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目录gun组织项目Linux版本指令下达和执行如何关机linuxBasegun组织项目copyleft:代表无版权。copyright:代表有版权opensource:开放源代码、软件谁都可以使用、谁都可以传播、都可二次开发free:免费GPL:通用许可证协议,如果软件打上GPL任何人都可对其进行修改,但是修改完以后必须发布出来。口号:团结就是力量Linux系统之父:linusTorvalds林纳斯.托瓦兹Linux版本我们现在所说的Linux都是发行版distributionversion;就是Linux内核加上各种gun的库文件、应用程序构造而成的操作系统各版本Redhat:企业级操作系统

论文阅读:《MuKEA: Multimodal Knowledge Extraction and Accumulation for Knowledge-based Visual Question Answering》

标题:基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累来源:CVPR2022https://arxiv.org/abs/2203.09138代码:https://github.com/AndersonStra/MuKEA一、问题提出一般的基于知识的视觉问答(KB-VQA)要求具有关联外部知识的能力,以实现开放式跨模态场景理解。现有的研究主要集中在从结构化知识图中获取相关知识,如ConceptNet和DBpedia,或从非结构化/半结构化知识中获取相关知识,如Wikipedia和VisualGenome。虽然这些知识库通过大规模的人工标注提供了高质量的知识,但一个局限性是,它们从纯文本的知识库中获取相关

论文阅读:《MuKEA: Multimodal Knowledge Extraction and Accumulation for Knowledge-based Visual Question Answering》

标题:基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累来源:CVPR2022https://arxiv.org/abs/2203.09138代码:https://github.com/AndersonStra/MuKEA一、问题提出一般的基于知识的视觉问答(KB-VQA)要求具有关联外部知识的能力,以实现开放式跨模态场景理解。现有的研究主要集中在从结构化知识图中获取相关知识,如ConceptNet和DBpedia,或从非结构化/半结构化知识中获取相关知识,如Wikipedia和VisualGenome。虽然这些知识库通过大规模的人工标注提供了高质量的知识,但一个局限性是,它们从纯文本的知识库中获取相关

Js 根据视频链接取该视频第一帧的图片,并返回Base64

DOCTYPEhtml>html>head>title>GetVideoFrameExampletitle>head>body>divid="result">div>script>//获取视频第一帧的函数functiongetVideoFirstFrame(videoUrl){//创建video元素constvideo=document.createElement('video');video.src=videoUrl;video.setAttribute('crossOrigin','Anonymous');//处理跨域video.setAttribute('preload','auto')

Js 根据视频链接取该视频第一帧的图片,并返回Base64

DOCTYPEhtml>html>head>title>GetVideoFrameExampletitle>head>body>divid="result">div>script>//获取视频第一帧的函数functiongetVideoFirstFrame(videoUrl){//创建video元素constvideo=document.createElement('video');video.src=videoUrl;video.setAttribute('crossOrigin','Anonymous');//处理跨域video.setAttribute('preload','auto')

Magnet: Push-based Shuffle Service for Large-scale Data Processing

本文是阅读LinkedIn公司2020年发表的论文Magnet:Push-basedShuffleServiceforLarge-scaleDataProcessing一点笔记。什么是Shuffle以上图为例,在一个DAG的执行图中,节点与节点之间的数据交换就是Shuffle的过程。虽然Shuffle的过程很简单,但是不同的引擎有不同的实现。以shuffle数据传输的介质来看有基于磁盘的shuffle,例如Map/Reduce,Spark,FlinkBatch中,上下游之前的数据都是需要落盘后来进行传输,这类通常是离线处理框架,对延迟不敏感,基于磁盘更加可靠稳定。有基于内存的pipeline模

Magnet: Push-based Shuffle Service for Large-scale Data Processing

本文是阅读LinkedIn公司2020年发表的论文Magnet:Push-basedShuffleServiceforLarge-scaleDataProcessing一点笔记。什么是Shuffle以上图为例,在一个DAG的执行图中,节点与节点之间的数据交换就是Shuffle的过程。虽然Shuffle的过程很简单,但是不同的引擎有不同的实现。以shuffle数据传输的介质来看有基于磁盘的shuffle,例如Map/Reduce,Spark,FlinkBatch中,上下游之前的数据都是需要落盘后来进行传输,这类通常是离线处理框架,对延迟不敏感,基于磁盘更加可靠稳定。有基于内存的pipeline模

基于 Surfel 的实时全局光照方案(Surfel-based Global Illumination)

目录GlobalIlluminationbasedonSurfels[SIGGRAPH2021]Surfel持久化存储surfel数据组成surfel回收机制Surfelizationscreen-basedplacementAccelerationStructuregridFinalGatheringraygeneration:MSMErayguiding:importancesamplingraytracing:indirectlightingtemporalfilteringirradiancesharingGIBS方案总结GIBS方案流程总览GIBS方案优缺点改进思路参考surfel,

基于 Surfel 的实时全局光照方案(Surfel-based Global Illumination)

目录GlobalIlluminationbasedonSurfels[SIGGRAPH2021]Surfel持久化存储surfel数据组成surfel回收机制Surfelizationscreen-basedplacementAccelerationStructuregridFinalGatheringraygeneration:MSMErayguiding:importancesamplingraytracing:indirectlightingtemporalfilteringirradiancesharingGIBS方案总结GIBS方案流程总览GIBS方案优缺点改进思路参考surfel,

基于 Probe 的实时全局光照方案(Probe-based Global Illumination)

目录PrecomputedProbe预放置probes四面体镶嵌(TetrahedralTessellations)IndirectLightCacheVolumetricLightMap烘焙光照信息SHlighting重建shadingpoint光照信息优缺点DDGI(orRTXGI)动态/预放置probesDDGIvolume探测动态光照信息计算radiance更新probe的irradiance重建shadingpoint光照信息优缺点ScreenSpaceProbe动态放置probesuniformplacementadaptiveplacement探测动态光照信息spatialfil