当前，无论学术界还是工业界，扩展现实领域有非常丰富的算法研究方向，并有许多算法得到好评。...从整体上看，XR领域的底层有各式各样的传感器和不同的操作系统，上层有丰富的应用比如AR/VR、数字孪生、数字人等等，OpenXRLab致力于在底层的硬件和上层的操作系统间架起一座桥梁，供研究员方便迭代新的算法...同时，底层的库安装是否方便决定了用户的上手难易度，团队也谨慎选择了XRPrimer的第三方依赖，支持不同平台源码编译，也搭建了配套基础设置提供部分平台预编译库，使得安装更加简单。...第二，它同时支持输出3D关键点和人体参数化模型，3D关键点和人体参数化模型是当前人体的2种主流表示形式，也提供了它们互相转换和优化的算法。...团队表示，欢迎任何形式的贡献，可以在wishlist中添加想要复现的算法，可以在issue中报告问题，也可以PR提交修改，甚至还可以加入他们。
一块小小的CPU里有多少个晶体管？几十亿个。 单枪匹马造出一个CPU乃至完整的电脑需要多长时间？有位大牛在《我的世界》游戏里用实际行动回答了这个问题：可能要花费一年多。...有了专业知识的支持，就能将计算机拆解成基本的部件。 我们都知道计算机的基础是数字电路，数字电路的基础是“门”，季文瀚用游戏里基本的“红石电路”搭建出了逻辑门。...从逻辑门出发，再搭建出组合电路、时序电路、触发器，有了这些就能组成CPU的一些基本单元，最终造出整个计算机。 现实世界中，晶体管是数字电路的基础；在《我的世界》中，红石电路是构成复杂电路的基本单元。...他在视频里展现了加减乘除，正余弦，以及平方根的计算。 ? 从养着小猪的地方走楼梯下来，就是计算器的所在地了。这里有两排按钮，还有显示屏，如上图。 ? 屏幕后面，可以看到运转的电路。 先做加减乘除。...其实，这些字是“印”在了显示器的键盘上，白天长这样： ? 也就是说，计算机有了，显示器有了，键盘也有了。 而这样的杰作，居然来自一位“业余选手”。
Airbnb 的 UI 界面正常情况有 90％ 是文本，因此更改字体会给我们的UI设计带来重大变化。 作为设计语言系统团队的设计负责人，我经常想知道当公司重塑或改变字体时幕后发生的事情。...简而言之，UI排版在大多数（如果不是全部）情况下应该能够很好地工作。了解您选择的字体是否具有这些品质的唯一方法是在现实世界中使用或模拟使用。 ? 4....要查看字体个性是否适合用户界面，我们必须使用它进行设计。使用大约20个字符使这成为一项具有挑战性的任务，因为如果我们意外地使用了我们集合之外的字符，设计程序（如Sketch）将完全切换字体。...我们找不到有限的字符副本生成器，因此我们创建了自己的工具来生成单词。 为了类似自然句子结构，该工具必须包括名词，动词和形容词。...我从英语词典开始，伴随着正则表达式和Unix中的AWK编程，创建一组仅包含我们可用字符的单词。我手动删除了不值得展示的单词，并添加了一些名称和地点，如Airbnb和Alice。 ?
词典中最长的单词」，难度为「简单」。 Tag : 「模拟」、「哈希表」、「字典树」 给出一个字符串数组 words 组成的一本英语词典。...遍历 数组（题目没有说 不重复，因此最好遍历刚刚预处理的 Set 集合），判断每个 是否为「合法单词」，同时利用当前的最长单词来做剪枝。...整体复杂度为 空间复杂度： O(\sum_{i = 0}^{n - 1}words[i].length) Trie 上述解法中「枚举某个 的所有子串，并判断子串是否在 数组中出现」的操作可使用...为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。...在仓库地址里，你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。
如果它们是有意义的，我们就可以使用有意义的词来填充掩码，而不是强制的暴力破解。第一步是了解字母序列在英语中是否是一个有意义的单词。如果字母序列在英语词典中列出，我们就可以说它是一个英语单词。...我用Wordnet作为词典。分析显示，几乎百分之四十的单词列表都包含在Wordnet词典中，因此它们是有意义的英语单词。...结果显示大多为单数名词（约占32％） 如果我们使用牛津英语词典中的所有单词，则组合池将为171,476。如果我们使用“?l?l?l?l?l?...配对相似词 在某些情况下，名词可以一起使用。要创建有意义的单词对，我们需要分析它们的语义相似性。...路径相似性基于在is-a（上位词/下位词）分类法中连接的最短路径，返回表示两个词有多相似的分数。得分在0到1的范围内。如果相似度得分高于0.12，我们的算法就可以对它们进行配对。
我的工作用电脑的桌面环境是 Ubuntu 17.10，作为一个 Linux 用户，一直困扰我的一个问题是没有找到一个比较理想的可以取词划词的英语词典，之前我尝试过几种方法： 有道：有道是有 Linux...取词操作非常方便：支持多种取词方式 鼠标取词：鼠标双击查询单词，会弹出一个小气球，点击气球会显示单词的解释。...单词查询界面 image.png 快捷键取词：除了鼠标外，还支持快捷键取词。默认的快捷键配置是这样的。...查询单词的话只需要 CTRL + ATL + 鼠标双击目标单词 就可以了，这样就省去了点击小气球的步骤了。...快捷键设置 查询单词有英文发音：这是一个比较好的功能，有时光是看音标还是不知道怎么读，有个标准发音就好多了，但不知道为什么有道的网页版在我电脑一直没有声音。
nim游戏的规则是这样的：地上有n堆石子（每堆石子数量小于10000），每人每次可从任意一堆石子里取出任意多枚石子扔掉，可以取完，不能不取。每次只能从一堆里取。最后没石子可取的人就输了。...假如甲是先手，且告诉你这n堆石子的数量，他想知道是否存在先手必胜的策略。...输入输出格式 输入格式： 第一行一个整数T<=10,表示有T组数据 接下来每两行是一组数据，第一行一个整数n，表示有n堆石子，n<=10000; 第二行有n个数，表示每一堆石子的数量 输出格式： 共T行...，如果对于这组数据存在先手必胜策略则输出"Yes",否则输出"No"，不包含引号，每个单词一行。
同样，在更具对话性的环境中，如果你问它地球和太阳之间的距离是多少。GPT 已经从互联网上学过这个，它将输出 9400 万英里。它是根据输入逐个单词逐个单词思考的。...在底层，它真正做的是每次输出单词时，都会查看一堆候选单词并为它们分配概率。...我们并不是真正在预测单词，而是在预测 token，比如单词片段，这实际上是一种更有效的表达英语的方式，主要是因为单词片段会在一堆不同的单词中重复，而不是单词本身会重复。但概念仍然是一样的。...函数调用是否有相似的温度（temperature）参数；如果我解析两个具有相似意图的函数，那么 GPT 对每个要调用的函数是否具有确定性；或者如果我多次询问，选择要调用哪个函数是否具有随机性？...思维链提示和约束采样 参会者 8：我只是想知道你是否可以详细说明一下这在底层发生了什么。这是底层的思维链吗？这是这些技术之上的一个有效的 API 层吗？
简介 去年，我购买了域名cvtutorials.com(一口气买了10年的:p)，打算在这个网站以及自己的公众号：机器视觉全栈er上输出机器视觉领域文章，跌跌撞撞已经有大半年了。...首先我就利用python自己写了个代码实现web3.0域名的批量查询，看看域名是否已经注册了，看看能不能捡个漏。...代码(代码获取方式直接到最后)实现的主要组成部分如下： • 将序列化文件作为输入生成web3.0域名(我从网上下载了英语词典里面有英语常用词汇) • 使用Selinum模拟用户对浏览器进行操作 • 多进程技术节省未注册域名批量查询时间...了，现在，我们来看下unavailable的案例： 我们希望从箭头所指的地方读取英文单词，根据available还是unavailable就可以判断域名是否被注册，我们在谷歌浏览器中右击页面，点击检查...后记 就在我用完这个方法后，发现了有python库有这个功能，放在下一期吧:p，关注公众号机器视觉全栈er，后台回复ens即可获取单词的csv文件及项目源码。
Eudic在多个平台上都有应用版本，包括Windows、Mac OS、Android和iOS。除了基本的词典功能，Eudic还提供了很多特色功能，比如单词卡片、批量翻译、生词本、在线同步等等。...无论是在阅读、写作还是听力等方面，都可以为用户提供很好的帮助。...Eudic欧路词典 for Mac(英语学习工具) 图片Eudic（欧路词典）有以下几个主要特点：强大的词典功能：Eudic包含了多本权威的英语词典，用户可以通过它查找单词的意思、发音、例句、同反义词等信息...简洁易用的界面：Eudic的操作界面简洁明了，功能分类合理，用户可以轻松地进行单词查询或者使用其他功能。离线查询功能：Eudic支持离线查询，用户可以下载所需词典并在没有网络连接时使用它们。...图片跨平台使用：Eudic不仅可以在Windows和Mac OS上使用，还提供了Android和iOS版本供移动设备使用。用户可以在不同设备上同步自己的学习记录。
使用牛津英语词典 API 许可证，我能够构建这个程序，但很快就遇到了大量问题，例如： - 如何处理具有多个定义的单词？ - 如何处理不同大小写和时态的单词？...这些是我们经常使用的词，好像它们在语言之外有明确的定义，这个项目是为了提醒我们它们没有。...在这一点上，我们有一个大文件，其中包含定义它们所需的单词和单词的关联，以及一些关于如何构建数据的有趣数据。增长率由第一定义的大小确定为一阶。...在直径的谐波处可以看到负空间的微妙白色环，因为线条交叉试图达到均匀的空间单词。每个单词都可以这样显示，但它们最真实的含义形式在我们的世界、文化和环境中的圈子之外，所有这些都通过了人类过滤器。...在我的代码中，这个核心集有7882个单词，并且根据我在查找函数开始时手工处理硬编码的方式而有所不同。
几年前，我们发起了一个讨论，最有名的客户是否与每个人（包括他们自己）想的一样重要。我们开始寻找关于给定产品的客户互动的公开数据，并偶然发现了Slashdot数据集。...这种统计方法试图通过它的连接数量，它们的权重，它们的邻边或邻节点，到它们的邻的距离，以及类似的其他参数来确定每个节点和边的重要性。其中两个重要的数据是目录和权威评分。...同时，根据MPQA主观词汇从英语词典中收集两个词汇表：消极词和积极词。...所有文档中的所有单词都由两个Dictionary Tagger节点标记为正面或负面，这取决于它们是否与这两个词汇表中的任何单词匹配。无标记的词被认为是中性的。...每个正面词分配一个+1值，每个负面词分配一个-1值，每个中性字有一个0值。通过计算每个用户编写的所有文档中的所有词值的总和，得到每个用户的情感分数。我想知道最负面的作者会说什么。
八分钟内掌握二分搜索算法 你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。...你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。...一个 "算法 "是解决一个问题的方法，就像我们在例子中用来查找一个单词的方法。一个 "元素 "就是我们要找的那个词，而 "元素的排序列表 "就是字典。...之所以说是 "排序"，是因为字典里的词是按字母顺序排列的。 本文讨论了二分搜索算法在直观层面上是如何工作的。然后我们将看看它在Python和C++中的实现以及它们的内置函数。...因为线性搜索算法的概念是遍历数组直到找到目标元素--就像从英语词典的第一页开始查找一个特定的单词——线性搜索算法的时间复杂度是O(n)。
，但你知道我不明白的是什么吗?...这个长长的数字列表是单词的数字表示，即称为向量嵌入。因为这些嵌入是一长串数字，所以我们称之为高维。让我们假设这些嵌入只是三维的，以便将它们可视化，如下所示。...你可以看到，类似的单词，如“饥饿”(hungry)、“口渴”(thirsty)、“食物”(food)和“饮料”(drink)，都被分组在一个相似的角落里，而其他单词如“自行车”(bicycle)和“汽车...事实上，向量数据库在大型语言模型(LLM)的宣传开始之前就已经存在了。最初，它们被应用于推荐系统中，因为它们可以快速找到给定查询的相似对象。...向量数据库相对于将向量嵌入存储在NumPy数组中的优势是什么?我经常(已经)遇到的一个问题是：我们不能只使用NumPy数组来存储嵌入吗?
昨天我在群里发的那个文档你看到了吗？” 我一脸懵：“啥文档？” 班主任：“那个什么编程比赛的，回家看一看，那你去参加吧，就怎么定了啊！” 于是呢我就勉强答应了班主任。。。...文档里就是讲了一些这次编程比赛的时间限制（一个周末），比赛项目（我参加的是程序设计） 我决定使用我所唯一学过的编程语言python完成这次比赛（其实html我也会一些，可是又没有网页设计比赛） 另外我也是第一次使用...： 用户输入的内容后，会在本地新建一个txt文件，然后会把获取到的内容替换进去，再次打开应用时，程序会获取该txt文档里的内容，显示在输入框中 于是呢，我翻了翻我的书 得知如何保存内容： filename...我的构思如下: 点击搜索时,程序获取到输入框中你输入的英语单词,先会到本地词库检索单词,如果没有检索到该单词,就会调用有道词典的api检索单词 会使用到bs4对html对网页进行解析 这里有篇参考文章...self.frameMain.pack(side='right', expand='yes', fill='both') 建立三个布局 分别定位三个布局（pack） side：位置 expand：是否扩展
你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。...一个 "算法 "是解决一个问题的方法，就像我们在例子中用来查找一个单词的方法。一个 "元素 "就是我们要找的那个词，而 "元素的排序列表 "就是字典。...之所以说是 "排序"，是因为字典里的词是按字母顺序排列的。 本文讨论了二分搜索算法在直观层面上是如何工作的。然后我们将看看它在Python和C++中的实现以及它们的内置函数。...还有一个函数binary_search()，它返回一个布尔值，即target是否存在于排序后的数组中，但不包括其位置[1]。...因为线性搜索算法的概念是遍历数组直到找到目标元素--就像从英语词典的第一页开始查找一个特定的单词——线性搜索算法的时间复杂度是O(n)。
它们俩一个是运行一次就拉倒，另一个是你不叫我停我就一直跑，正好相反。这两货用不好其实挺坑的，主要是因为JS是单线程的，同一时间只能干一个事，切菜的时候，就不能把锅先放灶上，必须一个一个。...就是主线程切菜呢，热锅这事先放在任务队列里，等切完菜了，再问问任务队列里有事没？有就将之加入主线程，来回这么折腾。 说这么半天是为什么呢？主要还是想表示说，定时器也是一个异步任务。...图样啊，这货根本不管你上次是否执行完成！来吧哥们，它其实是每100ms就放一个任务到主线程执行一次。就好比，你每天切100棵大白菜，你以为是切完1棵之后，过100ms再切下一棵。...所以setInterval和setTimeout，使用它们的时候，给个变量，用完就删除，一了百了最好了。...就这样， var iID=setInterval(fn, 500); //执行一堆事之后 clearInterval(iID);//清除 你如果想知道，setInterval和setTimeout一块用了会怎么样
标记是编程语言的最小构建块，可以将它们视为语言的“单词”。例如，在JavaScript中，function一词通常表示为一个函数标记，逗号或单个分号也是如此。...这个小实验证实了我的假设，即我们为选择器引擎付出了相当多的时间。 第三方插件和预设的影响 尽管从eslint的设置中可以看到更多的优化空间，但我开始想知道我是否花时间优化了正确的东西。...每当这两个插件中的一个或两个处于活动状态时，它们在分析数据中真正显现。它们都会导致大量的文件系统流量，因为它们试图解析一堆模块，但不缓存结果。...还有一些关于 Rust 端口的闲聊，这引起了我的好奇心，想知道目前基于 Rust 的 JavaScript 语言检查器有多快。...还有一些关于 Rust 端口的闲聊，这引起了我的好奇心，想知道目前基于 Rust 的 JavaScript 语言检查器有多快。
，得到两句话是否一致。...1，2，3中的任意2条；而在信息流推荐中，2，3或者，1，3就是两件不同的事情，可能它们的文章有不同的侧重点。...LDA这个方法对一段文本的表征，它优秀在于考虑了当前文本和全局之间的关系，我在做文本匹配的时候，我不简简单单的立足在这个两篇文本是否一致，而是把它放在了全部数据集中，拼的是文本1、文本2在全量数据集中到底是个什么地位...这边的论文一堆，方法也一堆：doc2vec，Infersent，Sentence2Vec，skip-thought，Quick-Thought，FastSent。...以上这些是我看过还没忘的，我觉得比较有价值的。它们基于不同的思想，也有不同的作用，我这边谈几个比较经典的。
统一标题格式 其中一个遗留网站使用标题大小写：大多数单词首字母大写，例外的词有“a”、“an”、“the”等及专有名词。另一个网站使用句子大小写：只有首单词首字母大写。...如今我的工具包里有 LLM 助手，我认为它们可以提高我的胜算。我开始用一个严重不完备的提示，大意是：“这里有一些标题，请将它们改为句子大小写。”...我们一直使用一次性脚本来组合解决方案，我不认为这会(或应该)改变。如果有什么改变的话，我希望 LLM 可以帮助普及编程——同样面临验证结果是否容易、快速和自信的约束。...诚然，只是在一个玩具问题上，但有很多类似的问题会占用时间和注意力。如果我们能快速可靠地解决它们，我们就可以把注意力集中在更大的问题上，在那里，我希望我们也能从生成/测试循环的自动化中受益。...一群随机鹦鹉的合唱 虽然我们已经使用了链接检查工具，但我还想再次检查，并好奇我能多快多轻松地在我的团队帮助下组建一个简单的检查器。这个工具组合的很好，在使用过程中，我想知道服务器返回的 header。
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