2 3 PERFORMANCE ACCURATE METADATA

本文介绍了一款应用在提交App Store审核过程中遇到的问题,主要原因是应用名称中包含了不适当的关键词或描述。文章提供了修改建议,并指出修改后的应用已成功通过审核。

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

  1. 3 PERFORMANCE: ACCURATE METADATA

Performance - 2.3.7

Your app name to be displayed on the App Store includes keywords or descriptors, which are not appropriate for use in an app name. (翻译:app名称中含有关键词或描述,而关键词和描述出现在APP名称中是不妥当的……)

修改后重新上架,通过。

转载于:https://juejin.im/post/5a31f182f265da431876c278

### 关于2D Gaussian Splatting用于创建几何精确辐射场的研究与实现 #### 方法概述 二维高斯涂抹(2D Gaussian Splatting)是一种创新的技术,旨在通过使用二维高斯基元来重建三维场景中的几何精确辐射场。这种方法不仅能够提供视角一致性,还能内在地模拟表面特性[^1]。 #### 技术优势 相比于传统的3D高斯模型,采用2D高斯可以更有效地捕捉并表达物体的真实形态,在不同视图间保持一致的几何结构。这使得该技术特别适用于需要高度逼真度的应用场合,如虚拟现实、增强现实以及高质量图像合成等领域[^2]。 #### 实现细节 为了提高重建质量,研究人员引入了两种正则化策略:一种是在训练过程中施加平滑约束;另一种则是通过对输入数据应用特定变换以减少噪声影响。这些措施有助于获得更加稳定和平滑的结果,从而增强了最终输出的质量和可靠性[^3]。 ```python import numpy as np def apply_regularization(splat_data, method='smooth'): """ Apply regularization techniques to improve the quality of splat data. Args: splat_data (np.ndarray): Input array containing 2D gaussian splats information. method (str): Regularization approach ('smooth' or 'transform'). Returns: np.ndarray: Processed splat data with applied regularizations. """ if method == 'smooth': # Implement smoothing algorithm here... pass elif method == 'transform': # Implement transformation-based noise reduction here... pass return processed_splat_data ``` #### 应用效果评估 经过多个复杂环境下的测试表明,基于此方法构建起来的系统能够在多种条件下展现出优越性能,并且相比其他同类方案拥有明显的优势。特别是在处理那些存在大量遮挡物或者光照条件变化较大的场景时表现尤为突出。
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