一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个Python基础的问题，关于and和or，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...首先计算and对应的输出是False，之后再和or一起计算，得到输出是True。 别走，这个题目【瑜亮老师】还有拓展，还有新知识呢！...and 和 or 还有个很有意思的用法： print(1 and '字符串') # 输出：字符串 # 原理：x and y 的值只可能是x或y。...这篇文章主要分享了Python基础中的and和or的优先级问题，针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题，还额外做了一些知识拓展，学到很多东西。...最后感谢粉丝【Chloe】提问，感谢【月神】、【杰】、【瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示，感谢【瑜亮老师】额外分享更多的Python知识，感谢【dcpeng】、【PI】、【冫马讠成】等人参与学习交流。
标题所述的是一个 .NET/C# 程序的编译错误。这个编译错误是 C#7.2 时就引入的，但更新到 Visual Studio 2022（17.4） 后，有更多的情况会被判定为发生了此错误。...，因为它可能会在其声明范围之外公开由参数 a 引用的变量 CS8350: This combination of arguments to is disallowed because it may expose...所以调用 M1 方法的另一个方法将获取一个已被出栈的方法内的局部变量，换句话说，局部引用变量 s2 逃逸到了 M1 方法的外部。这在 C# 的安全代码块中显然是不被允许的。...总结一下 CS8350 的产生原因： 两个栈中的引用变量有不同的生命周期； 这两个不同生命周期的变量以引用的方式传给同一个方法。...但是，我们忽略了另一个问题——目前所有变量的生命周期都是从声明中推断出来的。仅凭目前的语法功能集，C# 无法完全推断所有变量的生命周期。
游戏中AI的感知用的最多的是看到或者听到，也就是： 1.视觉感知 2.听觉感知 视觉感知： 视觉感知一般会有一个视野范围，这个范围与角色的朝向有关，只有在视觉范围内角色才有可能感知得到，这个范围与一个扇形接近...潜在目标除了需要在视视觉范围内之外，探索者的视线还不能被其他障碍物遮挡，这里可以用射线来检测——发出一条从探索者到潜在目标的射线，如果目标是这条射线撞到的第一个单位，则该单位可以被看到，否则被忽略。...9 public float angel=120f; 10 11 //侦察的结果 12 public List PerceptionResult...，但听觉感知一般与声源的距离有关；距离越远声音越小，在距离相对较远的地方由于接收到的音量逐渐变小，更好的处理方式是根据距离的远近有感知丢失的可能性。...：计算出一个声源距离比例权重，距离越远，权重越大，侦听丢失的概率越大 31 float distance = offset.magnitude; 32 float
列表文件>：此参数的效果和指定“-ls”参数类似，但会把结果保存为指定的列表文件； -follow：排除符号连接； -fprint：此参数的效果和指定“-print”参数类似，但会把结果保存成指定的列表文件...，但忽略字符大小写的差别； -inum：查找符合指定的inode编号的文件或目录； -ipath：此参数的效果和指定“-path”参数类似，但忽略字符大小写的差别； -iregex...，单位以日计算； -user：查找符和指定的拥有者名称的文件或目录； -version或——version：显示版本信息； -xdev：将范围局限在先行的文件系统中； -xtype的文件，即距离当前时间2天（48小时）之外的文件 -mtime -1 表示文件修改时间为小于1天的文件，即距离当前时间1天（24小时）之内的文件 为什么-mtime...＋1 表示文件修改时间为大于1天的文件，即距离当前时间48小时之外的文件，而不是24小时之外的呢？
该研究表示，声学方法可以「看到」墙那面的多个事物，且允许的距离范围较大，同时成本较低、时间较短。相关研究已被 CVPR 2019 接收。 ?...我站在墙前，想看到拐角处我视线范围之外的事物，除了伸长脖子或者走过去，还有别的方法吗？...相比之外，该研究所提出的声学方法能够重建出两个字母的图像，且时间较短，只用了四分半钟！距离也比光学方法高出 2 倍。 ?...由于墙的镜面散射，在测量中，隐藏物体似乎位于墙外的一个位置。因此研究者选择忽略墙，以使图像重建步骤建模从位于透明墙后面的虚拟对象捕获的测量值。...与典型的光学方法相比，该研究给出了一系列声信号带宽范围下不同距离对应的横向分辨率（lateral resolution）。 传输信号 下图 2 描述了信号传输的过程。 ?
因此，距离图像无疑是所有激光雷达点云数据表示中最为紧凑和高效的。 除了效率优势之外，人们常常低估了范围视图表示在多任务方面潜在的益处。...相反，其余元素是对透视中心点进行预测，因此通过忽略容易出错的边缘点来提高检测精度。 最终，作者的框架在基于距离视图的方法中实现了最先进的检测性能。...对距离图像进行感知相比于占主导地位的 Voxel 化表示具有两个公认的优势：(1) 距离视图表示的感知范围不受限制，而 Voxel 化表示忽略了预定义网格之外的测量数据。...在每个框中，对于具有最小投影距离的点，中心度得分达到最大值1。 除了中心性（center-ness）之外，作者还受到FCOS[31]启发，在作者的框架中融入了另一个设计：同时预测分类和中心性得分。...相比之下，作者的方法通过忽略边缘点减轻了这种不平衡，从而过滤掉噪声预测，并使更多来自远物体的点参与其中。
连接算法如下： 找到每个点最近的n个点 将这n个点和父点连接 找到距离最小的两个块（A块中某点与B块中某点距离最小），并连接 重复3，直至只剩一个块 现在已经有了“图”，只要给图附上合适的权值，就完成了所有任务...OK,我们现在有了打击对象了（指定了目标物体上的一个点），接下来要做的，就是让除此对象之外的物体被保护起来，不受到打击。...保护的方法就是认为加重目标范围之外的权值（罚函数） 上述过程其实看起来还不够智能，如果有办法让我只需要点一下鼠标，选中要分割的物体，接下来电脑替我操心其他事情，那就太好了。...这其实是可以实现的，称为AutoMatic Regime.但PCL并没有封装这个算法，忽略不表。...(0.8); //分割结果 std::vector clusters; seg.extract (clusters); ---- ---- 显然，
除此之外，定向光的方向由其旋转确定。光线沿其局部Z轴发光。我们可以通过VisibleLight.localtoWorld矩阵字段在世界空间中找到此向量。...因此，visibleLights最终可以包含比数组更多的元素。当我们超过最大值时，必须中止循环。这意味着我们需要忽略一些可见光。 ? 哪些灯会被忽略？...（灯光随距离衰减） 由于光矢量与定向光的方向矢量相同，因此平方距离最终为1。这意味着定向光不受距离衰减的影响，这是正确的。 3.3 灯光范围 点光源还具有配置的范围，这限制了它们的影响范围。...取而代之的是，光的强度根据平方距离平滑地淡出。轻量级管线和光照贴图器使用 ? ，其中r 是灯光的范围。我们将使用相同的渐变曲线。 ?...除此之外，还有unity_LightIndicesOffsetAndCount，另一个float4向量。它的Y分量包含影响对象的灯光数量。它的X分量包含使用第二种方法时的偏移量，因此我们可以忽略它。
之所以称为雾，是因为该效果通常用于有雾的气氛。清晰的气氛所引起的视觉失真通常非常小，以至于在较短距离内可以忽略不计。 1.1 标准雾 Unity的“Lighting”窗口包含具有场景雾设置的部分。...，在近距离范围内雾量较小，但增加较快。 ? ? ? （指数平方雾） 1.5 增加雾 现在我们知道了雾的表现了，那我们将对它的支持添加到自己的正向着色器中。...结果，视角不会影响雾坐标。同样，在某些情况下，距离会受到相机的接近剪辑平面距离的影响，这会将雾稍微推开。 ? （平面深度与距离） 使用深度而不是距离的优点是你不必计算平方根，因此速度更快。...透视相机的剪辑空间定义了一个梯形空间区域。如果我们忽略了近平面，那么将得到一个金字塔，其顶部位于相机的世界位置。它的高度等于相机的远平面距离。线性化的深度在其顶端为0，在其底端为1。 ?...相机的方向和位置与距离无关紧要，因此我们可以忽略其变换。Camera.CalculateFrustumCorners方法可以为我们做到这些。它有四个参数。
上周，来自美国普林斯顿大学和普渡大学的研究人会发表了一篇关于该领域的最新研究报告，这份报告不仅在之前的研究成果上进行了深入扩展，而且还提供了更多的实际测试结果。...研究人员表示，攻击者不仅可以轻松地确定用于攻击的声音频率，而且也可以扫描出最佳的攻击距离。...攻击计算机 另一个实验场景攻击的是桌面PC。研究人员从25厘米之外的地方朝着目标PC播放了9.1kHz频率的声音。...HDD的声学攻击保护迫在眉睫 这种攻击技术需要近距离向目标设备播放恶意音频，但研究人员表示，如果攻击者使用的音频源功率非常强大的话，攻击范围将会更大。...研究人员认为，目前针对硬盘驱动器的安全防护措施是非常缺乏的，而且HDD的安全甚至被绝大多数人所忽略，而硬盘在计算机系统中是一个核心组件，而且还存储有各种敏感信息，所以它更加有可能吸引攻击者的目光。
（光随距离淡化） 1.5 光范围 尽管点光源强度现在会迅速衰减，但理论上它们的光仍然会影响所有对象，只是正常时候无法感知。漫反射很快变得不明显，而镜面反射在更远的距离仍然可见。...为了使渲染更真实，我们将使用最大照明范围参数，超过此范围我们将使照明强度强制为零。这是不符合现实的，但是这样设定之后，所有灯光无论距离多远都总是可视为可见。...在增加范围的情况下，点光源包含在边界球中，边界球由其位置和范围定义。 我们不会突然切断球体边界处的光，而是通过应用距离衰减来平滑地将其淡出。...（距离衰减曲线） 我们可以将范围存储在Light Position的第四个分量位置。以减少着色器的工作量。直接存储，同样要避免除0操作。 ? 然后在GetOtherLight中考虑距离衰减。 ?...该角度是从中间开始测量的，因此90°的角度看起来像我们现在的角度。除此之外，还有一个单独的内角控制光何时开始衰减。
Why 大多数情况下，你的数据集将包含大小、单位和范围变化很大的特征。但是，由于大多数机器学习算法在计算中使用两个数据点之间的欧氏距离，这是一个问题。 ?...如果不加考虑这些，这些算法只考虑特征的大小而忽略了单位。 5kg和5000gms，结果会有很大差异。具有高幅度的特征在距离计算中将比具有低幅度的特征更重要！ How 有四种常用的方法来执行特性缩放。...考虑到整个特征结构的单位长度，进行缩放。 Min-Max 和Unit Vector的值范围均为[0,1]。当处理带有规定边界的特征时，这非常有用。例如，在处理图像数据时，颜色的范围只能从0到255。...When 我们遵循的经验法则是计算距离或假设正态性的任何算法。 一些算法的例子： 1、使用欧氏距离度量的KNN对大小很敏感，因此应该对所有特征进行缩放，使其权重相等。...这是因为θ将在小范围内快速下降并且在大范围内缓慢下降，因此当变量非常不均匀时，将无效地振荡到最佳值。 4、基于树模型不是基于距离的模型，可以处理不同范围的特征。因此，建立树模型时不需要缩放。
decay_function decay_function 衰减函数，例如： •以某个数值作为中心点，距离多少的范围之外逐渐衰减（缩小分数）•以某个日期作为中心点，距离多久的范围之外逐渐衰减（缩小分数）...•以某个地理位置点作为中心点，方圆多少距离之外逐渐衰减（缩小分数） 示例： "DECAY_FUNCTION": { "FIELD_NAME": { "origin": "30,...2 公里之外，分数减少到三分之一（乘以 decay 的值 0.33）。...如果参与计算的字段有多个值，默认选择最靠近中心点的值，也就是离中心点的最近距离，可以通过 multi_value_mode 设置： •min : 最近距离•max : 最远距离•avg : 平均距离•sum...，上例设置了 price 价格字段的中心点是 0 ，范围 2000 以内，以及 location 地理位置字段的中心点是 "30, 120" ，方圆 2km 之内，在这个范围之外的匹配结果的 score
在化学计量学界，众所周知不应该在模型适用范围之外使用模型。这种情况可以类比于空间偏差，即使用来自某个地理位置的测试(和训练)数据，但声称模型对其他地理位置也同样有效。...为了确保模型不会在其适用范围之外使用，必须确保用于训练和评估模型的可用数据是所有感兴趣分子空间的代表性子集。作者认为，如果数据集不够全面，就无法学习所要解决问题的所有方面。...这个距离与化学直觉很好地吻合：它是从两个图中需要移除的最少边数，使得剩余的图同构（忽略单个节点）。从化学角度来看，可以将其理解为将一个分子转化为另一个分子所需的化学反应数量。...只有当没有边界能保证距离至少为T时，作者才执行精确算法并报告结果，这时将T用作上界。作者将得到的距离称为近视MCES距离。...作者首先考虑ILP运行时间与精确MCES距离的关系（图5a，b）。未完成的ILP实例被排除在此图之外。对于75以内的距离，作者观察到距离和运行时间之间存在明显的相关性。
即使只有一个片段以一种特定的方式进行分支，即使所有其他片段都忽略了该代码路径的结果，整个Block还是会这样做。而这个案例，我们基于灯光的强度进行分支，至少在这一点上，所有片段都是相同的。...在最大距离之外，可以看到一些阴影，但是在超出地图边缘的地方对阴影进行采样时，一些阴影会变得奇怪。...这意味着如果片段位于所有区域之外，那么我们将获得无效索引，但是现在我们将忽略它。 ? ? （选择最合适的级联） 现在，我们得到具有更好像素纹理分布的阴影。...发生这种情况的原因是，最外面的剔除球并没有完全以配置的最大距离结束，而是超出了该范围。在最大距离较小的情况下，这种差异最为明显。 可以通过停止以最大距离采样阴影来修复阴影的超出。...可以通过将纹理像素大小乘以1加上SetCascadeData中的过滤器模式来自动执行此操作。 ? 除此之外，增加采样区域还意味着我们可以最终在级联的筛选范围之外进行采样。
然而，现有基础模型大多受限于对高表达基因的过度关注，忽略了低表达基因在细胞调控中的关键作用，同时也缺乏对基因功能知识的整合。...创新点 创新点 1：全基因组范围的自注意力 传统基础模型通常只关注少数高表达基因，忽略了低表达基因在细胞调控中的关键作用。...这种全基因组范围的自注意力机制使得 scLong 能够捕捉基因之间的长距离依赖关系，尤其是那些在细胞调控中起关键作用的低表达基因。...GO 提供了基因功能、生物过程和细胞组分的结构化描述，使得 scLong 能够在基因表达数据之外，利用丰富的功能信息来增强对基因调控网络的理解。...通过对癌症细胞系的基因表达数据和药物分子结构的联合分析，scLong 能够准确预测药物的半抑制浓度（IC50），其预测结果与实验数据的皮尔逊相关系数达到了 0.873，显著高于其他模型。
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