目录一、Article:文献出处（方便再次搜索）（1）作者（2）文献题目（3）文献时间（4）引用二、Data:文献数据（总结归纳，方便理解）（1）背景介绍（2）目的（3）结论（4）主要实现手段4.1系统模型和定义4.2ProtoGen概述4.3ProtoGen的输入，输出和限制4.4ProtoGen示例（5）实验结果A.StallingProtocolsB. Non-StallingProtocolsC.AnMSIProtocolforanUnorderedNetworkD.TSO-CC三、Comments对文献的想法（强迫自己思考，结合自己的学科）四、Why:为什么看这篇文献（方便再次搜索）

图片手部修复原理某张图片在生成后，仅有手部表现不符合预期（多指，畸形等）。这种情况下我们通常使用【局部重绘】的方式对该图片的手部进行【图生图】操作，重新绘制手部区域。但是仅采用重绘的方式也很难保证生成的手没有问题。因此这里我们采用【contorlNet】进行辅助，定向生成某种手部的形状。DepthLibrarydepthlibrary是stablediffusion里的一个拓展插件。该插件的主要作用是生成一张包含特定深度图的PNG图片，方便在controlNet中使用。具体的操作方式如下图所示：1、将需要修改手部的图片通过【添加背景图片】导入到depthlibrary里。需要根据当前图片的大小

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最近学习了3Dgaussiansplattoing的一些知识，也了解了一些Nerf的相关知识。之前一直做2d多模态的相关知识，对于3d处于刚刚接触的阶段，想着以新手的视角记录一下学习过程，一来加深自己的理解，二来想与各位讨论求教。由于水平实在有限，本篇文章就讲究一个浅尝辄止，如果这些笔记有幸能够启发到各位那就再好不过了。很长，大家慢慢看，有参考链接还是得看人家写的博客，比我的详细多了。一.计算机图形学前置知识1.1点云数据（pointclouddata）1.2三维几何表示1.3渲染1.4相机内参和外参二.核心前置知识2.1Nerf的简单总结2.2球谐函数2.3图形学渲染2.43DGaussia

一、react-transition-group使用相关技术的使用：React18Reactrouterv6ReactTransitionGroup是一个React库，专门用于在React应用中管理和处理过渡动画效果。这个库提供了一组组件，包括Transition、CSSTransition、SwitchTransition和TransitionGroup，帮助在组件的进入和退出时应用动画效果。Transition是一个与平台无关的组件，通常结合CSS完成样式。CSSTransition是一个常用的组件，广泛用于添加过渡动画效果。它具有动画的作用时间（timeout）和指定元素首次渲染在页面时

框架结构网狐服务器整体上分为4个部分：中转服务器，房间服务器，大厅服务器，sqlserver数据库。其中大厅服务器主要负责帐号管理器：管理用户选择服务器登录地址，校验用户数据等。必需与中转服务器保持长连接，用于更新获取最新数据。房间服务器：用于加载处理每款子游戏逻辑与公共游戏逻辑（例如机器人整体随机进出任何游戏房间，机器人游戏信息处理等。他也必需与中转服务器保持长连接，用于传输最新游戏房间信息给中转服务器。中转服务器：收集所有房间服务和大厅服务器的ip、端口、在线游戏人数等信息，并负责中转全局的游戏消息，所有房间服务器大厅服务器都在线连接中转服务器，定时更新状态。中转服务器通过连接平台库，获取

基于图像的语义分割又被理解为密集的像素预测，即将每个像素进行分类，这不仅仅对于算法是一个考验，而且对于硬件的计算性能也有很高的要求。因此，本文从两方面着手考虑，一方面是基于语义分割经典网络的介绍，向大家展示语义分割方向上的，经典的网络模型。另一方面，从计算的性能入手，向大家介绍一下语义分割方向的轻量化模型。文章目录一、经典语义分割模型1.1全卷积神经网络（FCN）1.2SegNet1.3Deeplab系列1.4RefineNet1.5PSPNet二、轻量化模型2.1ENet2.2ICNet2.3CGNet三、总结一、经典语义分割模型1.1全卷积神经网络（FCN）论文地址：https://arx

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解在过去的二十年里，SLAM领域的研究经历了重大的发展，突出了其在实现未知环境的自主探索方面的关键作用。这种演变从手工制作的方法到深度学习时代，再到最近专注于神经辐射场（NeRFs）和3D高斯泼溅（3DGS）表示的发展。我们意识到越来越多的研究和缺乏对该主题的全面调查，本文旨在通过辐射场的最新进展，首次全面概述SLAM的进展。它揭示了背景、进化路径、固有优势和局限性，并作为突出动态进展和具体挑战的基本参考。相关背景现有SLAM综述回顾SLAM有了显著的增长，诞生了各种各样的综合论文。在早期阶段，达兰特-怀特和贝利介绍了SL

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Flamingo:aVisualLanguageModelforFew-ShotLearning模型建模了给定交织的图片或支=视频的条件下文本y的最大似然：1VisualprocessingandthePerceiverResamplerVisionEncoder：frompixelstofeatures。预训练并且冻结的NFNet，在我们的数据集上使用文本图片对的对比损失训练，然后把提取的特征打成向量。PerceiverResampler：fromvarying-sizelargefeaturemapstofewvisualtokens。 连接visionencoder和frozenlang