计算机图形学learning

可视化学习：利用向量判断多边形边界

引言继续巩固我的可视化学习，向量运算是计算机图形学的基础，本例依旧是向量的一种应用，利用向量判断多边形边界，但是多边形的边界判断稍微有点复杂，所以除了应用向量之外，还需要借助三角剖分的相关工具。
·2024-02-11 17:06

可视化学习：利用向量计算点到线段的距离并展示

引言最近我在学可视化的东西，借此来巩固一下学习的内容，向量运算是计算机图形学的基础，这个例子就是向量的一种应用，是利用向量来计算点到线段的距离，这个例子中可视化的展示采用Canvas2D来实现。
·2024-02-11 17:00

多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架，也可以被看作是一种具体的学习算法！

Multi-viewFeatureLearning1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的机器学习方法
小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:10

fast.ai 机器学习笔记（四）

机器学习1：第11课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:57

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器，即时连接同步训练的特征提取器和分类器)1.通用规范特征学习1.1自动编码器。(特征提取器即分类器）1.2生成对抗网络。(AnoGAN,f-A
appron·2024-02-11 14:50

MIA | Multi-modal contrastive mutual learning and pseudo-label re-learning for semi-supervised medic

MIA|Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation
CodeCognizer（代码认知者）·2024-02-11 14:50

fast.ai 深度学习笔记（六）

深度学习2：第2部分第12课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:13

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf
theskylife·2024-02-11 14:40

deep learning update error loss = nan

为什么用tensorflow训练网络，出现了loss=nan最常见的原因是学习率太高。对于分类问题，学习率太高会导致模型「顽固」地认为某些数据属于错误的类，而正确的类的概率为0（实际是浮点数下溢），这样用交叉熵就会算出无穷大的损失函数。一旦出现这种情况，无穷大对参数求导就会变成NaN，之后整个网络的参数就都变成NaN了。解决方法是调小学习率，甚至把学习率调成0，看看问题是否仍然存在。若问题消失，那
xyq_learn·2024-02-11 14:52

2018年3月2、3日训练总结

：运球队员：周六7个，周日8个3号场地教练：阿达、将美佐OnSaturdayandSundaywetriedtocreatemotivatingenvironmentforthekidstoenjoylearningfootball
Ada_3f27·2024-02-11 11:25

fast.ai 机器学习笔记（三）

机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记
绝不原创的飞龙·2024-02-11 10:19

《极致C语言》第10章 -- Unix 内核及其体系结构

《极致C语言》第10章–Unix内核及其体系结构extreme-c-learning-notesch10《极致C语言》第10章--Unix内核及其体系结构《极致C语言》第10章--Unix内核及其体系结构
平平无奇打工 Yang·2024-02-11 09:57

第二天 寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

##################ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey本文梳理了172篇相关文献。本文全面回顾了撰写本文时候的文献。
kim_ed33·2024-02-11 09:16

【EAI 013】BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning

论文标题：BC-Z:Zero-ShotTaskGeneralizationwithRoboticImitationLearning论文作者：EricJang,AlexIrpan,MohiKhansari
datamonday·2024-02-11 09:14

fast.ai 机器学习笔记（二）

机器学习1：第5课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记
绝不原创的飞龙·2024-02-11 08:57

【Paper Reading】VideoBERT: A Joint Model for Videoand Language Representation Learning

数据准备：New_HOINew_verbNew_objectPaperreading：Title:VideoBERT:AJointModelforVideoandLanguageRepresentationLearningAuthor
Joyner2018·2024-02-11 08:54

EENG 34050/EENG VLSI Design

VLSIDesignEENG34050/EENGM40501Preamble1.1IntendedLearningObjectives&OutcomesLearningObjectives·TointroducetheusertotheCadencedesignenvironmentandtheVirtuosotoolset
nicename5·2024-02-11 06:32

CM3035 Advanced Web Development

youcanconsultusatanytimeifyouhaveanyquestions,addWeChat:daixieitBScComputerScienceCM3035-AdvancedWebDevelopmentFinalCoursework:BuildaneLearningappIntroductionDuringthecoursesofar
nicename5·2024-02-11 06:00

七种方法实现Python抓取数据的可视化

Python的scientificstack（一个介绍Python科学计算包的网站）已经完全成熟，并且有各种各样用例的库，包括机器学习（链接：machinelearning），数据分析（链接：dataanalysis
山禾家的猫·2024-02-11 02:08

fast.ai 深度学习笔记（一）

深度学习2：第1部分第1课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-1-602f73869197译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-11 00:45

金钱逗号表示法_使用深度学习逗号法进行端到端运动计划

ForpastfewmonthsIhavebeenveryinterestedintoselfdrivingcartechnology.Thereareinfinitelymanypossibilitiesuponhowyoucanapplyyourmachinelearningknowledgetodeveloppartsoftheselfdrivingcarstack
杨_明·2024-02-10 23:10

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day9

Q1:HowwouldyoudefineMachineLearning?
wendyponcho·2024-02-10 18:33

2019-10-17

应该是LearningEnglish而不是LearningaboutEnglish。
ispeaky·2024-02-10 17:30

Datawhale组队学习GNN-task04 数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践

DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN6.1数据完全存于内存的数据集类学习在
79f3c66c2fe7·2024-02-10 15:12

try catch 全局_Try .NET全局工具简介-浏览器中的交互式文档和研讨会创建者

trycatch全局IfyoufindyourselflearningC#and.NETandcomeuponthe"RunyourfirstC#Program"documentationyoumayhavenoticeda"Trythecodeinyourbrowser"buttonthatletsyouworkthroughyourfirstappentirelyonline
cunfuxiao7305·2024-02-10 12:03

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，
夜 枭 子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。一些算法需要固定大小的图像作为输入，并且由于未充分利用由各种类型的滤波器获得的噪声残差，因此精度较低。本文针对上述问题，设计了一种基于CNN的改进网络结构。首先，我们使用3×3核代替传统的5×5核，并在预处理层优化卷积核。
CV误会了我·2024-02-10 12:01

100天持续行动—Day12

不过由于我的进度已经很慢了，我打算先不深入学习那些资料，而是继续学习后面的unsupervisedlearning,争取早日完成下一个项目，等后面有空时再回过头来把这些补上。
Richard_DL·2024-02-10 10:20

11.2 OpenGL可编程顶点处理：细分着色器

细分TessellationTessellation（细分）是计算机图形学中的一种技术，用于在渲染过程中提高模型表面的几何细节。
乘风之羽·2024-02-10 09:12

ICLR 2024 时间序列（Time Series）论文

ICLR2024（InternationalConferenceonLearningRepresentations）在5月7日-11日在奥地利维也纳举行。
STLearner·2024-02-10 06:08

ICLR 2024时空数据（Spatial-Temporal）论文汇总

ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）在5月7日-11日在奥地利维也纳举行。
STLearner·2024-02-10 06:08

计算机图形学中的光栅化

光栅化1.屏幕1.2.屏幕分类1.3.屏幕分辨率2.像素（Pixel，缩写px）3.屏幕空间3.1规范立方体转化到屏幕空间4.光栅化5.像素表示三角形5.12D的采样方法进行光栅化1.屏幕屏幕也称显示屏，屏幕是一个典型的光栅显示设备，常用的显示屏又有标屏与宽屏，标屏宽高比为4:3，宽屏宽高比为16:10或16:9。1.2.屏幕分类CRT显示屏幕(阴极射线管显示器）LCD/OLED液晶屏幕LED屏幕
LV小猪精·2024-02-10 06:57

3、计算机图形学——光栅化

简介在进入具体的直线光栅化以及三角形光栅化算法之前，我们首先需要知道光栅化是一个什么样的过程。简单来说光栅化的目的就是将想要展现的物体给真正现实到屏幕上的过程，因为我们的物体其实都是一个个顶点数据来表示的，如何表这些蕴含几何信息的数据转化为屏幕上的像素就是光栅化所考虑的东西。比如说一条直线，究竟该用哪些像素点去逼近它，一个三角形，又用哪些像素集合表示它，这都是光栅化的过程。本节主要讨论介绍两个直线
C--G·2024-02-10 06:57

计算机图形学三：光栅化-Rasterization

文章目录什么是光栅化？像素和屏幕直线光栅化（LinearRasterization）DDA数值微分算法中点Bresenham算法三角形光栅化（TriangleRasterization）为什么是三角形？如何光栅化光栅化带来的锯齿/走样（Aliasing）如何抗锯齿/反走样？（Antialiasing）超采样反走样(SuperSamplingAnti-Aliasing，SSAA)多采样反走样(Mul
西电卢本伟·2024-02-10 06:55

Deep learning笔记

深度学习是一种特征学习方法，通过非线性的简单模块组合成的表示模型可以将低级别的原始数据转换为高级别的抽象表示。它擅长从多维数据中获取有用推理，被广泛用于科学、商业和政府领域。更令人惊讶的是，深度学习在自然语言理解(NLP)的各项任务中产生了非常可喜的成果，特别是主题分类、情感分析、自动问答和语言翻译。深度学习的核心方面是，上述各层的特征都不是利用人工工程来设计的，而是使用一种通用的学习过程从数据中
提着木剑走天下·2024-02-10 05:55

学习笔记：计算机图形学中的微表面理论

前面在笔记中已将讲到，要实现基于物理效果的图形渲染，就需要对物体表面的反射和折射特性进行具体化，这也就是上一篇笔记中介绍的核心概念双向反射分布函数的概念。再简要复习一下这个概念，具体指的是物体表面某处某方向的反射光的辐射率与该处某方向的入射光的辐照度的比值。它本身也是一个物理概念。除了最为基本的物理概念外，一般的物理概念都是由几个相关物理概念组成的函数来定义的。上面用比值来定义的方式就是如此。不过
ghostee·2024-02-10 03:20

红枫国际EDU - 鲨鱼学校 - 夏令营

一起用PBL(ProjectBasedLearning)学习方法学习英语语言
红枫鲨鲨·2024-02-10 03:20

如何使用python之Django创建虚拟环境及项目

一、创建环境1、创建虚拟环境:learning_log$python-mvenvll_env2、激活虚拟环境：learning_log$sourcell_env/bin/activate如果是使用windows
陇山·2024-02-09 22:40

跨模态行人重识别：Dynamic Dual-Attentive Aggregation Learningfor Visible-Infrared Person Re-Identification学习笔记

（IWPA）跨模态图结构化注意力（CGSA）GraphConstructionGraphAttention动态对偶聚合学习试验论文链接：DynamicDual-AttentiveAggregationLearningforVisible-InfraredPersonRe-Identification
深度学不会习·2024-02-09 22:35

跨模态行人重识别：Modality Synergy Complement Learning withCascaded Aggregation for Visible-InfraredPerson 笔记

目录简述贡献MSCLNet方法模态协同模块模态补充模块级联聚合策略子类级聚合类内聚合类间级上的聚合目标函数基于级联聚合的模态协同互补学习在可见光-红外人员识别中的应用简述级联聚合的模态协同互补学习网络(MSCLNET)。基本思想是协同两个模态来构造不同的身份鉴别语义和较少噪声的表示。然后，在这两种模式的优点下对协同表征进行了补充。此外，提出了级联聚合策略，用于细粒度的特征分布优化，该策略将子类、类
深度学不会习·2024-02-09 22:35

2023蓝桥杯python大学A组部分题目详细解析

题目链接https://www.lanqiao.cn/problems/3495/learning/?
含泪进厂·2024-02-09 15:15

论文阅读_对比学习_SimCLR

介绍英文题目：ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目：视觉表征对比学习的简单框架论文地址：https://arxiv.org
xieyan0811·2024-02-09 15:20

Open CASCADE学习|点和曲线的相互转化

目录1、把曲线离散成点1.1按数量离散1.2按长度离散1.3按弦高离散2、由点合成曲线2.1B样条插值2.2B样条近似1、把曲线离散成点计算机图形学中绘制曲线，无论是绘制参数曲线还是非参数曲线，都需要先将参数曲线进行离散化
老歌老听老掉牙·2024-02-09 14:36

用Python获取当前路径，上级路径，上上级路径

Learningbydoing：代码输出结果如下：输出结果
LabVIEW_Python·2024-02-09 13:34

周记：2019第24周(6.10-6.16）

1工作：优化了一下代码，添加了一个R波标记功能，解决了几个小bug:2学习：《DeepLearning》6/20(chapters）周三，看完第5章（MachineLearningBasics），虽然是基本理论
孙文辉已被占用·2024-02-09 11:39

0426 English oral learning summary

LeonardwarnsPennybetterleavingbeforeSheldonstartssprayingherwithLysolbecausehethinksPennyiscontagious.Later,Sheldonissosensitivethathewantstomakepetridishestogrowthroatculturesbecausehethinksifhewants
rusty6kimo·2024-02-09 10:45

2019-02-26

图片发自App✨Lifeisn’taboutwaitingforthestormtopass,it’saboutlearningtodanceintherain.生活不是等待暴风雨过境，而是学会在雨中跳出最美的舞姿
梨筱草·2024-02-09 10:39

机器学习系列——（十七）聚类

聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习
飞影铠甲·2024-02-09 09:08

基于BatchNorm的模型剪枝【详解+代码】

论文题目：LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming卷积后能得到多个特征图，这些图一定都重要吗？
全息数据·2024-02-09 08:05

2021.12.27｜学习记录094｜婉拒小招：先肯定，后否定。

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe_94thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！
SciPsyLearning·2024-02-09 08:04
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