一段美好的往事—— 一个老通讯员的点滴感受

偶然在网上发现了自己在2005年度优秀通讯员的评选活动得了个纪念奖,这不禁使我回忆起我作为中青在线第一批通讯员的那段流金岁月.

当初我报名参加中青在线校园通讯社不外乎是下面的原因:一是比较仰慕中国青年报记者,觉得他们是"铁肩担道义,妙手著文章"的无名英雄;二是出于锻炼自己,大学嘛,就是要多试试,说不定发现自己确实有这方面的天赋和兴趣,而且本人比较内向,当通讯员正好锻炼一下自己
.

之后我没想到自己居然能入选正式通讯员(我所学的专业是理科).我想既然人家看得起我,我得好好干.无奈自己不是写新闻的材料,发表的稿件水平也一般.虽然如此,我依然无悔,人生本来是一个试错的过程,更何况我也取得了很多收获(下面就谈收获
).

当通讯员两件比较得意的事是
:
.参加了一次通讯员谈高考经验.说实话我第一次参加网上这种访谈节目,难免有点紧张.而且不幸的是那天我的电脑出问题了.我只好临时去找同学的电脑来用.更糟的是我忘了主持人给的帐号和密码,我是作为普通网友登陆进去的(结果一个很大的遗憾是访谈内容没有保存).尽管有诸多不如意,我觉得在那次访谈中我逐渐进入状态
.

.比较热心地指点了第二批的通讯员,具体例子记不得,但在我印象中是有的
.


当通讯员最大的收获是结识了一些朋友,如远志和树丰,呵呵,他们都是中国新闻业的后起之秀啊.现在招的通讯员是第三批了吧.看到中青在线校园通讯社不断发展壮大,我感到由衷的高兴
.

大四了,忙着找工作,忙着搞毕业设计,就没有再写稿子.虽然我不再写稿子了,但我会永远关注通讯社,因为我曾经有一段流金岁月留在那里.

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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