本次社区会议为Subspace更名为Autonomys以及新任CEO Labhesh Patel赴任后的首次社区会议。 会议信息量较多，TimeDao择取重要信息如下： 新任CEO介绍主网将会在第三季度末上线，在内部称为“Genesis Project”，每周多次会议确保这一…

进入Web3时代后的新公链竞争已经进入算法+硬件的综合内卷竞争，作为一名资深的去中心化基建参与者密切关注着新时代基础设施的发展，尤其是存储公链新秀Subspace Network，在如此拥挤的公链赛道中Subspace Network的创新和结合为更多的全球硬件设施拥有者提供了多元化的解决方案…

标题（paper）：Deep Subspace Clustering Networks 期刊 时间 有无源代码： NIPS’17: Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems December 2017 Pages 23–32 有 作者&…

通过低秩表示的鲁棒子空间结构恢复和子空间分割 使用参考论文中详细介绍的 LRR 算法实现了运动分割和面部分割。 摘要——本学期论文的主要焦点是子空间聚类问题。考虑多个子空间的并集，然后假设我们从中近似抽取一组数据样本。然后我们希望将这些数据样本聚类到各…

论文地址：Deep Multi-view Subspace Clustering with Anchor Graph (ijcai.org) 代码地址： 摘要 深度多视图子空间聚类（Deep Multi-View Subspace Clustering，DMVSC）近年来因其卓越的性能受到越来越多的关注。然而&a…

单步对抗训练AT存在一个灾难性过拟合问题，在训练过程中，针对PGD攻击的文件准确性突然下降到0%。本文揭示了每个样本的快速增长梯度与过拟合之间的密切联系，这也可以应用于理解多步骤AT中的鲁棒过拟合。为了控制梯度的增长，我们提出…

Abstract 最近，深度学习方法在数据聚类任务中取得了重大进展。深度聚类方法(包括基于距离的方法和基于子空间的方法)将聚类和特征学习整合到一个统一的框架中，聚类和表示之间相互促进。然而，深度子空间聚类方法通常是在自表达模型的框架下进…

速度测试 4.20 4个8g内存， 15:15:32 -15:54:35，39分钟，10个扇区 运行稳定后。 2:15:01-2:44:39，29分钟，10个扇区。 27分钟，10个扇区，22.2g/h，533g/d。 资源占用情况 4条8g1条1…

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Part I --- 向量空间(vector space) 向量空间就是由包含n个分量的列向量所组成的Rn的空间，其中R表示实数。例如，R2就代表了一般的x-y平面，其中包含两个分量的向量表示坐标系中的一个点(x,y)。同理，R3中的一个向量，包含三个分量,可以表示三维坐标系中的一个点(x,y,…

本篇讲解线性代数的4个基本空间 Vector space, subspace, linear space 是同一个东东 子空间（subspace）可以想象成一个超平面，根据线性空间的定义，0元素必须在超平面上才是子空间。 上式不是子空间。因为 直线当然是平面的子空…

1 项目简介 什么是Subspace网络？ Subspace是为下一波加密创建者构建的第四代区块链。旨在实现web3规模扩容。 Subspace允许开发者以互联网规模运行 Web3 应用。它提供了一个简单的接口，用于快速部署按需求自动扩展的多链去中心化应用。Subspace由一个…

学习凸优化的过程中，首先要接触到仿射集与凸集的定义，非常有必要完全理解。 文章目录 一、仿射集（Affine set），凸集（Convex set）定义二、子空间(Subspace)三、仿射包（affine hull&a…

一、单片机基础介绍 1.何为单片机 单片机，英文Micro Controller Unit，简称MCU 。内部集成了中央处理器CPU、随机存储器ROM、只读存储器RAM、定时器/计算器、中断系统和IO口等一系列电脑的常用硬件功能 单片机的任务是信息采集（依靠传感器&a…

Excel 转LaTex表格 与TeX表格的处理 总结 工具使用：一个Latex表格输入神器——Excel2Tex插件的安装过程。 首先下载插件：http://www.ctan.org/tex-archive/support/excel2latex/ CTAN的下载界面如下： 然后打开excel程序，“文件”…

数据库面试复习 大面试前先刷新 (REFRESH BEFORE THE BIG INTERVIEW) 介绍 (Introduction) I crafted this study guide from multiple sources to make it as comprehensive as possible. This guide helped me prepare for both the technical and behavioral aspects of the…

在几何阶段我们通过顶点变换获得了世界坐标下的顶点最终渲染到屏幕上的位置和它们的深度值，并且在剔除掉了不在视锥体内顶点，接下来要做的就是根据顶点的位置和三角形索引渲染出模型的每一个三角形。 这个简单的光栅器会实现三种渲染模式，分…

Python实现的双目相机标定系统 主要是求基础矩阵来确定两个相机坐标系之间的旋转和平移，继而实现双目相机拍摄图片之间的对齐（校正）。 copyrightEason 文末有代码链接。 Requirements python-opencv 3.14 numpy os sys 基本流程 Created …

对极几何和基本矩阵 对射 在 对 极 几 何 中 ， 在 图 像 A 中 的 点 x ， 被 映 射 到 图 像 B 的 对 极 线 l ′ 上 。 在对极几何中，在图像A中的点x，被映射到图像B的对极线l上。 在对极几何中，在图像A中的点x&#x…

最近在看UE5的Lumen渲染优化，其中针对像素级三角形的优化：软光栅处理。遂自行找个案例来实现一下软光栅流程巩固光栅化的相关知识（当然仅是软光栅的简单实现）。 一、光栅化流程 首先来一张硬光栅流程，也是本次实现的总…