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原创 Ubuntu从零到一本地部署DeepSeek-R1教程(ollama+open-webui)
本文教你从零到一在自己的本地环境部署DeepSeek-R1模型。
2025-02-07 18:51:14
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原创 3D gaussian splatting 代码阅读(四)：gaussian_model.py
c. 初始化协方差scales，这里是对每个点搜索最邻近的3个neighbor，用平均距离生成三个轴的长度，这里加了log，是因为scale的激活函数是exp。这个文件主要涉及3d gaussian 模型初始化，以及论文提到dynamic density control相关。f. 最后创建nn.Parameters，requires_grad_(True)表示这个变量是会被优化的。d. 初始化旋转四元数为单位四元数。可以看一下各种激活函数的设计。● center点位置。e. 初始化不透明度。
2024-02-21 13:03:32
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原创 3D gaussian splatting 代码阅读(三)：与pytorch的联合
这里就是把cuda实现的forward和backward用包了一下，同时输入变成了torch::Tensor，同时也做了一些把torch::Tensor转换成cuda显存指针操作。● scales = None：3D gaussian的eigen value或者轴长，只有cov3D_precomp不为空，他才可以为空。● rotations = None：3D gaussian的旋转，只有cov3D_precomp不为空，他才可以为空。forward的同时，保存了中间变量用于后面backward。
2024-02-21 11:57:58
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原创 3D gaussian splatting 代码阅读(二)：Backward
整个backward的代码是forward代码流程的反过来，没有看到新的东西，先跳过。
2024-02-21 11:25:29
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原创 AVP-SLAM论文阅读笔记
这篇文章秦通大神今年新发的论文《AVP-SLAM: Semantic Visual Mapping and Localization for Autonomous Vehicles in the Parking Lot》主要使用的特征有：车道线，停车线，路面指示标记等语义信息。算法主要分为两个模块：地图构建与视觉定位。地图构建IPM输入的图像分别来自前视、后视、两个侧视，由于需要检测的语义特征基本都位于路面上，作者这里采样了逆投影变换，将来自四个广角摄像头的图像合成一张IPM图像。π−1\p
2020-09-21 19:15:37
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原创 基于中值积分的IMU预积分公式推导
IMU预积分公式推导基于中值积分的IMU预积分公式推导数学基础公式推导基于中值积分的IMU预积分公式推导最近一直在准备毕设，需要用到imu预积分的知识，大概把vins的代码都看完了，vins中预积分的部分使用的是欧拉积分，而大多数文献中给出的推导过程都是基于欧拉积分，本着造轮子的心态，花了一周时间自己推导了一下中值积分的公式，现在分享给大家。数学基础imu预积分一般是基于李代数的扰动模型，...
2019-12-26 00:15:31
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空空如也
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