本文为3DGSpaper的部分翻译。基于点的𝛼混合和NeRF风格的体积渲染本质上共享相同的图像形成模型。具体来说，颜色𝐶由沿射线的体积渲染给出：其中密度𝜎、透射率𝑇和颜色c的样本是沿着射线以间隔𝛿𝑖采集的。这可以重写为典型的基于神经点的方法通过混合与像素重叠的N个有序点来计算像素的颜色𝐶：其中c𝑖是每个点的颜色，𝛼𝑖是通过评估一个2D高斯，用协方差Σ乘以学习的每点不透明度。从等式2，3可以清楚地看到成像模型是相同的。然而，渲染算法却有很大不同。NeRF是隐式表示空/占用空间的连续表示；需要昂贵的随机抽样才能找到等式2中的样本。随之而来的噪声和计算开销。相比之下，点是一种非结构化、离散的表示形式
一、硬件准备：ZYNQ7020，联网笔记本，网线，UART串口线等。ZYNQ7020没有wifi模块，只有一个千兆网口，可通过网线直接连接到路由器或者连接到笔记本电脑共享网络。通过笔记本共享无线网络比较方便，利于调试，本文主要阐述其实施步骤，以win10系统为例。二、实施步骤1.ZYNQ7020上电，连接USB转串口(UART）和千兆网口。ZYNQ各接口详细连接如下图所示。2.笔记本电脑网络配置：打开设置查看网络状态，可以新增以太网这一网络，点击网络共享中心和更改适配器。在网络共享中心可得知以太网还无法联网。点击更改适配器后，继续点击WLAN的属性，在属性-共享中从上至下依次点击，注意在家庭网
使用ubuntu23.04安装中文输入法，尝试了最新的搜狗，谷歌拼音，fcitx的原始拼音，最终的结果就是使用了谷歌拼音。搜狗输入法：好用，但是用了没几天发现各种闪退，一打开就闪烁，根本无法正常使用，我尝试debug了半天，也没找到根本问题。网上的一些方法也尝试过，没啥用。我后面有发现后会继续更新;谷歌拼音：凑合用，至少不会崩溃。但是联想识别和连打真的弱...fcitx：和谷歌差不过，但是不会比谷歌好;谷歌输入法安装教程：sudoaptinstallfcitxsudoapt-getinstallfcitx-googlepinyinSystemSettings-LanguageSupport选择
目录一、Docker简介二、安装Docker2.1、卸载旧版2.2、配置Docker的yum库2.3、安装Docker2.4、启动和校验2.5、配置镜像加速2.5.1、注册阿里云账号2.5.2、开通镜像服务2.5.3、配置镜像加速三、快速入门3.1、部署MYSQL3.2、命令解读四、Docker基础4.1、常见命令4.1.1、命令介绍4.1.2、案例演示4.1.3、命名别名4.2、数据卷4.2.1、什么是数据卷？4.2.2、数据卷命令4.2.3、挂载本地目录或文件4.3、镜像4.3.1、镜像结构4.3.2、Dockerfile4.3.3、构建镜像4.4、网络五、项目部署5.1、部署Java（S
在我使用conda安装fairseq出现了如下问题Preparingmetadata(setup.py)...errorerror:subprocess-exited-with-error×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[8linesofoutput]D:\applications\anaconda\anaconda\lib\site-packages\setuptools\_distutils\dist.py:262:UserWarning:Unknowndistributionoption:'instal
RabbitMQ安装MQdockerrun\-eRABBITMQ_DEFAULT_USER=itheima\-eRABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321\-vmq-plugins:/plugins\--namemq\--hostnamemq\-p15672:15672\-p5672:5672\--networkhmall\-d\rabbitmq:3.8-management可以看到在安装命令中有两个映射的端口：15672：RabbitMQ提供的管理控制台的端口5672：RabbitMQ的消息发送处理接口安装完成后，我们访问http://192.168.150.101:15672
YOLO(YouOnlyLookOnce)声名显赫，是检测领域一个基于回归思想的算法，已经成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时物体检测系统。目前已经从yolov1更新到了yolov8，本文参考网上的资料，对yolo各个版本进行一次全新的梳理总结。1.yolov1核心思想:把整张图片作为网络的输入，直接在输出层对bbox的位置和类别进行回归预测。 如图，yolo把整图分为个格子， 每个格子负责预测个边框，每个边框有5个属性和C个类别概率，所以输出为的张量，最后用NMS去除重复的检测结果。网络的输出搞清楚了，最重要的要清楚损失函数，即怎么训练，才能从原理上理解Yolo的思想。完整的损失
选择题T1.执行以下代码，输出结果是（）。lst="abc"print(lst+lst)abcabcabclst+lstabc+abcT2.执行以下代码，输出的结果是（）。age={16,18,17}print(type(sorted(age)))sorted(iterable,cmp=None,key=None,reverse=False)将返回一个新的list，不会改变原来的可迭代对象。T3.导入random标准库，执行print(random.randrange(2,20,2))语句，可能输出的结果是（）。251320random.randrange([start,]stop[,step
导语：自用的论文笔记SuS,GuanJ,ChenB,etal.NonnegativeMatrixFactorizationBasedonNodeCentralityforCommunityDetection[J].ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,2023,17(6):1-21.文章目录一、摘要二、文章创新点三、本文模型1.准备工作1、符号（Notations）2、相似度量（SimilarityMeasures）3、SymmetricNMF4、homophilypreservingNMFmodel(HPNMF)2.模型框架2.读入数据总结一
经过上一篇文章中对后端发展技术的总结，我认为我可以根据这个发展过程逐步增加自己项目中的技术点。因此，我需要设计一个具体的项目，不断往这个项目中增加内容。以下内容是我在gpt老师的帮助下共同完成的，内容很多，且目前还没设计完成，我将把笔记分成多个博客上传，下面上传的是到今天为止已经完成的部分。另外，我把实验过程上传到CSDN，一方面是为了督促自己学习，另一方面是为了方便查看笔记，所以会有自己的侧重点，也可能会有出错的地方，这是不够完美的笔记，请不要介意。以及，如发现错误，欢迎批评指正，感恩~智能家居管理系统1.0简介引言用户可以做什么相关技术一、概念结构设计1.1E-R图1.1.1实体与属性1.
