审稿，季度累计汇总

最新推荐文章于 2025-01-17 17:41:23 发布
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#审稿累计

这篇博客探讨了如何使用Excel中的VLOOKUP函数进行数据查找。内容涉及在'（个人）1-2季度'工作表中，通过A5单元格查找第9列的数据，并处理查找不到数据时的错误情况。博客详细解释了IFERROR函数如何与VLOOKUP结合，以确保在无数据时返回空值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

=IF(IFERROR(VLOOKUP(A5,'（个人）1-2季度'!A:O,9,0),0)=0,"",IFERROR(VLOOKUP(A5,'（个人）1-2季度'!A:O,9,0),0))

jidawanghao
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在实际使用场景中，可能需要传输的数据量本身就不大，只是会偶发出现一些【大数据】传输的情况，因此我们没必要预留更大的shm空间，来应对这些只是偶发情况，这样会造成内存的浪费。（3）对于小数据(<=10MB)，vllm使用rpc_broadcast_mq和worker_response_mq来做数据传输，这两个队列的本质是ShmRingBuffer(环形共享缓存)，其中Shm即我们熟知的shared_memory，而ring是使用环形的方式往shm中读写数据（看不懂也没关系，我们马上来说细节）。
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chatgpt进行论文全文总结+专业翻译+润色+审稿+审稿回复.zip
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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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