稠密重建第2页

Windows逆向工程入门之MASM数据结构使用

链接点击跳转博客主页目录第一章：MASM数据定义体系精要1.1基础数据类型全景1.1.1整型数据规范1.1.2浮点数据编码1.2复合数据结构1.2.1多维数组定义1.2.2复杂结构体第二章：逆向工程数据结构重建

0xCC说逆向·2025-03-03 22:00

flutter 局部刷新控件Selector源码实现原理

Flutter中的Selector组件是provider包提供的一个优化工具，用于在状态管理中仅选择所需数据片段，避免不必要的Widget重建。

天若子·2025-03-03 20:20

Oracle表删除大量数据后查询变慢问题

因此该操作后必须重建索

1910260505·2025-03-02 11:50

Grok-3和DeepSeek-R1，谁更胜一筹？

一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型（MoE）架构，总参量4.2T，活跃参数860B稠密神经架构，320B全激活参数知识保鲜动态知识注入（每

xiaocang668888·2025-03-02 08:56

CentOS 7基础操作07_Linux复制、删除、移动目录和文件

1、cp——复制(Copy)文件或目录cp命令用于复制文件或目录,将需要复制的文件或目录（源)重建一份并保存为新的文件或目录(可保存到其他目录中)。

IT_张三·2025-02-28 15:28

pytorch基础 nn.embedding

nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，用于创建嵌入层（embeddinglayer），它将离散的索引（例如词汇表中的单词索引）映射为固定大小的稠密向量。

yuweififi·2025-02-28 10:49

使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件

背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务，支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

自编码器（Autoencoders）

解码器（Decoder）：从编码中重建原始数据。2

路野yue·2025-02-27 17:55

【openCV-66】内参矩阵和外参矩阵

外参矩阵与内参矩阵在计算机视觉、相机标定和三维重建等领域，内参矩阵和外参矩阵是描述相机如何将三维世界映射到二维图像的重要工具。它们分别描述了相机的内部特性和外部位置，是相机标定的核心组成部分。

华东算法王·2025-02-27 02:03

（未完）BCNet: Learning Body and Cloth Shape from A Single Image

BCNet:LearningBodyandClothShapefromASingleImage摘要本文提出了一种从单张近正面视角RGB图像自动重建服装和人体形状的方法。

tianyunlinger·2025-02-26 23:39

稀疏矩阵与稠密矩阵的优缺点，散列索引与顺序索引的区别，聚集与非聚集索引

1.稀疏索引和稠密索引稀疏索引在稀疏索引中，不会为每个搜索关键字创建索引记录。此处的索引记录包含搜索键和指向磁盘上数据的实际指针。要搜索记录，我们首先按索引记录进行操作，然后到达数据的实际位置。

tacit-lxs·2025-02-26 13:52

论文解读（全头皮重建方向）：3DCMM

传统的3D可变形模型（3DMM）多集中于面部重建，头皮区域因数据稀缺和技术限制常被忽略。2022年发表于VRCAI’22的论文《3DCMM:3DComprehensiveMorphabl

FLOWVERSE·2025-02-26 02:03

Spark----Spark 在不同集群中的架构

Spark注重建立良好的生态系统，它不仅支持多种外部文件存储系统，提供了多种多样的集群运行模式。

XiaodunLP·2025-02-25 20:22

使用Diffusion Models进行图像超分辩重建

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：图像超分辨率重建是一个经典CV任务，其实LR（低分辨率）和HR（高分辨率）图像仅在高频细节上存在差异。

沉迷单车的追风少年·2025-02-25 04:32

Topaz Photo AI 人工智能图像处理降噪

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能，使照片的色彩更加饱

甜于酸·2025-02-24 23:54

Android Loader 机制

因为AysncTask有一个缺点，当Activity或者Fragment因为为屏幕旋转等因素被销毁重建后，如果处理不当就会造成任务和数据丢失，每次重建都要重新启动一个AsyncT

村里小码农·2025-02-24 09:12

三维重建（十三）——多视角重建

文章目录一、多视角重建1.1SFM（StructurefromMotion）1.2NRSFM（Non-RigidStructurefromMotion）1.3TheRelightables:VolumetricPerformanceCaptureofHumanswithRealisticRelighting

周末不下雨·2025-02-23 19:07

DiskGenius Professional 5.6.1.1580 X64 单文件中文版下载(已注册)

单文件，免安装，直接用~DiskGenius硬盘坏道修复工具比Fdisk更灵活的分区操作，强大的分区重建功能。

S3软件·2025-02-23 08:18

点云重建—凹包

点云重建—凹包效果展示核心代码效果展示核心代码#include#includepcl::ConcaveHullc

小修勾·2025-02-22 20:14

Android 开发必备知识点整理

扩容的时候只需要数组拷贝，不需要重建哈希表2.内存利用率高3.不适合存大量数据，因为会对key进行二分法查找（1000以下）SparseArray1.基于两个数组实现，int做key2.内存利用率高3.

阿里大厂_RMI·2025-02-22 18:56

图论之最小生成树

文章目录题目1584.连接所有点的最小费用最小生成树MST，有两种算法进行求解，分别是Kruskal算法和Prim算法Kruskal算法从边出发，适合用于稀疏图Prim算法从顶点出发，适合用于稠密图：基本思想是从一个起始顶点开始

JNU freshman·2025-02-22 15:34

基于DeepSeek优化微信：打造下一代社交体验

的十字路口DeepSeek技术概述：重新定义社交智能的核引擎基于DeepSeek的微信优化方案：五大场景革命实施策略与挑战：从实验室到十亿级落地的关键跃迁未来展望：2030年的社交形态预言结论：在AI浪潮中重建社交护城河

zhangjiaofa·2025-02-19 11:29

Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失

简介简介：这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测（BDD）机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

51-31 CVPR’24 | VastGaussian，3D高斯大型场景重建

2024年2月，清华大学、华为和中科院联合发布的VastGaussian模型，实现了基于3DGaussianSplatting进行大型场景高保真重建和实时渲染。

深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:09

CVPR2023 Highlight | ECON：最新单图穿衣人三维重建SOTA算法

添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。

3Ｄ视觉工坊·2025-02-19 01:36

【每日论文】Latent Radiance Fields with 3D-aware 2D Representations

下载论文或阅读原文，请点击：每日论文摘要中文潜在3D重建技术在赋予3D语义理解和3D生成能力方面展现出巨大的潜力，它通过将2D特征提炼到3D空间来实现。

WHATEVER_LEO·2025-02-18 12:15

根据身高重建队列

1、题目描述：假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组people表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个people[i]=[hi,ki]表示第i个人的身高为hi，前面正好有ki个身高大于或等于hi的人。请你重新构造并返回输入数组people所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组queue，其中queue[j]=[hj,kj]是队列中第j个人的属性（queue[0]是排在队列前面的人）。示

德先生&赛先生·2025-02-18 05:51

如何避免redis长期运行持久化AOF文件过大的问题：AOF重写

一、AOF重写的核心作用通过重建AOF文件，解决以下问题：体积压缩：消除冗余命令（如多次修改同一key），生成最小操作集合。

学会了没·2025-02-17 01:43

TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建

论文信息题目：SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov

小白学视觉·2025-02-16 23:54

计数排序c++详解（看这一篇就够了）

定义：计数排序通过统计每个元素出现的次数来实现排序，然后根据这些统计结果重建排序后的数组。它是一种稳定的

Lucas55555555·2025-02-16 15:57

day 59 第十一章：图论part09 dijkstra（堆优化版）精讲 Bellman_ford 算法精讲(补)

当n很大，边的数量也很多的时候（稠密图），那么上述解法没问题。

ZKang_不会过人·2025-02-15 19:24

华为 ADS 3.0 与特斯拉 FSD V12：自动驾驶技术的巅峰对决与未来展望

激光雷达实现环境三维重建和精确测距，在恶劣条件下仍能准确捕捉物体信息；高分辨率摄像头获取视觉信息；毫米波雷达在极端天气下强化对移动物体探测；超声波传感器辅助近距离障碍物检测。

中科宁图·2025-02-14 16:25

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析：行内、内部与外部样式的区别与优先级分析

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网：www.acvra.org目录前言一、

禁默·2025-02-13 20:11

3dgs 2025 学习笔记

CVPR20243D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）_cvpr2024-structure-awaresparse-viewx-ray3dreconstr-CSDN

AI算法网奇·2025-02-13 12:13

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术，广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成

嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。在本文中，我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量，并演示相关代码。环境准备首先，我们需要安装一些必要的依赖库。

qq_37836323·2025-02-13 09:50

从360度全景照片到高质量3D场景：介绍SC-Omnigs 3D重建系统

在当今的数字化时代，3D重建技术正在迅速发展，并广泛应用于文旅、空间智能和3D重建等领域。

花生糖@·2025-02-13 08:43

【图像重建】基于matlab BP神经网络双基地SAR成像图像重建【含Matlab源码 1950期】

欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式（1）完整代码，已上传资源；需要的，在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代

海神之光·2025-02-13 07:03

三维重建（九）——如何完成一篇好文章

文章目录一、撰写顶会论文1.1顶会激烈1.2提高文章接收的概率1.3撰写一篇出色的论文二、论文写作中最大的错误三、在开始之前要问自己的一些问题（从现在就要开始想）四、如何讲述一个故事五、如何讲述一个科研故事5.1解决什么问题5.2如何解决5.3解决的结果六、策略七、CVPR的审稿表八、其他8.1oral、spotlight、poster8.2一些醒悟的话8.3以后会讲的东西以顶会论文为例——最高标

周末不下雨·2025-02-12 23:36

无人机数据处理工作站完美配置方案

无需专业知识，无需人工干预，即可将数千张影像快速制作成专业的、精确的二维地图和三维模型，该软件可从航拍片中利用摄影测量与多目重建的原理快速获取点云数据，并进行后期的加工

UltraLAB888·2025-02-12 12:48

DeepSeek-MoE-16b：高效稀疏架构引领大模型降本增效革命

一、模型定位与技术背景DeepSeek-MoE-16b是深度求索（DeepSeek）研发的混合专家模型（MixtureofExperts,MoE），参数规模160亿，旨在通过稀疏化计算架构解决传统稠密模型

热爱分享的博士僧·2025-02-11 18:36

Milvus向量数据库操作教程

它基于FAISS、Annoy、HNSW等向量搜索库构建，主要解决稠密向量相似度检索的问题[163]。核心优势：高

2401_85763639·2025-02-11 10:43

Oracle数据库索引创建及重建规范

概述作为DBA，针对数据库索引创建及重建需要了解一下索引创建的原则及标准，判断是否需要停止应用以及检查创建索引的表大小，选择合适的创建方式。

J.P.August·2025-02-11 02:12

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

NeuralRadianceFields(NeRF)和3DGaussianSplatting是两种用于3D场景重建和渲染的技术。它们都旨在创建高质量的3D图像，但它们的技术原理和应用场景有所不同。

鬼马行天·2025-02-10 19:44

集群控制：无人机编队飞行技术详解

以下是对无人机编队飞行技术的详细解析：一、无人机编队控制的主要任务无人机编队控制的主要任务包括两个方面：1.编队构成/重构：这包括飞行前的编队生成，遇到障碍时的编队拆分、重建，以及增加或减少无人机时的编队重构等问题

无人机技术圈·2025-02-10 02:47

在线重建分区表的分区索引

有时分区表的分区进行了数据交换，导致分区索引变为不可用，这时需要我们对此进行重建。对此，我们需要进行如下操作：1、如果有很多分区字段，需要生成一个脚本来做select‘ALTERINDEXgps.’

leegong23111·2025-02-09 20:04

flutter Selector 使用

Selector可以帮助你避免不必要的重建，只在你关心的数据发生变化时才重建widget。

天若子·2025-02-09 19:52

混合专家模型 (MoE) 最全详细图解

在本篇博文中，我们将深入探讨MoEs的核心组件、训练方法，以及在推理过程中需要考量的各种因素简短总结混合专家模型(MoEs):与稠密模型相比，预训练速度更快与具有相同参数数量的模型相比

DFCED·2025-02-09 10:23

使用扩散磁共振成像纤维束追踪技术对大脑结构连接的定量绘制

扩散磁共振成像(dMRI)纤维束追踪是一种先进的成像技术,能够在体内重建宏观尺度下的大脑白质连接。它为使用连接性或组织微观结构测量来定量绘制大脑结构连接提供了重要工具。

思影科技·2025-02-09 06:21

Colorful/七彩虹隐星P16 23 原厂Win11 家庭版系统带F9 Colorful一键恢复功能

Colorful/七彩虹隐星P1623原厂Win11家庭中文版系统带F9Colorful一键恢复功能自动重建COLORFULRECOVERY功能带所有随机软件和机型专用驱动支持机型：隐星P1623文件格式

无限的奇迹·2025-02-08 13:20

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