1.GridSample算子源码解析
2.glite是源码什么意思啊？
3.GridView 你怎么那么皮——从需求出发，如何让 GridView 的下载尺寸不再难以控制
4.arcgis api 3.x for js 实现克里金插值渲染图不依赖 GP 服务（附源码下载）
5.Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

GridSample算子源码解析

       PyTorch的GridSample算子，其核心功能是源码按给定的索引进行采样，具体如官方描述：从低分辨率的下载输入（input）根据流场grid生成高分辨率的输出（output）。

       实现该算子的源码关键步骤是通过核心函数grid_sampler_2d_kernel进行二维数据处理。这个函数扮演了运算的下载llc谐振源码桥梁，它处理输入数据和grid索引，源码以生成最终的下载高分辨率结果。

       另一个关键方法是源码grid_sampler_compute_source_index，它负责计算grid中的下载每个索引在原始输入数据中的精确对应位置，这是源码生成采样结果的关键步骤。

       在性能优化方面，下载可以考虑使用共享内存或L2缓存技术，源码例如，下载通过将频繁访问的源码数据如input、grid和output存储在这些高效存储区域，以减少内存访问时间和提高运算效率。

glite是systemd启动源码什么意思啊？

       Glite是一种开源的中间件软件，用于构建和管理分布式计算环境。它由欧洲的GRID项目开发，并在全球范围内得到了广泛应用。Glite的主要目的是将计算资源、计算任务和用户连接起来，以实现高效的分布式计算。它通过使用一系列的服务和工具，使得分布式计算对于用户来说更加简单和容易。

       Glite具有很强的可扩展性和灵活性，可以用于构建不同规模的分布式计算环境，从小型集群到全球范围内的分布式计算网络。它还提供了一些重要的特性，如资源发现、故障检测和恢复机制、安全认证等，以确保系统的高可用性和安全性。

       作为一种开源软件，店来了源码Glite可以免费下载和使用，同时也可以根据需要自由修改、扩展和定制。它的源代码和文档都公开可见，用户可以参考官方文档或社区支持来学习和解决问题。因此，Glite对于那些寻求构建高性能分布式计算系统的研究机构和企业来说是一种非常有价值的工具。

GridView 你怎么那么皮——从需求出发，如何让 GridView 的尺寸不再难以控制

       在开发过程中，ListView 和 GridView 是常用的控件。它们用于绘制列表和展示瀑布流式的宫格布局。每个item都是独立的布局，开发者可以自定义其尺寸。在Android中，可以通过父控件尺寸约束和item间关系动态调整尺寸。而在Flutter的ListView和GridView中，我们也遇到了类似的测温插座源码问题。

       我在做平板项目时，尝试使用GridView展示账单列表，每个账单需指定宽高。由于GridView没有设置宽高的属性，我试图固定item的宽高，但显示效果不符合预期。查阅资料后，我了解到childAspectRatio属性，但设置后仍然与预期不符。多次使用GridView后，体验不佳，感觉像是在抓泥鳅，非常不舒服。

       为了更好地理解GridView的工作原理，我打开了源码。GridView继承于BoxScrollView，有多个构造方法，网络家谱源码其中的核心在于构造SliverGridDelegate和SliverChildDelegate两个对象。这些对象共同构建了GridView的核心逻辑。

       在SliverGrid中，childrenDelegate用于预测最大滚动距离，而gridDelegate则处理item的布局。buildChildLayout方法将这些对象整合，构建出SliverGrid对象。此对象被层层封装后，最终显示在视图树中。

       SliverChildBuilderDelegate的初始化过程是构建item的关键步骤。通过这个代理构造函数，我们可以控制item的构建过程。sliverGrid最终在层层封装后显示，但真正的构建过程发生在childrenDelegate的初始化阶段。

       通过分析GridView的源码，我们了解到childrenDelegate和gridDelegate在构建过程中的作用。childrenDelegate帮助处理item的绘制和布局，gridDelegate负责尺寸测绘。这两个对象协同工作，使GridView具有动态布局的能力。

       回到最初的问题，是否可以编写一个固定宽高，剩余空间均匀分布的GridView呢？通过上面的分析，我们知道gridDelegate是布局的关键。我们可以通过继承SliverGridDelegate并重写其布局逻辑来实现。

       参考SliverGridDelegate的子类SliverGridDelegateWithFixedCrossAxisCount和SliverGridDelegateWithMaxCrossAxisExtent，我们可以使用自定义的GridDelegate构建界面。这样，我们就能够实现固定宽高，剩余空间均匀分布的效果。

       总结而言，GridView通过两个助手childrenDelegate和gridDelegate协同工作，实现了动态的布局。通过深入理解其源码，我们可以更好地控制GridView的行为，实现更多定制化的功能。

arcgis api 3.x for js 实现克里金插值渲染图不依赖 GP 服务（附源码下载）

       本篇文章介绍如何利用 arcgis api 3.x for js 实现克里金插值渲染图，不依赖于 GP 服务，并附带源码下载。以下内容为实现步骤概述。

       在实现过程中，我们主要使用了 kriging.js 结合 arcgis api 3.x for js，具体实现步骤如下：

       首先，定义渲染颜色分级数组（colors）、渲染容器（canvas）、以及渲染的最大最小值范围（[., .], [., .]）。接着，通过设置渲染的插值（grid）与点插值点相关联。插值范围（world）由点数组构成。此外，还需要定义变程函数（variogram）。最后，在地图加载完成事件中调用相关函数。

       实现关键在于理解并应用 arcgis api 3.x for js 中的类及其功能。欲深入了解各个类的用法与实例，请参考 esri 官网提供的 arcgis api 3.x for js 文档以及在线例子。

       如果你对文中涉及的类或概念感到困惑，强烈推荐查看 esri 官网的详细说明与示例。它们是学习 arcgis api 3.x 的重要资源。

       欲获取源代码 demo，请点击下方链接下载。

Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

       本文将探讨如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中寻找最佳的超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的超参数及其值，它会利用交叉验证评估所有组合，从而找到表现最优的模型。

       在GridSearchCV的实现过程中，首先需要定义参数网格（param_grid），该参数中值的含义涉及多个超参数及其可能的值。例如，对于RandomForestClassifier，参数网格可能包括n_estimators和max_features。在例子中，参数网格被分为两个部分进行探索，首先评估n_estimators和max_features的组合，接着评估另一个参数的组合。总共有种超参数组合被探索，每个模型进行5次训练（cv=5），共计次训练。可能需要较长时间，但最终可能会找到最佳的超参数组合。

       接下来，可以查看评分最高的超参数组合和当前的最佳估算器。输出仅显示非默认参数。

       此外，本文还将计算各种超参数组合的评分，并使用最佳模型进行推理与评价。

       作者有丰富的研究背景，包括在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。作者结合自身科研实践经历，不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

       欲了解更多详情，请参阅原文链接：

       Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）