1.Logistic回归简介先给出本次实战的代码和数据集，链接: https://pan.baidu.com/s/1dEE1QJR 密码: 6nnh我们拿到一些数据点，用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就叫做回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。

1. 安装potplayer到对应网址下载，windows下一键安装即可2. 优点可以使用各种视频格式，因为LZ是做图像处理，视频处理，平常会遇到各种格式的视频，或者业务直接抓取得到的yuv视频，使用potplayer也可以直接播放，功能相当强大，并且没有乱七八糟的广告。3. 截取视频3.1 使用potplayer打开一段视频这里因为涉及到一些隐私原因，就不进行视频展示了3.2 使用快捷键Alt+

问题描述从训练平台拉取镜像后，安装ssh，出现如下报错：Permission denied (publickey,password).在密码正确的情况下也无法进行连接解决方案遇到这样的情况，如果不是密码错误，并且服务器上的sshd服务已经开启的情况下，需要进入到对应docker中，修改对应docker的配置文件/etc/ssh/sshd_configvim /etc/ssh/sshd_config

哈哈，超长国庆假期结束啦，感觉还有点没缓过来，但是该休息时候休息，该工作时候开始工作啦！今天又要开始新的任务啦，在读代码时候遇到下面的的语句，LZ不是很明白，也就网上查找了下资料，整理了一下。#progma warning(disable: 4996)#progma warning(disable: 4819)#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS1.#pragma wa

1. 下载对应版本的TensorRT首先去NVIDIA官网下载对应版本的TensorRT，LZ这里使用的是6.0.1版本Could not find any NvInferVersion.h matching version '6' in any subdirectory:laim@felaim-pc:~/Documents/software/tensorflow-r1.14$ ./con...

计算复杂度问题像素空间中的扩散模型计算成本极高训练和推理都需要大量资源限制了模型的可访问性和应用细节与效率的权衡需要在复杂度降低和细节保留之间找到平衡过度压缩会丢失细节不压缩则计算成本过高条件生成灵活性需要支持多种条件输入（文本、边界框等）需要实现高分辨率合成的卷积方式首次在潜在空间中训练扩散模型，实现计算效率和质量的最佳平衡引入交叉注意力机制，支持灵活的条件生成优化下采样策略，在复杂度降低和细节

首次提出3DGS-based RL框架用于训练端到端AD策略创新结合RL和IL，实现协同优化，RL补充IL的因果关系建模，IL补充RL的人类对齐设计专门的安全奖励和密集辅助目标，解决稀疏奖励问题在闭环评估基准上验证有效性，碰撞率相比IL方法降低3倍提供完整的训练框架，包括奖励设计、动作空间优化、训练策略等。

离散化限制：基于VAE的方法使用离散标记，限制了连续空间表示能力几何先验依赖：BEV投影方法过度依赖显式几何先验，限制了模型的灵活性时空依赖性捕捉不足：传统方法难以有效捕捉复杂的时空依赖关系多帧预测能力有限：现有方法在预测多帧未来占用时表现不佳首次提出轨迹条件的稀疏占用世界模型，实现了端到端的多帧未来占用预测绕过BEV投影和离散化，采用稀疏占用表示，提升了模型的表示能力和计算效率基于Transfo

基于IL的端到端自动驾驶研究正从。

NeRF（Neural Radiance Fields）是一种使用神经网络表示3D场景的方法，能够从稀疏的多视角图像中学习场景的连续表示，并合成任意新视角的高质量图像。新视角合成是NeRF的最终目标：给定训练时未见过的相机位姿，生成该视角下的图像。1. 数据加载├─ 加载多视角图像├─ 加载相机参数（内参、外参）└─ 划分训练集/验证集/测试集2. 模型初始化├─ 创建粗网络（Coarse Net