引入了单目深度先验，通过虚拟采样的训练视图进行增强，以指导高斯优化朝向最优解。 实现了实时渲染速度（200+ FPS），同时也提升了视觉质量，为在现实世界场景中的实际应用铺平了道路。...我们将起点的高斯称为“源”高斯，而终点的高斯，即源的 K 个邻居之一，称为“目的”高斯。分配给每个高斯的邻近分数是其与 K 个最近邻居的平均距离。在优化过程中的增密或剪枝过程后，邻近图会被更新。...具体而言，如果一个高斯的邻近分数超过了阈值 t_{prox} ，我们的方法将在连接“源”和“目的”高斯的每条边的中心处生成一个新的高斯。新创建的高斯的规模和透明度属性被设置为与“目的”高斯相匹配。...表 1 从实验指标上分析，FSGS无论是在渲染图像的质量上，还是在渲染速度上，均要优于其他几种方法，在四个指标上都是最优的。...表 2 从实验指标上分析，FSGS无论是在渲染图像的质量上，还是在渲染速度上，均要优于其他几种方法，在四个指标上都是最优的。
而往往这部分数据会被忽略。事实证明，专家是正确的。请考生结合材料进行分析。自定立意、自拟标题，写一段作文。...亚伯拉罕·瓦尔德与失踪的弹孔 同很多的“二战”故事一样，这个故事讲述的也是纳粹将—名犹太人赶出欧洲，最后又为这一行为追悔莫及。1902年，亚伯拉罕·瓦尔德出生于当时的克劳森堡，隶属奥匈帝国。...他曾经耗费了6个月的时间来证明北极探险中的一个问题，其间仅以肉糜饼为食。...瓦尔德的独到见解可以概括为一个问题：飞机各部位受到损坏的概率应该是均等的，但是引擎罩上的弹孔却比其余部位少，那些失踪的弹孔在哪儿呢？瓦尔德深信，这些弹孔应该都在那些未能返航的飞机上。...我们会发现，在胜利返航的飞机中，机翼、机身与机头都留有弹孔，但是引擎上却一个弹孔也找不到。
软件功能概述 1、通过简单的数据输入可以计算出摄像机和靶纸安装位置关系，进而为选择相机提供可靠的参考。 2、基于图像处理的自动报靶系统方法。...处理过程： 将预处理的射击前后两帧图像进行剪影处理，粗略提取弹孔图像，并使用数学形态学的开运算进行膨胀与腐蚀处理，得到精确地弹孔图像。然后进行边缘检测，计算出弹孔中心位置。...最后根据弹孔与靶环中心点的间距进行环值判断，并将结果输送到交互界面。 3、结果输出： 结果输出为靶环数和靶心坐标位置。靶环数实时输出给可视化界面处理端，实现靶环的自动报靶显示。...软件运行环境及平台要求 服务器端 硬件配置要求：CPU为树莓派3b+及CPU功能优于此的开发板、内存为1G及以上、硬盘容量为16G或以上； 硬盘软件要求：操作系统为Linux；选目前主流的Ubuntu...剪影模块 剪影模块从边缘提取后继续提取打靶前后对比差异后的弹孔，把我们所需的弹孔边缘提取后，进行前后靶纸剪影，用此弹孔边缘计算出弹孔位置坐标及靶环数。
先来看个故事： 上图是二战时盟军返航飞机弹孔分布图，从图中可以看到，这些弹孔分布并不均匀，翅膀上比较多，引擎上比较少。...瓦尔德认为，需要加装装甲的地方不应该是留有弹孔的地方，反而是没有弹孔的地方，即飞机的引擎。...为了避免幸存者偏差，各仪表权重的分配方法应该遵循这样的原则：历史上经常异常且异常度大的仪表（相当于机翼）权重小，不常发生异常且异常度小的仪表（相当于引擎）权重大。...这样就一目了然了，两个仪表的数据多数都聚集在一起，只有少数分散在边缘。根据我们的判断标准——没出现或者不常出现的情况是异常，就可以判定图中红圈中的数据为异常。...为简单起见，上述两组数据都只有两个仪表，只是为了方便读者理解，更多仪表同样可以用这个办法来发现异常，只是把两维空间扩展到N维空间，算法并没有太大不同，只是没法画出图了。
然而，错误的数据收集方法可能造成结果偏差。 比如统计对象出现错误，明明应该统计数据集合A，却统计了数据集合B。又比如统计对象不全面，只抽样了部分数据，却没有统计全体，或者忽略了数据分布存在偏斜等。...幸存者偏差源自一个真实故事：二战时期，美军统计了作战飞机的受损情况，他们发现，返航飞机各个损伤部位被击中的弹孔数不同。这些飞机发动机部位的弹孔数最少，机翼的弹孔数量最多。...这就是幸存者偏差，军方只看到幸存下来的飞机，却没有意识到它们只是一部分数据，不能反映飞机受损的真实情况。 选择正确的数据样本非常重要。我们必须保证数据考察是全面的，而非其中的一部分。...在很多场合，人们下意识地会做出具有幸存者偏差的选择。 比如一个粗心的研究者在统计医学数据时，为图方便选择了住院病人为研究对象，却没有意识到这种做法可能为研究结果带来偏差——只有病人才去医院。...采用随机抽样的方法，可以一定程度上消除对样本选择的偏差。 以民意调查为例，我们知道，美国的总统选举永远是个热门话题，网络和媒体会密切关注，并跟踪报道一手资料。其中一个热门话题就是关于选举结果的预测。
一、什么是环形缓冲区： 环形缓冲区(也称为循环缓冲区)是固定大小的缓冲区，工作原理就像内存是连续的且可循环的一样。...二、为什么使用环形缓冲区： 环形缓冲区是嵌入式系统中十分重要的一种数据结构，比如在一个音视频处理的机制中，环形缓冲区就可以理解为数据码流的通道，每一个通道都对应着一个环形缓冲区，这样数据在读取和写入的时候都可以在这个缓冲区里循环进行...环形缓冲区通常用作固定大小的队列。固定大小的队列对于嵌入式系统的开发非常友好，因为开发人员通常会尝试使用静态数据存储的方法而不是动态分配。...环形缓冲区对于数据写入和读出以不同速率发生的情况也是非常有用的结构：最新数据始终可用。如果读取数据的速度跟不上写入数据的速度，旧的数据将被新写入的数据覆盖。...(rb->wrIdx + len) : 0; return len; } //先写一部分数据到后部 memcpy(rb->buffer + rb->wrIdx,
生产者是单条单条地生产数据 举个日志采集的例子，日志在不同的线程上生产，在日志生产速度远超消费者速度时，可以丢弃部分数据，要求打日志的性能损耗最小，这种情况下可采用本文提供的极致性能的缓冲队列。...环形队列 有一种环形队列的数据结构（ring buffer）可以很好的解决解决上面提到的生产者-消费者模型、缓冲区有界、覆盖策略。...通常用数组来实现ring buffer，只要保证生产者获取下标是线程安全的即可解决线程安全问题。而且数组内存预先分配加上连续内存索引更加快速的特点也保证了强悍的性能。 ?...目前有一款开源ring buffer的实现——disruptor，关于它的介绍网上可以找到很多，这里简单介绍一下。...，ring buffer也可以，当一个ring buffer存在性能瓶颈时，可以利用多个ring buffer来分担，最佳状态是每个线程分配一个ring buffer，具体怎么分配，在之前的文章《实现一个比
生活中经常看到各种各样奇妙现象，给人呈现出美感，在欣赏美景的同时偶尔会想它们中蕴含的基本原理，比如说：树木为什么会分叉（跟分形是否能联系起来）、石头扔进池塘为何会是环形波纹等等，从通俗的角度来说，树木向上生长可以理解为改变自身的形状...有限元方法从最小势能原理（假定体系势能最小的时候，系统处于稳定状态）出发，把网格节点位移作为自变量，求取在外界激励作用下使得系统势能最小的一组最优节点位移，在数学上的表征为求解结构刚度矩阵与结构载荷列阵...例如：搭建好神经网后，对神经网络进行训练的过程，从本质上来说等效为求取每个神经元的最优参数，其中优化的目标为：采用神经网络模型预测的结果和实验真实值偏差最小，通过数值迭代算法（梯度下降——类似有限元）得到优化变量具体的取值大小...神经元作为神经网络基本的单元，具体的含义为： 我们以战士打靶为例，根据前期大量试验数据，训练出一个神经网络模型，建立枪摆放位置(x,y)与射击结果之间的关系，进而给算法输入一个点的坐标（射击姿势），...战士（神经网络）开始的时候会随便开一枪（w，b参数初始化称随机值），观察结果（这时候相当于进行了一次正向传播），当弹孔位置偏离靶心左边，下次射击时候枪口往右偏一些，反复调整射击角度（反复迭代），误差越来越小
一、什么是环形缓冲区 环形缓冲区(也称为循环缓冲区)是固定大小的缓冲区，工作原理就像内存是连续的且可循环的一样。...二、为什么使用环形缓冲区 环形缓冲区是嵌入式系统中十分重要的一种数据结构，比如在一个音视频处理的机制中，环形缓冲区就可以理解为数据码流的通道，每一个通道都对应着一个环形缓冲区，这样数据在读取和写入的时候都可以在这个缓冲区里循环进行...环形缓冲区通常用作固定大小的队列。固定大小的队列对于嵌入式系统的开发非常友好，因为开发人员通常会尝试使用静态数据存储的方法而不是动态分配。...环形缓冲区对于数据写入和读出以不同速率发生的情况也是非常有用的结构：最新数据始终可用。如果读取数据的速度跟不上写入数据的速度，旧的数据将被新写入的数据覆盖。...(rb->wrIdx + len) : 0; return len; } //先写一部分数据到后部 memcpy(rb->buffer + rb->wrIdx,
在做FPS之类的游戏中，如果枪打到了墙角，并不能简单放置一来弹孔面片了事。而是要像一张贴纸一样，完全与墙角贴合。这时就需要去实现一个贴花系统来达到这种效果。...这种方式的本质是，找到视野中贴花资源会影响的Mesh, 并创建一个同样大小以贴花资源为纹理的Mesh覆盖上去，从而达到贴花的目的。主要分下面两步来实现。 1....先找到会受影响的物体，比如将弹孔贴在两面墙的夹角，那么受影响的物体就是两面墙。...如果是运行时动态创建弹孔也可以通过四次射线检测来达到，总之方式有很多。 2....前面已经说过了，我们的实现方式是将裁切后合法的三角形投影到裁切坐标系的y=0平面上, 投影之后的坐标为(x, 0, z).
这种植物由于植株小、结果多、生命周期短、基因组简单、遗传操作简便（相比人类高达30亿个的碱基对，它只有1.2亿个），是进行遗传学研究的理想材料。...这篇论文的通讯作者为J.Grey Monroe，加州大学戴维斯分校植物科学系助理教授，2019年毕业于科罗拉多州立大学博士学位。...这是一张解释幸存者偏差的非常经典的“飞机机身弹孔”图： 从机身上不同位置的弹孔数判断，中弹最严重的机翅应该被加固，而没有多少弹孔的机舱则不需要。...但事实上，打中机舱飞机会直接坠毁，根本就没有再回来被统计弹孔数量的机会。 这条评论背后，质疑的是： 实验测量的是存活个体，那些严重危害生存的突变个体可能根本就没活下来，所以测得的结果都是非致命突变。...不过Grey Monroe也在最后表示，从历史上来看，“突变是随机的”显然是一个过于简单的断言，或者“糟糕的假设”，而他很高兴这篇论文引发了对这一理论的广泛讨论。
当有数据时，DMA 负责从 NIC 取数据，并在 Ring Buffer 上按顺序找到下一个 ready 的 Descriptor，将数据存入该 Descriptor 指向的 sk_buff 中，并标记槽为...1、首先，内核在主内存中为收发数据建立一个环形的缓冲队列（通常叫DMA环形缓冲区） Linux内核中，用skb来描述一个缓存，所谓分配，就是建立一定数量的skb，然后把它们组织成一个双向链表。...例如，在图6中，mac_header、network_header和transport_header都有相应的指针，指向链路头、IP头和TCP头的起始地址。这种方式让TCP协议处理过程变得简单。...如何合并或切分数据包 为了更有效率的执行把数据包增到或从socket缓冲区中删除这类操作而使用了链表，或者叫数据包链。next和prev指针用于这个场景。...快速分配和释放 无论何时创建数据包都会分配一个数据结构，此时会用到快速分配器。比如，如果数据通过10Gb的以太网传输，每秒会有超过一百万个对象被创建和销毁。
SceneRF是一个无监督3D重建网络，但需要注意的是，在没有真实深度的大型城市场景中，高效采样并不简单。...简而言之，PrSOM从前者被后者观测到的可能性中为高斯分配点，同时严格保留了潜在的混合拓扑。...W内，对于简单的U-Net，特征体积W在图像FOV内，无法在FOV外估计颜色和深度，这不适合场景重建。...对于主要任务，SceneRF在所有指标上都优于所有基线，而对于新视图合成，取得了和其他单目NeRF相竞争的结果。...三个任务都是在SemanticKITTI上进行评估的，使用左目图像并调整分辨率为1220x370。 3D重建的评价指标使用占用体素的IoU、精度和召回率。
C语言中，链表是一种数据结构，相比较数组的连续存储，链表是一种将内存分散（当前也可以连续）的数据节点通过指针的方式连接在一起，此外，链表不仅可以存储简单的数据类型，还可以存储结构体，只要定义好自己的链表结构体即可...1 链表结构体 首先定义环形链表的节点的形式，即一个结构体，简单为例，该结构体内只有一个float数据，以及指向下一个节点的指针，如下： //链表节点结构体 typedef struct...环形链表首先需要初始化，为其分配内存空间，初始化后，链表内的数据全部初始化为0，且头指针和尾指针都先与环形链表指向同一地址。...分配最后1个节点 //整个链表长度都分配好内存后，临时指针1再指向链表头，这样就构成了一个环形链表 pTmp1->pNext = *pList; 例子中环形链表的长度为5，因此分配第5个之后，会退出循环...5 环形链表的销毁 环形链表在初始化时是使用malloc()为各个节点动态分配内存的，因此在使用完链表后，需要使用free()来释放内存。
单目3D目标检测的最新进展很多依赖于伪点云生成，即进行单目深度估计，将二维像素点提升为伪三维点。然而，单目图像的深度估计精度不高，必然会导致伪点云在目标内的位置发生偏移。...为了进一步放大ROI伪点和背景点之间的区别，本文还将2D前景像素点的ROI预测分数编码到相应的伪3D点上。...总之，本文做出了以下三点贡献： 设计了一种高效的单目图像3D检测网络。该网络主要包括四个主要步骤:伪点云生成、2D ROI分数关联、基于注意力的特征提取和邻局辅助预测。...事实上，就KITTI数据集的汽车类别而言，在许多2D检测器的iou阈值为0.7的困难水平目标上，平均精度(AP)已达到75%以上，如FCOS，CenterNet，Cascad R-CNN。...边界框中每个像素的得分被投影到3D空间中，然后，本文将该分数编码为伪点云的第四个通道，如下所示： ?
沃德教授提出的建议非常奇怪：装甲位置不该是弹孔最密集的机翼，而是未中弹的机尾部位。 ? 他的想法是：有着千疮百孔的机翼的飞机既然能安然返航，显然这些弹孔几乎不会损害飞机。...而中弹位置与返回飞机不同的战机，均未能安全返航。也就是说，平安归来的飞机遭受弹孔攻击的部位，都是最不致命的地方，所以不会导致飞机坠落。统计学家给工程师犯的这种致命错误取了个名字──“幸存者偏差”。...简单地说，就是我们只会考虑到幸存者，直接忽略那些死亡的人，这就是为什么会出现存活率假象的主因。 再举一个非常简单的例子： 一名记者来到火车站台上，随机询问：“请问你买到火车票了吗？”...但其实根据统计本科生占据总人口的比例是3.69%，换句话说， 只要你是本科生，你的学历就碾压了97%的中国人！ 好多程序员都称自嘲为IT民工，身边朋友也普遍认为一线月入一万都是门槛级别的收入。...可支配收入的定义，可以理解为在缴纳税/险/金之后的到手收入； 中位数的定义，可以理解为一半的人在此收入之上，一半的人在此收入之下，在统计学里被认为比平均数要更加客观。
因此，利用所提出的Lite FPN模块，本文实现了更准确和高效的单目3D目标检测。 基于关键点的单目3D目标检测器的另一个关键挑战是缓解分类分数和定位精度之间的偏差。...为了解决这个问题，本文提出了一种简单但有效的回归损失，称为注意力损失，其中分数较高但定位较差的预测得到了更多的关注。因此，在这种新的训练策略下，可以更好地定位具有高可信度的Box。...Top-K操作从后处理转移到检测头中的Lite FPN模块。后处理简单地将回归参数解码为3D边界框。...2、解决方案 为了缓解上述错误注意力问题，本文提出了一个简单但有效的注意力损失公式4。建议损失的基本思想是为回归损失函数中的子项 l_{reg_i} 分配关注权重 w_i 。...多传感器感知原理解读 | BEVFusion解读（一） GeoMIM：适配视觉为中心的自动驾驶感知的预训练 首篇基于Occupancy的单目3D模型 | 让单目3D也搭上最前沿列车
而对其稍作加工后，变为足具洞察力的杜邦分析仪（BI报表）： ? 我们可以通过杜邦分析仪快速了解各财务指标间的构成及占比关系，并从中快速发现造成关键指标同比上升或下降的原因出在哪些相关指标上。...Power BI是微软为强化自身产品商业智能功能而开发的工具集。...，而多维数据集正是为满足这样的业务要求而产生的。...比如嵌套多层饼图及环形图制作的半圆形仪表盘： ? 或者是用Excel公式及条件格式功能制作的MINI图等。 ?...例如可以用VBA将环形图自动填充至折线图中的不同节点处，完成折线环形图的快速嵌套制作： ? 还可以利用VBA写一段Funcation函数用以返回切片器筛选值，令阅读者一目了然掌握当前筛选项状态： ?
内部的认识，做到知其所以然； 接下来咱们先解决第一个问题吧，结合Disruptor对象的源码来看看上述三个操作到底做了什么； 环形队列初始化 环形队列初始化发生在实例化Disruptor对象的时候，即Disruptor...被忽略了，现在需要进去看看： 进去后一目了然，可见ConsumerInfo的实现是EventProcessorInfo： 所以，回到前面对consumerInfo.start(executor)方法的分析...，这里要看的就是EventProcessorInfo的start方法了，如下图，非常简单，就是启动一个线程执行eventprocessor（这个eventprocessor是BatchEventProcessor...方法，如下图所示，其实也很简单，就是不停的从环形队列取出可用的事件，然后再更新自己的Sequence，相当于标记已经消费到哪里了： 总结 最后总结Disruptor类的重要功能： 创建环形队列（RingBuffer...类的源码，例如after、shutdown等方法都没有提到，确实如此，欣宸在此给您道歉了，本篇的重点是找出那些与基本功能有关代码，为后面的实战提供理论指导（不用Disruptor类实现消息生产消费的实战
因此，基于策略的RL对于复杂的MPO目标是不可行的，从而导致计算资源的次优分配，且最终合成结果为次优分子。...2 结果 CL概述 在CL中，将一个复杂的任务分解为更简单的组成任务，以加速训练和收敛。其目标是在提供生成目标之前，指导agent去学习越来越复杂的任务。...CL可以通过将目标scaffold分解为更简单的子结构，从而加速收敛（图2）。有五个课程目标，每个目标依次分配到更复杂的子结构，课程进展标准阈值为0.8。...该agent的任务是生成具有子结构的化合物，直到平均分数为0.8。当满足一个课程发展标准时，就会激活一个连续的和更复杂的课程目标。...为了评估生成的scaffold的质量，如果相应的化合物比参考配体具有更有利的docking分数，作者将scaffold表示为“有利的”。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
