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一个兼容 FlatList 的 React Native 组件，用于模拟类似 ChatGPT/Claude 的“新消息滚动到顶部”行为，适用于最后一个项目可以随时间增长的对话式 UI（例如，流式 AI 响应）。

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我不是地理空间专家，我从事人工智能/机器学习工作。这个项目开始于我使用基于 Agent 的辅助手段探索 LiDAR 数据时，我注意到不同的信号分解方法揭示了不同的地形特征。 核心思想是：如果你系统地结合分解方法（高斯、双边、小波、形态学等）与不同的上采样技术，每种组合都有其特有的“失效模式”，这些模式会选择性地保留或消除某些特征。输出之间的差异就变成了特定于特征的过滤器。 该框架测试了 25 种分解方法 × 19 种上采样方法，涵盖了参数范围——总共约 40,000 种组合。可视化网格使得比较哪些方法适用于哪些情况变得容易。 使用 Cursor 和 Opus 4.5、NumPy、SciPy、scikit-image、PyWavelets 和 OpenCV 构建。采用 Apache 2.0 许可。 我很乐意收到任何实际处理高程数据的人的反馈。我遗漏了什么？对于从业者来说显而易见，而我却不知道的是什么？