Skye's Notebook/Blog

incoming

incoming

incoming

任务1：在一个新的flutter app中引用依赖 任务2：理解引用的依赖：传感器的开启与停止 任务3：在example app中添加web socket 任务4：在一个新的flutter app中引用蓝牙依赖 任务5：理解引用的依赖：蓝牙 任务6：开发一个简单的视频App

flutter作为一个UI前端架构，和其他原生模块的关系为 1.统一管理模型（flutter下包括安卓和ios各自的文件夹） 2.三端管理模式（独立的安卓以及ios，连接flutter进行管理） 明显后者的耦合性和扩展性都要好很多。 我所了解的，简单的全新开发的项目可以使用前者，但有着原生安卓项目的，建议使用后者。 也就是说，flutter和Android以及ios的关系是flutter管理Android和ios，但是并不能去取代Android和ios，flutter是通过api去调用原生的Android或是ios去实现功能。（个人理解，欢迎指正） 整个环境的搭建： 1.下载flutter，然后进行安装。 2.下载Android studio，然后需要将flutter与Android studio进行关联。 3.当file的new有new flutter project后表示成功，点击flutter project后点击左下角的flutter然后next进行创建项目，而不是直接创建，当然也可以使用命令行。默认创建项目为计数器。 4.配置模拟器，首先安装adb工具，下载adb后需要将 ...

incoming

标题 Large language models encode clinical knowledge 链接：Large language models encode clinical knowledge | Nature 解决问题 他们自己扩大了测试模型的问题集合，包括添加了在线可能爬虫爬到的（但我觉得Google不需要爬虫，他们数据大佬啊，然后整个扩大的测试模型的问题集合被叫做MultiMedQA 然后，他们用现代的几个比较流行的LLM去测，在MultiMedQA上的表现，发现Flan-Palm表现最好（评测框架也是由他们自己提出来的）。但其他LLMs也不弱，也就是说，这个MultiMedQA是有用的提升模型性能的扩充问题集合。 最后，基于上一步，最好的结果是Flan-Palm，所有对于Flan-Palm添加了指令提示调优，得到了Med-PaLM 自此结束，表明的确有强大的潜力，但目前还不如医生，医生执照正确率大概在67%左右。 以下为截取原文以及简单的mark评论 模型在医学中有比较兴奋的潜在应用为，知识检索、临床决策支持、关键发现总结、对患者进行分类、解决初级保健问题等。 ...

标题Human-Robot Commensality: Bite Timing Prediction for Robot-Assisted Feeding in Groups 链接：2207.03348 (arxiv.org) 解决问题作者首先自己建立了视频数据集，然后基于此数据集训练模型预测机器人喂食最佳的feeding时间（要求是不破坏社交动力，理想目标是seamless interactions during robot-assisted feeding in a social dining scenario），最终让残疾病人也有和朋友一起愉快的聚餐体验。 大致的贡献 Collecting a Human-Human Commensality Dataset (HHCD) containing 30 groups of three people eating together Use this dataset to analyze human-human commensality behaviors and develop bite timing prediction mode ...

材质：专业来说叫做着色属性（物理性质甚至可以带有部分化学深度）比如是否参与光照，是否有贴图，是否有深度，是否透明，使用怎么样的shader等等 材质另算一个class，包括指向不同贴图的智能指针，透明与颜色混合设置（新的颜色=新加的颜色乘以透明度加上原有的颜色乘以（1-原有透明度），新的透明度=新加颜色的公式中替换颜色为透明度），深度值设置（是否有深度，是否记录，是否对比[比谁近或是远然后选择如何覆盖]; 覆盖的被清掉）,正反面设置等等 材质class：它的父节点为一个material基类，有多类子节点，例如：1.meshbasic（只渲染颜色）；2.meshphong（接受光照并选择光照模型和光照参数，例如使用blinn-phong光照模型，设置高光参数等）；3.meshdepth（只有深度{深度不同渲染后的颜色会有轻微不同}{debug使用}）；4. basic+透明度 材质决定使用怎么样的shader组或是添加什么样子的shader，材质的参数（子节点）决定开启选定shader组的哪些功能。例如uniform参数（此次操作或是绘制的所有参数），unfiorm ...

使用顶点mesh几何类中纹理属性矩阵给原本是纯黑或是纯白的模型进行贴图，一半一半地贴（因为对称且节约内存）。 用顶点mesh几何类中纹理属性矩阵给原本是纯黑或是纯白的模型进行贴图，一半一半地贴（因为对称且节约内存）。 纹理：使用顶点mesh的几何类中纹理属性矩阵，给原本是纯黑或是纯白的模型进行贴图，一般是一半一半地贴（对称+节约内存） 纹理属性矩阵：标定本顶点位于纹理贴图上的位置。 算纹理和算颜色是一样的，纹理本质就是颜色丰富的图片 纹理矩阵，长宽为1，就是图片平铺在坐标系上 算的是顶点应该取纹理图片的哪个像素，纹理矩阵坐标uv乘以图片宽高来决定取哪一个，三角形内部就是三个顶点的像素值 如果超过了1，需要wrap。1.重复取，会取出来两个一样的。2.用上一次的最后一个像素值（边界）平刷 如果四舍五入会舍弃一定程度的纹理精细度，拉近了全是马赛克，因为你的纹理精细度打不过图片分辨率（贴图的精度打不动如此细节的采样），因此使用了双线性插值法（将周围的像素进行一个加权平均，其实应该用微积分的） 但四舍五入适合拉远的情况，双线性在拉远的情况下会变模糊 GPU如何知道在拉近还是拉远：相邻像素的梯 ...