文章目录一、前置条件1.创建ubuntu镜像源文件【sources.list】2.下载python安装包【Python-3.9.10.tgz】二、构建方法1.构建目录2.创建DockerFile3.打包镜像一、前置条件1.创建ubuntu镜像源文件【sources.list】内容如下debhttp://mirrors.aliyun.com/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedeb-srchttp://mirrors.aliyun.com/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedebhttp:
3D内容创建的最新进展主要利用通过分数蒸馏抽样（SDS）生成的基于优化的3D生成。尽管已经显示出有希望的结果，但这些方法通常存在每个样本优化缓慢的问题，限制了它们的实际应用。在本文中，我们提出了DreamGaussian，这是一种新颖的3D内容生成框架，可以同时实现效率和质量。我们的主要见解是设计一个生成式3D高斯溅射模型，该模型具有伴随的网格提取和紫外线空间中的纹理细化。与神经辐射场中使用的占用修剪相比，我们证明了3D高斯的渐进致密化对于3D生成任务的收敛速度明显更快。为了进一步提高纹理质量并促进下游应用，我们引入了一种有效的算法将3D高斯转换为纹理网格，并应用微调阶段来细化细节。大量实验证
2D图像的3D重建一直是CV领域的重头戏。层出不同的模型被开发出来试图攻克这个难题。今天，新加坡国立大学的学者共同发表了一篇论文，开发了一个全新的框架Anything-3D来解决这个老大难问题。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.10261.pdf借助Meta「分割一切」模型，Anything-3D直接让分割后的任意物体活起来了。另外，再用上Zero-1-to-3模型，你就可以得到不同角度的柯基。甚至，还可以进行人物3D重建。可以说，这把真突破了。Anything-3D！在现实世界中，各种物体和各类环境既多样又复杂。所以，在不受限制的情况下，从单一RGB图像中进行三
目录一、优化器1.1优化器的介绍1.2 optimizer的属性1.3 optimizer的方法 1.4常用优化器 torch.optim.SGD二、学习率2.1学习率介绍2.2为什么要调整学习率 2.3 pytorch的六种学习率调整策略 （1）StepLR（2）MultiStepLR（3）ExponentialLR（4）CosineAnnealingLR（5）ReduceLRonPlateau （6）LambdaLR 三、动量前期回顾： Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）Py
StableDiffusion官方终于对视频下手了——发布生成式视频模型StableVideoDiffusion（SVD）。StabilityAI官方博客显示，全新SVD支持文本到视频、图像到视频生成：并且还支持物体从单一视角到多视角的转化，也就是3D合成：根据外部评估，官方宣称SVD甚至比runway和Pika的视频生成AI更受用户欢迎。虽然目前只发布了基础模型，但官方透露“正计划继续扩展，建立类似于StableDiffusion的生态系统”。目前论文代码权重已上线。最近视频生成领域不断出现新玩法，这次轮到StableDiffusion下场，以至于网友们的第一反应就是“快”，进步太快！但仅从
一张正常的图，或者说是人眼习惯的图是这样的：但是，为了神经网络更快收敛，我们在深度学习网络过程中通常需要将读取的图片转为tensor并归一化（此处的归一化指transforms.Normalize()操作）输入到网络中进行系列操作。如果将转成的tensor再直接转为图片，就会变成下图，和我们眼睛看到是不一样感觉。这是因为，将图片转为tensor并归一化，tensor之中会有负值，和我们正常看到的是不一样的，如果不进行反归一化到[0,1]，就会变成下图，会觉得变扭。我们正常看到的图片tensor是[0,255]或者[0,1]解释：transforms.Normalize()归一化后的图像，满足均
文章目录安装虚拟机和Ubuntu18.04环境安装sdk-managerNX烧录系统将系统迁移到SSD安装CUDAbootFromExternalStorage安装sdk-manager安装配置CUDA环境变量配置cuDNN安装pytorch安装visiontorchvision安装jtop工具TensorRT状态查询安装ONNX安装python的TensorRT安装虚拟机和Ubuntu18.04环境这两步比较简单，所以略了。虚拟机的配置需要注意硬盘空间大一点，至少40G。安装sdk-managerNVIDIASDKManager下载地址：https://developer.nvidia.co
ThreeJS加载geojson数据实现3D地图，主要通过借助geojson地理信息数据转摩托尔坐标实现，中间借助了d3.js的地图处理方法，最后通过threejs渲染到页面上：通过平台获取GeoJson格式的行政区域借助d3的方法，将坐标系转摩托尔坐标利用ThreeJS中的自定义Shape，绘制地图利用ThreeJS中的Line，绘制行政边界最后调整camera相机视角具体的上代码，代码有注释自己跟看看吧，注意其中，geojson内的坐标使用的是wgs-84坐标系，也就是我们说的GPS坐标，所以地图撒点需要先转gps坐标系，然后通过d3的方法将gps坐标系转摩托尔坐标，之后就可以直接在thr
NSDT编辑器 提供三维场景构建、场景效果设计、场景服务发布全流程工具等，其场景编辑器支持资产管理、灯光设置、骨骼动画等功能；致力于协助资源不足的中小企业及个人快速开发数字孪生场景，帮助企业提高生产力、实现降本增效。NSDT编辑器简化了WebGL3D应用的开发，完全兼容Three.JS生态。同时为了满足用户自定义业务的需求，NSDT编辑器 还封装了基于three.js的SDK，用户可以在自己的应用中嵌入使用NSDT编辑器搭建的3D场景，并通过JSAPI与场景进行交互，实现自定义业务功能。1、什么是viwer孪生世界？Viewer 是描述孪生世界的顶层对象，提供场景绘制和交互的画布.从viwer
本文分享自华为云社区《使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型》，作者：小馒头学Python。引言当处理多分类问题时，PyTorch是一种非常有用的深度学习框架。在这篇博客中，我们将讨论如何使用PyTorch来解决多分类问题。我们将介绍多分类问题的基本概念，构建一个简单的多分类神经网络模型，并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。什么是多分类问题？多分类问题是一种机器学习任务，其中目标是将输入数据分为多个不同的类别或标签。与二分类问题不同，多分类问题涉及到三个或更多类别的分类任务。例如，图像分类问题可以将图像分为不同的类别，如猫、狗、鸟等。处理步骤准备数据：收集和准备数据
