关于志愿填报的若干建议

<wbr><wbr> 第一,学校比专业重要,能去更好的学校可以放弃某低档学校所谓王牌专业。在好的学校,你会接触到层次更高的人,老师,资源,etc。而且将来工作,学校的名声口碑,也比实际专业有用的多。<br><wbr><wbr> 第二,尽量去综合性大学。因为综合性大学一般男女比例协调。人文气氛也好多多。<br><wbr><wbr> 第三,如果你分数高到可以去理想大学,还能选专业。那尽量选牛的专业。不要根据你的爱好选,你这时的爱 好,通常会在大学里改变。而牛专业里牛人多,机会多。<br><wbr><wbr> 第四,通常去什么大学,还是和你的人生理想相关的。因为大学的氛围,会影响你的思维。但是鉴于很多人在18.19岁没什么理想,那就为钱奋斗吧。打算一下哪所大学的毕业生年薪高。通常这个与学校排名正相关。<br><wbr><wbr> 第五,你父母的意见通常很正确,除非你父母从来就没对过,或者完全脱离社会。所以参考他们的意见,没有坏处。<br><wbr><wbr> 第六,选择学校也要重点考虑地理因素,我是指考虑这个地方文化气息,对外交流情况,治安之类的。气候什么的就不考虑了,很多南方人去东北一样活得好好的。<br><wbr><wbr> 第七,计划永远赶不上变化,你无法预料你在大学里会变成什么样的人。所以,给自己留下退路总是好的。也就是,当你分数不够去好学校,那就去同学最多的学校。人脉资源会是你的一笔财富。</wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>
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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