Supplemental Material

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布 · 383 阅读 · 1 ·
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#算法

本文介绍了一种基于GPU和CPU的矢量化并行化及稀疏技术，用于NR实现的并行GPF方法。附带代码资源和流程图，展示了如何利用GPU和CPU的组合提高效率。
Parallel GPF Solution: A GPU-CPU-Based Vectorization Parallelization and Sparse Technique for NR Implementation

The attached mainly includes code used in this paper and a figure used to describe the flowchart of the proposed parallel GPF approach.

Code Resource: https://pan.baidu.com/s/1EYdU1mC5fqWkml-XJrpSkw

If you have any questions, please email the authors: sxnpublic@gmail.com

Supplemental Material - 补充材料 - MonoGRNet
程永强
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核K-均值（Kernel K-means）
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“photo wake-up”创新项目实训第二周总结
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基于学习的图像拼接技术通常涉及三个不同的阶段：配准、融合和矩形。这些阶段通常是按顺序执行的，每个阶段都是独立训练的，导致潜在的级联错误传播和复杂的参数调整挑战。在重新思考融合和矩形阶段的数学建模时，我们发现这些过程可以有效地组合成一个单一的、各种强度的修复问题。因此，我们提出了一种有效的无训练图像拼接方法Simple和Robust Stitcher (SRStitcher)，将融合阶段和矩形阶段合并为一个统一的模型。通过使用加权掩码和大规模生成模型，SRStitcher 可以在单个推理中解决融合和矩形问题，
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持续记录更新。
【算法】day 20 leetcode 贪心
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类似层序遍历，left 标记当前第 x 跳的左边界，right 标记当前第 x 跳的右边界，遍历 left 到 right 区间的值，计算 num[i]+i = 下一跳到达的位置，最大位置标记为 maxIndex，即下一跳的右边界。遍历数组，找到每种字母的右边界，用 hash 表存储，每种字母的最后一个字母的位置会覆盖前面的位置，从而获得每种字母的右边界。再遍历数组，获取已经遍历过的字母中，右边界最大位置，如果最大位置就是当前遍历字母的右边界，则此字母是分割点。时间复杂度：O(n)，只遍历了一遍数组。
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