译文：我们提出了一种基于神经辐射场学习生成 3D 模型的方法，该模型仅从具有每个对象的单个视图的数据中进行训练。虽然生成逼真的图像不再是一项艰巨的任务，但生成相应的 3D 结构以便它们可以从不同的视图进行渲染并非易事。我们表明，与现有方法不同，不需要多视图数据来实现这一目标。具体来说，我们表明，通过使用以共享潜在空间为条件的单个网络重建许多与近似规范姿势对齐的图像，您可以学习一个辐射场空间，该空间

引言最初我们会以init模块来初始化模型的参数。现在我们将深入了解如何访问和初始化模型参数，以及如何在多个层之间共享同一份模型参数。我们先定义一个含单隐藏层的多层感知机。我们依然使用默认方式初始化它的参数，并做一次前向计算。与之前不同的是，在这里我们从nn中导入了init模块，它包含了多种模型初始化方法。import torchfrom torch import nnfrom torch.nn i

该博客记录了一个基于numpy实现线性回归的例子。与sklearn不同，numpy实现的多为梯度下降方式优化模型性能。以下为代码部分：定义RMSE，loss,r2函数，定义回归模型，标准化，可视化等。

高斯混合模型k-means 聚类模型非常简单并且易于理解，但是它的简单性也为实际应用带来了挑战。特别是在实际应用中，k-means 的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派簇的特点将导致性能低下。这一节将介绍高斯混合模型，该模型可以被看作是k-means思想的一个扩展，但它也是一种非常强大的聚类评估工具。还是从标准导入开始：%matplotlib inlineimport matplotlib.

SVM超平面计算例题

主页：https://lingjie0206.github.io/papers/NeuS/论文：https://arxiv.org/abs/2106.10689代码：https://github.com/Totoro97/NeuS给定一组3D对象的摆姿势图像{Ik}\{I_k\}{Ik​}，我们的目标是重建其表面SSS。表面由神经隐式SDF的零级集表示。为了学习神经网络的权重，我们开发了一种新颖的

SVM超平面计算例题

译文：我们使用神经辐射场 (nerf) 从大规模的视觉捕获中构建交互式3D环境，这些捕获跨越建筑物，甚至是主要从无人机收集的多个城市街区。与单个对象场景 (传统上对nerf进行评估) 相反，我们的规模提出了多个挑战，包括 (1) 需要对具有不同照明条件的数千个图像进行建模，每个图像仅捕获场景的一小部分，(2) 令人望而却步的大模型容量，使其无法在单个GPU上进行训练，并且 (3) 快速渲染将实现交

译文：我们使用神经辐射场 (nerf) 从大规模的视觉捕获中构建交互式3D环境，这些捕获跨越建筑物，甚至是主要从无人机收集的多个城市街区。与单个对象场景 (传统上对nerf进行评估) 相反，我们的规模提出了多个挑战，包括 (1) 需要对具有不同照明条件的数千个图像进行建模，每个图像仅捕获场景的一小部分，(2) 令人望而却步的大模型容量，使其无法在单个GPU上进行训练，并且 (3) 快速渲染将实现交

数组创建创建数组有 6 种通用机制：从其他 Python 结构（即列表和元组）转换内在的 NumPy 数组创建函数（例如 arange、1、0 等）复制、加入或改变现有数组从磁盘读取数组，无论是标准格式还是自定义格式通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组特殊库函数的使用（例如，随机）您可以使用这些方法来创建 ndarrays 或Structured arrays。将 Python 序列转换为 N