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    WPF 使用 VisualBrush 在 4k 加 200 DPI 设备上某些文本不渲染看不见问题

    这是我做一个十万点实时刷新的图表控件遇到的问题,做过高性能图表的伙伴大概都知道,此时需要关闭命中测试的功能,无论是控件的还是 Drawing 的,否则计算命中测试的耗时将会让主线程卡住。为了解决此问题,有多个可以选择的方法,在此控件,我选择的是采用 VisualBrush 的方法。将 DrawingVisual 绘制到 VisualBrush 里面,再将 VisualBrush 作为贴图给矩形使用,这样的优势在于可以在命中测试的时候,只处理矩形。矩形命中测试的耗时可以忽略。但是在一些 4k 加百分之 200 的 DPI 缩放设备上,看不到某些 GlyphRun 的内容,本文记录此问题和对应的解决方法

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    传递数据背后的故事——图表设计

    图表设计是数据可视化的一个分支领域,是对数据进行二次加工,用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力,假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万,这个数据本身并不能说明什么问题,但是当你加上4月份60万,5月份的成交金额70万等多个月的数据,通过折线图的方式呈现,可以判断出成交金额是上升趋势,再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充(图1-1),可能推断出是因为换季所带来得销量增长,店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。

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    港大 & 腾讯 & 上交大 Plot2Code | 首个全面基准测试,深入评估多模态大型语言模型在视觉编码挑战中的表现!

    在大数据和计算能力显著进步的背景下,大型语言模型(LLM),例如ChatGPT [27]和GPT-4 [28],在商业和学术领域都成为了关注的焦点。为了在各种情境中扩展它们的灵活性,多模态大型语言模型(MLLM)[8; 23; 29]迅速发展,最新的模型如GPT-4V [29],Gemini [9],Claude-3 [1],以及开源模型LLaVA [21; 22],Mini-GPT [44; 5]等等[8; 7]。同时,各种各样的评估基准[17; 16; 41; 39]被策划出来,以评估它们在不同领域内的视觉理解性能。然而,对于文本密集图像中的图表的关注仍然存在明显的不足,这对于评估MLLM的多模态推理能力至关重要[24; 25]。

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