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CVPR 2021 | NeuralRecon单目视频的实时Coherent 三维重建

在世界框架中定义的特征体积作为GRU的全局隐藏状态在每个级别上进行维护。在最后一级，输出Slt用于替换全局TSDF体积sgt中的相应体素，从而在时间t产生最终重建。...在之后，如果一个新的传入帧的相对平移大于t[max]并且相对旋转角度大于R[max]，则选择该帧作为关键帧。具有N个关键帧的窗口被定义为一个局部片段。...选择关键帧后，在每个视图中使用固定的最大深度范围dmax计算包围所有关键帧视锥的立方体碎片边界体积（FBV）。在重建每个片段时，只考虑FBV内的区域。...稀疏体积表示也自然地与从粗到精的设计相结合。具体来说，TSDF volume Slt中的每个体素包含两个值，占用率得分o和SDF值x。在每个级别上，MLP预测o和x。...由于在GRU融合中Slt与Sgt的融合是通过变换到全局坐标系后直接替换相应的体素来实现的。在每个时间步t，在Sgt上执行行进立方体来重建网格。 ? 实验结果 ? ?

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Python中的循环-比较和性能

最后，总有可能用C，C ++或Cython编写自己的Python函数，从应用程序中调用它们并替换Python瓶颈例程。但这通常是一个极端的解决方案，实践中几乎没有必要。...换句话说，我们将采用两个大小相同的序列（列表或数组），并使用通过从输入中添加相应元素而获得的元素来创建第三个序列。...列表x和y是通过从r中随机选择n个元素获得的： n = 1_000 x, y = random.sample(r, n), random.sample(r, n) 让我们看看获取具有n个元素的新列表...numpy数组可能是处理大型数组的更好选择。当数据更大时，性能优势通常会更大。 可能会更好。...在这种情况下，每个列表中都有100.000（100×1.000）个整数元素。此示例比具有100.000元素和单个循环的示例稍慢。这是所有三种方法的结论（列表理解，普通for和while循环）。

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    python面试题目及答案(数据库常见面试题及答案)

    查找路径变量，选择其值并选择“编辑”。 如果值不存在，请在值的末尾添加分号，然后键入％PYTHON_HOME％ Q14、python中是否需要缩进？ 缩进是Python必需的。它指定了一个代码块。...Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。 Q16、Python中的函数是什么？ 函数是一个代码块，只有在被调用时才会执行。...[:: – 1]用于反转数组或序列的顺序。 Q22、如何在Python中随机化列表中的元素？ 可以使用shuffle函数进行随机列表元素。...其中使用的其他随机生成器是： randrange(a,b)：它选择一个整数并定义[a，b]之间的范围。它通过从指定范围中随机选择元素来返回元素。它不构建范围对象。...它定义了键和值之间的一对一关系。字典包含一对键及其对应的值。字典由键索引。 Q37、如何在python中使用三元运算符？ 三元运算符是用于显示条件语句的运算符。

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    吐血总结！50道Python面试题集锦（附答案）「建议收藏」

    查找路径变量，选择其值并选择“编辑”。 如果值不存在，请在值的末尾添加分号，然后键入％PYTHON_HOME％ Q14、python中是否需要缩进？ 缩进是Python必需的。它指定了一个代码块。...Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。 Q16、Python中的函数是什么？ 函数是一个代码块，只有在被调用时才会执行。...[:: – 1]用于反转数组或序列的顺序。 Q22、如何在Python中随机化列表中的元素？ 可以使用shuffle函数进行随机列表元素。...其中使用的其他随机生成器是： randrange(a,b)：它选择一个整数并定义[a，b]之间的范围。它通过从指定范围中随机选择元素来返回元素。它不构建范围对象。...它定义了键和值之间的一对一关系。字典包含一对键及其对应的值。字典由键索引。 Q37、如何在python中使用三元运算符？ 三元运算符是用于显示条件语句的运算符。

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    吐血总结！100个Python面试问题集锦

    查找路径变量，选择其值并选择“编辑”。 如果值不存在，请在值的末尾添加分号，然后键入％PYTHON_HOME％ Q14、python中是否需要缩进？ 缩进是Python必需的。它指定了一个代码块。...Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。 Q16、Python中的函数是什么？ 函数是一个代码块，只有在被调用时才会执行。...[:: - 1]用于反转数组或序列的顺序。 Q22、如何在Python中随机化列表中的元素？ 可以使用shuffle函数进行随机列表元素。...它通过从指定范围中随机选择元素来返回元素。它不构建范围对象。...它定义了键和值之间的一对一关系。字典包含一对键及其对应的值。字典由键索引。 Q37、如何在python中使用三元运算符？ 三元运算符是用于显示条件语句的运算符。

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    一个不限制插值个数和上采样倍数的视频增强方法

    ，要么在最终的时空分辨率的选择上缺乏灵活性。...其中M表示通过从和提取的运动特征。 重建网络 重建网络是以残差密集网络为主干设计的。本文提出GPL来替换SPL，以使得用任意比例因子s向上采样低分辨率特征成为可能。...此外，本文使用提出的SARDB替换每K个RDB中的一个，它能够生成比例自适应特征并对整体性能作出积极贡献。 GPL：提出GPL来解决SPL缺乏灵活性的问题。...数据集 Adobe-240数据集由133个手持录制视频组成，每个视频的帧速率为240fps，空间分辨率为720×1280。从这个集合中，随机选取103个视频来构建训练数据集。...从LR帧中随机裁剪大小为56×56的图像块进行训练。水平/垂直翻转以及时间顺序反转用于数据扩充。 训练策略 在训练阶段，随机选择t和s构建每个训练批。单个批次内的图像块共享相同的t和s。

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    【深度学习基础】预备知识 | 数据操作

    有时，我们希望使用全0、全1、其他常量，或者从特定分布中随机采样的数字来初始化矩阵。我们可以创建一个形状为(2,3,4)的张量，其中所有元素都设置为0。...代码如下： torch.ones((2, 3, 4))   有时我们想通过从某个特定的概率分布中随机采样来得到张量中每个元素的值。...例如，当我们构造数组来作为神经网络中的参数时，我们通常会随机初始化参数的值。以下代码创建一个形状为(3,4)的张量。其中的每个元素都从均值为0、标准差为1的标准高斯分布（正态分布）中随机采样。...torch.randn(3, 4)   我们还可以通过提供包含数值的Python列表（或嵌套列表），来为所需张量中的每个元素赋予确定值。在这里，最外层的列表对应于轴0，内层的列表对应于轴1。...X == Y   对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制   在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。

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    一组照片渲染出3D视频，单像素点实时渲染火了，网友：在家也能制作3A游戏了？

    合成逼真的虚拟环境是计算机图形学和计算机视觉中研究最多的主题之一，它们所面临是一个重要问题是 3D 形状应该如何编码和存储在内存中。用户通常在三角形网格、体素网格、隐函数和点云之间进行选择。...如下图 4 所示，研究者通过在每个方向上将 p = (u, v) 移动一个像素来计算近似值。 在下图 5 中，在混合阶段前插入一个 dropout 层，该层将点云分割为两个集。...除了场景细化外，该方法还可以在多视角立体数据集上合成新的视图。下图 8 展示了合成的两个测试帧。...出于评估目的，该研究从训练集中删除了 20 个随机选择的帧，并让系统从估计的姿势中合成它们。存储在图像元数据中的测试帧的曝光值传递给色调映射器（tone mapper）。...在推理时替换 TM 的结果如下图 12 所示： 过去30年，微软研究院一直通过跨学科、跨机构、跨地域的科学研究，为微软、为社会畅想和实现技术远景，致力于培育一个有韧性、可持续且健康的全球社会，并确保技术值得信赖

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    优化表（二）

    无论数据值的分布情况如何，Tune Table最多为表返回一个离群值。 如果选择了一个离群值，那么调优表将此值显示为离群值。 NULL表示为。...例如，如果在1000个随机选择的值中检测到11个不同的值，其中一个是异常值，则选择性为1/11(9.09%)：平均每个条目出现的几率为十一分之一。...如果已知未编制索引的字段具有在测试100,000条随机选择的记录中可能检测不到的其他值，则应手动设置选择性和离群值选择性。...这种技术抑制了文字替换，并迫使查询优化器在构建查询计划时使用离群值选择性。...如果映射源自超类，则$SYSTEM.SQL.Stats.Table.Import()仅设置投影表的BlockCount元数据，而不设置类存储BlockCount元数据。

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    强化学习的自然环境基准

    第二，通过从现实世界中获取状态空间构成可以实现公平的训练/测试分离，这对RL来说是一个长期的挑战，但本文提出的任务仍然快速和简单易用。...利用动力学数据集中的汽车驾驶视频，通过过滤黑色像素（0，0，0）遮挡Atari帧，用视频帧替换黑色背景。...为保持光流，使用随机选择的视频中的连续帧作为背景，并从同一组840个视频中随机采样用于训练和测试。 在OpenAI gym中对MuJoCo任务执行相同操作。...在新基准中，用与Atari域中相同的视频帧替换PixelMuJoCo任务的地板平面。...CNN由3个卷积层和一个全连接层组成，其具有不同的步长和卷积核大小，处理来自不同数据集的不同尺寸的图像，选择ReLU作为激活函数。

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    Unity基础教程系列(新)（四）——测量性能（MS and FPS）

    在渲染部分之后，当渲染线程仍然忙碌时，如果URP被使用，在下一帧开始会出现另一个编辑器段。 如果您对线程的确切时间不感兴趣，则可以通过左侧的下拉列表将Timeline视图替换为Hierarchy视图。...层次结构在单个可排序列表中显示相同的数据。通过此视图，可以更轻松地查看花费时间最长的时间以及发生内存分配的位置。 ? 1.7 分析一次构建 分析器很明显地看出来，编辑器自身为应用程序增加了很多开销。...两种选择都必须产生相同类型的值。 ? 在适当的时候使用Graph.Update中的新方法切换到下一个函数。 ? ?...将一个GetRandomFunctionName方法添加到FunctionLibrary中以支持此方法。它可以通过调用零的Random.Range和函数数组长度作为参数来选择随机索引。...（选择随机函数） 3.3 函数插值 我们通过使功能之间的过渡更加有趣来结束本教程。无需突然切换到另一个函数，我们就可以将图形平滑地变形为下一个。

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    MIT 6.S094· 深度学习 | 学霸的课程笔记，我们都替你整理好了

    并且大部分成功理解图片含义的案例都是使用神经网络。 监督学习：人类提供已标记的数据。而神经网络通过从原始感知数据到图片分类的映射来完成图片的解析和完整性检测，这个过程应该在测试集上表现良好。 ?...K 近邻： 我们尝试找到与 K 类别最为相似的图像并将其存入 K 类别的存储路径下，来代替匹配整个数据库的搜索方式。将 K 值设置在 1--5 之间，看不同 K 值对整个匹配和存储过程的影响。 ?...神经元网络的训练方式是预先做出判断，通过评估预先判断与实际值之间的差距，然后降低其中导致差值因素的权重，增加其中得出正确结果因素的权重。 ?...10 种情况输入将会得到 10 种不同的结果 当所代表的类别得到信号时，神经元会产生兴奋 激活值最高的类别将产生输出 卷积神经网络 ? CNNs 的工作效率很高，如学习大量数据和大量对象的复杂任务。...- 对数据集事件进行排序 分段融合 数据集： ? 1080p 的原始驾驶视频呈现在 8K 360 度的视频中。 ? 每一帧的地面实况训练集 ? SOTA 分段输出 光流 任务： ?

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    MIT 6.S094· 深度学习 | 学霸的课程笔记，我们都替你整理好了

    并且大部分成功理解图片含义的案例都是使用神经网络。 监督学习：人类提供已标记的数据。而神经网络通过从原始感知数据到图片分类的映射来完成图片的解析和完整性检测，这个过程应该在测试集上表现良好。 ?...K 近邻： 我们尝试找到与 K 类别最为相似的图像并将其存入 K 类别的存储路径下，来代替匹配整个数据库的搜索方式。将 K 值设置在 1--5 之间，看不同 K 值对整个匹配和存储过程的影响。 ?...神经元网络的训练方式是预先做出判断，通过评估预先判断与实际值之间的差距，然后降低其中导致差值因素的权重，增加其中得出正确结果因素的权重。 ?...10 种情况输入将会得到 10 种不同的结果 当所代表的类别得到信号时，神经元会产生兴奋 激活值最高的类别将产生输出 卷积神经网络 ? CNNs 的工作效率很高，如学习大量数据和大量对象的复杂任务。...- 对数据集事件进行排序 分段融合 数据集： ? 1080p 的原始驾驶视频呈现在 8K 360 度的视频中。 ? 每一帧的地面实况训练集 ? SOTA 分段输出 光流 任务： ?

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    MM2023 | Reparo：低速网络中通过智能帧恢复的QoE感知实时视频流传输

    ，需要在服务器端实时更新，如何在服务器端生成用于更新VFD的数据集 贡献 本方案的贡献如下： 实施和评估了Reparo。...上传客户端设计 帧丢弃器 选择最优的帧进行丢弃，它计算帧差异特征来衡量场景变化。然后，它使用这些特征构建一个二元分类器，以估计服务器的VFI-DNN有效性。...设置了一个0.97的SSIM阈值。 确定要丢弃的帧，训练一个二元分类器来选择要丢弃的帧。分类器的目标是预测一个被丢弃的帧是否可以被VFI-DNN恢复，同时达到最小的SSIM阈值。...比特率级别选择 ABR算法MPC用于点播流，依赖于即将到来的视频块的大小和质量、历史网络带宽以及其他因素来选择最佳的比特率级别。...仅VFI：上传客户端丢弃所有偶数索引帧，并利用VFI-DNN来重建这些丢失的帧。 仅VFD：上传客户端利用我们的VFD模型识别可能被丢弃的帧，但是这些帧被简单地替换为其前面的最后一帧。

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    斯坦福兔子 3D 模型被玩坏了，可微图像参数化放飞你的无限想象力

    第一部分：对齐特征可视化插值 特征可视化最常用于可视化单个神经元，但它也可用于可视化神经元的组合，以研究它们如何相互作用。目的不是优化图像以激活单个神经元，而是优化它来激活多个神经元。...这种缺乏对齐可能会因为目标略有不同而难以看出差异，因为它们被布局中更大的差异所淹没。 如果我们将插值帧看作动画，我们可以看到独立优化的问题： ?...2 我们如何实现这种对齐插值，其中视觉位置不在帧之间移动？可以尝试许多可能的方法。例如，可以明确地惩罚相邻帧之间的差异。...3 通过在框架之间部分共享参数化，我们尽可能使生成的可视化自然对齐。直观上感觉，共享参数化为视觉标志的位移提供了公共参考，而独特的参数化基于其插值权重给予每个帧其自身的视觉吸引力。...这是可能的，因为我们知道渲染图像中的像素如何与纹理中的像素相对应。 我们使用傅立叶参数化随机初始化纹理来启动该过程。

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    OPENAI进化策略学习-强化学习的扩展替代-速度快！

    具体来说，在每个步骤中，我们采用参数向量w，并w1 ... w100通过w高斯噪声抖动生成一个例如100个略微不同的参数向量的群体。...更强的鲁棒性 在RL实现中难以设置的几个超参数在ES中是侧向的。例如，RL不是“无规模的”，所以可以通过Atari中的帧跳过超参数的不同设置来实现非常不同的学习结果（包括完全失败）。...正如我们在我们的工作中所展现出来的，ES对任何帧跳转都很好。 结构性探索。一些RL算法（特别是策略梯度）通过随机策略初始化，这通常表现为长时间存在的随机抖动。...通过在数学上研究ES和RL梯度估计，我们可以看到，ES是一个有吸引力的选择，特别是当事件中的时间步长很长时，其中动作具有长久的影响，或者如果没有良好的值函数估计可用。...以下是针对三个MuJoCo控制任务进行培训的一些示例代理人，目标是向前推进： ? 我们通常通过从数据学习的效率来比较算法的性能; 作为我们看到的状态的函数，我们的平均报酬是多少？

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    Sora之后，苹果发布视频生成大模型STIV，87亿参数一统T2V、TI2V任务

    融合图像条件的方法 简单的帧替换方法 在训练过程中，我们将第一个帧的噪声潜变量替换为图像条件的无噪声潜变量，然后将这些潜变量传递到 STIV 模块中，并屏蔽掉被替换帧的损失。...最终，通过随机选择适当的条件策略，可以训练出一个能够执行所有任务的统一模型。 图像条件随机丢弃 如前所述，帧替换策略为训练不同类型的模型提供了高度灵活性。...在训练过程中，我们随机丢弃图像条件 cI 和文本条件 cT，类似于 T2V 模型中仅对文本条件随机丢弃的方式。...我们推测，图像条件随机丢弃可以防止模型过度依赖图像条件，从而更好地捕捉视频训练数据中的运动信息。 渐进式训练策略 我们采用渐进式训练策略，其流程如图 4 所示。...近期研究使用 GPT 家族模型创建微调数据集并训练视频 LLM。为了在大规模字幕生成中平衡质量和成本，我们选择了一种高效的视频字幕生成器。

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    H5多媒体能力

    假如不设置，默认值就是浏览器定义的了（不同浏览器会选择自己的默认值）， 即使规范建议设置为 metadata. autoplay 属性优先于 preload 假如用户想自动播放视频，那么很明显浏览器需要下载视频...| | canplay | 在媒体数据已经有足够的数据（至少播放数帧）可供播放时触发。...元素的error属性会包含更多信息| | loadeddata | 媒体的第一帧已经加载完毕| | loadedmetadata | 媒体的元数据已经加载完毕，现在所有的属性包含了它们应有的有效信息。...metadata 提示尽管作者认为用户不需要查看该视频，不过抓取元数据（比如：长度）还是很合理的。...如果属性未指定，那么在第一帧可用之前什么都不会展示；之后第一帧就像海报帧一样展示。 src 要嵌到页面的视频的URL。可选；你也可以使用video块内的 元素来指定需要嵌到页面的视频。

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