条件已有场景数据：videos中含34个不同视角拍摄的同一动作视频cams中为34个不同视角对应的相机参数：内外参+焦距思考如何利用动态视频完成用于处理静态场景的3Dgaussian？每个视角的对应帧->合成一个文件夹即34张图片34个视角暴力做法：单目视频看上去第一种比较靠谱一点，试试就逝世（bu）视频转帧设定30fpsimportcv2importosdefextract_frames(video_path,output_folder):#打开视频文件video=cv2.VideoCapture(video_path)#获取视频的帧率fps=video.get(cv2.CAP_PROP_F

每年3月份，照例各家大厂又要开始秀自己最新的产品和研究了。OpenAI刚刚发布了震惊世人的Sora，最新的ChatGPT版本似乎也是箭在弦上。谷歌更是举全公司之力，从去年底就开始放出了包括GeminiUltra，Gemini1.5，Gemma在内，各分支赛道上的惊艳成果。可是作为开源AI的扛把子，Meta在去年发布了Llama2和后续的模型后，就一直缺少有影响力的产品问世。而对于开源社区来说，OpenAI虽好，可Meta才是大家真的衣食父母。大家都在翘首以待Llama3的发布。在Llama3公开之前，不甘寂寞的Meta还是想到办法在行业内刷了一波存在感——秀肌肉。MetaAI刚刚发表了一份技术

OpenAI的Sora在今年2月横空出世，把文生视频带向了新阶段。它能够根据文字提示生成超现实场景。Sora的可适用人群受限，但是在各媒体平台上，Sora的身影无处不在，大家都在期待着使用它。在前几天的访谈中，三位作者透露出Sora的更多细节，包括它处理手部时仍然存在困难，但正在优化。他们也对Sora更多的优化方向进行了阐述，要让用户能够对视频画面有更加精准的控制。不过，短期内，Sora并不会对公众公开。毕竟Sora能够生成与现实十分接近的视频，这会引发很多问题。而正因如此，它还需要更多的改进，人们也需要更多时间来适应。不过不用气馁，这个短期可能不会太久。OpenAI首席技术官MiraMura

目录647. 回文子串   516.最长回文子序列 动态规划总结篇  647. 回文子串   动态规划解决的经典题目，如果没接触过的话，别硬想 直接看题解。代码随想录这道题对dp数组的定义就很特别，事实上，对于dp数组的定义一般会和题目所要求的东西有关，但这道题不同，因为不难发现dp[i]和dp[i-1]，dp[i+1]看上去都没啥关系。但是仔细考虑会发现一种递推关系，也就是判断一个子字符串（字符串的下表范围[i,j]）是否回文，依赖于它的子字符串（下表范围[i+1,j-1]））是否是回文，如果子字符串回文，那只要判定两端的字符是否相等即可。由此也可见，只凭借一维数组是没办法同时反映左端点和右

代码训练(9)LeetCode之Git自动同步脚本Author:OnceDayDate:2024年3月10日漫漫长路，才刚刚开始…全系列文章可参考专栏:十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客参考文章:Git使用记录_Once-Day的博客-CSDN博客文章目录代码训练(9)LeetCode之Git自动同步脚本1.题目2.分析3.代码实现4.总结1.题目这个题目是自拟的，来自于个人开发过程中的需求:写段bash脚本，同步git本地仓库和远程仓库的代码，会自动提交和merge。我们需要编写一个bash脚本，这个脚本的目的是使本地的Git仓库和远程仓库保持同步。这意味着我们的脚本需要能够

概述Kubernetes的核心优势在于其能够提供一个可扩展、灵活且高度可配置的平台，使得应用程序的部署、扩展和管理变得前所未有的简单。通用计算能力方面的应用已经相对成熟，云原生化的应用程序、数据库和其他服务可以轻松部署在Kubernetes环境中，实现高可用性和弹性。然而，当涉及到异构计算资源时，情形便开始变得复杂。异构计算资源如GPU、FPGA和NPU，虽然能够提供巨大的计算优势，尤其是在处理特定类型的计算密集型任务时，但它们的集成和管理却不像通用计算资源那样简单。由于硬件供应商提供的驱动和管理工具差异较大，Kubernetes在统一调度和编排这些资源方面还存在一些局限性。这不仅影响了资源的

刚刚，芯片创业公司Cerebras宣布了该公司历史上最重要的消息，「我们发布了世界上最快的芯片，该芯片拥有高达4万亿个晶体管。」一直以来，Cerebras一直在往「大」的芯片方面发展，此前他们发布的晶圆级引擎（WaferScaleEngine，WSE-1）面积比iPad还大。第二代WSE-2虽然在面积上没有变化，但却拥有惊人的2.6万亿个晶体管以及85万个AI优化的内核。而现在推出的WSE-3包含4万亿个晶体管，在相同的功耗和价格下，WSE-3的性能是之前记录保持者WSE-2的两倍。此次发布的WSE-3是专为训练业界最大的AI模型而打造的，基于5纳米、4万亿晶体管的WSE-3将为Cerebra

目录写在前面（差分矩阵图解）：一维数组：二维数组：题目：1、差分（模板）2、差分矩阵（模板）3、空调（USACO2021DecemberContestBronze）4、棋盘（第十四届蓝桥杯省赛JavaA组/C组/研究生组&PythonC组）5、重新排序（第十三届蓝桥杯省赛C++C组&JAVA研究生组&PythonA/C组有问题请留言写在前面（差分矩阵图解）：为了方便本篇题目的推进，我们先把差分矩阵的公式推导一遍一维数组：首先，我们从一维数组说起，如何把一个数组a变成差分数组？其实差分数组就是前缀和的逆运算我们选择从后向前遍历：我们这里只用一个数组就完成了差分矩阵的转化，注意要从后向前遍历，因为

一、leetcode第704题本题要求在升序数组中查找目标元素的下标，采用暴力算法扫描数组的时间复杂度为O（n），而使用二分查找法的时间复杂度为O（log2n)。使用二分查找法需要把握目标元素所在数组的起始下标、中点下标和终止下标的关系，通过二分查找可以将目标数组不断缩小直到找到目标元素。具体代码如下：classSolution{public:  intsearch(vector&nums,inttarget){  intn=nums.size();  intlow=0;  inthigh=n-1;  while(lownums[mid])    {      low=mid+1;    } 

作者丨KevinLee、AdiGangidi、MathewOldham编译丨诺亚出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）日前，Meta在官网公布了两个全新的24KH100GPU集群（49,152个），并就新集群的技术细节做了逐一剖析。它们各自拥有超过2.4万个GPU，并在硬件、网络、存储、设计、性能和软件等方面上，专为支持大型语言模型如Llama3进行训练而深度优化。此次公告也被Meta团队视为其基础设施路线图中的一个关键步骤。“到2024年底，我们的目标是继续扩大基础设施建设，其中包括350,000个NVIDIAH100GPU，构成的计算能力相当于近600,000个H100GPU