub翻译组
首先声明一下，“哑铃式”编程是我自己根据实际开发经验总结提炼后的一个命名。我们先上一张图，针对上一步改造后的图： ?...这幅图和前边那幅图不一样的地方是，取消了服务层，增加了调配层和执行器层，其核心思想有两点： 1）收口；所有的请求由调度层收拢，便于管控 2）抽象；把一些通用的逻辑抽象到调度层 3）差异性；不同的请求类型有通用的逻辑...2.代码结构和层次复杂度变高 三、“哑铃式”编程实例实现 上边我们分析了传统线性编程和“哑铃式”编程的优缺点，我们根据具体实例来实现“哑铃式”编程。...从图中我们可以很清晰的看出，请求到UserOptManager被收住，然后到底层业务逻辑又扩散，也就是先粗后细，然后再变粗，特别像平时健身用的哑铃。...总结 通过上述一系列描述，我们对“哑铃式”编程做了很详细的介绍，并且用代码实现了这种编程模式，其实我想表达的核心思想是，在日常开发过程中要学会业务归类和逻辑抽象，该做成通用逻辑的时候就抽出来
一个图是bipartite当且仅当G能被小于等于两种颜色着色。这一方法能快速对G进行二分。...而且，这样的欧拉道路必定起始于一个奇度的点，并终止于另一个奇度点。 在有向图中，有欧拉回路的充要条件是图的每个节点入度=出度。...示例如下： 这个算法的时间复杂度是n^2。 另一种算法，利用矩阵进行最短路径求解。这通常在有向图中使用。...对所有顶点进行编号，然后分别写出各阶的邻接矩阵，即对于长度=k（k=1，2，……，n）的路径对应权值之和写入矩阵相应起点终点对应的位置，不可达的路径记为正无穷。...---- 图的着色多项式：用来求解(G)的系统性方法，和观察法相异。其列出方法为：将图中一个点的着色方法数记为x，然后逐个地对其周围点的着色方法数进行列举直到所有的顶点列举完毕。
场景 例子 Prompts询问建议和决策关键条件请分析以下问题，并将决策判断所需的条件详细列出来：我是否应该辍学创业？...请分析以下问题，并将决策判断所需的条件详细列出来：问题直接罗列决策点只是基础用法，你还可以在提问的时候，增加一些模型信息，比如让 ChatGPT 使用「六项思考帽」法，分析某个问题。...（不过需要注意：据我测试，其回答的详细程度，取决于对某人的熟悉程度，而且答案只是多了一些背景信息，无法真实模拟。）...你可以将你的喜好告诉 AI，它会根据你的要求，搜寻特定结果给你，并且还能进行多轮对话，可以针对某几个要求进行深度沟通。...我有两个 5kg 的哑铃和 两个 2.5kg 的哑铃，和一个弹力带，但没有健身椅。请为我制定一个锻炼肩膀的健身计划。描述条件（如有的器械，身体的状况等）请为我制定一个锻炼 部位 的健身计划。
场景 例子 Prompts 询问建议和决策关键条件 请分析以下问题，并将决策判断所需的条件详细列出来：我是否应该辍学创业？...请分析以下问题，并将决策判断所需的条件详细列出来：问题 直接罗列决策点只是基础用法，你还可以在提问的时候，增加一些模型信息，比如让 ChatGPT 使用「六项思考帽」法，分析某个问题。...（不过需要注意：据我测试，其回答的详细程度，取决于对某人的熟悉程度，而且答案只是多了一些背景信息，无法真实模拟。）...你可以将你的喜好告诉 AI，它会根据你的要求，搜寻特定结果给你，并且还能进行多轮对话，可以针对某几个要求进行深度沟通。...我有两个 5kg 的哑铃和 两个 2.5kg 的哑铃，和一个弹力带，但没有健身椅。请为我制定一个锻炼肩膀的健身计划。 描述条件（如有的器械，身体的状况等）请为我制定一个锻炼 部位 的健身计划。 身椅。
该条件称为奈奎斯特-香农（Nyquist-Shannon）采样定理，该定理告诉我们，当我们对一个函数进行采样时，为了保证采样点能够真实还原该函数，采样频率大于被采样信号最高频率的两倍。...如上图： 一个像素分解为个亚像素，图中 采样每个亚像素的颜色 基于采样点的颜色值，计算该像素的颜色 这种反走样技术称为SSAA，采样点的位置依赖于随机算法，可以是uniform或stratification...，超过一定阈值，则认为当前像素为边缘像素（图（2））；然后基于左右/上下亮度差确定该边缘是水平或竖直，确定蓝线斜率（图（3））；根据斜率以及对比度进行混合，实现渐变效果（图（4））。...SMAA计算覆盖率 最后是第3个pass，根据覆盖率进行混合，获取反走样后的图像。...这里的关键不同属性的合并方式的选择，比如法线的合并是非线性的，而Texture多数是线性的，但可见性等是不连续的，如何保证Prefilter的准确度，会决定最终的着色结果。
（无环境照明，实时光VS光照贴图） 每次光子反弹，它都会失去部分能量，并被与其相互作用的材质融色。烘焙间接光时，Unity考虑到这一点。结果就是，物体会根据附近的物体进行上色。 ? ?...我们必须对着色器进行一些调整，甚至还要添加另一个pass来完全支持光照贴图。 从现在开始，对场景中的所有对象使用我们自己的着色器。默认材质将不再使用。...该函数将决定输出哪个以及如何对其进行编码。 UnityMetaInput也包含镜面反射颜色，即使它不存储在光照贴图中。它用于一些编辑器的可视化效果，这时我们将忽略它们。 ?...四个探针定义了四面体的角。对这些探针进行插值，以确定动态对象所用的最终球谐函数，具体取决于其在四面体内部的位置。这意味着将动态对象视为单个点，因此它仅适用于相当小的对象。...（包裹区域） 然后根据照明条件的变化添加更多的探头。请勿将它们放置在静态几何体中，这一点至关重要。也不要将它们放在不透明的单面几何图形的错误一侧。 ?
恢复修剪过的视图：此步骤根据每个像素的补丁信息从纹理图中提取修剪后的视图，并按照视图顺序对像素进行重新排序。...根据每个视图的相机外参，视图按其姿态根据最终目标相机中的可见度进行排名。只有在最终视图中具有最高可见性的视图才会被选择。...这个选择过程包括对所有的深度值进行排序和对一些加权值进行混合。 计算着色纹理图：给定一个完整的深度图，着色器将其作为参考，找到每个源视图中的原始像素，并提取颜色值来计算最终的着色纹理图。...每个源视图的像素值根据它们的相机权重与可见性图一起混合到目标视角中。该着色器还会检查轮廓，并试图消除重影。如果在某一像素位置没有有效的深度，着色器会从修补过的的背景视图中提取一个颜色值来填充空点。...这样，最终的目标视图就能尽可能地完整。 修复和渲染：最后一步是检查目标视图中未填充的点。这些未填充的点来自源视图之外的像素或被前景内容遮挡的像素。
建立一个蝌蚪图是简单直接的：它从哑铃图开始。但是一个单点只能显示当前时段而无法显示前一个时段的信息。在Tableau中，哑铃图很容易构建。它需要两个轴，一个轴作为点，另一个轴作为线来连接点。...但这并不容易，因为缩短的量需要取决于蝌蚪图的走向，所以正数和负数都有可能。此外，对线进行加减的数量取决于圆的大小和线的长短：随着圆圈变大就需要减去更多的线。...这些技巧可以用于创建棒棒糖图，哑铃图，或者任何包含了点与线组合的图表。此外，你还可以反转尺寸来将白色圆圈放在外部，以在点与点之间产生间隙。...带有空心圆圈的哑铃图： 前一时段用空心圆而当前时段用实心圆表示的哑铃图： 用白色圆圈在点与线之间构造间隙的哑铃图： 带有空心圆圈的棒棒糖图： 带有空心圆圈的折线图...： 用白色圆圈在点与线之间构造间隙的折线图： 下面是我根据Mark的原始工作簿创建的Tableau工作簿，其中包含这些不同的图表变体： Tableau工作簿的链接： https
Phong 着色法 前文讨论了如何计算一个着色点的颜色，但对于一个三角形而言，我们一般只会设置其三个顶点的属性，那么三角形中其他着色点的颜色又应该如何计算呢？...最右边的图使用的着色方法是 Phong 着色法（Phong Shading）1，它不是对最终计算出的颜色进行插值，而是在一开始就对法线进行插值得出每一个着色点的法线，然后再用这个信息对每一个着色点计算颜色...例如在 Phong 着色法中我们对法线进行插值，在使用纹理的时候也会对 UV 坐标进行插值，下面我们就来讨论一下在三角形中这个插值如何计算。...这导致了如果我们直接对 ab 进行插值算出每个像素点的属性，插值的结果会和三维空间中的插值结果不匹配。因此，我们需要对插值的结果进行修正。...根据这个公式，我们就能知道如何计算正确的顶点属性插值了。
简介 在可靠性实验中，不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化，今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1]，并结合我实际使用经验进行修改。...哑铃图 哑铃图（dumbbell plot）：可以看成多数据系列的克利夫兰点图，只是使用直线连接了两个数据系列的数据点。...哑铃图主要用于： ①展示在同一时间段两个数据点的相对位置（增加或者减少）； ②比较两个类别之间的数据值差别。 这里，我们的模拟数据就不大适合了，为了绘制该图，我将数据进行变化。...数据实际意义如下：两个工厂对不同产品类型进行相同实验测试，得到各产品的失效时间。...通过这个图可以看出，相同产品在不同厂房测试的数据，由于我的数据是模拟产生的，得到的结果没什么实际意义就不做解释了，主要是分享下如何使用克利夫兰点图进行绘制和拓展。
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