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sample函数新上映_sample动漫画师(2024年11月抢先看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

sample函数

Houdini秘籍：线裹物体 𐟓 这篇笔记主要记录了如何让任意物体被编织线包裹的过程。 𐟓Œ 第一部分：准备工作首先，需要确保要编织的物体有合适的UV映射。核心VEX代码：@P = set(v@uv.x, 0, v@uv.y); 通过将UV属性传递到点层级来重置每个点的位置。 UV本身是三维坐标在二维平面上的投影，因此通过UV展开模型可以得到平面。 𐟓Œ 第二部分：重新包裹平面核心函数：uvsample 具体VEX代码见图一底部。根据当前位置创建新的UV坐标，并存储在新的向量（点层级），命名为my_uv。使用uvsample函数，输入被采样的物体、数据名称、被传递属性的UV坐标名称，以及当前物体的UV坐标名称。 uvsample函数通过两个不同的UV来传递属性，这里我们用它分别传递P和N属性。为什么得到的P结果与之前模型相同？因为平面模型是通过之前的UV展开得到的，因此重新采样后得到了非常接近的结果（基本一致）。 𐟓Œ 第三部分：调整线的外观包裹后的线非常平整，不像原来一样立体？包裹前存储h属性，包裹后再使用h配合N来恢复线的高度。包裹后的线粗细有被拉伸或者粗细变化？根据包裹前后的周长计算出scale_factor。对线的h属性以及控制粗细的pscale与scale_factor相乘，能得到与之前类似的结果，但是做不到百分百精确地还原。

港中文经济学读研心得：学渣的逆袭之路拿到毕业证已经快4个月了，作为一个在港中文读研的老阿姨，我觉得有必要从学渣的角度分享一下我的经济学读研经历。虽然本科不是经济学，而且读研期间已经满30岁了，但我一直坚信努力总会有回报。虽然成绩依旧在正态分布的左边，但至少我毕业了，这就已经很好了。港中文经济学研究生课程安排 𐟓š 在港中文读经济学研究生，必须修满9门课，包括5门必修和4门选修。必修课有Review of Quantitative Methods、Microeconomic Theory、Macroeconomic Theory、Advanced Economics和GEF。 Review of Quantitative Methods 这门课的特点是作业多到爆炸！难度方面，我觉得有3.5到5星不等。课程内容主要是高等数学和线性代数的复习，除了实分析，其他内容我基本在大学都学过。教授是姚丰，讲课非常清晰易懂，做的讲义也非常好。课程从8月初开始，每周三次tutorial，周五一次discussion，教授会随机抽人提问。作业真的太多了，那段时间除了上课，我基本都在写作业。有一次早上5点惊醒起来写作业，真的是垂死梦中惊坐起。最多一次我写了36页A4纸！考试只有一次，内容比较灵活，题目基本和经济学问题相结合。 Microeconomic Theory 这门课由何炜和李多哲两位教授分别教上下半部分。何教授本科在北大，思维非常敏捷。有一次上课，一个同学问他怎么看出来函数是凸的，他得意地说：“我是看出来的，你们可能要用公式算一下。”何教授教的上半部分课程不算难，只要仔细听课作业都能做出来。在期中考试前，何教授给了我们一个sample test，并表示“正式考试会比这个简单”。考试前一天我复习完花了20分钟做完了这个test并且全对，自信满满地觉得明天考试稳了。但现实给了我一记响亮的耳光。正式考试时，4道大题我只有2道小题是确定的——我知道，我𐟒Š！如果上半程的课程只有最后期中考试是煎熬，那下半程的课程对我来说就是一个噩梦。在上课以前，我认为的博弈论至多就是囚徒困境，没想到，李多哲让我见识到了“火箭升空”版的博弈论。多哲的课你不能走神一秒，他的每一句话都包含了千千万万的意思，他的课程每5分钟我要花半小时去理解去感悟。可能我没有生博弈论的脑子，第一节课的问题直到期末我都没搞明白。但最后的考试题目并不难，只要好好做平时作业都可以做出来。总结总的来说，在港中文读经济学研究生虽然不容易，但也充满了挑战和收获。虽然我是学渣，但我一直在努力，希望我的经历能给大家一些参考和鼓励。未来的路还很长，加油！

Kaggle竞赛：LLM提示恢复 𐟓š Kaggle LLM Prompt Recovery竞赛是一个关于自然语言处理（NLP）的机器学习竞赛，旨在研究如何有效使用大语言模型（LLM）进行文本重写。 𐟓… 赛题背景： NLP工作流程中，重写文本是一个常见任务，但如何高效使用LLM仍需进一步研究。这次竞赛以新颖的方式深入探索这个问题。 𐟓 赛题任务：本次比赛的目标是恢复用于转换给定文本的LLM提示。参赛选手将针对包含1300多个原始文本的数据集进行测试，每个文本都与来自Google新开放模型系列Gemma的重写版本配对。 𐟒𞠨𕛩☦•𐦍†：竞赛数据集包含文本段落，这些段落是由名为Gemma7b的LLM根据一些未公开的提示进行了重写。竞赛的目标是确定使用了哪些提示来生成这些重写文本。 𐟓Š 数据集结构： train.csv和test.csv文件包含以下列： id：每行的唯一标识符。 original_text：文本段落的原始提示。 rewrite_prompt：提供给Gemma的提示。 rewritten_text：Gemma生成的重写文本。 sample_submission.csv：提交文件的示例，格式正确，包含以下列： id：行的唯一标识符。 rewrite_prompt：你需要提交的重写提示。 𐟔砨磥†𓦖𙦡ˆ优化：团队尝试缩小暴力优化和预测嵌入之间的差距，发现初始化优化时使用原始LLM预测有帮助。他们将数据进行这种准备，训练LLM并将其纳入解决方案，并添加了few-shot预测和均值提示词。最终优化的起点是Few shot predictions+LLM predictions+Mean prompt。 𐟏† 优胜方案：经过一些比较，排行榜上的提示语可能是通过特定方式生成的。结合LLM生成的原始文本和公开可用的数据，经过预处理后，他们的数据集约有50万条样本。使用的LLM包括Gemma-7b-it、Gemma-2b-it、DeepSeek和ChatGPT-4。主要使用Roberta-base/Roberta-large模型来拟合从T5-torch模型得到的提示词嵌入。优化损失函数使用SCS(Cosine Similarity Loss)，相似性检索使用余弦相似性检索与我们预测嵌入最相似的提示词。

random库怎么用今天我们来聊聊Python的random库，这个库提供了九种不同的随机数生成函数，真的是非常强大和实用。让我们一起来看看这些函数吧！ random()：生成一个[0.0，1.0）之间的随机小数 𐟌€ 这个函数非常简单，就是生成一个0到1之间的小数。代码示例如下： ```python import random random.seed(2) # 初始化随机数种子，默认值为当前系统时间 n = random.random() print(n) ``` seed()：初始化随机数种子 𐟌𑊤𝠥碌婀š过seed函数来设置随机数生成的种子，这样每次运行程序时，生成的随机数序列都是一样的。代码示例如下： ```python import random random.seed(2) # 设置种子为2 n = random.random() print(n) ``` randint(a, b)：生成一个[a, b）之间的整数 𐟎𒊨🙤𘪥‡𝦕𐧔Ÿ成一个在指定范围内的整数。代码示例如下： ```python import random n = random.randint(1, 10) print(n) ``` getrandbits(k)：生成一个k比特长度的随机整数 𐟒𛊨🙤𘪥‡𝦕𐧔Ÿ成一个指定比特长度的随机整数。代码示例如下： ```python import random n = random.getrandbits(10) print(n) ``` randrange(start, stop, step)：生成一个[start, stop]之间以step为步数的随机整数 𐟏 这个函数生成一个在指定范围内的随机整数，步长可以自定义。代码示例如下： ```python import random n = random.randrange(1, 100, 3) print(n) ``` uniform(a, b)：生成一个[a, b]之间的随机小数 𐟓 这个函数生成一个在指定范围内的随机小数。代码示例如下： ```python import random n = random.uniform(1, 10) print(n) ``` choice(seq)：从序列类型中随机返回一个元素 𐟎Ÿ️ 这个函数从给定的序列中随机选择一个元素。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] n = random.choice(poi) print(n) ``` shuffle(seq)：将序列类型中的元素随机排序，返回打乱后的顺序 𐟎𒰟”„ 这个函数将给定的序列打乱顺序，并返回新的顺序。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] random.shuffle(poi) print(poi) ``` sample(pop, k)：从pop类型中随机选取k个元素，以列表类型返回 𐟓‹𐟎𒊨🙤𘪥‡𝦕𐤻Ž给定的集合中随机选择k个元素，并返回这些元素的列表。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] lfd = random.sample(poi) print(lfd) ```

Python二级复习笔记：数据结构与算法 16. 列表删除元素的方法：使用 del 语句：del listname[index] 或 del listname[start:end] 可以按照索引删除元素。使用 pop() 方法：listname.pop(index) 也是按照索引删除元素。使用 remove() 方法：listname.remove(element) 可以按照元素值删除。清空列表：listname.clear() 可以删除所有元素。二叉树与队列：二叉树是一种非线性结构，而队列是一种线性结构。含有两个及以上指针的链表不一定是非线性结构。循环队列是队列的一种顺序存储结构。满二叉树和完全二叉树可以按层次进行顺序存储。希尔排序法：希尔排序法可以消除多个逆序，但也可能产生新的逆序。对象与封装：对象是由描述该对象属性的数据以及可以对这些数据施加的所有操作封装在一起构成的统一体。数据库系统：数据库系统可以减少数据冗余，但不可能完全避免。数据的一致性指在系统中同一数据在不同位置出现时应保持相同的值。数据库系统比文件系统有更强的管理控制能力，而不是管理更多的数据。数据规范化：第一范式（1NF）：要求主属性（主键）不为空且不重复，字段不可再分。第二范式（2NF）：要求实体的属性完全依赖于主关键字，即在1NF的基础上属性完全依赖于主键。第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，属性不依赖于其他非主属性（消除传递依赖）。 BCNF：在满足3NF的基础上，任何属性不能对主键子集依赖。随机数库函数： randint(a,b)：返回 [a,b] 之间的随机整数。 random()：返回 [0.0, 1.0) 之间的随机小数。 uniform(a,b)：返回两个参数之间的任意数字（浮点数）。 sample(pop,k)：返回从 pop 类型中随机选取的 k 个元素构成的列表。 seed()：设置随机数生成器的种子。字符与数字转换： ord(s)：返回单个字符 s 的 Unicode 数值。 chr(n)：返回数字 n 对应的 Unicode 字符。列表转换： list()：将字符串、元组或集合转换为列表。例如，list('mile') > ['m', 'i', 'l', 'e']。字典操作： dict.items()：返回的是元组类型。这些知识点涵盖了Python编程中的一些重要概念和技巧，希望对你有所帮助！𐟓š✨

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