题目链接：https://codeforces.com/contest/1537/problem/C 题目大意： 有座山，每座山有一个高度，我们需要从左到右排列山的顺序，需要首先让第一座山和最后一座山的高度差最小，在此的基础上，若则总难度加1，我们需要让总难度最大。输出任意一种满足条件的山的排列情况。 …

简介 Fusion4D 算法的目的是 4D 重建，也就是说重建的场景是随时间变化的，Fusion4D 可以把变化的 3D 场景记录下来，算法记录的是每时刻场景的 3D 模型。 由于 Fusion4D 采用多相机，简单融合每一时刻多相机输出的图像也可以重建单…

谷歌等一篇名为《挑战无监督分离式表征的常见假设》的论文，表明 (没有归纳偏置的) 无监督方法学不到可靠的分离式表征 (Disentangled Representations) 。本篇是ICML2019的两篇best paper之一。 Abstract 分离式表征的无监督学习背后的关键思想是，真实世…

VII. INTER-VEHICLE DISTANCE ESTIMATION 在检测到车辆之后，下一步是通过估计到ROI的距离来标记已识别的ROI。仅使用单眼视觉不可能直接从道路场景获得深度和距离信息。但是，在将摄像机图像重新映射到2D变换域后，我们可以基于新的2D变换图像…

仅浅读了论文，若有理解不对，还望指出。 方法 输入：3D pose 序列 第一步：正则化，从原始的系统W坐标系转换为新系统坐标系H。该变换会更换视角，但保持节点之间的相对位置不变性。如下图，从原本的…

这篇论文是ICML2019两篇best paper之一，针对无监督解耦进行了分析，从理论上证明无监督解耦是不可能的，虽然知乎上存在一些对这篇论文的负面评论，但个人感觉还是对解耦这个概念理解不一致造成的，单从这篇论文中对解耦的理解，我觉得这篇文章的工作是很有意义的。下面内容仅…

Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments 摘要I. 介绍II. 相关工作A. 松耦合激光-视觉-惯性里程计B. 紧耦合激光-视觉-惯性里程计C. 方法要点 III.系统概述IV. 方法论A. IMU里程计因子1) IMU预积分因子:2) IMU里程计优化: B…

题目：https://codeforces.com/problemset/problem/1537/C 题目大意： 有座山，每座山有一个高度，我们需要从左到右排列山的顺序，需要首先让第一座山和最后一座山的高度差最小，在此的基础上，若 则…

作者：凯 单位：燕山大学 code:https://github.com/thunlp/fewrel paper:https://www.aclweb.org/anthology/D19-1649.pdf FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification 问题介绍FewRel 2.0BERT-PAIR模型问题 小样本关系分类有两个挑战： 只有少量…

文章目录 前言Introduction总结附 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.02454v1.pdf. 代码：https://github.com/DeLightCMU/RSC 前言 卷积神经网络（CNN）通过激活与标签相关的显性特征来进行图像分类。当训练和测试数据处于类似…

CF round #762（div2）C题 Challenging Cliffs 题目 补题。 昨晚真是没想到这么做啊。。。好蠢 官方tutorial： 标程： #include "bits/stdc.h" using namespace std;int main() {int t;cin >> t;while(t--){int n;…

Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments 摘要 我们提出了超级模测量，一种高精度的多模态传感器融合框架，提供了一种简单而有效的方法来融合多个传感器，如激光雷达、相机和IMU传感器&am…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.09711.pdf 源码地址：https://github.com/md4all/md4all 概述 现有SOTA的单目估计方法在理想的环境下能得到满意的结果，而在一些极端光照与天气的情况下往往会失效。针对模型在极端条件下的表现不佳问题&…

Attention-Challenging Multiple Instance Learning for Whole Slide Image（ACMIL） 问题： predictive instances 与 instances有什么区别？ 0. Abstract 针对领域：MIL的过拟合 现有问题：当前的MIL方法只…

You are given an array a[0…n−1] of n integers. This array is called a “valley” if there exists exactly one subarray a[l…r] such that: 0≤l≤r≤n−1, alal1al2⋯ar, l0 or al−1>al, rn−1 or ar<ar1. Here are three examples: The first image shows…

“Self-Challenging Improves Cross-Domain Generalization”阅读笔记 1 Motivation 1） 分类模型在域内取得了很好的判别效果，但跨域表现受限； 2） 卷积神经网络过度依赖对反向传播有重要影响的少数特征，导致其对于图像特征学习不够全面。 2 Contribution 1） 提出自挑…

摘要 论文链接Challenging the Long Tail Recommendation 针对长尾推荐问题&#xff0c;提出三种基于图的算法 1&#xff09;Hitting Time algorithm 2&#xff09;Absorbing Time algorithm 3&#xff09;Absorbing Cost algorithm 算法 1、算法问题定义 三种算法都是基于…

Redisson限流 Redisson限流使用引入依赖使用redis的数据结构key1 Hash结构key 2&#xff1a; Zset结构key 3 string 结构 算法源码分析trySetRate尝试设置setRete重新设置设置过期时间获取令牌&#xff08;核心&#xff09;tryAcquire注意事项 扩展part 本地缓存 增大并发量&am…

原创转载请注明出处&#xff1a;http://agilestyle.iteye.com/blog/2342898 有参方法acquire(int permits)表示每调用1次此方法&#xff0c;就使用Semaphore中的x个permits Service.java package org.fool.java.concurrent.semaphore.acquire;import java.util.concurrent.Sema…

原创转载请注明出处&#xff1a;http://agilestyle.iteye.com/blog/2342878 Semaphore所提供的功能完全是synchronized关键字的升级版&#xff0c;但它提供的功能更加的强大和方便&#xff0c;主要的作用是控制线程并发的数量。 Semaphore(int permits) 设置permits为1 Service…