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RSS订阅原创 关于 TRELLIS 的 spconv 安装问题
如果你在从 souce 安装 cumm 和 spconv 出现以下问题那么有可能你在安装cumm和spconv时，使用了而不是解决方法就是重新按安装。
2025-01-16 17:55:06
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原创 reflow代码讲解
Reflow 方法的核心思想是通过学习一个速度场 v(x,t)v(x, t)v(x,t)，使得从初始分布 z0z_0z0 到目标分布 x1x_1x1 的路径可以通过 ODE 求解器生成。具体来说：前向传播：通过 ODE 求解器从 z0z_0z0 生成 x1x_1x1。损失计算：计算模型预测的速度场与目标速度场之间的差异。在 Reflow 方法中，前向传播的核心是计算扰动数据 和模型输出 。以下是具体步骤：如果启用了 Reflow 方法（），则从输入数据 中提取初始样本 和目标数据 ：z0 =
2025-01-05 14:36:17
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原创 wsl mount 外部硬盘失败出现错误A device attached to the system is not functioning. Error code: Wsl/Service/Atta
# 问题输入```powershellwsl --mount \\.\PhysicalDrive2\ ```报错```powershellA device attached to the system is not functioning.Error code: Wsl/Service/AttachDisk/HCS/0x8007001f```
2024-12-10 15:17:40
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原创 python 怎么在模块和文件夹名称不一致的情况下，安装自己的模块
项目的目录如下其中 src 是项目实现的模块假如这个模块的名称叫 my_module我们想实现 from my_module.model.resnet import Resnet但是 my_module 源码所在的文件夹名称是 src, 不是 my_module，怎么安装？
2024-11-13 09:59:39
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原创 vscode python怎么debug module
参考 https://stackoverflow.com/questions/46102228/how-to-debug-a-python-module-in-visual-studio-codes-launch-json。
2024-11-03 15:59:14
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原创 vscode python 如何不监视/不分析某个大型目录，以提高速度
python.analysis.exclude 设置用于指定哪些文件或文件夹应该被 Python 语言服务器（如 Pylance 或 Microsoft Python Language Server）忽略。files.watcherExclude 设置用于指定哪些文件或文件夹应该被文件监视器（file watcher）忽略。文件监视器用于检测文件的变化，以便在文件被修改时触发相应的操作，例如重新加载文件或更新编辑器中的内容。添加：(注意是 settings.json 不是 setting.json)
2024-10-26 22:59:31
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原创 segformer的mmcv-full==1.2.7怎么装
直接通过安装mmcv需要编译，编译需要配置cuda开发环境，而segformer设计的cuda版本很低10.1，这么老的版本可能下载都是问题。
2024-10-23 23:06:56
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原创 通过conda install -c nvidia cuda=“11.3.0“ 安装低版本的cuda，但是却安装了高版本的12.4.0
直接通过安装得到的确实高版本的不清楚机理。
2024-10-23 22:15:06
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原创 wsl下将exfat/NTFS类型的硬盘准换为ext4
首先，你需要获取外置硬盘的磁盘标识符。在 WSL 中，使用 wsl --mount 命令挂载磁盘。找到你的外置硬盘，记下它的磁盘号（例如 Disk 1）。输入 list disk 并按回车，列出所有磁盘。打开命令提示符（以管理员身份运行）。输入 diskpart 并按回车。
2024-10-22 23:09:32
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原创 gsplat中的3D Gaussian Splatting as Markov Chain Monte Carlo的代码解读
当然，计算新的尺度（Scale）涉及到一些复杂的数学运算。这个公式是基于论文中的公式 (9) 推导出来的。通过一个嵌套的循环来计算新的尺度。这个过程涉及到二项式系数（，然后用这个系数来调整原始的尺度值，得到新的尺度值。）和一些数学运算，包括幂运算和平方根运算。具体来说，内核函数计算了一个系数。为 0.0，用于累加分母的值。这个过程体现了采样数量（通过。参数）对新的尺度计算的影响。首先，初始化一个变量。然后，使用二项式系数。使用嵌套循环计算分母。
2024-07-09 19:50:48
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原创 Surface splatting (2D Gaussian splatting)代码分析
【代码】Surface splatting (2D Gaussian splatting)代码分析。
2024-07-07 12:18:25
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原创 widows下 vscode 的 terminal / powershell，ctrl+v失灵，输出^v
Emacs 模式是一种文本编辑模式，最初源自于 Emacs 文本编辑器，后来被广泛应用于各种命令行和文本编辑环境中。Emacs 模式以其丰富的快捷键和强大的编辑功能而闻名。在 Emacs 模式下，用户可以通过组合键（通常是Ctrl和Meta键，Meta键在现代键盘上通常对应Alt键）来执行各种编辑操作。Ctrl+A：移动光标到行首Ctrl+E：移动光标到行尾Ctrl+B：光标向后移动一个字符Ctrl+F：光标向前移动一个字符Ctrl+P：上一条历史命令Ctrl+N：下一条历史命令Ctrl+D。
2024-06-27 18:52:21
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原创 windows powershell 自动补全/自动suggestion
具体最新版本：https://www.powershellgallery.com/packages/PSReadLine/在~\Documents\PowerShell\Microsoft.PowerShell_profile.ps1。
2024-06-24 19:24:51
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原创 NumPy2.0近期更新导致用不了
ABI 是应用程序二进制接口的缩写，它定义了如何在二进制层面进行交互，包括函数调用约定、数据类型的大小和布局等。ABI 的更改意味着旧版本的代码可能无法与新版本的代码无缝兼容，因为二进制层面的接口发生了变化。这可能会影响到依赖 NumPy 的第三方库和应用程序，需要它们进行相应的更新和重新编译。
2024-06-21 22:51:17
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原创 colmap如何利用GPS信息or如何对齐给定坐标系
是Colmap中用于地理配准的工具，它能够将重建的三维模型与地理坐标系对齐。此工具使用RANSAC算法来估计模型与目标坐标系之间的3D相似变换。
2024-06-11 17:21:10
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原创 vscode copilot git commit 生成效果太差，用其他模型替换
我们可以用close ai，其相当于等效替代：https://referer.shadowai.xyz/r/20560。刚好，gitlens 最近开发了 AI commit的功能，其提供配置url + api可以实现自定义模型。git commit 这种较为复杂的内容还是交给大模型做比较合适。在 vscode 的 output 中可以看到。但是我是怎么知道要填后面的这么长一串的呢？首先，填短的肯定是用不了，这个我试过。不一样，我是为什么要填这个长的呢？其实，这个就看个人的思考能力了。
2024-06-10 14:47:00
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原创 Nerfstudio Gaussian Splatting 相机姿态可微/求导的具体实现方式
总的来说，这段代码是用于计算视图矩阵的梯度，这些梯度可以用于优化相机的位置和朝向，以最小化投影高斯分布的某种损失函数。这段代码是用于计算视图矩阵（view matrix）的梯度，视图矩阵通常用于3D图形和计算机视觉中，用于将世界坐标转换为相机坐标。在深度学习中，视图矩阵通常用于表示相机的位置和朝向。：通过两层循环，计算所有高斯分布的梯度相对于旋转矩阵的和。外层循环遍历旋转矩阵的行，内层循环遍历旋转矩阵的列。创建一个与视图矩阵形状相同的全零张量，用于存储梯度。计算所有高斯分布的梯度相对于平移向量的和。
2024-06-07 10:24:48
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原创 Nerstudio 相机优化代码理解
这个函数计算的是SO(3)（三维旋转群）和R^3（三维平移空间）的直积群的指数映射。它假定输入的切向量前三个分量是平移分量，后三个分量是SO(3)的切向量（通常表示为旋转向量或轴角表示法）。函数首先计算旋转部分的指数映射，然后与平移部分结合，生成最终的[R|t]变换矩阵。这两个函数的主要差异在于它们处理旋转部分的方式不同，以及它们对切向量的解释略有不同。总的来说，这两个函数都是用于从SE(3)的切空间到SE(3)本身的映射，但是它们在处理旋转部分时采用了不同的策略，这可能会影响它们的性能和适用性。
2024-06-05 22:11:51
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原创 cudart link错误自动修复脚本
安装的envs/xxx/lib/libcudart.so 会link到错的。如果手动修复太复杂，我写了一个脚本自动修复。在conda安装cuda环境时。
2024-06-04 18:59:48
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原创 lightning的hook顺序
on_before_optimizer_step: 优化器步骤之前。on_train_epoch_start: 每个训练周期开始。on_train_batch_start: 每个训练批次开始。on_train_batch_end: 每个训练批次结束。on_train_epoch_end: 每个训练周期结束。on_before_zero_grad: 清空梯度之前。on_after_zero_grad: 清空梯度之后。on_train_start: 训练开始。on_train_end: 训练结束。
2024-05-22 10:46:25
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原创 -lcudart一直找不到
一般libcudart.so是链接到一个其他的文件，如libcudart.so->libcudart.so.10.9.8，请确保这个link是正确的，即libcudart.so.10.9.8存在，可以通过ls -l查看link情况。首先确保你的文件存在，一般在。确保编译时指定库的路径，如果不是，请重新设置。
2024-03-16 15:45:20
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原创 通过设置MAX_JOBS=1防止pytorch编译时内存溢出
Allowing ninja to set a default number of workers… (overridable by setting the environment variable MAX_JOBS=N)
2024-03-16 13:17:43
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原创 waymo open dataset v2.0.0 (Perception dataset) 大小
【代码】waymo open dataset v2.0.0 (Perception dataset) 大小。
2024-01-30 23:23:48
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原创 梯度裁剪中的NaN值处理 - 深入探究torch.nn.utils.clip_grad_norm_和torch.nn.utils.clip_grad_value_
在深度学习中，梯度裁剪是一种常用的技术，用于防止训练过程中梯度爆炸的问题。PyTorch提供了两个梯度裁剪函数 - torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 和 torch.nn.utils.clip_grad_value_。本博客将深入探讨这些函数的计算方法，以及它们如何处理梯度中的NaN值。
2023-12-26 22:54:51
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原创 混合精度训练：显存减少还是增加？
在混合精度训练中，模型的权重参数通常以f32的形式保存，但在前向传递过程中，这些参数会被转换为f16，用于计算中间结果和损失函数。然后，在反向传播过程中，我们将f16梯度转换回f32，并使用f32梯度来更新模型的参数。综上所述，尽管混合精度训练需要同时保存f32和f16的参数，但由于f16参数占用的内存较小，并且梯度计算使用了降低精度的方法，整体的显存使用量通常会减少。但是，有一个普遍的疑问是，虽然混合精度训练可以减少显存使用量，但它同时保存了f32和f16的参数，这是否会导致显存增加？
2023-12-19 20:18:08
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原创 pytorch-lightning的trainer的optimaze_step的详细分析
【代码】pytorch-lightning的trainer的optimaze_step的详细分析。
2023-09-15 10:56:51
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空空如也
markdown缩进后公式、代码不生效？
2022-09-01
Axios Get 请求不稳定，初始化连接时慢时快
2022-08-31
javascript 为什么 1 in [1] 为 false
2022-03-11
用python写代码时如何让IED知道对象的类型？
2020-12-29
python如何创建指定维度的列表
2020-07-23
请问QT组件提升后不显示，是什么原因？
2019-11-17
能用双线性内插法放缩RGB图像吗？
2019-09-05
C语言getch()函数连用问题
2018-12-14
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