编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 想要把一张照片变成一个完整的3D模型，你可以利用3D打印机进行打印，或者从一堆图像中进行数字建模，以便在电影中能够达到栩栩如生的视觉效果。...在一年一度的神经信息处理系统大会上，来自Nvidia的研究人员将提出一个新的文概念：学习预测与插值为基础的渲染3D对象，缩写为DIB-R。...DIB-R也可称为可微分的基于插值的渲染器，这意味着它将其“看到的”内容与2D图像进行组合，并基于对世界的3D“了解”进行推理。这与人类将我们眼睛的2D输入转换为3D心理图像的方式极为相似。...Nvidia的研究人员在多个数据集上训练了他们的DIB-R神经网络，其中包括以前变成3D模型的图片，从多个角度呈现的3D模型以及从多个角度聚焦于特定主题的图片集。...大约需要两天的时间来训练神经网络，以了解如何推断给定对象（例如鸟类）的额外维度，但是一旦完成，就能够以100毫秒的时间基于2D照片生成3D模型，而之前从未有过类似的成绩。 ?
又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...于是我按照官网https://www.tensorflow.org/install/source给出的步骤来尝试从源码自己编译和构建TensorFlow。...在构建TensorFlow之前，我们要先做两件事： 下载TensorFlow的源码 下载和安装Bazel构建工具 在下载TensorFlow源码如果网速比较好的话，可以直接使用下面的命令从GitHub...接下来就是真正的编译环节了。首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码，并执行 ....源代码目录输入以下命令，来构建最终的pip安装包： .
又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...于是我按照官网https://www.tensorflow.org/install/source给出的步骤来尝试从源码自己编译和构建TensorFlow。...在构建TensorFlow之前，我们要先做两件事： 下载TensorFlow的源码 下载和安装Bazel构建工具 在下载TensorFlow源码如果网速比较好的话，可以直接使用下面的命令从...接下来就是真正的编译环节了。首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码，并执行 ....编译好之后，我们就可以在TensorFlow源代码目录输入以下命令，来构建最终的pip安装包： .
毕竟，这部动画只是由以两种不同频率振荡的正方形和圆形加上一些随机噪声组成。通过将每一帧重铸为一个 16 384 维的向量，我们可以构建数据矩阵 X，其中每一列都是不同的帧。...动态模式分解 Dynamic Mode Decomposition 从数学上讲，主成分分析主要用于描述数据集的二阶统计数据，而不是动态数据。DMD来了。假设我们的数据是由一个未知的动态过程产生的 ?...其中 Ψ 和 ϕ 分别是 A 的左特征向量和右特征向量。它们也称为 DMD 模式。D 是由 A 的特征值组成的对角矩阵。我们的线性模型现在可以重写为 ? 因此，Ψ 和 ϕ 是投影进出低维空间的矩阵。...这几乎是您对动力学建模所需的全部内容（但这是另一个故事）。将数据投影到这些 DMD 模式的跨度上会产生以下低维嵌入。 ? 从 DMD 分析获得的低维嵌入。...这确实是出于我没有时间在这篇文章中解释的原因。您应该记住的基本上是，即使对于这种强非线性、高维、混沌动力系统，DMD 也提供了有关该系统物理特性的大量见解。
通常，以不同角度放置的多投影仪可以减少投影阴影。 图2：2-1：波纹投影被用于相移法中。2-2：从相机端看到的相移条纹。2-3：相移图案的强度分布。...在手机和可穿戴设备等消费电子应用中，终端产品的尺寸正在逐年变小、变薄。由于这些变化需要更小的电气元件，因此只使用2D检测方法已经很难找到安装不正确的零件，而且在拥挤的装配中几乎不可能描述和测量它们。...此外，相比于标准的消费电子零件，汽车电气零件可能体积更大、形状更复杂。对这些复杂的零件而言，3D检测必不可少，以确保它们被正确、可靠地安装。...没有Scheimpflug排布，图像边缘的对比度损失（右图）可能对3D测量精度产生较大影响。 当比较3D相移图案投影仪供应商的能力时，评估其设计每个子系统以满足特定目的的专业水平至关重要。...没有Scheimpflug排布，在图像边缘的对比度损失（见图4右图）可能对3D测量精度的影响较大。
但是大多数想要安装Kubernetes的用户却不会下载和编译源代码，其原因如下： •省时省力：网上有很多免费的Kubernetes源代码，而从头开始构建都将需要大量时间和精力。...如果从源代码安装，则必须在用于构建Kubernetes集群的所有服务器上分别安装所有这些组件。...Kubernetes发行版是一个软件包，提供了Kubernetes的预构建版本。大多数的Kubernetes发行版还提供安装工具，以简化安装过程。...当大多数用户想要在个人电脑或服务器上安装Linux时，他们使用的发行版提供了与各种其他软件包集成在一起的预构建Linux内核。因此几乎没有人下载全部的Linux源代码。...从某种意义上来说，它不是一种相对灵活的Kubernetes发行版，因为它在可用于构建完整的容器化堆栈的工具和平台方面并没有提供太多选择。另一方面，OpenShift几乎附带了所有需要的东西。
现有的一些研究工作通常需要复杂的任务设置，包括多个输入视频、三维监督或预训练模型，这些苛刻的要求都限制了模型的泛化性，无法很好地推广到新用户的输入上。...为了解决这些局限性，Meta提出了一个新视图合成框架HVS-Net，可以从任意人类的未见视图中生成逼真的渲染。视图的捕获过程只需要一个具有稀疏RGB-D的单视图传感器，类似于一个低成本的深度相机。...这也意味着，如果是从侧面来看，两个像素的深度差距会更大，但这些「间距」不是无限大的，所以可以通过基于球形的渲染器来解决这个问题。...最后使用Blender为每帧25个视图合并一套高质量的标准RGB-D渲染图以及对应的IUV图。 除了合成测试集，研究人员还收集了一个真实世界的测试数据集，其中包括运动中的人物的3dMD 4D扫描图。...3dMD 4D扫描仪是一个全身扫描仪，可以在60Hz的频率下捕获未配准的体积点云。 真实数据集仅用作测试，以了解该方法在处理合成数据和真实数据之间的领域差距上的能力。
(a) 在基于区域的两步 P300-BCI 操作中的在线准确性，表示两个步骤的总体准确性，对于患有DMD的患者为79.8%，对于对照组为83.4%；它们之间没有显著差异（t检验，p=0.69）。...(a) 在DMD患者中，字符输入的在线准确性（两步骤过程的准确性）为71.6%，而对照组为80.6%，它们之间没有显著差异（t检验，p=0.32）。每个三角形（DMD）和圆圈（对照组）表示一个数据点。...EEG 波形 从P4电极获取的脑电波形被平均为DMD患者和对照组，如图4所示，其中虚线表示非目标ERP，实线表示目标ERP。...DMD患者和对照组的EEG波形。从P4电极获取的EEG波形，对患有DMD的患者和对照组进行了平均显示。从强化开始的700毫秒波形被提取并平均。实线表示目标ERP，虚线表示非目标ERP。...在对照组中，刺激开始后约243毫秒和535毫秒处显示两个正峰，而在DMD组中，没有清晰的与早期成分相对应的峰值，但在大约450-550毫秒处可见模糊的峰值。
重要的是，我们的新方向编码捕获了近场照明的空间变化性质，并模拟了预过滤环境图的行为。因此，它能够在具有不同粗糙度系数的任何 3D 位置有效评估预卷积镜面反射颜色。...3D 对象重建方法，运行速度为 38 FPS。...我们的方法是基于学习的，并且在测试时，重建只需要神经网络的前馈评估。Splatter Image 的主要创新是令人惊讶的简单设计：它使用 2D 图像到图像网络将输入图像映射到每个像素一个 3D 高斯。...Fleet 文章链接：https://arxiv.org/abs/2312.13252 项目代码：https://diffusion-vision.github.io/dmd/ 摘要： 虽然单目深度估计方法在标准基准上取得了显着进步...此外，通过采用比常见的更多样化的训练混合物以及有效的扩散参数化，我们的方法 DMD（公制深度扩散）在零样本室内相对误差 (REL) 上实现了 25\% 的降低，在零样本室内环境下相对误差 (REL) 降低了
然而，由于单模光纤固有的高带宽能力，其在较短距离应用中的受欢迎程度也越来越高，越来越多的技术人员面临着同时安装单模和多模光纤的问题。但我们发现并不是每个人都了解这两种光纤类型之间的技术差异。...大家可以这样设想：从水滑梯顶部往下滑时，您在滑梯的两侧挡板之间不断弹跳下滑的情景。下滑过程中的每个角度都是一个模式。光在多模光纤纤芯内的传播方式与上述情况相同。...光以一个角度照射到玻璃上，然后反射回来，同时沿着纤芯的长度传播。为什么光不会从纤芯内照射出来？首先，光以小角度照射到玻璃上，使得玻璃就像镜子一样将光反射。其次，在纤芯外部有一层包层。...在外侧边缘的传播模式被称为高阶模式，靠近纤芯中心的传播模式被称为低阶模式。高阶和低阶模式的传播速度不同，DMD即为传播时间的差值。 DMD越小，光脉冲随时间的扩散就越少，带宽也越高。...这就是为什么多模光纤比单模光纤的距离要求要短得多，多模光纤最长500米，而单模光纤的长度可达10公里。 光纤缺陷也是造成DMD的原因之一，光纤制造商已经掌握了通过仔细优化光纤折射率分布来限制DMD。
2 使用预构建镜像 Kind 在每次发布版本时，会同时构建并发布默认使用的镜像，目前托管在 Docker Hub 上。建议你使用在每次 ReleaseNote 中指定了 shasum 的镜像。...当你在离线环境中想要使用 Kind 预构建的镜像创建集群时，你可以在任意可联网的机器上或目标机器上有网络的情况下，提前下载该镜像，并拷贝至需要创建集群的目标机器上。...PS：在下载 Docker 镜像的步骤中，如果你没有安装 Docker，那你也可以有其他选择，比如使用 skopeo 之类的工具。...3 自行构建镜像 如果你在对 Kubernetes 进行开发，或是 Kind 维护团队没有发布特定 Kubernetes 版本的预构建的镜像，那你可以自行构建镜像。...3.2 构建 node 镜像 使用此方法，需要你提前准备好 Kubernetes 源代码，你可以参考 Kubernetes 项目的说明下载 Kubernetes 源代码，或者将源代码拷贝至目标机器的对应位置
近年来，预训练语言模型在自然语言处理上表现出色，但其庞大的参数量阻碍了它在真实世界的硬件设备上的部署。...预训练语言模型在自然语言处理上表现出色，但其庞大的参数量阻碍了它在真实世界的硬件设备上的部署。现有的模型压缩方法包括参数量化、蒸馏、剪枝、参数共享等等。...之前的研究工作表明，以这种方式构建的矩阵被认为能够反映网络对于特定模式的语义理解，并无视尺度和数值大小影响，能够更加稳定地表示特征之间的内生相关性，更适合二值和全精度网络之间的知识传递。...表1表明所提出的Bi-Attention和DMD均可以显著提升模型在二值化后的表现。...和DMD方法，有效提高模型的性能表现。
作者 秦浩桐 量子位 转载 | 公众号 QbitAI 近年来，预训练语言模型在自然语言处理上表现出色，但其庞大的参数量阻碍了它在真实世界的硬件设备上的部署。...预训练语言模型在自然语言处理上表现出色，但其庞大的参数量阻碍了它在真实世界的硬件设备上的部署。 现有的模型压缩方法包括参数量化、蒸馏、剪枝、参数共享等等。...之前的研究工作表明，以这种方式构建的矩阵被认为能够反映网络对于特定模式的语义理解，并无视尺度和数值大小影响，能够更加稳定地表示特征之间的内生相关性，更适合二值和全精度网络之间的知识传递。...表1表明所提出的Bi-Attention和DMD均可以显著提升模型在二值化后的表现。...和DMD方法，有效提高模型的性能表现。
编辑手记：RWP（Real World Performance）团队是全球最优秀的性能优化团队，他们的目标在于系统性能千倍的提升。感谢刘永甫专家的授权，他从RWP团队转入售后，多年专注于性能优化。...当前因为这两个表之间没有直接关联关系，这一步的操作相当于做了笛卡尔积，这不科学。ID=7的步骤是正确的。 我们再来看看没有使用hint的SQL执行计划： ?...这个执行计划问题更严重，因为没有做谓词推进(push_pred）,view使用的两个表做了全表扫描，原来SQL使用push_pred的hint还是起到了重要的优化效果。...只是仍没有解决DMD_PAYMENT_UNIT_CONTROL_T表的全表扫描问题，应该算是一个优化了一半的SQL。...这个SQL的执行时间大概就是1ms。 有没有更好的优化方法？
安装预构建包 多数平台：Python 科学分发包 第一个选项是使用已经内置 matplotlib 的预打包的 Python 分发包。...从源码安装 如果你有兴趣为 matplotlib 开发做贡献，运行最新的源代码，或者只是想自己构建一切，从源代码构建 matplotlib 并不困难。...这会使从源码构建变得容易。...我们建议你使用我们对 OSX 版本所做的方式来构建：从tarball或git仓库获取源代码，并按照README.osx中的说明进行操作。...由于没有规范的 Windows 包管理器，从源代码构建freetype，zlib和libpng的方法被记录为matplotlib-winbuild中的构建脚本。
容器镜像的构建过程包含以下步骤：声明基础镜像，这里是 CentOS 7.5；安装附加软件包；编译源代码，这里是 Shell 脚本，不需要编译，这一步忽略；复制 Shell 脚本、上一步编译好的程序文件和其他资源文件到容器内的相应目录下...容器镜像的构建过程中，拉取基础镜像、安装附加软件包的比较耗时，因为基础镜像比较大，大约几百兆字节，附加软件包也比较大，大部分从互联网下载（下载过程自动完成），甚至从国外站点下载，受到接入带宽和提供镜像服务站点带宽的约束...本阶段没有依赖阶段，可以单独执行，删除最终的应用镜像。 5、push: 阶段 push 推送最终镜像到云端镜像仓库。本阶段没有依赖阶段。...：构建预构建镜像，构建最终镜像，把 Shell 脚本程序的镜像构建时间从 2~10 分钟，缩短到 2 秒以内，极大地方便了快速应用开发 RAD 和快速版本迭代，适于流行的敏捷开发方法。...对于经常在移动环境办公的读者，先在 WiFi 环境构建好预镜像，在预构建阶段下载完所有软件包。
安装预建的软件包 大多数平台：科学的Python发行 第一个选择是使用已经提供matplotlib内置的预包装的python发行版之一。...如果您有兴趣为matplotlib开发，运行最新的源代码，或者只是想自己构建一切，那么从源代码构建matplotlib并不难。...” 这不构建matplotlib，但它确实获得了安装构建依赖关系，这将使源代码更容易构建。...我们建议您构建OSX版本的方式：从tarball或git存储库获取源代码，并按照说明进行操作README.osx。...由于没有规范的Windows软件包管理器，从源代码构建freetype，zlib和libpng的方法在matplotlib-winbuild中记录为构建脚本。
确认是否安装了 openssl 如果没有安装，先安装，如果已经安装，则看第二步 2....确认 openssl 库是否在标准位置中 既然出现了错误当然就是没有在标准的位置 查看openssl位置 执行命令: openssl version -a 展示如下: OpenSSL 1.1.1g 21..._ASM -DAESNI_ASM -DVPAES_ASM -DGHASH_ASM -DECP_NISTZ256_ASM -DX25519_ASM -DPOLY1305_ASM -D_REENTRANT...文件夹，把它拷贝到swoole安装包下的include下面，技术是openssl的所有.h文件，我的openssl文件的目录为/usr/local/opt/openssl/include 把这个路径下的...openssl文件夹copy到安装文件夹中的include下就ok了。
De-spoofing process[11] 那问题来了，数据集没有像素级别一一对应的 groundtruth，也没有Spoof Noise模型的先验知识（如果有知道Noise模型，可以用Live Face...因为没有 Live face 的 Groundtruth，要保证重构出来的分布接近 Live face，作者用了对抗生成网络GAN (即 VQ-Net )去约束重构生成的 ?...从出来的图像来说，近红外图像对屏幕攻击的区分度较大，对高清彩色纸张打印的区分度较小。 从特征工程角度来说，方法无非也是提取NIR图中的光照纹理特征[15]或者远程人脸心率特征[16]来进行。...光场相机图 3.2 使用一次拍照的重聚焦图像[18] 原理是可以从两张重聚焦图像的差异中，估计出深度信息；从特征提取来说，真实人脸与非活体人脸的3D人脸模型不同，可提取差异图像中的 亮度分布特征+聚焦区域锐利程度特征...表征；而也可探索活体检测与人脸检测及人脸识别之间更紧密的关系。 对于工业界，可直接在人脸检测时候预判是否活体；更可借助近红外，结构光/ToF等硬件做到更精准。
图注：自适应训练方法 此外，作者通过构建一个三层光电衍射深度神经网络(D2NN)来验证所提出的自适应训练方法，并用MNIST数据集进行测试。...另外，在没有自适应训练的情况下，由于系统误差的层层累积，将预先训练好的模型直接迁移到我们的光电系统中，识别率急剧下降到63.9%。...另外一个测试是，通过在两个基准数据库（Weizmann41和KTH42数据库）上使用序列精度和动作精度的度量来评估所构建的D-RNN，目的是用于人类动作识别任务。...通过配置DPU读出层对D-RNN结构进行了评估，然后对D-RNN结构进行了Silico预训练。...与未进行自适应训练的实验结果相比，自适应训练使Weizmann数据库的实验序列准确率从51.0%提高到82.9%，实验动作准确率从56.7%提高到96.7%。
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