Chap 4 ：Graph Embedding1.图嵌入的整个框架 框架包含四个部分： (1)mapping function：将节点从graph domain映射到embedding domain。 (2)information extractor：从graph domain中提取出想要的key information 。 (3) reconstructor：从embedding domain中
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2023-10-27 05:19:49
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占用率计算器：有几个API函数可以帮助程序员根据寄存器和共享内存的要求来选择线程块大小：占用计算器API cudaOccupancyMaxActiveBlocksPerMultiprocessor可以根据内核的块大小和共享内存使用情况提供占用率预测。 该函数根据每个多处理器的并发线程块数来报告占用情况。请注意，此值可以转换为其他指标。 乘以每块的warp数量会得到每个multiprocessor的
这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence“，作者来自英国牛津大学，文章覆盖了odometry、mapping和SLAM等。这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey
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2023-07-28 21:55:01
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# mAP在深度学习中的应用
在深度学习的领域，尤其是计算机视觉任务中，准确评估模型的性能是至关重要的。常见的指标包括准确率、召回率等，但当我们面对多类检测问题时，均值平均准确率（mAP）则成为了一种更为合适的评价标准。本文将介绍mAP的概念、计算方法，并提供一个代码示例。
## 什么是mAP？
mAP（mean Average Precision）是用于评估目标检测模型性能的指标。它综合了
Bit-Map算法简介：
1：Bit-Map算法又名位图算法，其原理是，使用下标代替数值或特定的意义，使用这个位为0或者1代表特性是否存在。
2：Bit-Map算法具有效率高，节省空间的特点，适用于对大量数据进行去重，查询等。
应用举例：
例如，我们存储了一些整形数据：2，8，4，6，9，我们需要查询是否存储了3，那么，按普通的思路，我们需要将
深度神经网络（Deep Neural Networks, 简称DNN）是近年来机器学习领域中的研究热点，产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习，导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力，适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分，腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练，提供公用算法简化实验过程。对微信语音识别应用，在
阴影映射阴影映射(Shadow Mapping)背后的思路非常简单：我们以光的位置为视角进行渲染，我们能看到的东西都将被点亮，看不见的一定是在阴影之中了。如果我们从光源的透视图来渲染场景，并把深度值的结果储存到纹理中会怎样？通过这种方式，我们就能对光源的透视图所见的最近的深度值进行采样。最终，深度值就会显示从光源的透视图下见到的第一个片元了。我们管储存在纹理中的所有这些深度值，叫做深度贴图（dep
Games202高质量实时渲染_lecture3_shadow maping1 shadow mapping1 原理2问题1：自遮挡；3 走样2 shadow maping背后的数学3 percentage closer soft shadows1 PCF 1 shadow mapping图像空间中的 坏处：遮挡，走样1 原理获取深度图：越近深度图越浅！ 偏黑值比较小， 经过透视投影后的z并不是
这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
文章目录1 简介2 传统机器视觉的手势检测2.1 轮廓检测法2.2 算法结果2.3 整体代码实现2.3.1 算法流程3 深度学习方法做手势识别3.1 经典的卷积神经网络3.2 YOLO系列3.3 SSD3.4 实现步骤3.4.1 数据集3.4.2 图像预处理3.4.3 构建卷积神经网络结构3.4.4 实验训练过程及结果3.5 关键代码4 最后 2 传统机器视觉的手势检测普通机器视觉手
Mybatis底层深入理解public class MybatisDome {
public static void main(String[] args) throws IOException {
InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("Mybatis.xml");
//
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2023-09-26 13:54:18
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在写Lab4的过程中，被map的深拷贝和浅拷贝困扰了一天，感觉被java的内存分配机制狠狠坑了一把。下面分享一下我的心酸心路历程。 首先看看代码，当时的想法很简单，用另一个map来记录未分配资源前的计划项集合，如果分配资源后存在资源冲突，则将存储改变前的计划项集合赋值给flightentries: （在这段代码执行之前是判断待分配计划项存在与否、是否已分派资源以及欲分配的飞机存在与否，本文主要针对
作为一个MVC框架，有控制层，当我们在浏览器发出了一个请求，SpringMVC是怎么处理请求，而且通过请求找到对应的类的方法？我们今天带着这么问题来解析SpringMVC源代码处理过程。 我们在实现SpringMVC控制层时，标示了请求路径，并标示请求地址对应的哪个方法，源代码如下：
[java]
view plain
copy
先说下开发环境.VS2013,C++空项目,引用glut,glew.glut包含基本窗口操作,免去我们自己新建win32窗口一些操作.glew使我们能使用最新opengl的API,因winodw本身只包含opengl 1.1版本的API,根本是不能用的. 其中矩阵计算采用gitHub项目openvr中的三份文件, Vectors.h ,Matrices.h, Matrices.cpp,分别
继续练习一个模拟冰块的效果，模拟的是一个不透明内部有杂质的冰块，内部杂质用视差映射来实现，表面就是简单的法线贴图+Cubemap反射采样，也可以直接只计算高光不反射图案。文章会把视差映射讲一下，算是对学习的记录和总结。Parallax Mapping视差映射好多人的文章里都写到：视差映射是法线映射的增强版，不止改变了光照作用，还在平坦的多边形上创建了3D细节的假象。 其实我们看原理
# GPU深度学习占用率低：优化策略与代码示例
随着深度学习技术的飞速发展，GPU成为了深度学习训练中不可或缺的硬件资源。然而，许多用户在使用GPU进行深度学习训练时，可能会发现GPU的占用率并不高，这不仅浪费了宝贵的计算资源，也延长了训练时间。本文将探讨GPU深度学习占用率低的原因，并提供一些优化策略和代码示例。
## GPU深度学习占用率低的原因
1. **数据传输瓶颈**：GPU和CP
# 深度学习中提高GPU利用率的实用指南
在深度学习中，GPU的使用率是衡量模型训练效率的一个重要指标。若使用率较低，可能会导致训练时间过长和资源浪费。下面，我们将通过一系列步骤来解决这一问题，并详细介绍实现的代码和流程。
## 项目实施步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[启动深度学习环境] --> B[检查GPU可用性]
B -->
目录索引1 何为阴影2 深度缓存3 阴影映射3.1 实现3.2 阴影失真3.2.1 产生原因3.2.2 shadow bias3.3 pcf柔化阴影边缘4 参考 1 何为阴影 由于遮挡，导致光线照射不到某处，因此产生了阴影。 阴影为渲染的场景增加了纵深感，让观察者更容易判定物体间的空间距离。 在实时渲染(光栅化图形管线)中，一种常用的实现阴影的方法就是阴影映射(shadow mappi
# 如何优化深度学习模型的CPU利用率
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何优化深度学习模型的CPU利用率。这对于刚入行的小白来说可能是一个挑战，但是只要跟着我的步骤一步步操作，相信你也能轻松掌握。
## 流程
以下是我们优化深度学习模型CPU利用率的整体流程：
```mermaid
gantt
title 优化深度学习模型CPU利用率流程
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COLMAP简明教程 导入指定参数 命令行 导出深度图COLMAP是经典的3D重建、SfM、深度估计开源工作，配置和安装按下不表，本文主要从命令行的角度，对COLMAP的基本用法做教程，并备收藏和笔记。对指定图像进行重建和深度估计准备好一些多视角图像，放入一个文件夹中，如下所示：├── images/
├── 0.png
├── 1.png
......
├── 1
