背景：Pytest是一个功能强大的Python测试框架，它使用了一个名为"pluggy"的插件系统来扩展其功能。在Pytest的源码中，pluggy模块负责实现插件管理和扩展机制。核心类介绍：PluginManager 类：PluginManager 是pluggy模块提供的一个类，用于管理插件的加载、注册和调用。它负责协调插件之间的交互，并控制钩子函数的执行顺序。HookspecMarker 类：HookspecMarker 是pluggy模块提供的一个装饰器类，用于定义钩子函数规范。通过使用 HookspecMarker 装饰器，我们可以标识出一个函数作为钩子函数规范，以便在后续的插件中进
学习人脸3D重建的第一天，在首次接触3D相关的内容，必须要搞清楚相机的成像原理，如何将真实三维空间中的三维点与显示器、屏幕和图像等二维成像的平面映射，以及了解该过程的推导方式和相关坐标系的换算，如像素坐标，图像坐标，相机坐标以及世界坐标这四种关系的变换。主要内容从以下博主的文章整理，并结合自己的实验代码进行测试，推荐直接看原帖，无中间商赚差价：https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/8126333.html#autoid-0-5-0一文带你搞懂相机内参外参(Intrinsics&Extrinsics)-YanjieZe的文章-知乎针孔模型从图中所示，
1.焦油坑1.什么是焦油坑焦油坑是作者用来形容大型系统开发的一个概念。史前时代，恐龙、猛犸象、剑齿虎这些大型食肉动物碰到焦油坑也是没有办法挣脱的，而且越用力就越容易被沉入坑底。而在项目中好像没有任何一个单独的问题会导致困难，每个问题都能获得解决，但是当他们相互纠缠和累计在一起的时候，团队的行动就会变得越来越慢2.编程系统产品水平边界下，程序转变成编程产品，垂直边界下，程序变成编程系统中的构件单元，这两者的成本至少是已调试程序的成本的3倍右下角部分代表系统编程产品，成本高达9倍，只有它才是真正有用的产品，是大多数系统开发的目标3.职业的乐趣与苦恼程序员是完成这一编程系统产品的重要参与人员，在整个
原本想要和之前一样写作“代码复现”，然而由于本人一开始对于Autoformer能力理解有限，参考了一定的论文中的源代码，写着写着就发现自己的代码是“加了注释版本”的源代码，故而只能是源代码的浅读，而非复现。模型结构： 零：数据读取的预处理这一部分之所以是零，是因为我在论文复现时没有对dataloader部分进行复现，但是复现完毕之后发现它实际上是有相当的重要性的，故而在此留空，之后有时间会对此进行解读。现在所需要知道的就是，dataloader会返回2个结果：其一是经过标准化之后的x，其二是将时间序列数据根据不同的粒度划分出来的列表，也就是接下来的x_mark。一：Embedding:此处的E
原本想要和之前一样写作“代码复现”，然而由于本人一开始对于Autoformer能力理解有限，参考了一定的论文中的源代码，写着写着就发现自己的代码是“加了注释版本”的源代码，故而只能是源代码的浅读，而非复现。模型结构： 零：数据读取的预处理这一部分之所以是零，是因为我在论文复现时没有对dataloader部分进行复现，但是复现完毕之后发现它实际上是有相当的重要性的，故而在此留空，之后有时间会对此进行解读。现在所需要知道的就是，dataloader会返回2个结果：其一是经过标准化之后的x，其二是将时间序列数据根据不同的粒度划分出来的列表，也就是接下来的x_mark。一：Embedding:此处的E
六、机器学习中的特征选择：6.1什么是特征选择？ 特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征， 特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯 定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。6.2特征选择的主要方法（三大武器）：1.Filter(过滤式):VarianceThreshold 使用：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 语法： 流程：2.Embedded(嵌入式
六、机器学习中的特征选择：6.1什么是特征选择？ 特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征， 特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯 定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。6.2特征选择的主要方法（三大武器）：1.Filter(过滤式):VarianceThreshold 使用：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 语法： 流程：2.Embedded(嵌入式
