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2024年5月31日
3d gs 源码解读
摘要: 1 模型训练 def training(dataset, opt, pipe, testing_iterations, saving_iterations, checkpoint_iterations, checkpoint, debug_from): first_iter = 0 # 初始化高斯模
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posted @ 2024-05-31 15:33 SXQ-BLOG
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2024年5月24日
qwq
摘要: #!/bin/bash # 定义检测网络的网站 PING_TARGET=www.baidu.com # 定义todesk的服务重启命令 TODESK_START_CMD="sudo systemctl restart todeskd.service" # 定义网络断开时的标志文件位置 FLAG_FI
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posted @ 2024-05-24 21:40 SXQ-BLOG
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2024年5月19日
DDPM原理
摘要: 生成模型核心原理 解释:将观测变量(数据集图片)进行编码为具有某个确定分布(一般为正太分布)的隐变量,然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样,然后将其解码为生成的图片,进而实现生成内容的多样性。 DDPM DDPM相比VAE,在将观测变量编码为隐变量的过程
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posted @ 2024-05-19 20:18 SXQ-BLOG
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2024年5月17日
3D Gaussian Splatting 应用场景及最新进展
摘要: https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/135462906
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posted @ 2024-05-17 14:49 SXQ-BLOG
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2024年5月13日
cuda和cudnn安装
摘要: 1.cuda安装 https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/136348402 https://www.cnblogs.com/mrneojeep/p/17390353.html 2.cudnn安装 https://www.cnblogs.c
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posted @ 2024-05-13 13:19 SXQ-BLOG
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2023年10月14日
DropPath
摘要: DropPath 类似于Dropout,不同的是 Drop将深度学习模型中的多分支结构随机 “失效” 而Dropout 是对神经元随机 “失效” DropPath在网络中的应用 假设在前向传播中有如下的代码: x = x + self.drop_path( self.conv(x) ) 那么在dro
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posted @ 2023-10-14 21:48 SXQ-BLOG
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2023年9月4日
IEEEtran 添加 附录
摘要: ### 单section附录 附录只有一个section时 \appendix \section*{Title of the Single appendix} This is the first paragraph of the appendix ... 
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2023年8月15日
审稿意见回复
摘要: 论文在返修阶段,会收到2-3个审稿人的审稿意见,普遍是大修+小修,审稿人会对文章进行一个总的点评,包括优势和缺陷,然后逐条列出意见,回复的时候也需要对意见进行逐条回复解答,并写明在原文何处进行了补充修改,标为红色/蓝色/高亮等。修回时提交审稿意见回复和修改后的手稿。这篇提供一些审稿意见回复模板供大家
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posted @ 2023-08-15 15:10 SXQ-BLOG
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2023年6月29日
论文投稿记录
摘要: ## TCSVT - 2023.06.20 submitted - 2023.06.25 in peer review
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posted @ 2023-06-29 09:14 SXQ-BLOG
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2023年6月2日
计算机视觉期刊列表
摘要: ## 1区 1. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE 顶刊:是 出版商:IEEE 影响因子:24.314 2. IEEE Transactions on Multimedia 顶刊:是 出版商:IEEE 影响因
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posted @ 2023-06-02 09:18 SXQ-BLOG
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