NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
简单来说OpenGL API是一套接口，通过这套接口我们可以在那些支持OpenGL的机器上对图形硬件设备特性进行访问，例如在电脑屏幕或手机屏幕上进行图形绘制。也就是说OpenGL一个进行图形开发的规范，而它的实现是硬件设备厂商提供的，而这些实现通常被称为“驱动”，它们负责将OpenGL定义的API命令翻译为硬件指令。
机器之心专栏 作者：OpenDriveLab BEV（Bird’s-eye-view） 感知研究对自动驾驶领域影响巨大，关于 BEV 你需要了解哪些内容，本文通过 BEVPerception Survey 为你揭晓答案。 BEV 感知到底是什么？自动驾驶的学术界和工业界又都在关注 BEV 感知的什么内容？本文将会为你揭晓答案。 在自动驾驶领域中，让感知模型学习强大的鸟瞰图（BEV）表征是一种趋势，并且已经引起了工业界和学术界的广泛关注。相比于之前自动驾驶领域中的大多数基于在前视图或透视图中执行检测、分割、
BEV 感知到底是什么？自动驾驶的学术界和工业界又都在关注 BEV 感知的什么内容？本文将会为你揭晓答案。
原文：超详细 BEV 感知技术研究综述、BEV 感知实用工具箱Toolbox 及相关数据集分享
NumPy是Python中用于数值计算和数据处理的强大库。本文将介绍如何使用NumPy进行数组操作，包括变维、转置、修改数组维度、连接和分割数组等常用操作。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k Star。 有
希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k
在拍照时我们常常会遇到这样的苦恼：由于设置的快门时间太长，快速运动的物体会在身后产生严重的拖影。
这篇文章[1]主要提出了一种用于点云数据的神经网络模型，即 PointNet。点云在 3D 视觉中是一种重要的数据结构，其主要分为几何数据和属性数据。几何数据就是每个点的 x,y,zx,y,zx,y,z 坐标，而属性数据则是每个点的颜色等信息。这篇文章主要针对几何数据进行处理。由于 3D 点云这种不规则的数据格式，之前大多数深度学习方法都是将点云几何数据变换成规则的体素网格或者一系列 2D 图像的集合，但是这些方法的复杂度都太高，增加了很多不必要的计算。在这篇文章中，作者提出了一种新的用于处理点云几何数据的神经网络，它直接在点云数据上进行处理，并且很好地考虑了输入点的排列不变性。本文提出的 PointNet 模型，是一个统一的架构，可以用于各种点云任务，比如物体分类、语义分割等。虽然 PointNet 结构比较简单，但却是非常高效且有用的。从实验上来看，PointNet 展现出相当或超越 SOTA 的性能；从理论分析上来看，作者给出了 PointNet 的设计理念以及解释了 PointNet 为什么对扰动和噪声是鲁棒的。
创建流的方法有很多，常见的如： 从Collection集合创建 根据数值范围创建数值流 从一系列值 从数组 从文件 由函数来生成无限流 一、 从Collection集合 Stream<Integer> stream = new HashSet<Integer>() .stream(); Stream<String> stringStream = new ArrayList<String>() .stream(); 二、 根据数值范围创建数值流
公开课地址：https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/53
reduce 方法在数组的每个元素上执行用户提供的回调函数，即“reducer”。它传入对前一个元素进行计算的返回值。结果是单个值。它是在数组的所有元素上运行 reducer 的结果。
在当今 工业4.0 新时代的推动下，不仅迎来了 工业互联网 的发展，还开启了 5G 时代的新次元。而伴随着带宽的提升，网络信息飞速发展，能源管控上与实时预警在工业互联网中也占着举足轻重的地位，而对于高炉炼铁的发展上来看，目前已完成国内260座高炉的数字化和智能化落地，并推动炼铁大数据平台在俄罗斯、越南、伊朗、印尼等“一带一路”国家钢铁企业中应用，充分体现了高炉智能化大屏产业应运而生。我们将使用 Hightopo（以下简称 HT ）的 HT for Web 产品上的 web 组态跟大家介绍一下通过 2/3D 融合搭建的高炉炼铁厂可视化系统。
既然是学习音视频技术，那必然少不了渲染这个环节，OpenGL就是进行图形渲染的一个重要角色。
文章：LiDAR-based curb detection for ground truth annotation in automated driving validation
1.Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
医学影像是由磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）等系统产生的。它们通常是三维的，有时还具有随时间或方向而变化的维度。除此之外还包含其他很多信息。这些信息和影像通常是通过几种专用格式存储的。
快速排序是一种常用的排序算法，比选择排序快得多。快速排序也用上了之前讲的 D&C 方法。
数据结构和算法系列的课程分为上下两篇文章，上篇文章主要是讲解数据结构，可以戳导师计划--数据结构和算法系列（上）进行了解。本篇文章主要讲解的是基本算法，辅助的语言依旧是JavaScript。POST的本篇文章主要是扩展下我们在开发中的方式，发散下思维～
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 deeplearn.js 是一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库。deeplearn.js 提供高效的机器学习构建模块，使我们能够在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API，以及一系列可直接使用的数学函数。 本文档中，我们使用 TypeScript 代码示例。对于 vanilla JavaScript，你可能需要移除 TypeScript 语法，如 const、let 或其他类
近一两年来，通过使用GAN inversion将真实图片投影到GAN潜在空间，基于2D StyleGAN Inversion的方法在图像语义编辑任务上取得了显著进展。近期出现了一系列 [6,7] 基于StyleGAN结构的3D生成模型研究，然而，相应的通用3D GAN inversion框架仍然缺失，这极大地限制了基于3D GAN模型的重建和编辑相关应用。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2D图片“脑补”3D模型，这次真的只用一张图就行了—— 只需要给AI随便喂一张照片，它就能从不一样的角度给你生成“新视图”： 不仅能搞定360°的椅子和汽车，连人脸也玩出了新花样，从“死亡自拍”角度到仰视图都能生成： 更有意思的是，这只名叫Pix2NeRF的AI，连训练用的数据集都有点“与众不同”，可以在没有3D数据、多视角或相机参数的情况下学会生成新视角。 可以说是又把NeRF系列的AI们卷上了一个新高度。 用GAN+自动编码器学会“脑补” 在此之
作者：Juhong Min, Shyamal Buch, Arsha Nagrani, Minsu Cho, Cordelia Schmid
2018年我们迎来了黄钻十岁生日。回顾过去，黄钻默默地陪伴我们走过了甜蜜而青涩的青春，留下了最珍贵的记忆。黄钻特权让我的空间装扮更绚丽，日志花样更繁多，朋友投来的羡慕目光至今仍历历在目。 10岁的黄钻
每天学习编程，让你离梦想更新一步，感谢不负每一份热爱编程的程序员，不论知识点多么奇葩，和我一起，让那一颗四处流荡的心定下来，一直走下去，加油，2021加油！欢迎关注加我vx:xiaoda0423，欢迎点赞、收藏和评论
2016.9.9日下午再一次参加了CVTE的C++后台开发岗的面试，面试经历了1个小时20分钟左右的时间，被问及了很多问题，很多问题也没有回答出来，自己还是存在很多知识盲点，需要潜心复习修炼，查漏补缺。手写代码也是没做好，下次一定要坚持写出来。总体来说，这场面试的难度对我来说不简单，现将回忆起的面试题与大家分享共勉。
排序算法又分为简单排序和高级排序。其中简单排序包括冒泡排序、选择排序和插入排序。高级排序包括希尔排序、归并排序和快速排序。【⚠️这里仅介绍了六种排序算法】
论文标题：Automated 3D Pre-Training for Molecular Property Prediction
1.Magic123: One Image to High-Quality 3D Object Generation Using Both 2D and 3D Diffusion Priors
答：Awake —> OnEnable —> Start —> FixedUpdate —>Update —> LateUpdate—> OnGUl —> OnDisable —> OnDestroy
在 GUI 系统中，图形 API 是比较底层的接口。Android 系统的图形 API 包括 2D 和 3D 两部分：2D 部分使用 android.graphics 类，也作为上层控件的构建基础；3D 部分使用 OpenGL 作为标准接口。
导读 在CVPR 2023上，南洋理工大学-商汤科技联合实验室S-Lab的研究者提出的基于Encoder的快速3D GAN Inversion方法，针对现有3D GAN inversion方法无法兼顾重建速度、重建质量和编辑质量的问题，提出一种自监督3D GAN inversion训练框架。同时，通过构建全局-局部的多尺度结构以及2D-3D混合对齐模型实现了高保真、可编辑的3D重建。该方法适配包括StyleSDF、EG3D等SoTA 3D GAN模型，并在多个基准测试中取得了优异成绩。 论文名称：Self-Supervised Geometry-Aware Encoder for Style-Based 3D GAN Inversion
UnixBench是一个类unix系（Unix，BSD，Linux）统下的性能测试工具，一个开源工具，被广泛用与测试linux系统主机的性能。Unixbench的主要测试项目有：系统调用、读写、进程、图形化测试、2D、3D、管道、运算、C库等系统基准性能提供测试数据。
之前的一篇博客概览式地介绍了 C++20 的概念、范围、协程和模块，下面开始介绍它的核心语言。
据了解，人像光效模式就是通过一系列软硬件配合的技术，让大家能够在拍摄人像或者后期编辑时利用算法，为照片添加上逼真的光影效果，比如自然光、摄影室灯光、轮廓光等。
本文将整理的面试题大致分为以下几个模块，方便针对性学习和背题！ 由于大部分常用的面试题在网上基本上已经有比较标准的答案了，所以说面试题类的文章基本上大同小异。 所以本篇文章中的部分内容也是直接从网上摘选来的 如果有不对的地方也欢迎指正(尽力不会出现这种情况)，某个模块的内容不够也欢迎在评论区指出，我去重新添加上。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/568205134
近年来，自动驾驶已成为一个快速发展的领域，旨在为人类驾驶员提供自动化和智能系统。自动驾驶技术的成功部署有望显著提高交通系统的安全性和效率。在过去的二十年里，为自动驾驶开发了一系列数据驱动技术，从传统的基于规则的方法到先进的机器学习方法。
Qt 5 已经临近发布，其最大的特点就是模块化。将原来庞大的模块更细分为不同的部分，同时，一个大版本的升级，当然少不了添加、删除各个功能类。文本简单介绍 Qt5 的特性，其具体内容来自 Qt5 官方 Wiki 的介绍 。 前面说过，Qt5 最大的特性在于模块化。这么多的模块，Qt5 统称为 Qt Essentials。下面就来看看这些模块究竟是什么吧！注意，有些模块没有在这里列出，例如 SQL 等。请在 这里 查看完整的 Qt5 模块列表。 Qt Core Qt Core 类似于 Qt4 中的 QtCore
关于张量、张量运算、批量、梯度优化、随机梯度下降这几个概念和Dense的一些参数，简单而又难以理解的几个名词，花了几天时间才看了个七七八八，尤其是Dense的输入输出参数、权重和偏置向量是如何发挥作用的。
在主线程运行的同时开启另一段逻辑处理，来协助当前程序的执行，协程很像多线程，但是不是多线程，Unity的协程实在每帧结束之后去检测yield的条件是否满足。
笔者最近在写安卓端OpenGL ES采集渲染摄像头的功能，恶补了一下OpenGL的相关知识，本篇权当记录。
本篇介绍下视图变换，包括从世界坐标到显示器中的一系列变换。通过本篇可以了解到我们看到的一幅图像是如何渲染到显示器上的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
