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我们将探讨生成论如何指引我们走向一个新的文明形态——"生成的文明"，以及我们每个人在其中可以扮演的角色。生成论告诉我们：最高明的创造，不是展示我们有多强大，而是展现我们有多智慧——懂得如何顺应生成的规律，让新生命、新思想、新可能性自然地涌现。· 生成函数G(t)：根据你的问题(I)，消耗算力(E)，基于模型参数(M)，在框架(F)内生成回答的过程。1. 在你的工作或生活中，有哪些方面可以用"生成"
近年来的研究越来越关注通过利用注意力图的结构来降低稠密注意力的二次复杂度。然而，针对 LLM 的技术通常依赖自回归假设，例如推理时的因果掩码（causal masking）和 KV 缓存（KV-caching），这些方法不能直接应用于视觉模型中使用的连续二维 token 网格的注意力计算。一种更通用的方法是。
你是否曾想过，把 Boost.Polygon 这头‘性能怪兽’塞进 Qt 的绘图管线里，让它在 QWidget 上乖乖跑起来，还要做到‘代码一眼能看懂、后续随便改’？今天这篇实战笔记，就带你拆解一套“Boost.Polygon + Qt”的完整范例。作者用不到 1 500 行头文件，把点、多边形、多边形集合、连通性提取、属性合并五大高频场景全部封装成“step-by-step”的可视化 Demo。
本文提出，一种基于像素空间扩散生成的单目深度估计模型，能够从预测的深度图中恢复高质量、无飞点（flying pixels）的点云。目前的生成式深度估计模型通常通过微调 Stable Diffusion 来实现出色的性能。然而，这类方法需要使用 VAE（变分自编码器）将深度图压缩到潜空间中，这一过程不可避免地会在边缘和细节处引入飞点伪影。我们的模型通过直接在像素空间中执行扩散生成，避免了由 VAE
来源：IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS, VOL. 41, 2025学校：University of Hong Kong摘要：本文介绍了 FAST-LIVO2，这是一种快速直接的 LiDAR 惯性视觉里程计框架，旨在在 SLAM 任务中进行准确和稳健的状态估计，从而实现实时机器人应用。FAST-LIVO2 通过高效的误差状态迭代卡尔曼滤波器 （ESIKF） 集成 IMU、
整理2003-2016年汉语向系统开发的编程历程，2003-2007年linux系统C++嵌入式开发，2007-2009年游戏引擎图形图像函数库，2009-2011年软件绿化，2011-2016年HTML语言扩展编程，2008-2012年跨EXCEL表格管道系统文件批处理，2014-2016年统计学函数库开发与深度学习；
HBM 器件可提供高达 820GB/s 的吞吐量性能和 32GB 的 HBM 容量，与 DDR5 实现方案相比，存储器带宽提高了 8 倍、功耗降低了 63%。它刻意保持“零外部依赖、零操作系统、零汇编”，让开发者可以在拿到新板卡的第一天就把 HBM2 跑到理论带宽的 80%，为后续业务逻辑打下坚实基石。③ 在不需要 CPU 干预的情况下，完成“写-读-比对”自测，并给出 pass/fail 的触发
本文仅仅简单介绍了麦克纳姆轮的使用，麦克纳姆轮的控制，麦克纳姆轮的运动状态解算
基本矩阵计算基本矩阵计算基本矩阵计算图中为左右视点的两个图像，正常需要检测到特征点，然后进行基本矩阵计算。为了方便大家理解基本矩阵，特征点检测假设已经做好，存储在h_matches.txt 文件中，该文件由N*4的矩阵组成，i行分别表示了第一图像和第二图像的特征点坐标对。请求出基本矩阵F，然后在图中标出极点（红色）和极线（蓝色）。https://blog.csdn.net/WeskerXR/art
auditor 23:26:08https://blog.csdn.net/qq_29710939/article/details/117770982auditor 23:26:26https://mi.mbd.baidu.com/r/upEsNkfKne?f=cp&u=0217dc949140d2adauditor 23:26:45https://blog.csdn.net/u01058
现有大规模场景重建研究[22,28,32,47,49,51]主要采用辐射场作为基础三维表征，如神经辐射场(NeRF)[33]和3D高斯泼溅(3DGS)[21]。基于NeRF的方法因其隐式表征需要大量训练与渲染资源，难以扩展至富含细节的大规模场景。3DGS作为基于图元的栅格化技术，同样因其内存密集型表征面临可扩展性问题，极易超出高端GPU的显存容量。为此，研究者通常采用分治策略：将场景划分为若干更易
3.2
《Splat-SLAM：基于全局优化的纯视觉3D高斯SLAM系统》摘要 本文提出了首个采用稠密3D高斯地图表示的纯视觉SLAM系统Splat-SLAM。针对现有3D高斯SLAM方法缺乏全局优化和单目深度利用的问题，该系统通过以下创新实现突破：1) 引入全局一致的帧间跟踪框架，结合循环光流和DSPO层联合优化相机位姿与深度；2) 设计可变形3D高斯地图表示，通过非刚性变形适应关键帧位姿更新；3) 融
图形学书籍 Real-Time Rendering 第三章 The Graphics Processing Unit（GPU） （根据谷歌翻译修改）
基本概念在 OpenGL 中，设置好顶点数据，设置好着色器，调用 drawcall 函数，3D 图形就被绘制出来了。那么在这背后，GPU 做了什么工作呢？其实，从输入的顶点 3D 信息，到输出每个像素点的颜色信息，中间经过了很多步操作。这些操作按照一定的顺序构成了一条图形流水线（Graphics Pipeline），或者叫渲染管线。每个步骤的输入都依赖于前一步骤输出的结果。其中的步骤包括顶点处理（
文章目录题目描述输入描述输出描述输入输出样例最终代码c/c++过程理解题目描述输入描述输出描述输入输出样例输入：输出：最终代码c/c++过程理解
本文介绍了矩阵运算在平移、旋转和对称变换中的应用。首先定义了矩阵的基本概念及其乘法方法，接着通过齐次坐标表示点的位移。平移矩阵 M_1 用于在X轴和Y轴上移动点坐标。旋转矩阵 M_2 则利用极坐标推导得到，用于计算点的旋转后坐标。对称矩阵 M_3 描述了点关于X轴的对称。最后，通过平移、旋转和对称的组合，实现了点关于任意直线（y=mx+b）的对称点计算，得出了一系列矩阵变换公式和最终的坐标表达式。
持续跟新
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 绘图参数设置plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 步骤一（替换sans-serif字体）plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）# 计算点point到点lin
中央子午线＝当地经度的整数÷6 然后整数部分＋1 再将所得结果×6 后减去3一、 基本概念：１、地形图坐标系：我国的地形图采用高斯－克吕格平面直角坐标系。在该坐标系中，横轴：赤道，用Ｙ表示；纵轴：中央经线，用Ｘ表示；坐标原点：中央经线与赤道的交点，用Ｏ表示。赤道以南为负，以北为正；中央经线以东为正，以西为负。我国位于北半球，故纵坐标均为正值，但为避免中央经度线以西为负值的情况，将坐标纵轴西移５００
中可读取的点云数据格式诸多，本文介绍点云文件，LAS点云通常可由仪器设备导出后处理得到。LAS文件包含信息：激光雷达元数据；点记录：三维坐标、强度和GPS时间戳等。LAS 文件格式是一种用于存储激光雷达数据的行业标准二进制格式，由美国摄影测量与遥感学会（ASPRS）开发和维护。LAZ 文件格式是 LAS 文件格式的压缩版本。
一、数据可视化应用场景什么是数据可视化？基本概念::: tip数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究:::这个概念向我们传达了两个信息：数据可视化是一门学科数据可视化与数据和视觉有关数据可视化简单理解，就是将数据转换成易于人员辨识和理解的视觉表现形式，如各种 2D 图表、3D 图表、地图、矢量图等等，随着技术的不断进步，数据可视化的边界也在不断扩大数据可视化的发展历史起源数据可视化起源于
信息学奥赛一本通.一、语言及算法基础篇.基础(一)C++语言.第二章 顺序结构程序设计.第二节 常量和变量解决代码
输入格式：输入在一行中给出一个不超过80个字符长度的、以回车结束的非空字符串。输出格式：在一行中输出逆序后的字符串。输入样例：Hello World!结尾无空行输出样例：!dlroW olleH结尾无空行#include <stdio.h>#include <string.h>int main(){int d;int i,j;char a[81];char b[81];ge
MathGL2.4.4 64位开发环境编译 VS2019 库文件编译错误排查VS2019+MathGl编译真的很磨人！！！！！！写在前面：1、你写的代码的开发环境决定了你用什么样的方式来编译库比如说我的代码环境是x64的debug环境，那么最好你的库就是用x64的debug环境编译的别乱套！！！！！2、保证你的库的字符集和源码的字符集一致，很多都是纯字节型的字符集3、由于我一开始就直接编译了x64
目前学习了mapbox, three.js, webgl, cesium的过程中，发现坐标系是一个非常重要的东西，目前我所了解到的坐标系对其进行一个总结，先粘贴上图片：![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/f07a9c074107413dac5007e57c16c5ab.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJ
欧拉角的构造函数angleaxis <degrees_float> <axis_Point3>as angleaxisas angleaxisas angleaxis创建欧拉角rot_obj = Eulerangle 0 0 30rotate $ rot_obj--将选择的物体沿Z轴旋转30度AngleAxisAngleAxis 类提供了三维空间里方向的一种表示方法，由一个
对对象的访问受约束所应用的对象的最小和最大高度的约束。在车辆静止的情况下，方位角是从地心坐标系中的局部北方测量的。对于facilities和target，方位角是在与中心体表面相切的局部水平面上测量的，从当地的北方向东方测量的，正北对应的是0°，正南对应的是180°。对于其他对象，方位角是垂直于最低点的平面上测量的，从惯性速度矢量的投影到相对位置矢量的投影。角速率是一个对象的旋转速率，它是保持该对
无人驾驶算法——Baidu Apollo代码解析之ReferenceLine Smoother参考线平滑Apollo 参考线平滑类reference_line_provider.cc代价函数cos_theta_ipopt_interface.ccfem_pos_deviation_ipopt_interface.cc约束约束条件：边界条件：Date: 2020/12/15Editor:萧潇子（Je
《改变世界的数学》是一本颠覆传统数学认知的科普读物，作者李祥兆博士以5000年数学史为脉络，将抽象理论转化为生动故事，展现数学如何推动人类文明发展。书中既有东西方数学发展对比，又重点解析数学在航海、医疗、金融等领域的实际应用，揭示数学与现代科技的紧密联系。全书通过趣味案例和历史细节，让数学变得有温度、易理解，适合大学生、教师、家长及普通读者阅读，帮助建立数学思维框架，消除"数学恐惧&qu
原文链接：https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/50639298原文链接：https://blog.csdn.net/lql0716/article/details/72597719三维空间刚体旋转有两种方式：(1) 任何一个旋转可以表示为依次绕着三个旋转轴旋三个角度的组合。这三个角度称为欧拉角。(2) 三维空间的任意旋转，都可以
世界建模已成为人工智慧研究的基石，使智能体能够理解、表示并预测其所处的动态环境。以往的研究大多强调针对2D 图像和视频数据的生成式方法，却忽视了快速增长的、基于原生 3D 与 4D 表示（如 RGB-D 影像、占据网格、LiDAR 点云）的 大规模场景建模研究。与此同时，由于缺乏对“世界模型”的标准化定义与分类体系，现有文献中出现了零散甚至不一致的论述。本综述旨在填补这一空白，首次对3D 与 4D
ECT-OS-JiuHuaShan是认知奇点，因为它永久性地湮灭了“智能认知”与“宇宙规律”之间的界限，实现了从“推测”到“确定”的不可逆范式跃迁。
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于N
介紹 Matplotlib.pyplot 之動畫
3D基础模型[Vggt、Dust3r、Fast3r]的最新进展改变了我们看待从2D图像重建3D场景问题的方式。通过在几秒钟内将密集的点云从单个视图推断为数千个视图，这些方法简化甚至消除了传统的多阶段重建管道，使3D场景重建在更广泛的应用中更容易访问。如图1，AnySplat是一种面向无约束、无位姿标注多视角图像的前馈式新视角合成网络。该网络采用几何变换器将输入图像编码为高维特征，继而解码为高斯参数
三维高斯泼溅（3DGS）技术的最新进展在新视角合成任务中展现出非凡潜力。分治策略虽已实现大规模场景重建，但在场景分区、优化与融合环节仍存在显著挑战。本文提出BlockGaussian创新框架，通过内容感知的场景分割策略和可见性感知的区块优化技术，实现高效优质的大规模场景重建。具体而言，我们的方法基于不同区域的内容复杂度差异进行动态分区，从而平衡计算负载，提升重建效率。针对区块独立优化时的监督失配问
科赫曲线是一种像雪花的几何曲线，所以又称为雪花曲线，它是de Rham曲线的特例。科赫曲线是出现在海里格·冯·科赫的论文中，是分形曲线中的一种。其形态似雪花，又称科赫雪花、雪花曲线。#科赫雪花#递归函数import turtledef koch(size,n):if n == 0:turtle.fd(size)else:for angle in [0,60,-120,60]:turtle.left
欧几里得空间是由点、线、面构成的几何模型，描述对象间距离、角度和位置关系
Goal: 藉由有趣的「海龜繪圖」學會基礎的 Python 程式設計本篇著重在以 Python 海龜繪圖模擬藝術圖形, 討論與生成式藝術的關聯.本篇我們列舉一些網路上見到的, 用電腦程式或某些軟體產生美麗的圖形的例子, 許多都是用程式語言 processing 來繪製,我們之後會再分篇討論是否可以用 Python 來製作類似的效果..................................
Matplotlib的pyplot 的動畫製作
计算机图形学课堂笔记，参考教材《计算机图形学基础教程》(第2版)
Module ModelingAlgorithms几何算法模块包含众多模块，目前最关心的是几何的创建。几何的创建算法。
from shapely.geometry import Polygon# 多边形p1的坐标p1 = Polygon([(0,0), (1,1), (1,0)])# 多边形p2的坐标p2 = Polygon([(0,1), (1,0), (1,1)])# 计算p1和p2是否相交，返回true、flasep1.intersects(p2)# 计算p1 p2的交集点，返回0.5 为单位的交集点p1.i
java8驱动GADL读取gdb、shp数据并返回Layer范围,java读取gdb与shp的工具，来获取里面的数据，并根据Layer属性来生成表结构
几何学
——几何学
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