xgboost_ray

xgboost_ray是一个基于Ray分布式框架的XGBoost库。它结合了XGBoost和Ray的优势，提供了高效的分布式训练和推理功能。xgboost_ray的设计原理、代码设计以及在Uber生成落地中的使用可以在引用中找到详细的介绍。

XGBoost是一个开源的机器学习项目，它实现了GBDT算法并进行了许多改进，被广泛应用在机器学习竞赛中。XGBoost的目标是提高速度和效率，因此被称为"Extreme Gradient Boosting"。xgboost_ray是基于XGBoost的分布式版本，使用Ray框架来实现分布式训练和推理。

xgboost_ray的功能点包括：
1. 分布式训练：xgboost_ray可以在多台机器上并行训练模型，加快训练速度。
2. 分布式推理：xgboost_ray可以在多台机器上并行进行模型推理，提高推理速度。
3. 高效性能：xgboost_ray通过优化算法和工程实现，提供了高效的训练和推理性能。

xgboost_ray的代码走读可以在引用中找到详细的介绍。在Uber中，xgboost_ray被应用于生成落地，具体的使用方式和应用场景可以在引用中找到更多信息。

相关问题

indoor_vlc_ray_tracing

室内可见光通信射线追踪是一种模拟室内环境中可见光信号传输的方法。它利用光线追踪技术对光的传输进行详细建模和模拟，以便了解光在室内环境中的行为，进而优化室内通信系统的设计。

室内可见光通信射线追踪能够模拟光在室内环境中的传输路径、传输损耗以及干扰等因素。通过建立室内场景的模型，包括光源、障碍物、接收器等元素，并对光线在空气和材料中的衰减、反射、折射进行追踪，可以得出不同位置的光信号接收强度、光束走向等信息。

室内可见光通信射线追踪有助于优化室内通信系统的设计和布局。通过模拟和分析不同的光源位置、接收器位置和障碍物配置，可以评估可见光通信系统的传输性能。根据射线追踪结果，可以优化光源的位置、选择适当的光源功率和接收灵敏度等参数，提高通信质量和可靠性。

此外，室内可见光通信射线追踪对于解决干扰问题也具有重要作用。通过模拟室内环境中的光传播路径，可以了解到其他光源对通信系统的干扰情况，进而采取一些干扰抑制措施，如选取合适的通信频率、设计合理的编码方式等，提高系统的抗干扰性能。

综上所述，室内可见光通信射线追踪是一种用于模拟室内环境中可见光信号传输的方法。它可以帮助优化通信系统的设计和布局，改善传输性能，解决干扰问题，为高效的室内通信提供支持。

for i in range(len(self.images)):#对每一张图片进行处理 ray_dirs, ray_origins = self.make_rays(self.transformed_x, self.transformed_y, poses[i]) all_ray_dirs.append(ray_dirs) all_ray_origins.append(ray_origins)

在这段代码中，您正在对一个包含图像的列表进行迭代处理。对于每张图像，您使用`make_rays`函数生成射线的方向和起始点，并将它们存储在`ray_dirs`和`ray_origins`中。然后，您将这些射线的方向和起始点分别添加到`all_ray_dirs`和`all_ray_origins`列表中。这样，您就可以在后续的处理中使用这些射线。