1.【函数】 collections.Counter()
2.konva.js 原理与源码解析
3.15个常用python实现（冒泡排序，交集集算计算 x 的码交 n 次方的方法,计算 a * a + b * b + c * c + ……)
4.Apollo perception源码阅读 | fusion之D-S证据理论

【函数】 collections.Counter()

       Python标准库collections里的counter()函数是一个计数器工具，用于统计可迭代对象中元素出现的交集集算次数，返回一个字典。码交counter()可以接受任何可迭代对象作为参数，交集集算如列表、码交固定资产源码元组、交集集算字符串、码交字典等，交集集算元素为字典的码交键，各元素出现的交集集算次数为字典的值，可以是码交任意整数，包括零和负数。交集集算

       创建Counter()函数可以使用列表、码交字符串、交集集算映射关系或关键字参数。正宗溯源码中盏哪里去买当访问不存在的键时，返回值为0。如果参数是字典，Counter()还可以根据字典的值进行排序。

       可以通过访问Counter字典来获取元素，就像使用dict那样访问Counter元素（值）。

       Counter()提供了多种用法：

       1. 按照计数降序返回前n项组成的list，使用most_common(n)方法，n默认为全部。

       2. 计数相减，使用subtract()方法，传入可迭代对象或映射。

       3. 更新Counter()，传入可迭代对象或映射，相同键的通达信混沌操作法指标源码值相加。

       4. Counter间的数学集合操作，如并集、交集和差集。

       实例：文本词频统计。

       在电商数据分析中，可以使用Counter()来构建用户-行为-购买转化率视图，如浏览、加购、删除、购买、收藏、点击等行为，并统计转化率。在电商数据分析场景中，需要对数据进行分组聚合操作，山海经妖兽录手游源码使用groupby()函数对数据进行分组，并应用自定义函数来计算所需指标，如add_user_type_count()方法。

       源码实现中，使用Counter()统计各行为类别对应的次数，并将结果合并到原始数据框中，为后续数据分析提供基础。

       更多详细代码和源码参考：

       Python Counter()计数工具

       Python Counter()的实现

konva.js 原理与源码解析

       Konva是一个基于2D canvas的类库，适用于桌面和移动设备，提供图形组件、事件系统、变换、高性能动画、节点嵌套与分层等功能。Konva与FabricJS都是洗盘结束牛股启动选股源码高性能2D渲染库，适合编辑器场景，各有优势。

       Konva架构基于图形树，类似DOM结构，通过add和remove操作增删节点。核心包括SceneContext和HitContext，实现绘制填充和描边。Konva通过Canvas缓存绘制图形信息，用户点击时判断击中图形。

       拾取方案中，Konva在SceneCanvas上绘制图形同时在HitCanvas上绘制，使用随机索引颜色，用户点击时根据缓存判断图形。流程包括获取交集、计算击中图形，触发交互事件。

       Konva的Node类是图形的底层封装，包含各种方法，所有Konva节点最终继承自Node。渲染流程包括添加图形、绘制、缓存和重绘。Node类的draw方法调用drawScene和drawHit，最终执行具体图形类的绘制方法。

       属性更新流程使用Factory模块绑定属性，通过getter和setter实现，统一调用Node._setAttr方法更新属性并批量重绘。Konva历史源码基于ES3定义类，Factory模块在代码中添加属性绑定逻辑。

       总体而言，Konva的结构设计、图形绘制、交互处理和属性更新机制共同构建了一个高效、灵活的2D图形渲染框架。

个常用python实现（冒泡排序，计算 x 的 n 次方的方法,计算 a * a + b * b + c * c + ……)

       个python常用项目，附源代码供自取：

       1. 冒泡排序

       2. 计算 x 的 n 次方的方法

       3. 计算 a * a + b * b + c * c + ...

       4. 计算阶乘 n!

       5. 实现字符串翻转

       6. 二分查找算法

       7. 递归求解斐波那契数列

       8. 使用集合求解两个列表的交集

       9. 利用字典实现字典查找和插入操作

       . 利用列表实现队列的先进先出特性

       . 使用栈实现括号匹配验证

       . 利用字典实现哈希表操作

       . 利用集合实现去重操作

       . 使用装饰器实现函数的增强

       . 利用闭包实现函数的局部作用域

Apollo perception源码阅读 | fusion之D-S证据理论

       本文为Apollo感知融合源码阅读笔记，建议参照Apollo6.0源码阅读本文，水平有限，有错误的地方希望大佬多加指正！

       理解D-S证据理论原理，重点在于对交集的乘积求和，关键概念包括mass函数、信度函数和似真度函数。其中，Dempster-Shafer合成公式将单个交集的乘积除以所有交集的乘积，Bel(A)表示找A的子集mass相加，Pl(A)表示找A的交集mass相加。

       在Apollo的融合-D-S证据理论中，存在和类型使用D-S证据理论进行更新，详细实现包括Dst、DstManager和DSTEvidenceTest等类。Dst类是核心实现，计算mass函数、信度函数、似真度函数和概率值、不确定性值。DstManager类负责假设空间元素处理，便于Dst类计算。DSTEvidenceTest类提供测试案例。

       存在概率融合（existence_fusion）主要在UpdateWithMeasurement函数中实现，根据传感器数据计算当前概率值，然后对观测和航迹概率值进行D-S证据理论融合，得到融合后的概率值。类型融合（type_fusion）同样在UpdateWithMeasurement函数中，假设空间和观测的mass函数初始化后直接合成。

       形状更新（fusion-形状更新）部分简单明了，优先使用lidar形状，然后是camera形状，最后使用radar形状进行更新。中心点的更新也直接透传。

       结语，文章内容涉及D-S证据理论原理、Apollo源码实现细节以及存在、类型和形状的融合部分。文章结构清晰，深入浅出地介绍了Apollo融合部分的核心算法和实现逻辑。通过理解D-S证据理论及其在Apollo中的应用，读者可以更好地掌握感知融合的原理和实现方法。