Message Broker Open trace

1. Stop the broker.
mqsistop <BrokerName>

Where <BrokerName> is the name of your broker.

2. Enable broker agent trace.
mqsichangetrace <BrokerName> -t -b -l debug -c <file size in KB>

3. Enable the Execution Group startup trace.
mqsichangetrace <BrokerName> -t -e <EGName> -l debug -c <file size in KB>

Where <BrokerName> is the name of your broker.
This command can be run even when broker / EG are in stopped state.

4. Start the broker to recreate the problem.

5. Turn off trace

mqsichangetrace <BrokerName> -t -b -l none
mqsichangetrace <BrokerName> -t -e <EGName> -l none

6. Retrieve the trace log for specified component.

mqsireadlog <BrokerName> -t -b agent -f -o agent.xml
mqsireadlog <BrokerName> -t -e <EGName> -f -o <EGname>.xml

7. Format the XML log file

mqsiformatlog -i agent.xml -o agent.txt
mqsiformatlog -i <EGName>.xml -o <EGName>.txt

8. After a PMR is open, submit the files agent.txt and <EGName>.txt to IBM Support.
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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