问题我的docker容器好好的，里面有nvidia驱动。导出成镜像后，再新建容器，却发现运行代码报错说我没有nvidia驱动。直接运行nvidia-smi命令，既不会报错，也没有输出。解决在docker run 的时候，加上 --gpus all:docker run --privileged --gpus all -p XXX:6006 -p YYY:22 -it -d -v 宿主共享文件夹路径

该库可以轻松实现多种最基本的机器学习方法（不包括复杂的深度学习网络），用作baseline非常方便合适。本文代码在此文基础上增加自己的模型评估部分不用交叉验证，完整代码参考#!/usr/bin/env python3.6.5# -*- coding: UTF-8 -*-"""@Author: YuQiao@Date: 2021/3/30 14:27@File: test.py"""from skl

把上面代码中的try except注释掉，而是直接用except后面的内容。可能是try那里出错，影响了后面的图形界面功能。下面的代码中vis_actors_vtk()是一个显示图形界面的函数。这可能是一个很小众的报错原因。

想要调用ChamferDist类的__call__函数：@LOSSES.register_moduleclass ChamferDist(BaseLoss):def __call__(self, pointset1, pointset2):'''calculate the chamfer distance between two point sets.:param pointset1 (B x N

解决办法：指定官方源。

问题我的docker容器好好的，里面有nvidia驱动。导出成镜像后，再新建容器，却发现运行代码报错说我没有nvidia驱动。直接运行nvidia-smi命令，既不会报错，也没有输出。解决在docker run 的时候，加上 --gpus all:docker run --privileged --gpus all -p XXX:6006 -p YYY:22 -it -d -v 宿主共享文件夹路径

该库可以轻松实现多种最基本的机器学习方法（不包括复杂的深度学习网络），用作baseline非常方便合适。本文代码在此文基础上增加自己的模型评估部分不用交叉验证，完整代码参考#!/usr/bin/env python3.6.5# -*- coding: UTF-8 -*-"""@Author: YuQiao@Date: 2021/3/30 14:27@File: test.py"""from skl

方法一：ftp/sftp软件如filezilla client (完全免费) 或xftp。但该方法可能传输速度较慢方法二：scp命令scp -P 端口号 本地路径 远程用户名@ip:远程路径；比如：scp -P 10089 D:\synthetic_room_dataset.zip yuqiao@aiwac.net:/qiaodisk方法三：U盘...

输入：1或多张单个物体任意视角的图片 （encode成一个latent code）输出：3D occupancy grid （323232）loss: sum of voxel-wise 交叉熵。（虽然代码和这个有差别）官方代码：非官方torch代码：https://rohitgirdhar.github.io/GenerativePredictableVoxels/关于autoencoder的a

添加文献（如果是arxiv论文，打开他的arxiv界面，然后直接点浏览器插件即可。）找到一篇文献，先找他的标识号。然后点这个添加。怎么找标识号DOI如果引用里有doi：就是后面这一串10.1109/ICCVW.2019.00494.注意要包括后面的名字之类。M. Jaritz, J. Gu and H. Su, “Multi-View PointNet for 3D Scene Understan