数据插值 在图像处理领域，图像的放缩、去畸变、旋转会用到插值；在机器学习、深度学习等领域，面对样本较少的情况时同样会用到插值。当我们进行数据分析时，遇到数据量小、样本点不足的情况，这时就需要利用插值。从定义的角度出发，在给定离散点的基础上，通过插值算法得到一条经过所有n个离散点的曲线，根据曲线信息以及插值点信息来获取插值点的坐标，而插值的作用在于根据现有数据样本点增加样本数据量，其

科学世界蓬勃发展，注入了许多时代特有的活力。年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“调参侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语，这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散，让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。 虽然科学计算正呈现大兴之势，但其内生的复杂性和综合性仍然导致生态分化严重。尽管Python和C/C++是主流方案，但该方案在科学计算领域并非万能；注重开箱