事在人为,再棘手的问题也能解决

本文讲述了创业团队在项目第300天遇到的Python部署问题,涉及版本兼容、扩展安装等挑战,最终通过手动安装解决。作者借此机会扩展了技术栈,反思了从技术专家到创业者的转变过程。

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今天是创业的第300天。团队伙伴遇到一个棘手的问题,好在经过我们的一番努力结果令人舒适。

基于客户的需求,需要修改基于python开发的脚本,团队伙伴在windows下开发完了,没想到在linux上部署调试遇到了兼容性问题。系统自带py2.7版本,实际业务需要3.8以上版本,这就导致了版本的冲突,由于经验不足用了半天时间也没有任何进展,新安装的扩展和py新版本不契合。一时间陷入了僵局,说起来我对python是不太熟悉的,是写过一些任务脚本,知晓如何安装类包,并无太多深入的操作。

最初安装用的是手动模式并不如意,后来采用宝塔自带的py管理器也不尽如人意,经过一番讨论和思考,我放弃用宝塔安装python新版本,还是采用手动安装的方式,经过调整虽然也有一些小问题,总体上核心问题还是解决了,脚本也成功运行起来了,下一步核验一下流程就可以进行交付验收了。

从业13年,一直都是在公司做事,熟悉的技术栈是php和go,一直想拓展一下都没有合适的机会。没想到创业一年技术栈变成了:vue、react、uniapp、php、go、python,目前看还差java和node就基本集齐了前五的热门语言。可谓是创业300天遇到的问题超越了过往13年的经历。

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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