最近学习了一些三维重建相关的内容，目前比较主要的重建流派就是3DGS以及NeRF，NeRF作为2020年发布的文章轰动一时，影响深远，有很多NeRFbased的相关工作在这些年涌现。3DGS作为2023年的newtalkofthetown，其在保证合成质量的情况下能够以数倍乃至数十倍的速度碾压许多NeRFbased的方法，因此得到了广泛关注。这篇文章从几个角度比较了NeRF（最初的版本）和3Dgaussiansplatting的异同，道行尚浅，若有错误，欢迎大家讨论、批评、指正。（原文中有一些词汇很难找到很恰当的中文翻译，为了不产生歧义在文中就直接使用了）1.数据输入（INPUT）NeRF：N
之前博客介绍了NeRF-SLAM，其中对于3DGaussianSplatting没有太深入介绍。本博文对3DGaussianSplatting相关的一些工作做调研。学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客文章浏览阅读967次，点赞22次，收藏21次。NeRF所做的任务是NovelViewSynthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。为了实现这一目的，
我正在尝试为iOS8开发键盘扩展。除了我遇到的各种问题(很明显，扩展只是事后的想法)，在开始在iPhone6上进行测试后，我发现扩展随机终止，崩溃日志中有如下条目:Name||CPUTime|rpages|purgeable|recent_max|lifetime_max|fds|[reason]|(state)MyKeyboard0.638130720-848350[per-process-limit](frontmost)请注意，这种情况会发生在iPhone6和iPhone6plus上，但不会发生在功能较弱(内存较少，但不是64位)的iPhone4S上。当你在设备上调试时当然不会发
论文名称：GauHuman:ArticulatedGaussianSplattingfromMonocularHumanVideos论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2312.02973项目主页：https://skhu101.github.io/GauHuman代码开源：https://github.com/skhu101/GauHuman背景3D数字人重建对于一系列应用场景，比如虚拟现实和辅助现实，有着非常大潜在性的影响。基于人体神经辐射场，现有方法可以从sparse-view的视频甚至单张图片中恢复出3D数字人。然而这些方法往往需要昂贵的计算时间（高达10小时）和
目录1、问题说明2、线程堵塞的可能原因分析3、使用Windbg和ProcessExplorer确定线程中发生了死循环
ubuntu22.04启动出现这个问题：cannotconnecttoalreadyrunningIDEinsranceexecption:process2837isstillrunning打开intellij时出错“无法连接到已运行的IDE实例。异常：进程2,837仍在运行”处理的步骤：找到idea项目的地址cd~/.config/JetBrains/IntelliJIdea2023.2/其中IntelliJIdea2023.2为你安装项目的版本号将.lock的文件删除掉重新启动idea即可。
我正在对我正在为我的iPad编写的应用程序进行一些分析，并且我在所有过程中使用Instruments进行了时间分析。它显示前五名结果为:23.3%ShaderTest(107)[这是我的应用]21.3%退出进程(101)[哈？!]20.4%SpringBoard(15)[酷，我知道这是什么]18.1%ExitedProcess(0)[我猜这是内核，但为什么不这样调用它呢？]所以无论如何，有一个进程正在运行大约20%，我不知道它是什么或正在做什么。我尝试在谷歌、Apple的开发网站和SO上搜索，但结果一无所获。我还重新启动，关闭所有应用程序，然后在发布这些数字之前再次重新启动。提前致谢。
三维高斯…喷喷 \, 3DGaussianSplatting，下文简称3DGS，是好一段时间以来在三维内容创作和三维重建领域比较有热度的一项技术。它属于基于图像的三维重建方法，意思就是你对现实物体或者场景拍照片，就能给你训练成一个场景模型，能够被渲染出来给你看。 它产生的模型可以作为三维内容创作的资产，什么意思呢，就是你可以搞一点视频或者很多图片作为输入，丢进什么应用等一会就变成一个3DGS，最后过几个插件就可以拖进大家最爱的blender/ue/unity里面用啦。 所谓的辐射场方法意思就是它们会存一些辐射度（radiance），类似于存储你位于某个地点、从某个视角、看场景里面的各个点
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。StreetGaussians的动机在自动驾驶领域，动态街景重建有着重要的应用场景，比如数据生成、自动标注、闭环仿真等。由于对重建质量和效率有较高的要求，这方面的技术仍旧临着巨大的挑战。对于单目视频建模动态城市街景的问题，近期方法主要是基于NeRF并结合跟踪车辆的姿态，从而重建出高真实感的视图。然而训练和渲染速度慢、对跟踪车辆姿态精度需求高，使其在很难真正被应用起来。我们提出了StreetGaussians，这是一种新的显式场景表示方法，可以解决所有这些限制。开源链接：StreetGaussiansforModelingDynamicUrban
如果我在本地模式下运行pig@hadoop(因为我不想使用hdfs)，那么它会在单线程/单进程模式下处理我的脚本。如果我将hadoop设置为伪模式(hdfswithreplication=1)，那么pig@hadoop不喜欢我的file:///...:traj=LOAD'file:///root/traj'USINGorg.apache.pig.piggybank.storage.CSVExcelStorage(';','NO_MULTILINE','UNIX','SKIP_INPUT_HEADER')AS(a1:chararray,a2:long,a3:long,a4:float,a
