ci-hush
项目信息
用于更安静的 GitLab CI 的小型脚本
了解更多
GitLab
GitLab CI
8 次提交
1 个分支
0 个标签
README
MIT 许可证
创建于
2025 年 4 月 8 日
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以下 倾斜鸭故事时间 主页 朋友 收件箱 个人资料
## shreg: Python 中的形状正则化
`shreg` 是一个纯 Python 库,用于清理和正则化噪声或不精确的几何数据,特别是线段和闭合轮廓。它利用二次规划优化线段方向和位置,创建更干净、更规则的形状,且无需外部依赖。
**主要特性:**
* **线段正则化:** 将线段对齐到公共角度和偏移量。
* **轮廓正则化:** 通过将边缘对齐到主方向来简化闭合多边形。
* **吸附正则化:** 连接附近的端点以创建水密多边形,提供聚类、硬约束和软约束(带有 T 型接头检测)等方法。
* **度量正则化:** 约束线段尺寸——强制相等长度、长度量化到网格以及平行线之间的等间距。
* **灵活配置:** 允许控制容差(角度、偏移量、长度)和优化方法。
* **可视化:** 包含绘图工具,用于比较前后效果。
该库将正则化形式化为一个通过二次规划(使用 OSQP)求解的能量最小化问题。它为每种正则化类型提供了一种管道方法,包括邻居检测、约束构建和优化。`shreg` 适用于 CAD 清理、建筑图纸和网格生成等应用。
**安装:** `pip install shreg`
**仓库:** [https://github.com/nickp/shreg](https://github.com/nickp/shreg)
最近的进展使截肢患者能够神经系统地*感受*仿生肢体,将其视为自己身体的一部分,并在使用几分钟内将其描述为“我的一部分”。这一突破是通过神经系统和假肢之间的双向通信实现的,体现了一种名为神经具身设计的新设计方法。 这种范式将重点从技术作为*工具*转移到设计生物和合成元素,以促进无缝集成。研究人员设想一个未来,人类与机器、自然与人造之间的界限将越来越模糊。这不仅仅是恢复功能,而是实现完全的神经具身——设计设备被体验为内在的身份和自我。这代表着人类与他们使用的技术之间更集成和更自然的关系迈出了重要一步。
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```javascript function u(t) { for(c.width|=q=i=500,x.translate(960,540),x.rotate(5*Math.sin(t/5));i--;)x.fillRect((q*Math.sin(i)*Math.sin(b=i*i+t)),q*Math.cos(i),a=5*Math.sin(i)*Math.cos(b)+7,a) } // 122/140 请登录(或注册)以发布新的dweet(同时,请将代码复制粘贴到安全的地方保存)。 ```
请求失败。Incapsula 事件 ID: 501000580375226517-995542942157704837
## “氛围编码”的兴起与软件开发重点的转变 软件世界对“氛围编码”存在分歧——利用人工智能根据问题描述快速生成代码。有些人认为这是一种对既定编码实践的混乱威胁,而另一些人则认为这是编写代码*目的*发生根本性转变。传统上,“简洁”、“模块化”和“精炼”的代码受到重视,因为人类阅读和维护代码本身就具有难度。 然而,如果主要的“读者”变成机器,那么许多担忧就会减少。核心目标不是漂亮的的代码,而是*高效地解决问题*。氛围编码允许用户绕过漫长的开发周期,直接获得解决方案,即使是不完美的,从而促进快速迭代和学习。 这并不否定质量控制的必要性。相反,它强调通过严格的测试(业务逻辑、安全性、性能)来验证人工智能生成代码,并编写有效的提示来清晰地定义需求。最终,代码成为一种可丢弃的副产品,而提示和学习过程才是真正的价值。 未来可能将拥有更多的自动化、“无开发者”公司,以及对能够利用人工智能解决问题的人才的需求——这对那些关注结果的人来说是福音,但对那些仅仅致力于代码工艺的人来说是一个挑战。