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RSS订阅原创 Redis桌面程序无法连接云服务器Redis服务
测试连通性，即使 Redis 已经在服务器上运行，说明可能有以下问题导致该端口无法访问。如果你的服务器也是云服务（如阿里云、AWS、Azure），需要检查云平台的安全组设置，确保开放了。服务器地址是可以ping通的，但是使用 telnet 测试端口连通性就显示连接失败。如果没有输出，则说明 Redis 可能未启动或配置文件中未正确配置监听端口。），那么 Redis 只能本地访问，外部连接会被拒绝。服务器的防火墙可能阻止了外部访问 Redis 的端口。并进入 Redis 的交互界面，则表示连通性已恢复。
2025-01-24 11:19:26
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原创 Monocular Depth Estimation using Diffusion Models
作者受高保真图像生成方面取得成功的启发，使用【去噪扩散模型】来进行单目深度估计。方法：具体地，引入了新的方法来解决训练数据中由于噪声、不完整的深度图而产生的问题，包括分步去噪扩散、L1损失和训练过程中的深度填充。为了应对监督训练数据的有限可用性，作者在自监督的图到图翻译任务上使用预训练。通过一个通用的损失和架构，论文的DepthGen模型在室内NYU数据集上取得了SOTA性能，在室外KITTI数据集上也取得了接近SOTA的结果。
2024-03-07 19:22:17
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原创 RefSR-NeRF: Towards High Fidelity and Super Resolution View Synthesis
论文提出了一种参考引导的超分神经辐射场 (RefSR-NeRF)，它将 NeRF 扩展到超分辨率和逼真的新颖视图合成。NeRF 在高分辨率渲染中存在模糊问题，因为其固有的多层感知器难以学习高频细节，并且随着分辨率的增加而导致计算爆炸。因此论文提出了 RefSR-NeRF，这是一个端到端框架，首先学习低分辨率 NeRF 表示，然后借助高分辨率参考图像重建高频细节。作者观察到由于退化模型的分歧，简单地引入文献中的预训练模型往往会产生不满意的工件。为此，作者又设计了。
2024-02-19 11:33:48
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原创 Guided Depth Super-Resolution by Deep Anisotropic Diffusion
基于深度扩散的深度图超分辨方法思路学习
2024-01-30 12:09:11
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原创 【Git】error: GE007: Your push would publish a private email address......
Git报 push本地仓库到Gitee时报错处理
2023-03-19 17:35:49
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原创 机试刷题常用知识总结
博主在牛客网刷题时总结的经验教训，在这里进行分享，比较初级，包括一些基础好用的函数API，输入输出流的细节知识等，按照C++、Java、Python语言进行分类，边刷题边总结更新。
2023-03-07 11:39:08
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空空如也
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