PV3D 2.0 笔记一

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非BaseView对象需要创建的东西:

Viewport3D  对象:显示对象,主要将3D的虚拟画画渲染成2D

Camera3D   对象:摄像头对象,相当于MAYA的摄像头.

Scene3D      对象:场景对象,主要放置3D物体

BasicRenderEngine 对象:渲染引擎,用方法renderScene(scene, camera, viewport)循环渲染3D画面,并转为Viewport3D 实例里的2D画面;

 

其它:

Vertex3D  顶点类 , 有x,y,z

Sphere       3D圆类

MaterialObject3D    材质

LineMaterial       线材质

Line3D       3D直线

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解决什么问题、贡献构建了第一个多模态车对车协同感知框架，称为 V2VFormer++；现有方法优缺点前、中、后期融合均基于LiDAR，缺点：LiDAR特征稀疏性和不均匀性容易导致特征模糊和语义缺陷；现有协同融合方法大多集中在局部区域之间的空间相关性，而没有用于重叠语义提炼的全局特征交互。本文方法利用相机-雷达多模态输入，克服仅激光雷达的缺点；设计了一个简单而有效的多模态融合模块动态通道融合(DCF ),用于以自适应方式进行像素点对应聚合；
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 一： 数学知识1：向量：长度，定点。（1）       向量与位置无关，所以我们可以把所有的向量的尾部和坐标系的圆点重合，从而我们可以用一点来表示向量。（2）       向量的相等：有同样的维数和分量也相等琴向量的大小: 各个分量的平方和的绝对值 FLOAT D3DXVec3Length(CONST D3DXVECTOR*pV);             ex :D
《深度探索c++对象模型》第三章笔记
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每一个nonstatic data member的偏移量( offset）在编译时期即可获知，甚至如果member属于一个base class subobject(派生自单一或多重继承串链）也是一样.因此，存取一个nonstatic data member，其效率和存取一个C struct member或一个nonderived class的member是一样的。下一节我会验证“继承对于member布局的影响”。多重继承的一个语意上的副作用就是，它必须支持某种形式的“sharedsubobject继承”。
DirectX学习笔记（十三）：取景变换矩阵计算及3D世界摄像机的原理分析和实现
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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毕业设计-Java-ssm475基于JavaWeb的商城系统+vue+MySQL等文件.zip
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本项目是基于JavaWeb的商城系统，采用SSM框架（Spring、SpringMVC、MyBatis）结合Vue前端技术，并使用MySQL数据库进行数据存储。系统实现了用户注册登录、商品浏览与搜索、购物车管理、订单生成与支付、后台商品管理等功能。项目旨在提供一个功能完善、操作便捷的在线购物平台，满足用户日常购物需求，同时为开发者提供一套完整的商城系统开发案例。通过前后端分离的设计，系统在用户体验和性能上均有较好表现，适合作为毕业设计或实际应用开发参考。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
基于大模型技术的文本分类工作开展
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是，借助大模型自身较强的理解和推理能力，在使用时需在prompt中明确分类任务目标，并详细解释每个类目概念，尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想，有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中，类目和样本较多易导致prompt过长，影响大模型推理效果，因此可先通过向量检索缩小范围，再由大模型做最终决策。 具体方案为：离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本；在线时先对给定query进行向量召回，再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数，直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写，加入上下文学习以提高准确度，还使用BGE作为向量模型，K-BERT提取文本关键词，拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上，大模型用Qwen2-7B-Instruct，Embedding采用bge-base-zh-v1.5，向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例，拼接prompt后输入大模型。 结果方面，使用ICL时accuracy达0.94，比bert文本分类的0.98低0.04，错误类别6个，处理时添加“家居”类别，影响不大；不使用ICL时accuracy为0.88，错误58项，可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果，例子优质、类目界限清晰时效果更佳，适合围绕通用大模型api打造工具；缺点是上限不高，仅针对一个分类任务部署大模型不划算，推理速度慢，icl的token使用多，用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词，因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
【计算机科学】哈希表与字符串哈希技术详解：数据结构、函数设计及冲突处理方法综述
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内容概要：本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节，包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构，通过键值对存储数据，能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法，特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法，如双哈希和子串哈希的快速计算。此外，还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法，并提供了C++实现示例。最后，文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群：计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用；②掌握哈希函数的设计原则，包括如何选择合适的模数和基数；③学会处理哈希冲突的方法，如拉链法和闭散列法；④了解并能运用字符串哈希解决实际问题，如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议：由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧，建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论，再结合代码实例进行深入理解。同时，在实践中不断尝试不同的哈希策略，对比性能差异，从而更好地掌握哈希技术。
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