计算机图形学learning

2021-03-31 每日打卡

昨日完成情况：1.6k散步，❌帕梅拉（我好懒）2.思维导图，statistical和machinelearning,先快速看一遍中文版，然后细看英文版.太多了，感觉在面试前看不完。
来多喜·2024-09-09 06:25

向量的叉积、点积、外积

它们广泛应用于物理、计算机图形学、几何以及蛋白质结构分析等领域。下面对每个运算进行详细介绍，并通过PyTorch示例代码展示其实现。
qq_27390023·2024-09-08 16:29

强化学习分类

Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率：PolicyGradients
0penuel0·2024-09-08 16:29

如何开发一个Web 3D引擎

开发一个Web3D引擎是一项复杂且具有挑战性的任务，涉及计算机图形学、Web技术、性能优化等多个领域的知识。
易之阴阳·2024-09-08 14:47

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1
我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

元学习（meta learning）（一）

元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”，也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数，或者在决定网络架构，改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU，这些
前行居士·2024-09-08 02:48

《Learning to Count without Annotations》CVPR2024

摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型，该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。这是通过构建“Self-Collages”（自我拼贴画）实现的，即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本，提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。UnCounTR基于现有的无监督表示和分割技术，首次成功展示了无需手动监督即可进行参考计数的能力。实验表明，该方法不仅超越了简单的基线和通用模
夏日的盒盒·2024-09-07 19:35

深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合

目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的
CristianoC·2024-09-07 14:39

[ROS2 Foxy] rclcpp_action “no match for ‘operator=’ (operand types are“

---stderr:learning_action_cpp/userdata/dev_ws/src/ros2_21_tutorials/learning_action_cpp/src/action_move_client.cpp
chdlr·2024-09-07 07:05

unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...

背景技术：在计算机视觉和计算机图形学中，无标记人体运动捕捉已经成为一个热门并且具有挑战性的热点问题，其主要任务是通过跟踪视频中移动对象的运动来恢复动态时间一致的3D形状。
weixin_39947908·2024-09-06 19:52

基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现

基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现DesignandImplementationofaHadoop-BasedLearningBehavioralDataCloudStoragePlatform
usp1994·2024-09-06 16:03

百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索

AGuidetoParameter-EfficientFine-Tuning：https://arxiv.org/abs/2303.15647TowardsaUnifiedViewofParameter-EfficientTransferLearning
汀、人工智能·2024-09-06 12:00

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算
慘綠青年627·2024-09-06 10:44

MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器 论文阅读

MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning
皮卡丘ZPC·2024-09-06 08:04

基于时序差分的无模型强化学习：Q-learning 算法详解

目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数（Q函数）Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning
晓shuo·2024-09-06 07:30

Spark入门：KMeans聚类算法

聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。
17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

面向可信和节能的雾计算医疗决策支持系统的优化微型机器学习与可解释人工智能

这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachineLearningandExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem
神一样的老师·2024-09-06 04:44

英文写作训练（二）

主语+系动词+表语Learningisimportant学习很重要LearningEnglishisimportant学习英文很重要Learningscienceisimportant学习科学很重要Learningphysicsisimportant
XP_cfd1·2024-09-06 02:09

Python深度学习-环境

Python深度学习-环境(PythonDeepLearning-Environment)Inthischapter,wewilllearnabouttheenvironmentsetupforPythonDeepLearning.Wehavetoinstallthefollowingsoftwareformakingdeeplearningalgorithms
cunzai1985·2024-09-05 21:55

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity
Bosenya12·2024-09-05 14:40

【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章，站在更高的视角，统一了deepfeaturelearning
萝莉狼·2024-09-05 08:54

基于白盒表征的图像卡通化

取自CVPR2020的一篇文章LearningtoCartoonizeUsingWhite-boxCartoonRepresentations图像卡通化，即是将自然拍摄到的图片转化成卡通风格的图片，属于一种风格迁移
Mezereon·2024-09-05 06:28

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations（国际学习表征会议），深度学习顶会。
Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

sumo carla 自动驾驶联合仿真 安装 配置 教程 开发 驾驶模拟 强化学习

本文介绍了基于SUMO（SimulationofUrbanMObility）和CARLA（CarLearningtoAct）的自动驾驶联合仿真系统
jZhUeZPQZw·2024-09-04 09:33

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

下面是一个简单的例子，使用Python和经典的Q-learning算法来实现一个强化学习机器人，目标是通过OpenAIGym提供的FrozenLake环境训练机器人学会如何在冰面上移动以找到目标。
杰哥在此·2024-09-04 03:21

2019-08-14

有感：李笑来：自学者的社交很多人有莫名其妙的误解，以为“自学”（self-teaching）就一定是“自己独自学”（solo-learning），殊不知，自学也需要社交。
小瓶盖一樊登小读者苏州分会·2024-09-03 18:30

【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game

Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame)，通过游戏，各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下，这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution)，可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL，推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g
xhyu61·2024-09-03 09:26

[论文笔记] LLaVA

一、LLaVA论文中的主要工作和实验结果ExistingGap:之前的大部分工作都在做模态对齐，做图片的representationlearning，而没有针对ChatBot（多轮对话，指令理解）这种场景优化
心心喵·2024-09-03 08:53

学习日志6

关于量子强化学习：论文Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning：变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容：将经典深度强化学习算法
Simon#0209·2024-09-02 22:21

深度学习-OpenCV运用（3）

文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习（DeepLearning）与OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary
红米煮粥·2024-09-02 20:41

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning
Chauvin912·2024-09-02 14:36

论文速读|全身人型机器人控制学习与序列接触

项目地址：WoCoCo:LearningWhole-BodyHumanoidControlwithSequentialContactsWoCoCo（Whole-BodyControlwithSequentialContacts
28BoundlessHope·2024-09-02 06:45

探索智能边缘计算：Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-Learning

探索智能边缘计算：Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningGame-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningCodeofPaper"JointTaskOffloadingandResourceOptimizationinNOMA-basedVehicularEdgeComputing
瞿旺晟·2024-09-02 06:41

【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine

TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine（2024
Bosenya12·2024-09-02 06:40

Spring Cloud Gateway整合Nacos实现服务路由及集群负载均衡

目录一、序言二、代码示例1、父工程spring-cloud-gateway-learning2、子工程spring-cloud-api-gateway(1)pom.xml(2)配置文件和代码示例3、子工程
asdfadafd·2024-09-02 02:48

Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Second-OrderInformationMatters:RevisitingMachineUnlearningforLargeLanguageModels》的翻译。
UnknownBody·2024-09-01 20:46

【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction（2024）

Modelextractionattacks（模型提取攻击）currentlyposeanon-negligiblethreat（不可忽视的威胁）tothesecurity（安全性）andprivacy（隐私性）ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset
Bosenya12·2024-09-01 20:45

【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data

Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata
弹伦琴的雷登·2024-09-01 18:29

三维海浪模型建模与matlab仿真

目录1.算法理论概述一、引言二、海浪模型三、三维海浪模型建模四、海浪模型数学原理2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述一、引言三维海浪模型建模是计算机图形学中的一个重要研究方向
简简单单做算法·2024-09-01 16:17

python里的i_Python 中[::] 与 [:,:,i] 总结

最近在学吴恩达的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN，在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下
桌游顽主的航仔·2024-08-31 13:55

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。
Chauvin912·2024-08-31 09:32

机器学习 第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础
Rin__________·2024-08-31 05:02

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科
Louis0687·2024-08-31 04:34

智能合约漏洞检测论文

综述TestingEthereumSmartContracts:AComparisonofSymbolicAnalysisandFuzzTestingTools符号执行与模糊测试工具的比较综述DeepLearningBasedVulnerabilityDetection
weixin_45332030·2024-08-31 04:51

Day8 learning english

JustnowcalledtomysonHeisbeforemydoorwaitingformeIamsotouchedMysonmissmesomuchIwanttoflytohimHeissolovelyLastnightplaywithhimforhalfanhourNowigohomeforplaywithmysonSohappy
居燃心理咨询师·2024-08-31 01:04

cv2 画多边形不填充_opencv 画图

learningopencv第6章第1题解决方案前言opencv提供了丰富的函数用以图形绘制，包括矩形，线条，椭圆和多边形等，本篇文章对opencv的基本绘图函数做了一些介绍和说明。
虎哥说衣不二·2024-08-29 20:24

【Qt | 音视频学习路线（高薪路线 AI）】

计算机图形学基础：了解基本的图形学概念，如图像处理、渲染等。音视频基础：了解音视频的基本概念，如编码、解码、格式等。2.学习Qt框架Qt基础：学习Qt的基本概念，如信号与槽、事件处理、界面布局等。
Qt历险记·2024-08-29 18:36

精读Unit4➕视听说Unit3

Part11，从本单元中我学到的最重要的理念（精读和视听说分别总结）精读：ThereisthecontrastsomedrawbetweenaWesternemphasisondiscoverylearningtoencouragecreativityandthetraditionalChinesepreferenceforamoreguidedapproachtodevelopingskills
延畅烨·2024-08-29 12:14

L1正则和L2正则

等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线
wangke·2024-08-29 10:19

学习笔记：计算机图形学中的辐射度基础1

之前几篇笔记集中于计算机图形学中的坐标变换问题。在昨天一篇长篇的学习笔记完成后，暂时告一段落。从这篇学习笔记开始，将逐渐深入pbrt的核心。
ghostee·2024-08-29 01:14
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