他要求他的学生只能靠着自己估算，不能使用任何调查或者统计数据。他的学生一脸懵逼，我又不是神仙，怎么能知道芝加哥里有多少钢琴调音师？ 费米微微一笑，说出了这个问题的答案。...1 首先我们要确定的是芝加哥这座城市有多少人口？由于不能使用统计数据，所以我们无法获得精确的数据，不过这没关系，至少有一点我们可以肯定，芝加哥的人口数量应该在百万级，所以我们就假设有一百万人口。...我们直接通过钢琴的数量估计调音师的数量好像不太容易，我们可以换一个思路。同样，我们可以估计出，平均每台钢琴每年需要调音一次。那么一万架钢琴，平均每年需要调音一万次。...我们可以假设树冠是一个球形，理想情况下，树被阳光照射到的面积就是这个半球（因为只有一半能照射到阳光）的面积。我们再拔下一片树叶，计算一下一片树叶的面积。...最后将这两个数据一除，就能得到一棵树的树叶数量了。 3 这样计算得到的结果当然不够精确，但至少能保证数据量级是对的。而生活当中的许多问题，一个比较近似的答案就已经足够。
平行投影又能划分为轴测投影，正交投影，斜投影三种，轴测投影的视线与轴平行且与投影面垂直，正交投影的视线与投影面垂直，其余皆为斜投影 透视投影则是自然界中的投影形式，虚拟一个投影面后的焦点，然后视线从焦点开始穿过投影面抵达物体...然后我们可以先使用判别式求出式子解的数量，0根代表视线不经过球，1根代表视线擦过球，2根代表视线与球相交 最后用求根公式可以得到t的值，如果求出的t是两个正数，在视野内，t一正一负，视点在球内，t两负，...对线性代数熟悉的朋友应该至少求解这样的线性方程组最程序化的做法是什么，自然是使用克莱姆法则。也就是按顺序用右侧的列来替代左侧矩阵中的列，然后求行列式的商。...上面这段伪代码的核心就是要判断是否在视线范围内，只有范围内的物体才需要考虑着色的问题，否则设置背景色即可 为了提高程序的逻辑性，最好将所有可以被hit的surface都继承同一个抽象类方便管理。...分析下面的伪代码能更清楚地理解这部分，外层的if是前面光追程序的伪代码的延续，决定物体是否在观察范围内，但是在第一个if里，也就是能被观察到的像素中，首先对所有物体附加上对应的环境光，然后内层的if判断光源发出的射线能否照射到它所看到的物体
双目模拟了人的眼睛，观察同一物体时，两只眼睛看到的物体是不一样的，通过该差异性可以计算得到3D数据。然后是结构光，主要有两种方案。一种是散斑结构光，目前很多公司都在使用这项技术。...iPhone配备了接近感应器，一方面是为了在接听电话时使手机自动灭屏，另一方面是为了保证安全性，因为红外光对人眼有损害，所以在人眼离手机的距离在一定范围内时，会关闭发射器。...在编码结构光中，在投影镜头上放置了mask，光束受到了遮挡，不会直接照射到人眼，所以在编码结构光中，一般不会引进人眼安全相关的技术。 接下来，详细介绍dTOF，即LiDAR。...在扫描的过程中，3D图像会慢慢呈现出来。当物体有遮挡时，要采用合适的扫描方式。单设备扫描的主要对象是静态物体，比如石狮子、杯子、沙发等。 另一种是多设备静态拼接。...为了解决这个问题，多镜头需要进行分时拍摄，但间隔时间不宜太长，要保证当前镜头拍摄完后，紧接着下一个镜头就开始拍摄，将速度保持在20-30fps。这样，拍摄出来的就是动态的画面。
一、TOF相机采用主动光探测，通常包括以下几个部分： 1、照射单元 照射单元需要对光源进行脉冲调制之后再进行发射，调制的光脉冲频率可以高达100MHz。因此，在图像拍摄过程中，光源会打开和关闭几千次。...因为即使很小的只是一纳秒的偏差即可产生高达15 c m的距离测量误差。 如此高的调制频率和精度只有采用精良的LED或激光二极管才能实现。 一般照射光源都是采用人眼不可见的红外光源。...为了得到更好的效果，通常会进行数据校准。 二、TOF是如何测距的呢？ 照射光源一般采用方波脉冲调制，这是因为它用数字电路来实现相对容易。...所以要避免在相机正前方有强烈反光的物体存在。 3、环境光 前面说过，深度相机镜头上会有一个带通滤光片来保证只有与照明光源波长相同的光才能进入，这样可以抑制非相干光源提高信噪比。...TOF相机内部每个像素经过上述过程都可以得到一个对应的距离，所有的像素点测量的距离就构成了一幅深度图，如下图所示。左边是原图，右边是对应的深度图。
回答：没有预先定义的数据库，智能调用高德等第三方接口（因为高德被阿里收购了嘛）；不要求做高精度定位，可以将大城市为中心构建区域块（所有区域块内的经纬度映射到这个城市。...，我就知道内推凉了，怪我菜，认栽） 什么是Kmeans，与EM怎么联系 介绍下决策树，说一下属性选择方法 说下PCA 第一个编程题你会了吗（mmp，就顾着回答你问题了，我哪有时间思考？...GBDT，RF，XGboost相关 特征提取方法，如何判断特征是否重要 如何采集样本，样本类别不均衡对模型有什么影响（中插一条消息：很多伙伴私信我要微信号，当然我很愿意与大家交流。...本来有一个白金码但是因为还没准备好，所以没投 后来面试的同学都拿到了offer，就慌了，于是匆忙的内推了一份 笔试挂（两次笔试都挂了，足以证明我就是个菜鸟） 美团 一面讲了项目。...然后问了一些基础东西（C 虚函数 原理，实现ls功能，LCA（树中两个节点的最低公共祖先）） 目前还没结果 FreeWheel 之前没听说过这家公司，不过据说是一家不错的外企 一面，主要说项目，然后英语
作者：刘才权 编辑：赵一帆 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。...记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。...； 机器能采取的动作构成动作空间A，如种瓜过程中有浇水、施不同的肥、使用不同农药等多种可供选择的动作； 若某个动作a∈A作用在当前状态x上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态...若将这里的“状态”对应为监督学习中的“示例”、“动作”对应“标记”，则可看出，强化学习中的“策略”实际上就相当于监督学习中的“分类器”（当动作是离散的）或“回归器”（当动作是连续的），模型的形式并无差别...实际上，我们不妨直接对连续状态空间的值函数进行学习。 06 模仿学习 在强化学习的经典任务设置中，机器所能获得的反馈信息仅有多步决策后的累积奖赏，但现实任务中，往往能得到人类专家的决策过程范例。
这个在图形学里面被非常heavy的study。因为我们要在计算机里重现真实世界中物体的外观，这个函数就决定了这个物体的外观是什么样子的。...我们做一个matching，做stereo，从不同的角度看物体，试图去找到对应的点。 这里的挑战是假设这个函数是一个常量，就意味着对这个特定的点，不论从哪个角度，颜色一样。真实世界不是这样的。...如果做线性变换，同比增加亮度，拿到的值不是2：1。线性化之后以后比例才能一致，才能准确地把光照条件带来的variation去掉。 在这个过程中我们可能会丢失很多信息。...现实中不存在绝对的点光源，光还会间接照射这个物体，本身是全局的光照计算照射系统。用HDR图像刻画整个场景对它的光照，不是一个点去照射，而是一个球面积分，这样渲染的质量会更接近真实的世界。...但因为向量是normalize过的单位向量，所以只要2个5×*5的就够了。 我只关心每个pixel上有几个维度，每个维度内容是什么我不关心，只不过每个维度的value不一样。
3) 亮度 当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。光源的亮度不够， 必然要加大光圈，从而减小了景深 。 4) 均匀性 均匀性是光源一个很中要的技术参数。均匀性好的光源使系统工作稳定 。...使用相同颜色的光或相近颜色的光源照射可以使被照射部分变亮； 使用相反颜色的光或相近颜色的光源照射可以使被照射部分变暗。...速度是相机的重要参数，在实际应用中很多时候需要对运动物体成像。相机的速度需要满足一定要求，才能清晰准确的对物体成像。...远心镜头与普通镜头对比 远心工业镜头主要是为纠正传统工业镜头的视差而特殊设计的镜头，它可以在一定的物距范围内，使得到的图像放大倍率不会随物距的变化而变化，这对被测物不在同一物面上的情况是非常重要的应用...OpenCV 的特点拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台：Windows, Linux；免费（FREE）：无论对非商业应用和商业应用；速度快；使用方便。
d.jpg 在与僵尸对抗的过程中，需要选择播种的植物，选择播种的位置，收集阳光，选择植物成长......等等这么多操作之后才能击败僵尸。...另外一种就是能求解一个最优的值函数，这个最优的值函数能够告诉我们在这个状态下，选取哪个动作能得到的期望值最高，不管在什么状态，我们总是能从值函数表那里查表获得应该选取哪个动作。...一个Markov决策过程可以表示为 基于这个假设，很容易得到值函数是满足一个递归式子的。 39.png 最优值函数也是一样 这个式子指导我们通过不断迭代就能够得到最优的值函数。...星际争霸中包含了诸多的关于人工智能的重要问题，详细可以参见我之前写的文章 为什么要研究星际争霸的AI？...但是他的局限目前也很多，他需要使用者去精心设计反馈函数，因为很多复杂游戏中（比如王者荣耀，吃鸡等）很难说用一个像Atari那样简单的实时评分就可以作为反馈奖赏的，而另外一方面，复杂游戏的状态和动作空间也都往往非常大
image.png 前言 没错，我前段时间又出去面试了，我有个同事跟我说过：他曾经的老大告诉他们，无论是否跳槽，每年都应该出去面试一下。...可以像我一样，整一些不怎么花费时间的，例如看海贼王，一周就更新一集，每集去掉回顾和预告就15分钟，有时候还会被鸽，哈哈。...7）遇到复杂的知识点不要害怕，要迎难而上，简单的知识大家都会，区分不出什么，只有这些复杂的知识点时才能区分出你和别人的不同。很多问题百度上都搜得到，多搜多看，很容易也就弄懂了。...字节：通常3~4面技术+Hr面，面试效率比较高，可能一天内就面完技术面，整个面试流程比较快，但是发口头offer比较慢，无法并行面多个部门。...3）视频面试提前调试好设备，不要像我一样临时发现没法打开视频就尴尬了。 4）大厂谈薪时通常会看你是否有其他大厂的offer，如果你有其他大厂的offer会有利于谈一个不错的待遇，所以可以多面几家。
就像典型的语言模型需要良好的提示工程一样，良好的 ACI 设计在使用代理时能带来更好的结果。正如我们在论文中展示的那样，没有经过良好调优的 ACI 的基线代理比 SWE-agent 表现得更差。...2.我们为代理提供了一个特殊构建的文件查看器，而不是让它只是列出文件内容。我们发现，当每次显示仅 100 行时，此文件查看器效果最佳。我们构建的文件编辑器具有上下滚动和在文件内进行搜索的命令。.../基准测试部分所示， # 例如运行特定的 GitHub 问题 --model_name gpt4 --data_path https://github.com/pvlib/pvlib-python/issues...使用 conda 的设置（开发版本） 要安装开发版本： 1.安装 Docker[4]，然后在本地启动 Docker。...要评估生成的拉取请求： cd evaluation/ .
目标函数如下： 就是我们要最小化的优化函数， 就是这个CART模型的预测结果和真实值得损失。 就是这个CART模型的复杂度,类似神经网络中的正则项。【上面的公式就是一个抽象的概念。...在GBDT中，最花费时间的就是计算分裂点，选择哪个特征，在哪个分割点进行分裂可以得到最小的loss。假设有5个特征，每个特征有100个潜在分割点，那么分类一次需要计算500次。...像之前一样，写成之前所有已经训练完成的弱分类器和正在训练的分类器 如果计算这个损失的话，我们需要计算500次的 但是假设使用泰勒展开得到： 其中的 , , 都是仅仅与之前已经训练完成的决策树相关...【小总结】 因此我个人认为，使用了二阶信息的XGB比使用了一阶信息的GBDT收敛速度快的原因，可以用牛顿法比梯度下降法收敛快来解释。...毕竟有的朋友可能没学过，或者学过像我一样忘记了。 【牛顿法的目的】 求解一个函数的根，也就是这个函数与x坐标轴的交点。 ?
有些会议有人会缺席或不到场，那在这过程中，只需要把结论形成文档，就好像我们平时在公司有人发会议纪要一样，远程工作会议纪要，可能是对于那些没有参与会的人是非常重要的事情，他需要知道结论，但不用像会议纪要那样去描述所谓的讨论的细节...（2） 使用topic明确邮件内容领域。就是你在公司内部哪个项目或哪个技术方向，一定要通过邮件的名称来明确自己是在哪个领域，方便大家快速检索。 （3） 必须使用回复全部。...，以免大家产生误会，就觉得好像我问你的事情没有得到一个合理的回复。...就相当于在微信群或者QQ群里艾特所有人一样，那么所有人都干这个事情，@所有人，那最后的结果就是没有人关心谁@我。反正所有人都这么想。...比如说像我们这样的公司，每年会有一次到两次，甚至对于像我这样可能接触的团队的人更多来说可能4次到5次的这样一个全球的飞行的成本，需要去连接更多的这样的团队，去提供一些短期的面对面沟通。
下面的列举的是几种常见的照明技术。 明场照明 ? 光直接照射到物体表面，大多数光反射到镜头，得到比较清楚的图像，当我们需要高对比度物体的时候，这种照明类型就有用。...环光：字符识别、外观检测、损伤与污垢检测、二维代码读取、金属表面的刻印、损伤与污垢检测、异物混入检测等 条光：带发纹金属的损伤检测、异物与有无检测、液面检测、外观检测、包装品的破裂、污垢检测 面光：液面检测...在实际中，远远不止这些，还有其他非标的光源，但原理都一样，设计的时候考虑到一些特殊的产品，需要照射的光按照一定的角度才能把特征表现明显。 ? AOI检测常用的光源 ?...对检测来说，最好的光源颜色（频率）依靠两个因素：被检测物体的颜色和CCD的频谱响应。下面两图就分别是常见光源和接收器的频谱响应曲线和色轮图。彩色CCD通常需要白色的照明光源—尽管这不是永恒的。...通常用相反色温的颜色照射，可以达到最高级别的对比度，冷色照射暖色图像变暗，照射其它的冷色则变亮。 ? 色彩 ? ? 彩色相机使用不同光源效果
Light Probes 由于无法对场景中的人物等动态物体像静态物件一样烘焙光照图，计算间接光照。如果场景中仅有静态物体存在间接光照效果，动态物体会显得十分突兀。...图中木桶等杂物没有计算间接光照 Light Probe使用球型和谐函数编码记录一定空间区域内的光照信息，占用的数据存储空间很小，只有27个float，并且在Shader中解码的计算开销也很小。...而新加入的Mixed的混合光照模式则得到了大幅改进。...Realtime –使用球型和谐函数实时计算环境光 Baked –将环境光烘焙到光照贴图上。...Light Probe Proxy Volumes – 当物体较大时，由最接近物体的Light Probes组成的四面体已不足以覆盖整个物体，因此使用一个虚拟包围体来采样更大范围内、更多的Light Probes
Devin 展示的能力非常惊艳，不过这款工具出自走闭源路线的创业公司，现在只有一小部分获得了内测名额的人才能使用。...本周二，来自普林斯顿大学 NLP 组的研究人员放出了 SWE-agent —— 一个开源版 AI 程序员，不到一天就获得了上千的 GitHub Star 量。...为了提供开发过程中的自动化，SWE-agent 通过与专用终端交互来工作，它可以打开、搜索文件内容，使用自动语法检查、编辑特定行，也可以编写并执行测试。...智能体 - 计算机接口 (ACI) 研究团队设计了简单的以大模型（LM）为中心的命令和反馈格式，使大模型能够更方便地浏览存储库、查看、编辑和执行代码文件，这被称为智能体 - 计算机接口 (ACI)。...就像语言模型需要良好的提示工程（prompt engineering）一样，良好的 ACI 设计在使用智能体时会带来更好的结果。
三是要 “深入思考”，我不建议一遇到问题就发到群里求助，这样缺少一个自己思考的过程，可能掉到 “坑” 里，一天你也想不明白，阅读了大师的文章，还是不能理解，但独立思考、探索、解惑这个过程必须自己体会，就比如时间智能函数...四是要 “设计作品”，平常的学习绝大部分是碎片化的，只有完整的 PBI 报表设计，才能全面检验你的 Power BI 技能，每年一度的 Power BI 可视化大赛是非常好的平台，奖品丰厚、大师评委，有机会一定要参加...、实现不了，就像我前面提到的，这样缺少一个深入理解的过程，大师的知识储备量和我们不是在一个量级的，所以勿抄，反复阅读、反复思考，完全理解 DAX 的上下文环境和编写思路，才能做到活学活用。...一是选择自己熟悉的业务数据，只有对业务数据的深度理解，才能让你的作品内容饱满、富有价值，即使不熟悉的数据，在前期数据整理、维度表事实表分类、模型关系建立过程中，要多翻看、多理解、多思考。 ?...筛选的按钮或提示，点缀报告、锦上添花；使用动态标题突出 “自动”，为了展示更丰富内容，部分可视化对象标题使用自定义函数自动切换。
例如有的同事有段时间在北美，其他的时间在日本，包括我自己每年也会有大量的出差，会频繁切换自己的时区。...（5）可能关系人采用邮件通知讨论结论 有些会议有人会缺席或不到场，那在这过程中，只需要把结论形成文档。就好像我们平时在公司有人发会议纪要一样，远程工作会议纪要，对于那些没有与会的人是非常重要的。...不管是因公还是因私，或者你在进行时区的切换，你都需要用自动回复的方式来告诉大家，以免大家产生误会，就觉得好像我问你的事情没有得到一个合理的回复。 5....（2）不使用 @here/@channel 就相当于在微信群或者QQ群里@所有人一样，如果所有人都干这个事情，那最后的结果就是没有人关心谁@我。...（5） 差旅 比如像我们这样的公司，每年会有一次到两次全球飞行的成本，需要去连接更多这样的团队，去提供一些短期的面对面沟通。 最后分享给大家，不要认为所有的工作只要是远程就是最高效的。
运行后，果然出现了和报告中一样的问题—— 确认问题之后，它在存储库中搜索了「col_insert」函数，看看是在哪里被定义的。很快SWE-agent就发现了是在common.py里。...因此，John等研究小组认为，大模型需要精心设计的智能体——计算机接口，类似于人类喜好的UI设计。 就比如，当LLM搞乱缩进时，编辑器就可以阻止，并给出反馈。...正如良好的提示设计对于充分发挥语言模型的潜力至关重要一样，优秀的ACI设计对于使用AI智能体时能够取得更佳效果也是关键。.../config/default.yaml 如果要运行SWE-bench中的单个问题，则需使用--instance_filter选项： python run.py --model_name gpt4 \...在这里，AI不再仅仅是软件工程师的辅助工具，而是开始承担起了工程师的角色，完成过去认为只有人类才能完成的任务。 那么，这是否意味着AI已经不仅仅是一个工具，而是成为了工程过程中的合作伙伴？
全息图指的就是三维的立体图像。从技术上去构造全息图，首先我们需要用全景相机将被摄物体记录在高分辨率的全息胶片上；随后用激光照射，胶片前后方就可以出现原景物的立体影像。...目前为止，全息图还真不能像我们普通的照片一样，直接用类似于PS的软件就可以合成。...这也就意味着无论你的激光以什么角度照射这样的“平面”，都只能形成胶片上的三维图像，即无法轻易对全息图进行修改和合成。这就像我们早期的胶卷，一张胶卷只能记录一张照片。...对此，Faraon解释道：“以前我们要得到两张图的话，就要在原有胶片上再并列设计另一张图像胶片的像素点排列，而现在不用了，我们只要改变激光光线的入射角度就可以得到不同的图像。”...关于未来的应用，研究人员指出，这一技术将会在一定程度上降低全息图形成的制作成本，为VR和AR中该技术使用上的灵活性的增加提供了可能性。 但Faraon仍表示，距离市场应用还有很长的一段路要走。
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