为此，本方法提出了嵌入基础模型的高斯溅射（Foundation Model Embedded Gaussian Splatting，简称FMGS），将基础模型的视觉-语言嵌入引入到高斯溅射（Gaussian...每个高斯都具有特征向量将导致过多的内存消耗，并且显著减慢训练速度，限制了该系统的实际应用。受iNGP的启发，我们使用3D高斯溅射与多分辨率哈希编码（MHE）来提炼基础模型嵌入。...该场有效的生成特征，即包括该3D高斯的所有视图的平均CLIP特征。为了监督我们的密集特征场，我们创建了一个基于多尺度裁剪训练视图的CLIP嵌入的混合特征图。图1展示了整个训练管线。...特征场架构 3D高斯产生了数百万个高斯，以实现对房间尺度场景的高质量渲染。这使得每个高斯都有一个CLIP特征非常低效，因为这些特征具有高维度，将所有这些特征保留在GPU内存中是不可行的。...对于给定的具有均值位置 的 3D 高斯，我们首先将 编码为特征向量 =()，其中 是我们的多分辨率哈希表参数。
摘要 本文提出了一个表示高保真点云传感器观测的框架，用于实现高效的通信和存储。该方法利用稀疏高斯过程将点云进行压缩编码。...我们的方法只使用一个模型（一个2D稀疏高斯过程）来表示自由空间和被占据空间，而不是现有的双模型框架（两个3D高斯混合模型）。...我们的方法利用变分稀硫高斯过程作为一个生成模型，以一个紧凑的形式表示点云。这种轻量级表示通过低带宽通信传输到原始点云重建的基地。...3）变分逼近提供一种从原始数据中选择诱导输入 的离散优化方案。 4）VSGP 作为占用面生成模型 我们将测距传感器（例如激光雷达）观察到的占用点投影到传感器原点周围具有预定义半径 的圆形表面上。...生成一个由激光雷达在方位角和仰角轴上具有相同分辨率的查询点组成的网格 ，从 SGP 占用面重建原始点云——我们将重建的点云称为 SGP 点云。
来源：机器学习杂货店本文约3500字，建议阅读10+分钟本文为你介绍 KMeans 的一个替代方案之一，高斯混合模型。...从概念上解释：高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。...GMM 中有一个主要假设：数据集由多个高斯分布组成，换句话说，GMM 模型可以看作是由 K 个单高斯模型组合而成的模型，这 K 个子模型是混合模型的隐变量(Hidden variable)。...上述分布通常称为多模型分布。每个峰代表我们数据集中不同的高斯分布或聚类。我们肉眼可以看到这些分布，但是使用公式如何估计这些分布呢？ 在解释这个问题之前，我们先创建一些高斯分布。...E-step 的结果是混合模型中每个数据点和每个高斯分布的一组responsibilities。这些responsibilities会在 M-step更新模型参数的估计。
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。...代码埋点： 采集说明：嵌入SDK，定义事件并添加事件代码 场景：以业务价值为出发点的行为分析 优势：按需采集；业务信息更完善；对数据的分析更聚焦 劣势：与其他两种相比，开发人员多 全埋点： 采集说明：嵌入...，缺乏基于业务的解读 关键指标 我们谈论应用的好坏一般都是从几个指标来讲，了解这些指标的意义对于埋点有重要意义。...访问与访客 访问次数与访问人数是几乎所有应用都需要统计的指标，这也是最基础的指标。在计算访问人数时，埋点上报的数据是尽可能接近真实访客的人数。...停留时长的数据并不都是一定采集得到的，比如页面进入时间（11：13），离开出现异常或是退出时间没有记录，这时候计算就是0 。所以指标计算时需要了解埋点的状况，剔除这样的无效数据。
创建具有视频背景的网站| HTML和CSS 。使用HTML和CSS在您的网站上添加Glass效果。...为初学者学习HTML的简便方法 演示地址：https://wanghao221.github.io/video-background/ HTML代码 这是基本的HTML，对所有HTML文件都很重要。...我使用Google的样式在此HTML文件中导入Poppins，因为大多数人的设备上没有Poppins字体。 <head
高斯分布只不过是正态分布。此方法分三步进行： 首先随机选择高斯参数并将其拟合到数据点集。 迭代地优化分布参数以适应尽可能多的点。 一旦收敛到局部最小值，您就可以将数据点分配到更接近该群集的分布。...有关高斯混合模型的详细信息 基于概率模型的聚类技术已被广泛使用，并且已经在许多应用中显示出有希望的结果，从图像分割，手写识别，文档聚类，主题建模到信息检索。...基于模型的聚类框架提供了处理此方法中的几个问题的主要方法，例如组件密度（或聚类）的数量，参数的初始值（EM算法需要初始参数值才能开始），以及分量密度的分布（例如，高斯分布）。...轮廓值通常为0到1; 接近1的值表明数据更好地聚类。 k-means和GMM之间的关系 K均值可以表示为高斯混合模型的特例。...通常，高斯混合更具表现力，因为数据项对群集的成员资格取决于该群集的形状，而不仅仅取决于其接近度。 与k-means一样，用EM训练高斯混合模型可能对初始启动条件非常敏感。
js创建具有可变数量的数组 1、Array.of()方法创建一个具有可变数量参数的新数组实例，而不考虑参数的数量或类型。...Array.of(7) 创建一个具有单个元素 7 的数组，而 Array(7) 创建一个长度为7的空数组（注意：这是指一个有7个空位(empty)的数组，而不是由7个undefined组成的数组）。...语法格式 Array.of(任意个参数) 2、这个方法的参数可以是任意个，并且这些参数将按顺序成为返回数组中的元素。...实例 var nums=new Array.of(7); console.log(nums); 以上就是js创建具有可变数量数组的方法，希望对大家有所帮助。
. :748.0 期望最大化（EM） 期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。...期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。 似然函数 似然函数找到给定数据的最佳模型。 ?...我们可以选择伯努利分布 或者，如果我们有以厘米为单位的人的身高（男性和女性）的数据。高度遵循正常的分布，但男性（平均）比女性高，因此这表明两个高斯分布的混合模型。 ?...log.likelihood：这是BIC值的对数似然值 n：这是X点的数量 df：这是自由度 BIC：这是贝叶斯信息标准; 低是好的 ICL：综合完整X可能性 - BIC的分类版本。...EM的绘图命令会生成以下四个绘图： BIC值用于选择簇的数量 聚类图 分类不确定性的图表 簇的轨道图 ? ? ?
掌握着软件开发能力的顶尖互联网公司是远程办公的先行者，他们在远程办公之路上走得更快也更远，但还有大量传统企业、中小微企业对于远程办公的效率还无法实现理想效果，协同办公效率依赖于协同工具的选择和使用，影响协同办公效率的难点和痛点如下...：· 员工的绩效考核难管理线上协同办公由于脱离了办公室的工作场景，管理者难以把控员工的绩效问题，员工的考勤、工作时间、工作纪律等无法直观把控；员工的工作汇报、提交工作成果的形式也会随之变化。...· 员工沟通互动效率低传统的办公模式中，人们习惯于面对面沟通交流，而线上协同办公是利用各种软件隔着屏幕在线沟通，信息传递的方式发生变化，不如面对面更直接，有些员工沟通互动的意愿和效率会因此变低。...在企业解决以上难点的考量中，协同工具的选择变得尤为重要，一款合适的协同工具能够帮助企业提高办公效率、管理效率。...此外，UniPro的在线评论、分享等互动功能便捷易用，大幅降低员工的使用门槛，提高在线互动协作意愿。
创建具有运行时可观测性的 Kubernetes 集群 翻译自 Creating a Kubernetes Cluster with Runtime Observability 。...在您的计算机上，创建一个名为 kubetracing 的目录并创建一个名为 otel-collector.yaml 的文件，复制以下代码片段的内容，并将其保存在您喜欢的文件夹中。...创建具有运行时可观测性的 Kubernetes 集群 设置可观测性环境后，创建配置文件以在 kube-apiserver 、 kubelet 和 containerd 中启用 OpenTelemetry...将终端节点设置为 host.k3d.internal:4317 ，以允许由 k3d/k3s 创建的集群调用计算机上的另一个 API。...这对于创建自定义任务的开发人员很有帮助，例如更新内部资源以向 Kubernetes 添加更多功能的 Kubernetes Operator 。
目录 聚类简介 k-means聚类简介 k-means聚类的缺点 介绍高斯混合模型 高斯分布 期望最大化EM算法 高斯混合模型的期望最大化 在Python中实现用于聚类的高斯混合模型 聚类简介 在我们开始讨论高斯混合模型的实质内容之前...对于给定的一组数据点，我们的GMM将识别属于这些分布的每个数据点的概率。 等一下,概率? 你没看错!混合高斯模型是概率模型，采用软聚类方法将点分布在不同的聚类中。我再举一个例子，这样更容易理解。...因此，对于一个具有d个特征的数据集，我们将有k个高斯分布的混合(其中k等于簇的数量)，每个都有一个特定的均值向量和协方差矩阵。但是等一下，如何分配每个高斯分布的均值和方差值?...那么，GMM如何使用EM的概念呢?我们如何将其应用于给定的点集呢?让我们来看看! 高斯混合模型的期望最大化 让我们用另一个例子来理解它。我想让你在阅读的过程中把这个思路具体化。...这是我创建的一个临时文件-你可以从这个链接下载数据：https://s3-ap-south-1.amazonaws.com/av-blog-media/wp-content/uploads/2019/10
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元，从而增强模型的泛化能力...#批量归一化层（具有可学习参数) m_learnable = nn.BatchNorm2d( 100) #批量归一化层（不具有可学习参数> m_non_learnable = nn.BatchNorm2d...(100，affine=False) #随机生成输入数据 input = torch.randn(20，100，35，45) #应用具有可学习参数的批量归一化层 output_learnable = m_learnable...( input) # 应用不具有可学习参数的批量归一化层 output_non_learnable = m_non_learnable(input) print( "input.shape = ", input.shape
让我们以红色突出显示的数据点为例。该点成为蓝色团簇一部分的概率为 1，而成为绿色或青色团簇一部分的概率为 0。 ? 高斯混合模型 现在，考虑另一个点-介于蓝色和青色之间（在下图中突出显示）。...这个点是绿色簇的一部分的概率是 0，对吧？这属于蓝色和青色的概率分别为 0.2 和 0.8。 ? 高斯混合模型使用软聚类技术将数据点分配给高斯分布。...那么，GMM 如何使用 EM 的概念，以及如何将其应用于给定的点集？让我们看看！ 高斯混合模型中的期望最大化 让我们用另一个例子来理解这一点。我想让你在读的时候自己也思考以下。...E-step： 对于每个点 Xi，计算它属于簇/分布 C1、C2、…CK 的概率。使用以下公式完成此操作： ? 高斯混合模型 该值将在将点指定给右簇时为高，否则为低。...因此，具有更高概率成为该分布一部分的数据点将贡献更大的部分： ? 高斯混合模型 基于此步骤生成的更新值，我们计算每个数据点的新概率并迭代更新值。为了最大化对数似然函数，重复该过程。
例如rsync -aR /data/1/2/3/a.txt 1.1.1.1:/data/ ，目标机器将自动创建多层目录存放a.txt。...例如rsync -a /data/1/2/3 1.1.1.1:/data/other/ ，将把目录3拷贝到目标机器的other目录下，而3里边如果有子目录，都会跟着一起过去。...第一二种情况，根目录一般都要先建好，不存在的情况还没测试过。 第三种情况，目录路径很可能就不存在，而这里就有坑点。rsync只支持创建一层目录！！！...要解决上述问题，就要用点小技巧，例如： 1、用别的程序创建目录 2、ssh过去先创建 3、奇技淫巧：rsync -a --rsync-path="mkdir -p /tmp/imaginary/...我觉得这个方法类似sql注入的思路，rsync-path用于指定目标机器rsync服务在哪里。
在 Django 中，索引是优化数据库查询性能的重要工具。Django 提供了多种方式来为模型字段创建索引，比如通过字段选项或直接在模型的 Meta 类中定义。...下面详细介绍如何在 Django 中为模型创建索引。1、问题背景在 Django 中，当我们需要对模型字段创建索引时，可以使用 Options.index_together 属性。...例如，以下代码演示了如何为 Subscribe 模型的 email 字段和 auth_code 字段创建索引：class Subscribe(models.Model): email =...2、解决方案为了解决这个问题，我们可以使用 Meta 类来定义模型的元数据。在 Meta 类中，我们可以使用 index_together 属性来创建索引。...例如，以下代码演示了如何使用 Meta 类来为 Subscribe 模型的 email 字段和 auth_code 字段创建索引：class Subscribe(models.Model):
配置反向代理服务器 上游服务器处理的业务逻辑相对复杂，而且强调开发效率，所以它的性能并不优秀，使用 nginx 作为反向代理后，可以将请求将根据负载均衡算法，分散到多台上游（后端）服务器，这样就实现了架构上的水平扩展...，让用户无感知的情况下，添加更多的服务器，来提升性能，即使后端的服务器出现问题，nginx反向代理服务器会转交给正常工作的服务器。...[实验架构] 一般情况下，上游服务器不对外提供访问，修改的方法是，将 server 配置块中的 listen 配置项修改为内部网络地址，修改配置文件后，重启nginx 进程，目的是防止之前打开的端口仍然可以使用...header诸如客户端的 IP 地址、请求的 host。...配置缓存服务器，首先要设置缓存的名称，内存空间名称等信息，然后在需要进行缓存的 URL 路径下，启用缓存，进行缓存的设置诸如缓存的名称、缓存的 key 等。
最近有人问我，PostgreSQL的模板数据库的问题，说在模板数据库中打入了一些表和存储过程，并且还调整了extension的部分，但打入完毕后，通过模板数据库来创建数据库失败了,ERROR: permission...，主要的原因是在操作的过程中如果将模板数据库设置错误，可以通过删除模板数据库，在重新创建的方法来将错误的信息消除，基本的原理是，必须要保持一个干净的template数据库。...下面复原一下那个人的情况，他提示的是superuser 可以创建数据库并从template1将里面的信息都带走，但其他的用户有createdb权限的不可以。...test_t 没有权限创建数据库，但test_t 的确有createdb的权限。...在POSTGRESQL 中对于数据库有明确的区分，是模板数据库还是非模板的数据库，当template1被取消了标记为模板数据库的情况下，默认进行create database 具有权限的普通用户的操作会失败
下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...绘制 CI 的空间由此列的宽度确定。...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。...如果提供的est、lower和upper的数目大于绘制CI的列号，则est、lower和upper将被重用。如下例所示，est_gp1和est_gp2将画在第3列和第5列中。
索引在数据库的查询中起到的作用毋庸置疑，但时常有人提出索引的建立的问题，to be or not to be 的问题。 问题1 索引建立后，就不再变动了 ？...大多数的问题是在于索引建立后并不能一直良好的工作，主要有以下几个问题 1 重复功能的索引，让查询无法把握或者在管理人员不知情的情况下，走了其他的索引，索引并不能有效的工作，并成为负担。...2 索引在PG的数据改变变化导致索引失效的问题。 3 随着应用场景的变化，索引已经不能完成原先设计的功能，而成为查询中导致性能低下的一个瓶颈。 4 索引建立的过多，导致数据的写入性能产生问题。...但是这样的工作对于主键是不合适的，所以查看这样的工作可以对主键进行一个屏蔽。 同时不可以忽略的问题是随着数据的增长，索引无法完全加载到内存当中，导致的数据查询性能的问题。...总结，索引是解决查询速度和优化查询的一个方法，但是查询条件本身的变化也针对整体的数据查询效率也具有一个决定性的条件。
使用 CSS，我们可以轻松创建导航栏，即菜单。此外，链接可以左对齐或右对齐。我们将使用 flex 来实现相同的目的。让我们看看如何。使用 创建导航栏 元素用于在网页上创建导航栏。...使用position属性的固定值固定位置：nav { display: flex; position: fixed; top:0; width: 100%; background-color...: rgb(251, 255, 196); overflow: auto; height: auto;}设置 Left Links 的 div以下菜单链接位于网页的左侧：Home Login Register为正确的链接设置...左侧柔性项的初始长度设置为 200px：.left-links{ flex:1 1 200px;}以下是创建具有左对齐和右对齐链接的导航栏的代码： <!
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