它可以从一组观测数据中，找出符合某些数学模型的样本集，并且估计出这个数学模型的参数。...举个例子，如下图所示，这些点是观测数据，给定的数学模型是圆形和直线，我们想从这些观测数据中找出圆形和直线，并且估计出它们的几何参数。...---- RANSAC算法 下面介绍一下RANSAC算法： 输入：观测数据data，数学模型models；输出是匹配data的数学模型match_models和对应的样本集sub_data 1....---- 三维点云基本图元检测 下面我们介绍一个RANSAC算法的应用，检测三维点云的基本图元。基本图元包括：平面，球面，圆柱面和圆锥面。...输入：三维点云；数学模型是四类基本图元，它们的参数分别是： 平面：平面上一个点 + 法线 球面：球心 + 半径 圆柱面：圆心 + 半径 + 主轴方向 圆锥面：锥心 + 锥面角 + 主轴方向 1.
正因为这些种种的规律组合到了一起，才使得所有马的信息在“潜空间 Latent Space”中集中在一了起，称为了某种数据结构。...以上，有了 Diffusion 的生图模型，也有了文本描述的 CLIP 模型。那么，这两者又是怎么结合到一起的呢？ 6....毁掉画作沙子散乱后的状态每次也不一样，所以也没有任何潜空间中的噪点是一样的。 U-Net 的训练的过程就是将已经成行的沙画，轻微地持续震动画板，组成图像的沙子慢慢地逐渐散乱开来。...这个过程直至N次震动后，一副完整的沙画被变成了一片散漫的沙子。U-Net 从中识别沙子们是如何从聚集的图形状态一步一步地散乱成完全无序状态的，并将每个变化阶段的散乱状态浓缩成一个数据模型。...中: 以点阵云的形式进行3D模型切换。下: 在前空中在两种3D点阵云种进行差值运算 如果再将不同序列的3D沙雕连贯起来，就变成了动画，如果是完全拟真的3D，最终生成的动画就变成了真人大片的电影！
要问最近音乐圈有什么热点新闻，莫过于王力宏近期发布的新专辑《A.I. 爱》，他在MV中首次尝试跨界，不仅自导自演，而且变身技术宅，与拟真机器人女主“谈情说爱”。...利用AI公司Amper Music的软件，泰伦只需调整情绪、风格、速度等参数，便可让AI立刻生成一首曲子，还会通过最合适的和弦演奏出来。 AI是如何做到“创造音乐”的呢？...它能认识到如何将不同的音乐流派和情感结合到一起，创造新乐曲，匹配不同的风格。而作为设定者，泰伦只需设定好拍子、情绪、风格、乐器这些影响因素，人工智能就能通过算法，满足这些设定。...“所有的作曲部分，包括和弦和节奏的创作都由Amper负责，”泰伦说，“我负责决定歌曲的结构，并在特定的点插入某些乐器，让歌曲符合我的期待。” AI，助力创作歌手 智能机器已经开始撼动机器和人的边界。...泰伦认为，即使机器真的做的非常好，人类仍然可以hold住，甚至从AI中汲取创造力的源泉。“不可否认，人工智能确实能创造新的音乐流派，”泰伦说，“随着它的发展，它将逼迫人们突破常规去思考问题。
摘要：无论是VR还是全景图片、视频应用，当大范围传播时，都需要对数据进行压缩、优化以减少带宽和各种消耗成本。...这里以柱面为例说明： 通用拼接步骤如下： 首先我们要对两张待拼接的图进行检测，找出它们的特征点，然后进行匹配。根据匹配结果，计算出两幅图之间的一个变化矩阵，再根据变化矩阵对原图进行形变。...我们解决问题的基本思路是：通过尝试不同的投影方式，与原始的等距柱面体比较，根据质量与体积的不同，折中选出最适合我们业务的一种模型。在这个过程中，我们参考了Facebook的立方体模型。...比较合理的方案是分别在两种不同模型下，生成同样视野的图片，分别进行比较，最后取平均值作为最终的质量评价。 但这样做对计算量的需求非常之大，我们一般会对其进行简化，不去计算所有视图的点。...实际操作中，我们会根据某个点，比如六面体中的P点，通过对应其在3D球面上的变化关系，找到它在原始等距柱面体中的位置，也就是P节点。
平面投影就是以序列图像中的一幅图像的坐标系为基准，将其图像都投影变换到这个基准坐标系中，使相邻图像的重叠区对齐，称由此形成的拼接为平面投影拼接；柱面投影是指采集到的图像数据重投影到一个以相机焦距为半径的柱面...，在柱面上进行全景图的投影拼接；球面投影是模拟人眼观察的特性，将图像信息通过透视变换投影到眼球部分，构造成一个观察的球面；立方体投影是为了解决球面影射中存在的数据不宜存储的缺点，而发展出来的一种投影拼接方式...图4：图像拼接处理流程示意图 匹配点选取与标定 由于特征点的方法较容易处理图像之间旋转、仿射、透视等变换关系，因而经常被使用，特征点包括图像的角点以及相对于其领域表现出某种奇异性的兴趣点...图像的仿射模型是一个6参数的变换模型，即具有平行线变换成平行线，有限点映射到有限点的一般特性，具体表现可以是各个方向尺度变换系数一致的均匀尺度变换或变换系数不一致的非均与尺度变换及剪切变换等，可以描述平移运动...并作必要的预处理功能，如图像的缩放平移投影变换、数据压缩等，为后续处理器准备好数据。模块还通过多个GigE网络，将视频数据分发给多个不同的处理器或其它设备，如视频记录仪等。
在互联网产品中，除了内容型外，一些功能型的产品信息内容也是相当巨大的，特别是管理控制系统，业务管理、功能操作、数据展示等。...上面所说的形式功能的组织与呈现其实讲的是设计排版上的问题，当然对设计师排版功力也有相当的要求。...：“形式追随功能”就能说明这一点。...2.排版整齐 如下图，将信息、图像归类整合到一个方块里，清晰直观又避免页面因为信息多而散乱，卡片的排列方式是按列或者行的方式进行对齐展示，视线沿着横向或者纵向浏览能快速找到想要的信息，此外，这种固定大小的卡片方块也有利于栅格化排版...3.信息模块化 如下图，这是google now的一个界面，将信息、图像按维度分类整合到一个卡片里，能有效地避免信息散乱、同时避免信息分类不明确像这种模块化展示有效地减少用户思考的时间，能快速找到自己所需的信息
算法会将 3D 世界表示为连续的体积函数，并训练神经网络模型在没有对应像素——真实图像数据的情况下，从任意角度渲染与视图一致的真实化图像。...在研究中，作者也将 GANcraft 与一些基于 2D 数据训练的模型（MUNIT、SPADE）、基于 2D 修补和 3D 变形生成图像的方法 wc-vid2vid，以及从 3D 一致数据集中学习并进行预测的...随后我们就可以使用 MLP 来隐式定义辐射场，其接收位置数据，并用语义标签和共享的风格内容作为输入，生成点特征及其体积密度。...在 GANcraft 中，算法使用附加的 MLP 对天空进行建模，MLP 将视角射线方向转换为特征向量，其大小与辐射场中的点特征相同。...然后，该特征向量会用作完全不透明的最终射线样本，根据射线的残留透射率混合到像素特征中。 GANcraft 的生成过程取决于风格图像。
常见的投影模型有：平面投影、柱面投影、球面投影、立方体投影。...球面投影模式 球面投影是指：将图像序列投影到以一点为坐标中心的球面上。人的眼睛在看东西时的原理就类似于球面投影，因此，以视点为中心的球面投影模型是最自然的投影模型。...柱面投影模型 柱面投影的核心是以相机为圆柱中心点，相机焦距为半径的一个柱面作为投影面。...基于以上对各个投影模型的分析，可以发现不同的投影模式有其特定的应用背景，目前，在图像拼接算法中比较常用的是柱面投影模型，在使用中，需要对相机焦距进行估值，然后将图片投影到以焦距为半径的柱面上，再进行之后的图像拼接算法处理...Faugeras等提出了基于金字塔数据结构的多分辨率图像配准算法,按由粗到细的顺序寻找最佳配准位置,首先算出图像邻域内的像素点的灰度平均值,得到分辨率低一级的数字图像,再照此算法继续下去，可得到一组金字塔式的数字图像
本课题同时探索针对机器翻译的预训练，以更好利用单语数据。 导师简介： 腾讯专家研究员，博士毕业于中科院计算所。...但是，直接使用无监督语料得出句子表示在文本匹配任务并不理想，原因在于：1、如果只取[CLS]位进行句子表示，是针对NSP任务优化的，表示信息有限；2、如果取平均或最大池化，则会引入过多的无用信息；基于以上两点...，本课题拟追踪业界文本匹配任务的前沿方法，研究适用于文本匹配的预训练文本表示方法。...课题7.7：面向开放域环境下知识获取与学习（地点：北京） 如何在大量开放域数据中抽取知识，并设计合理高效的知识学习方式将其结合到模型中，使得知识能够灵活有效运用于下游任务中，是当前自然语言处理领域的一个关键问题...其难点主要在于：1、知识表示：如何在开放域中能够不依赖于预定义形式来表示知识；2、知识总结：如何将开放域中获取的半结构化/结构化的知识总结归纳成新的知识类型；3、知识学习：如何将现在的知识学习模型扩展到开放域下知识不断增长的场景
2.工业数字孪生的应用与优势实时数据采集与反馈：通过数字孪生技术，企业能够实时采集和分析生产过程中的各种数据，从而预测潜在问题并进行故障诊断。...生产过程优化：通过虚拟模型的模拟与优化，数字孪生能够在实际生产过程中实现更精准的调度与控制，从而提高生产效率、降低资源浪费。...3.数字孪生技术的未来发展趋势随着技术的不断进步，工业数字孪生的应用将逐步扩展，并呈现以下三大发展趋势：拟实化趋势：undefined工业数字孪生体在应用中的成功与否，很大程度上取决于其拟实化的程度。...即如何将不同物理属性（如力学、热学、电磁等）建模并整合。通过将这些物理属性的模型关联在一起，数字孪生能够更准确地模拟和预测产品及其生产过程，从而充分发挥其在诊断、预测和控制中的作用。...随着数字孪生技术的不断发展，拟实化、全生命周期化和集成化将成为未来的主要趋势，推动其在不同行业中的广泛应用和发展，助力企业实现智能化、数字化的持续进步。
我们通过社区的、自研的 tslint/eslint rule，有效的矫正了团队类型使用姿势。 tslint 已经整合到 eslint。...https://github.com/prijs/pri 工具篇 Pont TypeScript 最大的槽点就是类型定义成本高。...在前端这个特殊场景下，项目中所有的原始类型只会来源于业务模型和产品需求规格。产品需求规格的类型定义是少量的，业务模型才是大头。而业务模型的类型，在拥抱静态类型的后端代码中，其实早已仔细定义过一份。...pont 通过 Swagger 等接口文档工具，获取后端的接口、实体类的数据结构，然后转换为类型完美的前端接口层代码和业务模型实体类代码。自 pont 诞生后，团队成员再也没有写过一行接口请求的代码。...这也是极为不便的。 然而 OOP 的优势也很明显：1、在业务模型复杂的时候，OOP 把数据结构和处理数据结构的方法组织在一起。比起 FP 散乱陈列的方法更为清晰。是人类更加容易理解的代码组织方式。
在本文中，我们将探讨如何将心智模型理论应用于 UI 设计中，同时还会研究一些如何匹配用户心智模型的方法，最后当然还少不了一些经典案例的学习。 目录： 什么是心智模型？...在理解如何将其应用于 UI 设计领域之前，我们首先需要进行一次现实检验，看看心智模型是如何帮助人们理解现实世界中的事物的。...如果你想创建真正对用户友好的产品，那么你就要学会从用户的角度去看待事物，而这离不开用户测试数据。或者，你也可以尝试让用户的心智模型适应你的网站特点。 怎么创建符合用户心智模型的产品呢？...有时候，最好的设计师也可能由于缺乏相关信息以及对用户的了解，从而夸大或者低估用户的心智模型和能力。 匹配用户的心智模型 首先需要明白一点：大部分时候，你的用户都是在浏览或者使用其它的网站和 app。...调整用户的心智模型 苹果公司推广了拟物化设计，试图让人们的思维向数字世界靠拢。为了达成这个目标，他们创建了一种高度模仿现实世界中物品的图像学。 拟物化设计的一个典型案例就是标示删除文件的垃圾桶图标。
Datawhale优秀回答者：HipHopMan 1 bagging 集成方法有很多种，一种叫做bagging，bagging的思想是，我把我的数据做一点微小的调整，就得到了一个跟原来不一样的数据集，我就能多训练一个模型出来...但boosting的思路和bagging不同，boosting里每一个模型都是基于上一个模型来进行优化，它的 核心思想 是训练1000个模型，每一个模型在上一个模型的基础上再好一点点， 比如说第一个模型的...假设还是预测一个人是不是柠檬精，我们首先用Logistic回归跑一遍，再用LDA跑一遍，再用SVM跑一遍，最后用决策树再跑一遍，然后我们用一种方法，比如说是majority polling或是权重加成把这些结果结合到一起...Datawhale优秀回答者：五花肉，郭佳林 常见的最优化方法有最速下降法（梯度下降法），牛顿法，共轭梯度法，拟牛顿法等等。目的都是求解某个函数的极小值。 ?...拟牛顿法和共轭梯度法在这两种迭代思想上继续加以改进。 什么是交叉验证，简述使用交叉验证的原因？谈谈你对集成学习的见解与认识，描述一下它们的优势所在？
，只是缺少其他应用的跟进，这正是在为虚拟现实和人机交互应用铸造生态链的底部，笔者认为这也正是 PCL 为何在此时才把自己与世人分享的重要原因所在，它将是基于 RGBD 设备的虛拟现实和人机交互应用生态链中最重要的一个环节...在一些工业领域，如汽车制造业，许多零件的几何模型都通过逆向工程由油泥模型或实物零件获得，目前在 CAD/CAM 领域利用激光点云进行高精度测量与重建成为趋势，同时引来了新的问题，通过获取的海量点云数据，...来提取重建模型的几何参数，或者形状模型，对模型进行智能检索，从点云数据获取模型的曲面模型等，诸如此类的问题解决方案在 PCL 中都有涉及。...从算法的角度，PCL 是指纳入了多种操作点云数据的三维处理算法，其中包括：过滤、特征估计、表面重建、模型拟合和分割、定位搜索等。...libpcl segmentation: 实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型(如平面、柱面、球面、直线等)进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等。
在机器学习方面，企业最常面临的问题是什么呢？除了培养机器学习模型，我们还能做什么？如何准备数据？如何扩大数据集？为什么特征工程如此关键？如何将模型运用到生产实践，成为完全可行的系统呢中？...了解数据结构的相关信息会对使用数据生成器很有帮助，除此以外，还可以了解数值变数的可能性分布和名义变量的类别分布。如果数据结构比较散乱，可借助汤不热（Tumblr）平台，其上有许多标记图像。...若特征集规模仍十分庞大，可以使用ApacheSpark等大数据工具，尽管其算法选择有限。 ? 脏数据！ ? 脏数据很常见 人们当然希望能学习一些尚不了解的东西，但这一点非常重要：脏数据很常见。...质量 从经验来看，对于大多数结构化的数据集，神经网络模型的质量并不一定比RandomForests和XGBoot的模型质量更好。当涉及散乱数据（如图像、文本、音频）时，深度学习的优势更为突出。...RandomForests和XGBoot等机器学习算法已经足以处理大多数结构化的可监测的问题，而这些算法也更容易调整、运用和解释。深度学习在散乱数据问题和强化学习方面的作用不言而喻。 ?
如何将自身的区块链项目与元宇宙和web3.0联系在一起，如何借助它们突破区块链的原有发展瓶颈，成为了每一个区块链玩家必然需要着重思考的重要课题。...真正让区块链成为当下散乱的新技术的集成器，让区块链成为当下散乱的新技术的联通桥，只有真正借助区块链的力量将这些新技术结合在了一起，只有真正借助区块链的力量，将这些孤立的、割裂的新行业，新概念联系在了一起...当我们将现在光怪陆离的新技术回归本质，回归基础之后，我们就会非常明显地看出，它们并不是什么神奇的存在，而是由数字、数据等不同的元素所建构起来的存在。...而区块链技术真正解决的，正是数字、数据的传输的问题。...笔者认为，最为重要的一点，就是要实现这些新应用之间的融合和联通，将这些孤立的、割裂的应用融合在一起。
在本文中，我们提出了一种使用2D激光雷达在室内场景下估计机器人姿态的方法，并探讨了如何将新型的场景表示模型整合到标准蒙特卡罗定位（MCL）系统中。...主要贡献 我们提出了神经占据场，一种隐式场景表示模型，在该模型之上提出了一个高性能的观测模型，并整合到基于2D 激光的全局定位系统之中; 我们通过多个数据集的实验评估，实验结果证明，与使用传统场景表示模型...之后，神经网络将采样得到的每一个空间点p作为输入，并输出该空间点所对应的占据概率pocc。...因此，我们将其整合到MCL系统之中，作为一个MCL系统的观测模型。MCL系统如下图所示，为了确定机器人当前的姿态，我们首先在当前场景下采样一定数量的机器人姿态，称之为“粒子”，如图中蓝色圆环所示。...观测模型 我们在三个经典的室内数据集（Freiburg Building 079, Intel Lab, MIT CSAIL）对我们的观测模型进行了评估。
主流方法是反卷积方法，通过回归模型、深度学习模型或者拟合概率分布来估算每个空间位置的细胞类型比例。深度学习模型常常结合多个细胞来模拟真实ST数据。...在此步骤中，通常将多个细胞的基因表达值求和为空间上单个点的基因表达，以得到拟空间（pseudo-ST）数据。但由于批次效应的影响，scRNA-seq组成的拟空间数据与真实空间转录组数据还是差异明显。...因此我们可以看到，拟空间数据和真实空间数据之间的对应关系非常重要。...本文提出的GTAD方法，是利用Graph Attention Network模型进行反卷积，用Seurat的IntegrateData方法将生成的拟空间数据和真实空间数据整合，来消除它们之间的批次效应。...之后采用random projection forest的方法构建一个weighted adjacency matrix，来准确表示拟空间数据和真实空间数据的拓扑关系。
前言： 文件系统作为Linux重要组成部分，本文我们就针对Ext2文件系统进行详细解读，了解该系统如何将文件管理的井井有条。...而在所有盘面中相对位置所划分的相同磁道，也被我们称为 柱面(cylinder)。 肉眼可见，最内侧的磁道扇区面积最小，因此数据密度最大。...而有了这三样，柱面(Cylinder)、磁头(Head)、扇区(Sector)，进行IO读写的时候，首先定位磁头，再定位柱面、最后定位扇区。...且通常 一个inode属性的大小通常为 128字节。 我们把视角拉回分组，一个分组10个G，那么一个组究竟是如何将文件管理起来的呢？...文件名不属于文件的属性，目录是通过 文件名与文件inode之间做映射，把映射关系存储到目录文件的文件内容当中，所以也直接 影响着文件的增删查改。 如果这篇文章对您有用的话，还望点赞收藏加关注~
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