tell me why

Tell Me WhyIn my dream,children sing 在我梦中,孩子在歌唱

  A song of love for every boy and girl 一首关于每个男孩女孩的爱的歌

  The sky is blue and fields are green 梦中天是蓝的草是绿的

  And laughter is the language of the world 全世界都听的到的笑声

  Then i wake and all i see 突然我惊醒,我了解

  Is a world full of people in need 现实世界却是在危难中的人类么

  Tell me why(why) does it have to be like this? 告诉我为什么,世界必须变成这个样子吗? Tell me why (why) is there something i have missed? 告诉我为什么,我已经失去了什么东西?

  Tell me why (why) cos i don"t understand 告诉我为什么,我真的不明白

  When so many need somebody 为什么当有人需要很多帮助的时候

  We don"t give a helping hand Tell me why? 我们不能给予一点关心,为什么?

  Everyday i ask myself 每个人问问自己吧

  What will i have to do to be a man? 到底我在这个世界上要做怎样的人

  Do i have to stand and fight 难道我不得不忍受不止的僵持和战争

  To prove to everybody who i am? 去证明每个人到底是谁?

  Is that what my life is for 难道我的人生生来如此? 

why is my work flow for point cloud reconstructing not learning? can u tell me why ```mermaid flowchart TD A["原始CSV文件<br/>3_0001_cleaned.csv ... 3_0010_cleaned.csv<br/>每个文件: ~3944行 &times; ~25列<br/>数据: X,Y坐标 + 23个参数列"] --> B["数据预处理 (preprocessor.py)"] B --> B1["网格化插值到 72x55<br/>每个CSV: 23个参数 → 23张表面"] B1 --> B2["按表面计算 Min/Max<br/>保存 minmax_params.json"] B2 --> B3["归一化到 [-1,1]<br/>SimpleMinMaxNormalizer"] B3 --> SAMPLES["样本对象<br/>surface_data(72x55), surface_idx, scaling_info"] SAMPLES --> C["模型 (model.py)<br/>StructuredUnifiedModel<br/>Encoder CNN → Latent(128)<br/>Decoder ConvTranspose2d → Tanh([-1,1])"] C --> D["训练 (train.py)<br/>train_adaptive_unified_representation"] D --> D1["片段采样 16x16 滑动窗口<br/>智能采样: 动态间隔 1..10 覆盖控制"] D1 --> D2["反归一化到物理值用于评估<br/>(x+1)/2*range+min (min/max 来自 minmax_params)"] D2 --> D3["损失: 片段|重建-原始| 的std<br/>优化器: AdamW(lr=1e-3, wd=1e-4)<br/>调度: ReduceLROnPlateau"] D3 --> D4["收敛判定: max std < 0.001<br/>进度跟踪与覆盖自适应"] D --> E["测试 (train.py)<br/>test_piece_performance<br/>全域片段std统计"] B -.-> FB["文件: preprocessor.py<br/>类: ShapeFeatureLearningPreprocessor"] C -.-> FC["文件: model.py<br/>类: StructuredUnifiedModel"] D -.-> FD["文件: train.py<br/>create_unified_normalizer, train_adaptive_unified_representation"] F["可视化 (viz_real_features.py)"] -.-> C G["后处理 (postprocessor.py)"] -.-> E classDef node fill:#f8f8ff,stroke:#bbb,stroke-width:1px class A,B,B1,B2,B3,SAMPLES,C,D,D1,D2,D3,D4,E,FB,FC,FD,F,G node ```
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