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第二级标题2

下面是代码

print("start processing")
    for ind, img_name in enumerate(img_names):
        if os.path.isdir(img_name):
            continue

        print("  processing {} ({}/{})".format(img_name, ind + 1, num_images))
        # input

        img = util.io.read_image(img_name)

        if args.kitti_crop is True:
            height, width, _ = img.shape
            top = height - 352
            left = (width - 1216) // 2
            img = img[top : top + 352, left : left + 1216, :]

        img_input = transform({"image": img})["image"]   #进入Transformer

        # compute
        with torch.no_grad():
            sample = torch.from_numpy(img_input).to(device).unsqueeze(0)   #([1, 3, 576, 384])

            if optimize == True and device == torch.device("cuda"):
                sample = sample.to(memory_format=torch.channels_last)
                sample = sample.half()

            prediction = model.forward(sample)  #([1, 576, 384])
            prediction = (
                torch.nn.functional.interpolate(
                    prediction.unsqueeze(1),
                    size=img.shape[:2],
                    mode="bicubic",
                    align_corners=False,
                )
                .squeeze()
                .cpu()
                .numpy()
            )

            if model_type == "dpt_hybrid_kitti":
                prediction *= 256

            if model_type == "dpt_hybrid_nyu":
                prediction *= 1000.0

        filename = os.path.join(
            output_path, os.path.splitext(os.path.basename(img_name))[0]
        )
        util.io.write_depth(filename, prediction, bits=2, absolute_depth=args.absolute_depth)
print("finished")

一些图表的使用范例

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LaTeX数学表达式的使用 KaTeX:

Gamma公式展示 $\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$ 是通过欧拉积分

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

flowchart的流程图：

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