高斯差分DoG金字塔第4页

【Python学习 / 6】面向对象编程（OOP）

文章目录⭐前言⭐一、类和对象：面向对象编程基础1.类（Class）类的组成：例子：定义一个简单的`Dog`类代码解析：2.对象（Object）对象的创建：3.三大特性：封装、继承和多态3.1封装（Encapsulation

卜及中·2025-02-19 10:20

51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian：周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅（ Sora能制作动作大片还需要一段时间）

深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:10

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。Abstract现有基于NeRF大型场景重建方法，往往在视觉质量和渲染速度方面存在局限性。虽然最近3DGaussiansSpltting在小规模和以对象为中心的场景中效果很好，但由于视频内存有限、优化时间长、外观变化明显，将其扩展到大型场景

深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:09

2.17 滴滴后两道笔试题目分析

第一题和第二题比较简单，这里不做分享第三题相当于是一个特殊的等比数列，对这个等比数列求一下求和公式，然后当n趋于无穷时可以化掉一些项数，然后求和即可第四题通过差分可以求出每个房子需要经过的次数，然后比较是要买这个房子还是交租金即可

qq_87109145·2025-02-18 21:28

鸿蒙Next 图片高斯模糊处理

鸿蒙next中对图片的高斯模糊处理，主要是使用effectKit实现针对的pixelMap,代码处理如下所示importeffectKitfrom'@ohos.effectKit'import{image

anthonyzhu·2025-02-18 21:50

如何用示波器的FFT计算功能抓取电机驱动DS两极间的辐射干扰源

差分测量（可选）：若干扰为共模噪声，建议使用差分探头直接测量DS两极间电压。接线要点：尽量缩短探头与被测点的距离，避免环路天线效应。确保电机驱动电路处于正常工作状态（如PWM信号开启）。

Xyc0317_·2025-02-18 17:00

神经网络常见激活函数 10-GELU函数

GELU高斯误差线性单元（Gaussianerrorlinearunit）函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=

亲持红叶·2025-02-18 15:11

备战蓝桥杯 Day4 差分

差分(修改区间后查询)1.要点a[0]=0;for(inti=1;iusingnamespacestd;typedeflonglongll;constintN=1e5+9;lla[N],b[N],bdiff

爱coding的橙子·2025-02-18 09:44

RTK负载（4K可见光+高分热成像+超广角+激光测距）四光AI智能识别跟踪吊舱技术详解

系统结合了无人机的飞行能力和光电吊舱的多功能传感器，通过集成RTK（实时动态差分定位）技术、4K可见光摄像头、高分热成像仪、超广角镜头和激光测距仪，以及AI智能识别跟踪算法，实现了对地面目标的精准观测、

无人机技术圈·2025-02-18 05:03

差分数组的使用

这个问题要求我们通过杨学长的超能力来在一条马路上种树，并计算最终种树的总长度。每次杨学长的超能力作用会覆盖一个区间，我们需要计算最终种树的总长度。问题分析给定一个马路长度为n，有m次操作，每次操作会让某个区间[l,r]种上树。我们的任务是求出所有操作后，马路上最终种树的总长度（即被种树的区域的长度）。思路直接模拟每次操作：我们可以用一个布尔数组tree[n]来记录马路上每个位置是否被种树。每次操作

邂逅you·2025-02-17 22:39

类的讲解2(继承)

--继承:子类实例化的时候,父类构造函数也会跟随执行继承:属于面向对象三大特性之一(封装,继承,多态)/**父类中抽离"公共成员"*子类中"扩展"特殊的成员**基类:父类Animal*派生类:子类Dog

上位机小白***·2025-02-17 20:25

聚焦大模型！隐语技术团队研究成果被 ICASSP 与 ICLR 两大顶会收录

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。

·2025-02-17 20:25

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计

别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

[AcWing] 算法基础课（一）学算法强推哦

(因为没有接触过C++所以一开始学起来不是很容易，慢慢听下去边查边学就好啦)文章目录第一讲基础算法1.排序1.1快速排序1.2归并排序2.二分2.1整数二分(较麻烦)2.2浮点数二分3.前缀和与差分3.1

vo很懒·2025-02-17 07:23

差分解方程

差分解方程差分法在数值求解偏微分方程（PDEs）和常微分方程（ODEs）时，可以分为隐式格式和显式格式。

やっはろ·2025-02-16 21:46

差分的性质

目录差分的性质1)各阶差分均可用函数值表示2)用各阶差分表示函数值3)差商与差分的关系差分的性质1)各阶差分均可用函数值表示例如Δnfk=(E−I)nfk=∑j=0n(−1)j(nj)En−jfk=∑j

F_D_Z·2025-02-16 16:32

【GRR】重复性和再现性

我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等

Stongtang·2025-02-16 05:40

1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径

企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体

少林码僧·2025-02-15 21:08

打印金字塔总结(c/c++)

打印金字塔总结(c/c++)前事不忘，后事之师；在做循环结构时惊觉前几题几乎都是打印space或*或字符、数字打印的图像，看了看没啥人做这种基础题的盘点总结，秉承节流（时间）的精神也就为类己的萌新规范化此类题目

shixiexunnie·2025-02-15 19:22

Android新版高斯模糊(毛玻璃)官方实现，Kotlin

Android新版高斯模糊(毛玻璃)官方实现，Kotlin从Android12开始，Android官方API支持高斯模糊(毛玻璃)效果。关键是通过RenderEffect实现。

zhangphil·2025-02-15 13:10

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数

-shiba-·2025-02-15 10:17

matlab 代码通过有限差分法模拟了二维非稳态导热问题，并将初始时刻、最终时刻的温度分布以及温度场随时间的变化进行了可视化展示

clc;clearall;closeall;xlength=1;%x方向长度ylength=1;%y方向长度a=1e-4;%导温系数nx=15;%x方向网格数目ny=15;%y方向网格数目deltax=xlength/nx;%x方向单个网格长度deltay=ylength/ny;%y方向单个网格长度t=1600;%总时间nt=150;%时间步长deltat=t/nt;%时间步%给网格点编号，定义边

go5463158465·2025-02-15 02:36

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分，

奋进小青·2025-02-15 00:55

变分边界详解

公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x

半度、·2025-02-14 21:27

求证：一维差分是一维前缀和的逆运算

证明过程：设a[]是原数组，d[]是其对应的一维差分数组。因为，d[1]=a[1]，d[i]=a[i]-a[i-1]，i≥2。即d[]是a[]的一维差分。

hnjzsyjyj·2025-02-14 13:58

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声，最终得到纯噪声\(x_T\)。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

每个类别包含6,000张图像，具体类别包括：飞机(airplane)汽车(automobile)鸟(bird)猫(cat)鹿(deer)狗(dog)青蛙(frog)马(horse)船(ship)卡车

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

GaussianSpeech：音频驱动3DGS Avatar

为了捕捉人类头部的表达性和细节特征，包括皮肤皱褶和更细致的面部动作，文章提出将语音信号与三维高斯散射相结合，以创建逼真且时间上连贯的运动序列。

AIGC探路者·2025-02-12 00:57

@SneakyThrows：是Java异常处理的"魔法外挂"，还是隐藏的"定时炸弹"？

引言：当Java的异常机制成为"甜蜜的负担"Java的检查型异常（CheckedException）设计本意是提升代码健壮性，但开发者常常陷入两难：要么用try-catch层层包裹代码导致"金字塔噩梦"

·2025-02-12 00:21

OpenCV识别电脑摄像头中的圆形物体

处理每一帧图像：对摄像头捕获的每一帧图像进行处理，包括灰度化、高斯模糊、霍夫圆变换等操作。绘制圆形和圆心：如果检测到圆形，使用cv2.circle函数用黄线绘制圆形边缘，用红线绘制圆心。

欣然～·2025-02-11 23:12

C# base关键字使用

使用base的情况：staticvoidMain(string[]args){//本文来自www.LuoFenMing.comAnimalanimal=newDog("Dog");animal.SayName

xiaowu080·2025-02-11 22:40

LeeCode题库第十四题

示例1：输入：strs=["flower","flow","flight"]输出："fl"示例2：输入：strs=["dog","racecar","car"]输出：""解释：输入不存在公共前缀。

苦学LCP的小猪·2025-02-11 20:54

DARTS算法笔记（论文+代码）

DARTS通过两次近似，将问题简单化，以减少GPU计算天数，局部最优近似全局最优，有限差分近似求梯度。摘要：在CIFAR-10、ImageNet、PennTreebank和

朴公英不会飞·2025-02-11 19:42

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘openpyxl’欢迎进入我的个人主页，我是高斯小哥！

高斯小哥·2025-02-11 07:14

NeRF与3D Gaussian的异同对比

显式表示：用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目

zllz0907·2025-02-10 18:41

leetcode:1502. 判断能否形成等差数列（python3解法）

示例1：输入：arr=[3,5,1]输出：true解释：对数组重新排序得到[1,3,5]或者[5,3,1]，任意相邻两项的差分别为2或-2，可以形成等差数列。

Cold_Air丶·2025-02-10 14:02

关于java语言的发展前景

java语言的详解Java是一种高级、面向对象的计算机编程语言，由詹姆斯·高斯林(JamesGosling)和SunMicrosystems的团队开发。

GeekyGuru·2025-02-10 05:09

公差分析中曲率半径公差与光圈的换算

在公差分析过程中有很多设置与注意事项，并没那么简单点点就能实现公差的分析，当然也并非一帖能讲解清晰，这里主要讲解下公差分析中曲率半径公差的单位转化，即光圈与毫米单位的转化。

光学设计培训·2025-02-09 17:10

数字信号处理Python示例（13）生成方波信号

2.方波的应用3.方波的产生二、生成方波信号的Python代码三、仿真结果及分析写在后面的话前言从这篇文章开始，将继续给出生成非正弦信号的几个Python示例，包括方波、三角波、锯齿波、sinc函数和高斯信号

通信仿真实验室·2025-02-09 14:56

蓝桥杯K倍区间（前缀和与差分，取模化简）

5212345输出6思路：首先由连续子串和可以想用前缀和，由于加减法总和取模和分别取模结果不受影响，所以我们前缀和之后直接取模方便观察性质，本题前缀和：1，3，6，10，15取模之后：1，1，0，0，1，用差分就可以求出某段区间的和

YYJ333_333·2025-02-09 11:32

有限长序列的z变换收敛域_几类序列的Z变换收敛域.PPT

几类序列的Z变换收敛域第七章离散时间系统的Z域分析本章的主要内容z变换定义、典型序列的z变换z变换的收敛域逆z变换z变换的基本性质z变换与拉氏变换的关系利用z变换解差分方程离散系统的系统函数序列的傅里叶变换第一节引言一

沈阳无距科技·2025-02-09 09:48

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度（℃）y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量（添加高斯噪声）

算法工程师y·2025-02-08 23:28

python学opencv|读取图像（五十六）使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理

.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python学opencv|读取图像（五十五）使用cv2.medianBlur()函数实现图像像素中值滤波处理-CSDN博客在此基础上，我们可以进入高斯滤波的学习

西猫雷婶·2025-02-08 20:11

十八、计算机视觉-canny边缘检测

文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波（GaussianSmoothing）2.梯度计算（GradientCalculation）3.非极大值抑制（Non-maximumSuppression

云峰天际·2025-02-08 19:01

【Halcon】插值算法通俗讲解

目录一、灰度值插值的概念二、最近邻插值法三、双线性插值法四、等权双线性插值法五、高斯加权双线性插值法六、双三次插值法七、五种插值算比较一、灰度值插值的概念回到目录灰度值插值是图像变换所必需的方法，因为图像不是连续的函数

熊猫袋鼠骆驼·2025-02-08 13:52

[Halcon] 灰度值插值介绍

测量对象的插值方法及特定位置灰度值的确定2.2最近邻插值（’nearest_neighbor’）2.3双线性插值（’bilinear’）2.4集成平滑的双线性插值2.4.1等权双线性插值（“constant”）2.4.2高斯加权双线性插值

F-Halcon·2025-02-08 13:47

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric实现GAT3.1在Cora数据集上训练GAT模型3.2在CiteSeer数据集上训练GAT模型3.3误差分析小结系列链接

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

洛谷P3397 地毯（二维差分加暴力法）

题目难度：普及一题目传送门地毯题目描述在n×nn\timesnn×n的格子上有mmm个地毯。给出这些地毯的信息，问每个点被多少个地毯覆盖。输入格式第一行，两个正整数n,mn,mn,m。意义如题所述。接下来mmm行，每行两个坐标(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)和(x2,y2)(x_2,y_2)(x2,y2)，代表一块地毯，左上角是(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)，右下角是

怀念无所不能的你·2025-02-08 07:03

区间增减操作——差分数组

(^_^)这个题差分数组是一种用于高效处理区间更新操作的数据结构。它在处理数组中的区间增减操作时非常有用，能够将区间更新的时间复杂度从O(n)降低到O(1)。

tanactor·2025-02-07 16:29

canny边缘检测

Canny算法通过一系列步骤来实现鲁棒的边缘检测，以下是其主要步骤的详细介绍：1.高斯滤波降噪由于边缘检测对噪声非常敏感，因此在进行边缘检测之前，通常需要对图像进行平滑处理以去除噪声。

万物琴弦光锥之外·2025-02-07 09:37

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