Radiance Fields The Radiance Field – Nathan Reed’s coding blog (reedbeta.com) CMU 15462 Slide Neural Radiance Fields (NeRF) 前置知识 目的 量化光的测量 如何量化光强 对于一些光子： Radiant energy: 碰撞总数 Radiant flux: 每秒碰撞数 Irradiance: 每秒每单位面积
Volume Rendering 感性理解 感性理解：三维空间划分成很多体素，每个体素有RGBA四种信息，表示颜色（RGB）和透明度（A） 要渲染二维表示，我们选定坐标原点，以它为球心发出很多射线 每条射线会穿过一些体素，我们沿着光线的路径进行颜色的加权统计（权重为不透明度） 每个体素对最终颜色会造成\((1-\alph
模群 令\(\mathbb{H}\)是\(\mathbb{C}\)的上半平面，也即任意\(z\in \mathbb{H}\)满足\(\text{Im}(z) > 0\)。对任意矩阵 \[g = \begin{bmatrix} a & b\\ c & d \end{bmatrix}\in \mathbf{PSL}_2(\mathbb{Z})\]也即满足\(ad-bc = 1\)且\(g\)与\(-g\)视作同一元素的矩阵，我们定义
1.应用前景 可以用于航空武器系统的误差分析,特别是函数误差的计算。蒙特卡洛法和协方差法是武器系统误差分析中的两种常用方法。其基本思想是通过对随机变量的模拟,对模拟结果进行统计分析,最终给出问题数值解的估计值。 2.武器系统误差的(MonteCarlo)分析方法 设系统
极值充分条件 设二元函数\(f\)在点\(P_0(x_0,y_0)\)的某邻域\(U(P_0)\)上具有二阶连续偏导数，且\(P_0\)是\(f\)的稳定点。则当\(H_f(P_0)\)是正定矩阵时，\(f\)在点\(P_0\)处取得极小值；当\(H_f(P_0)\)是负定矩阵时，\(f\)在点\(P_0\)处取得极大值；当\(H_f(P_0)\)是不定矩阵，\(f\)在点\(P_
3. 1 引言 在等离子体中, 情况远比第 2 章所述的复杂; \(\boldsymbol{E}\) 场和 \(\boldsymbol{B}\) 场不能事先规定, 而 应由带电粒子本身的位置和运动来决定. 我们必须解一个自恰问题 (self-consistent problem), 即找出这样一组粒子轨道和场模式, 使得粒子沿着它们的轨道运 动
Delta Lake 时间旅行 读者交流群已经开通了，有需要的可以私信进入读者交流群 听到时间旅行，你是不是觉得很高大上，既然如此高大上，我们就来看看,时间旅行其实就是可以读取历史数据，或者说是历史上某一个版本的数据，这里的版本你也可以认为是历史上某一时刻的快照，其实这就是时间旅
萌芽期 Det相关的算法最早都起步于CV领域，CV领域经典算法层出不穷，出现了R-CNN，Faster R-CNN，YOLO，以及衍生出许多当前SOTA的CenterNet VeloFCN[1] 将3D点云转换到正视图(Front View)再套用图像det，不过因为造成了信息缺失，丢失了深度信息，效果很差 MV3D[2] 17年的MV3D增加了一个新的视角：
/** * TODO 获取唯一Id（20位） * * @param key redis-key前缀 * @param delta 默认初始自增值 * @return java.lang.String * @author ws * @mail 1720696548@qq.com * @date 2020/2/20 0020 15:59 */public String getOrderId(String key, Long delta) { try { // delta
数值计算之 最小二乘与极大似然估计 前言最小二乘法残差建模极大似然估计 前言 在别的博客上发现了一个比较有趣的看法，就是从概率的角度上把最小二乘法与极大似然估计联系起来。这里记录一下。 最小二乘法 假设我们使用 f
一、Delta Lake 1.Delta Lake基础概述 接上文，我们全面地讲解了Data Lake相关的概念、对比区别以及实际发展历程等。那么这篇首章开篇我们来讲历史最为悠久的Delta Lake。它的定位是流批一体的存储中间层，支持 update/delete/merge。由于出自Databricks，spark的所有数据写
两个原则： 平移不变性局部性 这两个在图片里面找模式的原则启发了之后的设计。 重新考察全连接层 将输入和输出变形为矩阵（宽度，高度） 将权重变形为4-D张量（ h h
记$\Delta x=x_{2}-x_{1}+1$（$\Delta y$类似），周长即$2(\Delta x+\Delta y-2)$ 记$f(d)$为询问所有满足$d\mid i$的点$(i,j)$的结果，显然$f(d)=(\lfloor\frac{x_{2}}{d}\rfloor-\lfloor\frac{x_{1}-1}{d}\rfloor)\Delta y$ 询问$d=1$，代入可得$f(1)=\Delta x\Delta y$，那么仅需要求出$\D
1 简介 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算
1 简介 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算
Adversarial Recommendation Training 开源了一个小项目，将一些经典的RS模型整合到一套代码中，可以作为学习参考， GitHub地址：https://github.com/ChadsLee/RS_Zoos Adversarial Personalized Ranking for Recommendation (SIGIR’18) MF-BPR容易受对抗噪声影响 首先定义什么是噪
信号与系统 https://www.icourse163.org/course/XDU-483006 西安电子科技大学 一、信号与系统概述 信号的基本概念和分类 1.信号的分类：确定与随机，连续与离散 确定信号：可用确定时间函数表示的信号 随机信号：信号不能用确切的函数描述，只可能知道它的统计特性比如概率 连续时间信号：
Use of variables Continuous variables Continuous variables are intuitively used to determine divisible quantities. Are very often bounded. Discrete variables Represent a quantity which can come only in whole amounts Model type of decisions Logical condi
1. 背景 linux 时间管理，包含clocksource，clockevent，timer，tick，timekeeper等等概念 ，这些概念有机地组成了完整的时间代码体系。当然，是代码就会有bug，本文通过一个bug入手，在实战中加深对理论的认识。获取时间，但是crash了。 2. 故障现象 OPPO云内核团队接到连通性告警报障，发现机器
几乎处处收敛与近一致收敛 Egoroff定理 几乎处处收敛 \(\Rightarrow\) 近一致收敛 设 \(f(x),f_1(x),f_2(x),\cdots,f_k(x),\cdots\)是在 \(E\) 上 \(a.e.\) 有限的可测函数，且 \(mE<\infty\). 若\(f_k(x)\rightarrow f(x),a.e. x\in E\)， 则存在\(E\)的可测子集\(E_\delta:mE_\de
广义线性模型GLM 目录广义线性模型GLM指数分布族指数分布族中常用的分布伯努利分布 Bernoulli泊松分布 Poisson高斯分布(正态分布) Gaussian多变量高斯分布多项式分布 Multinomial假设GLM 与逻辑回归GLM与线性回归线性回归下最大似然估计与最小二乘的统一感谢 判断标准非常简单，响
大家好，这里是为代码封神的封神榜（有点吹牛皮了，哈哈）。还是新人初来乍到，希望大家多多指教。【惯用开场白】 上周末北方迎来了今年的第一场雪，比以往来的稍早了一些。突然的降雪让我想用 Python 做一个下雪的动画，同时送给我们南方的朋友们。 这里我用 pygame 来实现，Python 版本用
随机变量 定义 一般地，随机变量是从 Ω \Omega Ω（样本空间）到实数域上的函数。 累积分布函数 F ( x
Global Context-Aware Progressive Aggregation Network for Salient Object Detection Facts due to the pyramid-like CNNs structure, high-level features help locate the salient objects roughly, low-level features help refine boundaries. traditional methods li
题目传送门 正解 思路 简单 DP 每次考虑这个位置是通过直接向下跳或者跳 Delta 个位置转移过来的情况。 但是我们会发现，我们需要枚举前 Delta 个位置找到最大值，不过，这个可以在处理每一层的时候顺便搞出来 总复杂度 \(O(NH)\) 代码 #include<iostream> #include<cstdio> #include<a
