Rasa 3.x 学习系列- Rasa - Issues 4635:Make Rasa X model pull interval configurable in local mode
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【CVPR 2021】pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images
现有的构建 NeRF 的方法通常独立地优化对每个场景的表示，需要许多校准的视图和显著的计算时间。作者通过引入了全卷积的架构，为解决这些缺点迈出了一步。这允许网络跨多个场景进行训练，以预先学习一个场景，使它能够以前馈的方式从稀疏的视图集（只有一个视图）执行新的视图合成。然后利用 NeRF 的体积渲染方法，pixelNeRF 可以直接从图像中训练，而无需明确的三维监督。作者在 ShapeNet 基准测试上进行了广泛的实验，包括保留的对象以及整个看不见的类别。
计算机视觉系列 -MMDetection 之MobileNetV2YOLOV3 经典算法（一）
计算机视觉系列 -MMDetection 之MobileNetV2YOLOV3 经典算法（一）YOLO 是工业界应用非常广泛的算法， MMDetection 提供了 MobileNetV2-YOLOV3 的配置文件和预训练模型
Python教程 OOP boot camp 2022–类、元类、数据类
在面向对象编程中，元类是一个类，它的实例是类。正如普通类定义某些对象的行为一样，元类定义某些类及其实例的行为。元类可以通过让类成为一级公民来实现，在这种情况下，元类只是一个构造类的对象。例如，Employee类中的对象可能包含(直接或通过指针)Address类中的对象，以及它自己的实例变量，如“first_name”和“position”。对象组合用于表示“has-a”关系:每个雇员都有一个地址，因此每个雇员对象都可以访问一个存储地址对象的位置(或者直接嵌入自身，或者位于通过指针寻址的单独位置)。
【CVPR 2022】Deblur-NeRF: Neural Radiance Fields from Blurry Images
神经辐射场（NeRF）由于其显著的合成质量，近年来在三维场景重建和新的视图合成方面得到了广泛的关注。然而，在野外捕捉场景时经常发生的由离焦或运动引起的图像模糊，严重降低了其重建质量。为了解决这个问题，本文提出了 Deblur-NeRF，这是第一种可以从模糊的输入中恢复清晰的 NeRF 的方法。为此作者采用了一种综合分析的方法，通过模拟模糊过程来重建模糊视图，从而使 NeRF 对模糊输入具有鲁棒性。
数据科学:创建真实世界的项目学习教程
3.跨学科活动:提出一个问题，评估用于寻找答案的数据和发现的适当性，需要对特定主题领域的理解。“获取数据的能力——能够理解它、处理它、从中提取价值、可视化它、交流它——将在未来几十年成为一项非常重要的技能，不仅在专业层面，甚至在小学、高中和大学的教育层面。2.具体问题:为了理解自然、社会或其他现象，我们能否提出具体问题，根据观察、测试和/或数据建模的模式给出合适的答案。数据科学概括了创建以数据为中心的工件和应用程序所需的跨学科活动，以解决特定的科学、社会政治、商业或其他问题。
【ICML 2018】Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data
本文将基本的统计推理用于通过机器学习进行信号重建——将损坏的观察映射到干净的信号，并得出了一个简单而强大的结论：可以只通过带噪图像来学习恢复图像，在性能上甚至有时超过使用干净的数据训练的模型，而无需明确的图像先验或噪声的概率模型。在实践中，作者证明了一个单一的模型可以仅基于噪声数据学习图像的噪声去除，去噪合成蒙特卡罗图像，并重建欠采样的 MRI 扫描——所有这些都被不同的过程破坏（加噪）。从损坏或不完整测量的信号中进行重建是统计数据分析的一个重要子领域。
计算机视觉系列 -OpenMMLab 之 MMRazor 模型轻量化瑞士军刀 蒸馏、剪枝、网络结构搜索全方向覆盖
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Unity虚拟现实(VR)无编码游戏开发视频教程
从工具包的角度来看，有几个免费的和付费的工具包，用于VR开发，包括Unity自己的XR交互工具包。Unity Asset Store上最突出的2个VR工具包价格约为60美元，你没有手臂摆动机制，不同的滑行运动风格，可旋转的瞬间移动箭头指针，3D空间手交互UI，与X Box控制器和无编码方法一起工作的空间模拟器。你可以使用HTC Vive这样的Steam VR耳机，或者Oculus Rift，或者Oculus Quest(1和2都可以)，这是一些更受欢迎的6自由度耳机，也是本课程测试过的耳机。
【CVPR 2022】HDR-NeRF: High Dynamic Range Neural Radiance Fields
本文提出了高动态范围神经辐射场（HDR-NeRF），以从一组不同曝光的低动态范围（LDR）视图中恢复 HDR 辐射场。通过 HDR-NeRF，我们能够在不同的曝光下生成新的 HDR 视图和新的 LDR 视图。HDR-NeRF 的关键是建模简化的物理成像过程，它指示一个场景点的亮度转换为 LDR 图像中的像素值与两个隐式函数：一个辐射场和一个 tone mapper。其中辐射场对场景辐射进行编码（值在000到+∞+∞+∞之间变化），通过给出相应的射线原点和射线方向，输出射线的密度和亮度。
【CVPR 2022】NeRFReN: Neural Radiance Fields with Reflections
神经辐射场（NeRF）利用基于坐标的神经场景表示法实现了前所未有的视图合成质量。然而，NeRF 的视图依赖关系只能处理简单的反射，如高光，而不能处理复杂的反射，如那些来自玻璃和镜子。在这些场景中，NeRF 将虚拟图像建模为真实几何，导致不准确的深度估计，当违反多视图一致性时，会产生模糊的渲染，因为反射的对象可能只在某些视点下看到。为了克服这些问题，本文引入了 NeRFReN，它建立在 NeRF 上来建模反射场景。
在虚幻引擎5中创建CG厨房场景视频教程
在这之后，我们将把所有的模型导入虚幻引擎，并把画师的纹理导出到虚幻引擎。我们将利用虚幻引擎的新功能，如流明，来为我们的场景获得真实的照明，接下来我们将设置一个后期处理卷来进一步增强我们场景的视觉效果。所有的建模将在Blender中完成，但是，所使用的技术是通用的，可以在任何其他3D建模包中复制。我们将学习创建高质量和现实的材料和物质画家的关键功能，如智能面具，发电机，智能材料等。我们将在Blender中进行建模，使用Substance Painter进行纹理处理，并在虚幻引擎5中设置场景、灯光和材质。
Unity游戏开发视频教程 第2卷
当然，我会为我给你的每一个作业提供一个解决方案，但是我希望你尝试自己完成它，因为它会给你经验，以及如何自己解决编程问题的感觉，它会帮助你实现并记住我在课程中教给你的一切。在我们进行项目的过程中，我将向您展示如何解决手头问题的多种方法，我将比较不同的方法，讨论每种方法的利弊，以及为什么以及何时应该使用一种方法而不是另一种方法。和我所有的课程一样，这门课程也是基于项目的。不仅如此，我还会向你解释如何从一开始就优化你的游戏，这样你就可以避免最常见的优化错误，不仅仅是新手在创建他们的游戏时会犯的错误。
【CVPR 2021】Shadow Neural Radiance Fields for Multi-view Satellite Photogrammetry
本文提出了一种新的地球观测场景阴影感知多视点卫星摄影测量的通用方法。S-NeRF 遵循了隐式体积表示学习的最新进展。对于每个场景，S-NeRF 使用从已知的视角拍摄的非常高的空间分辨率的光学图像来训练。学习过程不需要标签或形状先验：它是由图像重建损失进行自监督的。为了适应来自方向光源（太阳）和漫射光源（天空）的不断变化的光源条件，本文以两种方式扩展了 NeRF 方法。首先，通过局部光源可见场模拟太阳的直接照明。第二，从漫射光源的间接照明作为一个非局部色场作为太阳位置的函数。
【大模型迁移 2022】Exploring Visual Prompts for Adapting Large-Scale Models
本文研究了视觉提示（visual prompting）对适应大规模视觉模型的有效性。根据最近的提示调优（prompt tuning）和敌对抗重编程（adversarial reprogramming）方法，本文提出学习一个单一的图像扰动，然后由这个扰动提示的冻结模型执行一个新的任务。通过全面的实验，本文证明了 visual prompting 对 CLIP 特别有效，并且对分布转移具有鲁棒性，实现了与标准线性探头竞争的性能。本文进一步分析了下游数据集的特性、及时设计和输出转换的适应性性能。
Rasa 3.x 学习系列-Benchmarking Language Models
Rasa 3.x 学习系列-Benchmarking Language Models从字面上看，基准测试是进行测量的标准参考点。在 AI 中，基准是一个集体数据集，由资金充足的大学的行业和学术团体开发，社区已经同意用它来衡量模型的性能。例如，SNLI 是 570k条人工编写的英语句子对的集合，这些句子对被手动标记为平衡分类，标签为蕴含、矛盾和中性，用于衡量自然语言推理任务的性能。
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