，于是自己在之前的脚本的基础上进行了整改写成了只提供接口的Python库,基 本思想就是封装了matplotlib中相关接口，方便快速搭建和定制自己的能量曲线和网格结构, 代码托管在GitHub上并上传至...绘制二维和三维抽象网格 晶格中的原子和键在catplot中被抽象成图中的node和edge，这样我们就可以通过创建图中的node和edge的方式搭建我们网格的重复单元，之后可以通过重复单元的扩展方法来将其扩展成...nxn或者nxnxn的网格。...绘制三维网格 绘制三维网格，catplot中我都写了与二维绘制中相对应的类和接口，这里就不赘述了，可以参考项目中的examples: https://github.com/PytLab/catplot/...怎么可能，虽然所有的坐标都是在分数坐标系中定义的，但是在SuperCell类中我添加了分数坐标到笛卡尔坐标的转化，从而可以使得catplot绘制任意的网格。来个例子就知道了: ?
每个任务代表从输入到输出网格的一些常见转换。系统必须推理训练对之间的差异，并抽象出一个转换，以应用于新的输入网格以产生输出网格。然后，系统被呈现一个或多个测试输入网格，系统最多可以提供三个预测。...例如，Golubev等人解决了依赖于裁剪的任务，他们从网格中提取特征，并训练一个特定任务的决策树分类器来尝试预测任务测试示例的裁剪坐标（x，y，w，h）[24，25]。...从Q中，我们可以构建一个上下文语法，为程序分配可能性，并在唤醒期间从这个新语法中采样。如图5所示。...同时，一个通用的语法网络学会根据提取的特征为每个任务诱导语法。通过使特征提取器可微分，可以使用梯度下降优化端到端网络。...为了以文本格式编码ARC任务，我们将每个网格转换为整数数字（表示颜色），用换行符分隔网格中的行。选择的格式与每个LLM使用的标记化相匹配[48]，这意味着每个网格单元格对应于模型中的一个标记。
二维卷积 无填充的二维卷积 如上图，二维的卷积，假设输入维度是mxm，卷积核大小是nxn，则无填充的输出大小是(m-n+1)x(m-n+1)。这和一维卷积是类似的。...有填充的二维卷积如下图， 卷积的padding 卷积核的含义 不同卷积核的作用：锐化，边缘等 在信号处理中，某些卷积核也被称为滤波器。如用滤波器对数字图像进行处理，获得目标图像。...上图中有三个不同的卷积核，具有不同的作用，如锐化，去燥，提取边缘等。卷积神经网络中学习到的参数主要就是这些滤波器(也就是卷积核)，在训练开始时，这些卷积核的值可能是0，或者随机数。...因为在图b中，相同颜色的连接权重是相等的。这就称为权重共享。而3的含义，也就是说上边的神经元不是和下边的每一个神经元都有连接，而是它只与附近的几个连接。...也就是说输入大小是mxm的，则输出也是mxm的。只是输入中每个元素x都变成f(x)，f就是激活函数。
假设矩阵 A 的维度为 mxn，虽然 A 不是方阵，但是下面的矩阵却是方阵，且维度分别为 mxm、nxn。.... , σk 就可以得到矩阵 A 的特征值为： 接下来，我们就能够得到奇异值分解的公式： 其中，P 称为左奇异矩阵，维度是 mxm，Q 称为右奇异矩阵，维度是 nxn。...首先放上男神的照片： 我们对该图片进行奇异值分解，则该图片可写成以下和的形式： 上式中，λ1, λ2, ... , λk 是按照从大到小的顺序的。...例如在本例中，原始图片的维度是 870x870，总共需要保存的像素值是：870x870=756900。...值得一提的是，奇异值从大到小衰减得特别快，在很多情况下，前 10% 甚至 1% 的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的 99% 以上了。这对于数据压缩来说是个好事。
“我想指出，所提供的链接都不是附属的，我从本文中提到的公司中没有任何收获。我做这一切是因为直到最近我才听说过数据网格，我很期待这次活动，并希望在此之前深入了解一下。...数据网格最简单的形式是处理数据的敏捷框架。 目前，数据湖是大型刚性结构。数据从这些刚性结构中提取、处理并作为一个单一的超级强大的数据平台提供服务。...每个开发人员还可以自由设置自己的附加库标准。 在她的文章中，Zhamak 将数据产品显示为属于域，但没有没有数据产品的域，所以在我的情况下，它们是相同的。...下图试图在单个图像中解释数据网格： （The full data mesh as I understand it） 作为去中心化领域特定数据产品的网络，对于需要管理许多数据源和数据消费者的企业而言，数据网格有可能成为一个非常强大的解决方案...除了上一个问题，每个域的域数据管道是否应该在一个公共基础设施中注册并独立地为每个域提供服务，类似于开源 Python 库？
所有这些良好的特性使得ConvNet不太容易过度拟合(训练集的高精度和验证/测试集的低精度)，在不同的视觉任务中更精确，并且易于扩展到大型图像和数据集。...在下面的例子中，我们只是受到启发将滤波器初始化成了边缘检测器(请参阅这里的其他可能的滤波器)： 图7：在规则2D网格上的3×3滤波器的例子，左侧是任意权值w，右侧是边缘检测器。...当我们进行卷积的时候，要从两个方向滑动这个滤波器：向右和向下，可以从底角开始，重要的是要滑过所有可能的位置。...在每个位置，计算网格上值之间的点积(表示为X)和滤波器的值W：X₁W₁+X₂W₂+…+X₉W₉，并将结果存储在输出图像中。在我们的可视化过程中，改变节点在滑动过程中的颜色，以匹配网格中节点的颜色。...考虑到我们的图术语，这个规则的28×28网格将是我们的图G，因此这个网格中的每个单元都是一个节点，节点特征是一个实际的图像X，也就是说每个节点只有一个特征，像素强度从0(黑色)到1(白色)。
Arial', 40)) layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(label) self.setLayout(layout)NxN...self.size_input = QLineEdit(f'{self.default_size}') self.size_input.setPlaceholderText(f'NxN...self.new_size = int(self.size_input.text()) tmp = MyGridLayout(self.new_size) # 删除旧布局中的所有控件并销毁它们...，从而避免可能的内存泄漏或其他问题 widget.setParent(None) # 从布局中删除一个控件或布局时，它并不会自动销毁。...您需要手动删除旧的布局中的控件并销毁它们 widget.deleteLater() self.v_layout.removeItem(self.grid_widget
而且3D GPT框架可以增强用户提供的简短场景描述，使之变得更加详细，更加符合上下文。同时整合了程序生成方法，从丰富的文本中提取参数控制3D建模软件。...为了应对这个问题，在研究人员的框架中，他们利用之前研究中的一个基于Python-Blender的过程生成器Infinigen，它配备了丰富的生成函数库。...Blender渲染 建模代理最终提供了带有推断参数的Python函数调用，这些参数用于Blender节点控制和渲染，从而生成最终的3D网格和RGB结果。...为了深化研究人员的理解，研究人员进行了消融研究，系统地检查了研究人员多代理系统中每个代理的贡献。 3D建模 大型场景生成 研究人员调查了3D-GPT基于场景描述控制建模工具的能力。...研究人员的方法熟练地从文本输入中提取关键信息，并理解每个参数如何影响最终的天空外观，如图5（c）和（d）所示。这些结果表明，研究人员的方法可以有效地使用单一函数以及推断相应的参数。
_2010.pdf ）发表于2010年，其思想是通过对研究区域进行网格化划分，再将整个区域的原始网格映射到每个单一网格中： 图2 譬如图2左图中从坐标记为 的网格出发，到达记为 的网格的所有OD数据记录...通过这样的方式，原始文献将图3所示原始OD线图转换为图4： 图3 图4 使得我们可以非常清楚地观察到每个网格区域对其他网格区域的OD模式，而本文就将利用Python，在图1对应的「Uber」上下车点分布数据的基础上...以id=21的网格为例，对应着肯尼迪国际机场的区域，首先我们利用id对应的从manhattan_grids表中提取的网格面数据，基于空间连接来与od_points表进行关联，从而匹配到目标网格内对应原始...) # 提取对应下车点坐标 dropoff = ( # 利用空间连接，提取目标网格中包含到的所有坐标点 gpd .sjoin(manhattan_grids.loc[i:i,...', 'dropoff_latitude'], right_on=['lng', 'lat'])[['geometry']] ) # 提取上一步得到的下车坐标点在各个网格中的分布数据
8年来，爱荷华州的大型数据集中提取了许多详细的功能，如天气，环境，道路状况和交通量。...天气 温度（对附近k站点求均值，将一天中的均值作为结果）、风速、风向（？）、露点 3． 车流量:对于每个grid网格，侦测3个最近的camera统计数据，记录每小时网格路段中的流量 4．...对于每个网格中有多个路段的，使用最长的路段作为其特征表示，这种近似是合理的，因为同一网格单元中的路段通常是连接的，并且往往具有非常相似的空间图形特征。这里是10个时不变的空间图特征。...虽然我们结合了第4.3节中详述的SpatialGraph功能，但由于环境条件的变化，模型精度可能会受到影响。 同时训练单个大型ConvLSTM模型可能需要过多的时间。...使用空间图，引入拉普拉斯矩阵和特征值分析的方法，对路网中各个部分的图特征进行提取，使得其具有空间语义特征。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf 该模型先基于图片提取出大约2000个自底向上的候选区域。然后使用一个大型CNN模型计算每个候选区域的特征向量。...该模型的目标检测系统实现由三个模块组成。第一个模块负责生成分类独立的候选区域，这些区域是检测可用的候选数据集。第二个模块是一个大型卷积神经网络CNN模型，负责从每个区域提取固定长度的特征向量。...模型对图像进行卷积和最大池化处理，生成卷积特征图，通过针对每个区域建议的兴趣池层区域从每个特征图中提取出固定层的特征向量。...卷积层的通道数为30意味着每一个网格被预测出了30个数值，这三十个数值分别是这个网格内预测的两个候选框的(x, y, w, h, confidence)以及网格内物体可能属于的20个类（PASCAL VOC...读者可能会疑惑：为什么预测了两个候选框却只预测了一次类别概率呢？这也就是我们上文提到的YOLO的缺点了：它对每个网格，确实只能预测一个类别的物体。
此外，我们表明 UPRISE 减轻了我们使用 ChatGPT 进行的实验中的幻觉问题，表明它有可能改善最强大的 LLM。...我们提出了一种微调方法，可以从预训练的扩散模型中删除视觉概念，只给出风格的名称并使用负指导作为老师。...ViperGPT 利用提供的 API 访问可用模块，并通过生成稍后执行的 Python 代码来组合它们。这种简单的方法不需要进一步的培训，并在各种复杂的视觉任务中取得了最先进的结果。...由于分类不一致，合并跨越不同数据集的标签可能具有挑战性。当在对象对之间引入二阶视觉语义时，视觉关系检测中的问题会加剧。...许多方法采用延迟渲染、NeRF 和隐式方法来表示穿着衣服的人，前提是基于网格的表示不能单独从 RGB、轮廓和关键点捕获复杂的衣服和纹理。
在计算机视觉由于其众多的应用从自动驾驶汽车到安全和跟踪是一个非常重要的问题。 以前的对象检测方法通常是让管道按序分段。...它们只是图像中的特定矩形区域, 也称为边界框, 该系统在图像中被认为是类似对象的东西。边框框提案可能围绕图像中的实际对象,并将它筛选为第二阶段的目标。...这就是YOLO的基本设计决策, 对目标检测任务的一个全新的视角。 YOLO的工作方式是将图像细分为NxN的网格, 或更具体的原始论文上的7×7的网格。...每个网格单元 (也称为锚点) 表示一个分类器, 它负责在潜在对象周围生成 k个边界框, 其地面中心位于该网格单元 (在论文中k为 2) 中, 并将其分类为正确的对象。...请注意:边界框不限于网格单元格内，它可以在图像的边界内展开，以容纳它认为它负责检测的对象。这意味着在当前版本的YOLO中，系统生成98大小不等的边界框，以容纳场景中的各种对象。
摘要 尽管使用网格建图实现了实时性能，但由于依赖于显式网格划分方案，目前的大多数激光雷达里程计和网格划分方法可能难以处理复杂场景，通常对噪音很敏感。...为了有效地重建三角形网格，本文提出了一种增量体素网格方法，该方法通过遍历每个点一次来更新每次扫描帧，并通过可扩展的分割模块压缩空间。...其次利用高度自适应体素块来压缩空间，并高效提取表面网格。 并行空间散列方案 为了实现体素操作的并行化，我们采用了一种简单高效的基于空间散列的方案。...如图 7 和图 8 所示，我们的方法能够为大型室外场景构建完整的网格，同时保留精确的结构，如车辆轮廓、浅路缘石和树木。...由于网格提取是在 GPU 上进行的，因此需要一定的 GPU 内存。在未来的工作中，我们将探索网格简化技术，以减少内存使用。
人类擅长从各种信号和模态中习得新的知识，并以特定形式表达出来。这是一个简单而又完整的学习过程，包含从既有信息中进行知识提取、建模，并依据习得的知识在新信息下做出推理、复现的过程。...通常情况下，需要将深度学习模型在ImageNet[3]等大型图像数据集上做预训练。预训练后的模型可用于任何需要提取视觉特征的计算机视觉任务，如分类、检测、分割等。...与现有的方法不同，P2M在图卷积神经网络中表示三维网格，并利用从输入图像中提取的感知特征，对椭球网格进行形变，产生正确的几何形状。...与P2M类似，该模型不是建立一个从图像到三维形状的直接映射函数，而是预测每个网格顶点的偏移量，以迭代地改进一个粗略的形状。...作者将源人体网格的姿态迁移到目标人体网格的变形上，而源人体网格和目标人体网格可能来自不同的人物体型。以往的研究一方面需要成对的源人体网格和目标人体网格之间包含点对点的对应关系，可能需要大量的人工标注。
_2010.pdf ）发表于2010年，其思想是通过对研究区域进行网格化划分，再将整个区域的原始网格映射到每个单一网格中： ?...图2 譬如图2左图中从坐标记为 (E, 5) 的网格出发，到达记为 (A, 2) 的网格的所有OD数据记录，可以在右图中对应左图 (E, 5) 位置的大网格中，划分出的对应 (A, 2) 相对位置的小网格中进行记录...图4 使得我们可以非常清楚地观察到每个网格区域对其他网格区域的OD模式，而本文就将利用Python，在图1对应的Uber上下车点分布数据的基础上，实践这种表达OD数据的特别方式。...以id=21的网格为例，对应着肯尼迪国际机场的区域，首先我们利用id对应的从manhattan_grids表中提取的网格面数据，基于空间连接来与od_points表进行关联，从而匹配到目标网格内对应原始...) # 提取对应下车点坐标 dropoff = ( # 利用空间连接，提取目标网格中包含到的所有坐标点 gpd .sjoin(manhattan_grids.loc[i:i,
2 MaSIF：学习蛋白质表面指纹的通用框架 研究者从蛋白质结构中计算出离散的分子表面（不包括溶剂表面），并将几何和化学特征分配给网格中的每个顶点（图1a，b）。...围绕网格的每个顶点，提取测地半径r = 9Å或r = 12Å的小块（图1b）。小块半径的选择取决于应用程序，在具有多个测地卷积层的体系结构中，由于内存限制，研究者使用较小的小块。...3.2蛋白质分解为重叠的放射状小块和特征计算 对于离散化蛋白质表面网格中的每个点，提取了一个测地半径为9或12Å的径向小块，以对小块的表面特征进行分析。半径的选择是经验性的，主要由性能和内存限制决定。...3.2.2距离相关曲率 对于提取的小块中的每个顶点，距离相关曲率的计算范围为[-0.7，0.7]，该值描述了到中心的距离与每个点和中心点的表面法线之间的关系。...3.4基于学习软极网格进行几何深度学习 几何深度学习能够将基于图像的深度神经网络架构应用于几何数据。可以将图像分析中使用的传统CNN视为在图像中滑动窗口。在窗口的每个位置，都会提取像素块。
NeRF 的核心是提出每个 3D 点都可以发出辐射，从而允许使用可区分的体积渲染进行视图合成。...从神经辐射场获得 3D 网格仍然是一个开放的挑战，因为 NeRFs 针对视图合成进行了优化，而不是在辐射场上强制执行准确的底层几何结构。...训练完辐射场后，我们将体积 3D 表示提炼到带符号的表面近似网络中，从而可以轻松提取 3D 网格和外观。我们最终的 3D 网格在物理上是准确的，并且可以在一系列设备上实时渲染。...Hahn, Navin Goyal 文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.07971 摘要： 扩展大型语言模型 (LLM) 会产生从示例演示中进行上下文学习的能力...探测表明，输入的组成结构的表示支持上下文学习。总而言之，这些结果为从理论上理解大型语言模型中的涌现行为迈出了一步。
该数据集包含从网络资源中收集到的 1,000 个高质量的 3D 物体。...具体而言，我们为每个物体构建的「元数据」包含从真实产品的公开网页上获取的物体的类型、材料、颜色、尺寸等信息。...类似地，我们将每个物体细分为均匀分辨率的网格 ，每个网格单元的 3D 索引为 。从位置 x 到索引 i 的映射 m 可以表示为： 其中， 和 分别为轴对齐边界框（AABB）的最小和最大界。...听觉——AudioNet 我们使用为自然环境下的物体网格设计的序贯法将每个对象的表面网格转换为一个体积二阶四面体网格。...对于触觉，我们使用一个预训练的 FCRN 网络中提取特征，用于根据触觉图像进行深度预测。对于听觉，我们从每 3 秒的碰撞声中提取 MFCC 特征。
医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之pyradiomics（一）理论篇 pyradiomics是一个开源的python软件包，可以从医学影像中提取出Radiomics影像组学特征...，其支持2D和3D中的特征提取，在2.0版开始，pyradiomics还实现了基于voxel-based体素的提取，但提取需要时间较长，输出为由参数映射的SimpleITK图像，而不是针对每个特征的float...从每个图像类型中进行特征提取的特征类型，允许的特征类被存储在特征提取类实例_enabledFeatures字典中，并且可以通过enableAllFeatures()， disableAllFeatures...字典中的每个键值对代表一个启用的特征类，其中特征类名称为键，而启用的特征名称列表为值。如果值为None或空列表，则启用该特征类中的所有特征。...：从图像中删除的离群值 2）Resampling the image图像重采样 ResamplePixelSpacing：设置重采样时的体素大小。
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