高斯差分DoG金字塔

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

摘要：视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战：巨大的计算需求。为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见，我们提出了TPDiff，一个统一的框架，用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段，我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率，仅在最后阶段采用全帧率，从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型，我们引入了
东临碣石82·2025-03-14 14:31

用css写背景模糊的三种情况

1.背景模糊这种最简单也是最直接的，这里展示两种背景模糊的写法：1.用backdrop-filter的一个子属性blur进行设置模糊（这里的值代表的是将n✖n方格里面的像素的颜色做加权平均，即高斯模糊。
小竹子14·2025-03-14 13:58

3.13 YOLO V3

-scale变换经典方法-左图：图像金字塔；右图：单一的输入。-scale变换
不要不开心了·2025-03-14 11:44

4年产品经理工作总结，这3个问题没想清楚一辈子都是初级产品（附AI产品经理福利）

本文金字塔结构如下图所示：一、关于学习成长产品经理这个职位有些类似于中国的博士入学考试，宽进严出，想要完成从产品专员->产品经理->高级产品经理->产品总监的升级之路可谓非常之难，抛开运气因素，对一个人的
Langchain·2025-03-13 18:45

差分注意力，负注意力的引入

文章目录DifferentialTransformer差分注意力，负注意力的引入相关链接介绍初始化函数多头差分注意力DifferentialTransformer差分注意力，负注意力的引入相关链接ai-algorithms
syugyou·2025-03-13 17:09

差分革命：清华微软携手，用物理智慧重塑Transformer“慧眼”

当物理学遇上AI，一场精准捕捉的变革悄然上演想象一下，在信息的汪洋大海中，寻找一根至关重要的“针”，难度无异于“大海捞针”。然而，随着诺贝尔物理学奖的光芒照耀到“机器学习之父”GeoffreyHinton的肩头，另一场跨界融合也在悄然进行——微软与清华大学的科研团队携手，将物理学的智慧融入AI，推出DifferentialTransformer（DIFFTransformer），让Transfor
YINWA AI·2025-03-13 16:27

AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题

此侠客正是GaussianNaïveBayes（高斯朴素贝叶斯，简称GaussianNB）。凭借朴素的假设与强大的数学支撑，GaussianNB在分
星际编程喵·2025-03-13 15:49

python学智能算法（七）|KNN邻近算法

学智能算法（三）|模拟退火算法：深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法（四）|遗传算法：原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法（五）|差分进化算法
西猫雷婶·2025-03-13 14:13

AcWing 蓝桥杯集训·每日一题2025·5526. 平衡细菌

解题思路这是一道差分模板题，我们从差分角度观察操作的本质：给一段区间加上：(1,2,3,4,5…)(1,2,3,4,5\ldots)(1,2,
EvLast·2025-03-13 11:49

突破：海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染！

在重建大师7.0新品发布会上，我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅（OPGS）从训练到实时渲染的软件工具解决方案，使得用户能够在常用的重建农场计算节点下，就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、
大势智慧·2025-03-13 09:34

蓝桥杯 （3.4 每日一题 -- 差分）

蓝桥杯（3.4每日一题–差分）链接:DP一、模板题差分是对原数组操作，前缀和是对差分数组操作//差分b[i]=a[i]-a[i-1];b[i][j]=a[i][j]-a[i-1][j]-a[i][j-1
稻禾边的阳光·2025-03-13 05:39

蓝桥杯备赛笔记--差分、离散化、贪心

一、差分1.原数组a[n],差分数组diff[n](1)满足的式子：diff[i]=a[i]-a[i-1]diff[1]+diff[2]+...diff[i]=a[i](2)将区间[l,r]里面的都加上
ingingingingjingbu·2025-03-13 05:34

蓝桥杯备赛-差分-重新排序

问题描述给定一个数组AA和一些查询Li,RiLi,Ri,求数组中第LiLi至第RiRi个元素之和。小蓝觉得这个问题很无聊,于是他想重新排列一下数组,使得最终每个查询结果的和尽可能地大。小蓝想知道相比原数组,所有查询结果的总和最多可以增加多少?输入格式输入第一行包含一个整数nn。第二行包含nn个整数A1,A2,⋯,AnA1,A2,⋯,An,相邻两个整数之间用一个空格分隔。第三行包含一个整数mm表示查
小赵起名困难户·2025-03-13 05:34

2.4 基于Vitest的单元测试基础设施搭建

文章目录1.现代单元测试体系解析测试金字塔演进Vitest核心定位2.基础设施架构设计整体架构图3.环境配置全流程3.1基础环境搭建3.2配置文件`vitest.config.ts`3.3测试环境初始化
北辰alk·2025-03-13 04:55

html利用列表写单选题,请写出利用列表标签实现如下图所示效果的HTML代码:

【判断题】威尔克斯统计量在多元方差分析中是用于检验均值是否相等的统计量。【单选题】净重为61kg的生丝,实际回潮率为12.6%,
小花学姐·2025-03-12 21:36

使用python进行单因素方差分析（ANOVA）和事后多重比较(LSD)

4、执行单因素方差分析（ANOVA），
thinkwindows·2025-03-12 19:55

从原理和公式出发：python实现One_Way_ANOVA

文章目录目的：python实现onewayANOVA单因素方差分析1.代码流程2.python代码实现0主要的函数1加载数据2查看数据统计结果3数据处理及可视化4方差分析4.1模型拟合4.2单因素方差分析
＾哪来的＆永远～·2025-03-12 19:54

ANOVA：在Python中构建和理解ANOVA（方差分析）

ANOVA（方差分析）是一种统计技术，用于确定三个或更多独立（不相关）组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设，在比较多个组时特别有用。
python收藏家·2025-03-12 18:21

PTA:数字金字塔

输入正整数n，输出n层数字金字塔。
悦悦子a啊·2025-03-12 01:11

【牛客 差分】值周

题目值周思路和校门外的树一样，唯一不同的是本题数组要开的大一些，其他都一样。代码#includeusingnamespacestd;constintN=100000010;inta[N]={0},b[N];intmain(){std::ios::sync_with_stdio(false);intn,m;cin>>n>>m;for(inti=1;i>l>>r;b[l]=b[l]+1;b[r+1]=
Liu_Meihao·2025-03-11 23:49

高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述

高斯Splatting方法的最新发
三谷秋水·2025-03-11 20:57

程序员如何用DeepSeek提升开发效率？这些隐藏技巧让你少走弯路

昨天凌晨三点，我盯着屏幕上死活调不通的接口文档，咖啡杯在桌角堆成金字塔。就在即将砸键盘的前一刻，突然想起同事老王推荐的DeepSeek。
·2025-03-10 18:58

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

本文深入探讨了随机森林的理论基础，包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制，并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。
蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

面试时，如何回答好“你是怎么测试接口的？”

一、回答框架设计（金字塔原理）总述："我通常采用分层测试策略，遵循需求分析→场景拆解→用例设计→自动化实施→持续监控的闭环流程。
海姐软件测试·2025-03-09 23:17

深度解析SSD2351核心板：硬核视频处理+工业级可靠性设计

芯片技术细节：视频处理能力：IVE引擎支持高斯滤波、膨胀/腐蚀等图像预处理；IPU支持人脸识别、运动检测及Transformer网络推理；显示接口支持MIPIDSI2560x1600@60fps，适配工业
明远智睿嵌入式方案商·2025-03-09 05:16

使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私

opacus官网为：GitHub-pytorch/opacus：使用差分隐私训练PyTorch模型（2）完整代码#-*-coding:utf-8-*-#Step1:导入必要的库和模块importto
还不秃顶的计科生·2025-03-08 22:06

【蓝桥杯学习笔记】12.数据结构——单调栈

系列文章目录【蓝桥杯学习笔记】1.入门基本语法及练习题【蓝桥杯学习笔记】2.常用模型----最大公约数和最小公倍数【蓝桥杯学习笔记】3.质数判断【蓝桥杯学习笔记】5.矩阵乘法【蓝桥杯学习笔记】6.一图看懂差分数组
Master_L u·2025-03-08 10:13

项目管理发展史 --转

项目管理通常被认为是第二次世界大战的产物（如美国研制原子弹的曼哈顿计划），事实上，项目管理历史源远流长，其发展大致经历了以下阶段：（1）古代其代表作如我国的长城、埃及的金字塔、古罗马的供水渠这样不朽的伟大工程
hongzhen1114·2025-03-08 08:46

品致差分探头与光隔离差分探头的区别

差分探头与光隔离差分探头在电子测量领域都是重要的工具，但它们在工作原理、应用场景以及性能特点上存在显著的差异。差分探头主要用于测量两个输入端之间的电压差。
PinTech示波器探头·2025-03-08 08:37

高斯溅射融合之路（一）- webgl渲染3d gaussian splatting

大家好，我是山海鲸的技术负责人。之前已经写了一个GIS融合系列。其实CesiumJS的整合有相当的难度，同时也有很多方面的工作，很难在几篇文章内写完，整个山海鲸团队也是投入了接近两年的时间，才把周边整套工具链进行了完善，后续有新的内容也会持续分享，隔壁系列传送门：GIS融合之路一坑未平，一坑又起。去年年末，我们的AI合作伙伴突然给山海鲸技术团队丢来了一个新技术-3DGaussianSplattin
山海鲸可视化·2025-03-08 06:33

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式，包括加高斯白噪声（AWGN）、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声（SIDD、DND）等

ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言加高斯噪声
十小大·2025-03-07 13:11

凡人歌：平凡公司的技术面试

我们也乐见这些金字塔顶端给大家洒下的热点鸡汤。而现实却是平凡的小公司才是主流。他们不在聚光灯下，只盘踞在各大招聘网站上。他们才是平凡人职业生涯的常住地。
·2025-03-07 12:34

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。
清风AI·2025-03-07 11:20

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。
木子算法·2025-03-07 11:12

三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成

支持添加不同的噪声，高斯噪声比较柔和，随机噪声比较明显。功能视频介绍三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成，支持不同的分辨率，支持添加噪声下载地址三维模型点
是刃小木啦~·2025-03-07 09:13

【Gaussian Model】高斯分布模型

目录高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段：估计数据分布(2)检测阶段：计算概率判断异常点
HP-Succinum·2025-03-07 00:36

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

“八皇后问题”解题思路与 C 语言代码实现

问题背景提出：由德国数学家马克斯·贝瑟尔于1848年提出，后经高斯等数学家研究。解的数量：高斯最初认为有76种解，后来通过图论方法确定共有92种不同的摆放方式。
CoreFMEA软件·2025-03-06 20:27

为什么C/C++能一直排在编程语言前列？揭秘“常青树”的底层王者逻辑 [特殊字符]

在Python称霸AI、Rust狂揽安全红利的今天，C/C++仍以底层统治力和生态霸权稳居编程语言金字塔顶端。TIOBE2025年2月榜单显示，C++以11
sveewg·2025-03-06 19:21

Python 面向对象高级编程-多重继承

回忆一下Animal类层次的设计，假设我们要实现以下4种动物：Dog-狗狗；Bat-蝙蝠；Parrot-鹦鹉；Ostrich-鸵鸟。
赔罪·2025-03-06 11:42

结构化思考和金字塔结构之：信息检索与知识获取

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.1概念定义2.2检索阶段2.3提取阶段3.1信息检索和文本信息处理的组成3.2技术总体架构3.3信息检索的关键技术3.3.1倒排索引和TF-IDF权值3.3.1.1倒排索引3.3.1.2TF-IDF权值3.3.2文档集合模型3.3.3语言模型3.3.3.1词袋模型3.3.3.2n-gram模型3.3.4PageRank算法3.3.5信息熵的实体抽取3
AI天才研究院·2025-03-06 06:31

华为OD机试 - 最大化控制资源成本 - 差分数组（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述公司创新实验室正在研究如何最小化资源成本，最大化资源利用率，请你
哪 吒·2025-03-06 02:28

【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通LearningtoTranslateNoise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得
十小大·2025-03-05 13:01

串口通讯协议基础

RS-232使用差分信号进行数据传输，支持全双工通信，可以同时进行数据发送和接收。物理接口：RS-
桐叶岩·2025-03-05 11:44

DenseUNet 改进：添加ASPP模块

DenseUNet改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP（AtrousSpatialPyramidPooling，空洞空间金字塔池化
听风吹等浪起·2025-03-05 03:14

Opencv Canny边缘检测

边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤：使用高斯滤波，以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测，以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测
noruta·2025-03-03 13:54

Android 高斯模糊

packagecom.pingan.carowner.servicewindow.utils;importandroid.annotation.TargetApi;importandroid.content.Context;importandroid.graphics.Bitmap;importandroid.graphics.BitmapFactory;importandroid.os.Buil
xiao芝麻·2025-03-03 01:14

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

c#实现485协议

以下是详细的步骤和示例代码：1.RS-485通信原理物理层：RS-485是差分信号标准，支持多点通信（半双工）。收发控制：通过控制RTS（RequesttoSend）或DTR引脚切换发送/接收模式。
A_nanda·2025-03-02 05:25
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