【原文地址：https://xiaokang2022.blog.csdn.net/article/details/126936985】一个不会写好的类型标注和注释的Python程序员，是让使用TA的代码的人都痛苦无比的事情……——某某大佬一、代码智能感知 想必大部分现代的集成开发环境（IDE）都有代码智能感知功能吧！ 智能感知（IntelliSense），就是在我们写代码的时候，代码编辑器自动弹出我们代码中需要补全的部分，而这些补全的部分就是代码编辑器通过智能感知得到的，最重要的是，代码编辑器智能地感知补全的部分是通过代码中的变量的类型来得到的。说了这么多之后，
【原文地址：https://xiaokang2022.blog.csdn.net/article/details/126936985】一个不会写好的类型标注和注释的Python程序员，是让使用TA的代码的人都痛苦无比的事情……——某某大佬一、代码智能感知 想必大部分现代的集成开发环境（IDE）都有代码智能感知功能吧！ 智能感知（IntelliSense），就是在我们写代码的时候，代码编辑器自动弹出我们代码中需要补全的部分，而这些补全的部分就是代码编辑器通过智能感知得到的，最重要的是，代码编辑器智能地感知补全的部分是通过代码中的变量的类型来得到的。说了这么多之后，
解耦是软件开发中永恒的话题，面对这个话题，思想、方法方面的总结，就是我们平常所说的设计模式，经验丰富的开发人员，可以在代编码过程中，灵活使用各种设计模式，从而进行代码逻辑、业务、UI等等方面的解耦。但是，大家也知道，针对于初级开发人员来说，让刚开始编码就要考虑到这些，往往是强人所难的，所以这时，一个词汇应运而生组件。具体来说，很简单，就是有经验的开发人员，将某一功能，封装为单独的组件，供其他研发使用，那么对于开发人员，一方面不再需要自己去编码实现某一功能的实现和封装，另外一方面，针对于有经验的研发人员来说，无疑他们在实现组件的过程中，可以将自己的实际编码经验、解耦经验、设计模式应用经验等等，应
解耦是软件开发中永恒的话题，面对这个话题，思想、方法方面的总结，就是我们平常所说的设计模式，经验丰富的开发人员，可以在代编码过程中，灵活使用各种设计模式，从而进行代码逻辑、业务、UI等等方面的解耦。但是，大家也知道，针对于初级开发人员来说，让刚开始编码就要考虑到这些，往往是强人所难的，所以这时，一个词汇应运而生组件。具体来说，很简单，就是有经验的开发人员，将某一功能，封装为单独的组件，供其他研发使用，那么对于开发人员，一方面不再需要自己去编码实现某一功能的实现和封装，另外一方面，针对于有经验的研发人员来说，无疑他们在实现组件的过程中，可以将自己的实际编码经验、解耦经验、设计模式应用经验等等，应
所谓三维（3D）数据，是指数据包含了现实三维场景中完整的几何信息的数据，与我们熟悉的二维数据相比，由于3D数据带有深度信息，因此它也成为了实现高精度识别、定位、重建、场景理解等机器视觉的关键。众所周知，2D数据可以表示为一个二维矩阵，但3D数据通常有许多种表现形式：深度图、点云、体素、网格、八叉树和KD树。1.深度图深度图像（depthimage)也被称为距离影像（rangeimage），是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）作为像素值的图像，它直接反映了景物可见表面的几何形状。对比单通道灰度图像，灰度图像的每个像素值代表的是场景中物体的灰度值；深度图中每个像素值代表的则是物体到相机平面
所谓三维（3D）数据，是指数据包含了现实三维场景中完整的几何信息的数据，与我们熟悉的二维数据相比，由于3D数据带有深度信息，因此它也成为了实现高精度识别、定位、重建、场景理解等机器视觉的关键。众所周知，2D数据可以表示为一个二维矩阵，但3D数据通常有许多种表现形式：深度图、点云、体素、网格、八叉树和KD树。1.深度图深度图像（depthimage)也被称为距离影像（rangeimage），是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）作为像素值的图像，它直接反映了景物可见表面的几何形状。对比单通道灰度图像，灰度图像的每个像素值代表的是场景中物体的灰度值；深度图中每个像素值代表的则是物体到相机平面
本文介绍多层感知机，会先按照历史顺序介绍多层感知机诞生前的一些模型，后面介绍具体实现与其算法。一、前戏1.1阈值逻辑单元(ThresholdLogicUnit,TLU)如上图是一个神经元，我们可以看到它的胞体、轴突、树突。我们高中的时候学过一种东西叫做神经递质，分为抑制性神经递质和兴奋性神经递质，以及一些关于兴奋和抑制相关的知识；我们把这些递质看作神经元的输入，则可模仿神经元建立以下模型(M-Punit)：其中：那个方块中的符号代表阶跃函数 兴奋性输入 抑制性输入 二元化输出输入与输出都是二进制的 阈值解释如下：M-P单元可以被单个抑制性信号所抑制，就像真实的神经元一样。如果,,..., 至少
本文介绍多层感知机，会先按照历史顺序介绍多层感知机诞生前的一些模型，后面介绍具体实现与其算法。一、前戏1.1阈值逻辑单元(ThresholdLogicUnit,TLU)如上图是一个神经元，我们可以看到它的胞体、轴突、树突。我们高中的时候学过一种东西叫做神经递质，分为抑制性神经递质和兴奋性神经递质，以及一些关于兴奋和抑制相关的知识；我们把这些递质看作神经元的输入，则可模仿神经元建立以下模型(M-Punit)：其中：那个方块中的符号代表阶跃函数 兴奋性输入 抑制性输入 二元化输出输入与输出都是二进制的 阈值解释如下：M-P单元可以被单个抑制性信号所抑制，就像真实的神经元一样。如果,,..., 至少
上文，我们首先一个简单的实际代码例子入手，开始说明lifecycle被引入的背景，进而我们使用lifecycle实现了简单的需求，本文，我们一起对Lifecycle的自我实现以及源码进行深入探索。1.自我实现Lifecycle框架还是三板斧，知道了怎么去用？那么用我们自己的知识体系，不妨先猜一下这个如何做的？用自己所学所想的已有知识，试着去实现这样的一个框架。然后再去看lifecycle的源码中的逻辑，是否如我们所想。首先梳理一下，有哪些技术难点或者要点要去解决？1）如何监听fragment、activity等生命周期呢？2）如何通知观察者，相应的生命周期事件呢？猜想实现的中心思想：.应该是基
上文，我们首先一个简单的实际代码例子入手，开始说明lifecycle被引入的背景，进而我们使用lifecycle实现了简单的需求，本文，我们一起对Lifecycle的自我实现以及源码进行深入探索。1.自我实现Lifecycle框架还是三板斧，知道了怎么去用？那么用我们自己的知识体系，不妨先猜一下这个如何做的？用自己所学所想的已有知识，试着去实现这样的一个框架。然后再去看lifecycle的源码中的逻辑，是否如我们所想。首先梳理一下，有哪些技术难点或者要点要去解决？1）如何监听fragment、activity等生命周期呢？2）如何通知观察者，相应的生命周期事件呢？猜想实现的中心思想：.应该是基
