frp 是一个开源、简洁易用、高性能的内网穿透和反向代理软件，支持 tcp, udp, http, https等协议。想要配置frp穿透，首先必须先要有一台具有外网ip(即：可以外网访问)的服务器，这里使用阿里云ECS云服务器。

两阶段3D生成。第一阶段使用3D Gaussian Splatting 生成粗糙的三维表示，第二阶段使用 Diffusion Repainting 优化细节。目前的方法采用SDS损失，导致纹理不一致，质地差。

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由于三维高斯的多视图不一致性，3DGS无法准确地表示表面将三维体折叠成一组二维定向平面高斯盘。与3D高斯函数不同，2D高斯函数在本质上建模表面时提供了一致的视图几何。为了准确地恢复薄表面并实现稳定的优化，我们引入了一种利用射线-飞溅相交和光栅化的透视精度2D飞溅过程与3DGS不同，用二维高斯基元表示3D场景，每个基元定义一个定向椭圆盘。2D高斯函数相对于3D高斯函数的显著优势在于在渲染过程中精确的

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在图像恢复中使用它们的一个主要障碍是它们的架构约束，禁止尺寸无关的图像恢复，而图像恢复基准和现实世界的问题由不同尺寸的图像组成基于去噪扩散概率模型的基于补丁的图像恢复算法。基于补丁的扩散建模方法通过在推理过程中使用平滑的重叠补丁噪声估计的引导去噪过程来实现大小不可知的图像恢复。

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提出了一种新的白盒变压器架构，名为，通过操作来实现数据的表示学习。这种架构的设计使得内部表示更易解释，相比于黑盒变压器，CRATE的内部表示具有更清晰和易提取的语义含义。通过最大化 coding rate reduction——∆R(z)，可以促使特征zi​被紧凑地编码为低维高斯分布的混合物，其中不同的高斯分布在统计上是不相关的。还探讨了之间的联系，指出去噪等价于学习数据分布的表示。因此提出了一种

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用xxl-job的特性1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群

LLaVA使用(LLaMA-2)作为LLMfϕ​⋅，使用预训练的CLIP图像编码器 ViT-L/14gXv​。输入图像Xv​，首先获取featureZv​gXv​。考虑到最后一层Transformer前后的网格特征，采用简单的线性层连接图像特征到词嵌入空间，即使用一个可训练的投影矩阵 W 将Zv​转换为语言嵌入令牌Hv​（与语言模型中词嵌入空间具有相同的维数）。简单投影方案是轻量级的，它允许快速迭