论文阅读：“Model-based teeth reconstruction”
文章目录 AbstractIntroductionTeeth Prior ModelData PreparationParametric Teeth Model Teeth FittingTeeth Boundary Extraction Reference Abstract 近年来，基于图像的人脸重建方法日趋成熟。这些方法可以捕捉整个面部或面部特定区域（如头发、眼睛或眼睑）的高精细静态和动态几何模型。遗...
New Type Functions/Utilities for Dealing with Ranges in C++20
。话说回来，std::ranges::range_value_t<Rg>其实就是std::iter_value_t<std::ranges::iterator_t<Rg>>的简化。 New Functional Types std::identity是一个函数对象，返回对象本身，可以搭配ranges的算法一起使用。#include <iostream>#include <functional>...
解决报错：error: (-215:Assertion failed) inv_scale_x ＞ 0 in function ‘cv::resize‘
需求背景 欲使用opencv的resize函数将图像沿着纵轴放大一倍，即原来的图像大小为(384, 512), 现在需要将图像放大为(768, 512)。 源码 import cv2import numpy as np # 生成初始图像img = np.zeros((384, 512), dtype=np.uint8)img[172:212, 32:-32] = 255H, W = img.sha...
Vue打包错误UnhandledPromiseRejectionWarning: CssSyntaxError
错误详情如下： building for production...Error processing file: static/css/app.3d5caae7aaba719754d7d5c30b864551.css(node:33011) UnhandledPromiseRejectionWarning: CssSyntaxError: /Users/yt/Documents/BM/sims-plus/...
“目标函数“（Objective Function）和“损失函数“（Loss Function）有什么区别
"目标函数"（Objective Function）和"损失函数"（Loss Function）通常在机器学习和优化问题中使用，它们在某些上下文中可以是相同的，但也有一些区别。 目标函数（Objective Function）： 目标函数是在优化问题中被最小化或最大化的函数。在机器学习的上下文中，目标函数通常是模型的整体性能度量，它包含了模型参数的影响，而不仅仅是训练数据的拟合程度。例如，在训练一个机器学习...
Dependency Injection 8.0新功能——KeyedService
本文只介绍 .NET Dependency Injection 8.0新功能——KeyedService，假定读者已熟练使用之前版本的功能。注册带Key的类8.0之前，注册一个类往往是AddSingleton<IFoo, Foo>()，8.0添加了一个新功能：“可以注册一个带Key的类”AddKeyedSingleton<IFoo, Foo>("keyA")。获取服务方法由GetService<IFoo...
【C++中的虚函数（Virtual Functions）是一种用于实现多态的重要功能】
C++中的虚函数（Virtual Functions）是一种用于实现多态的重要功能。它们允许在派生类中重新定义基类中的方法，从而根据对象的实际类型调用适当的方法。这里是关于虚函数的一些基本用法和概念： 声明虚函数：在基类中，你可以通过在函数声明前添加virtual关键字来声明一个虚函数。例如：virtual void display(); 重写虚函数：在派生类中，你可以重写基类中声明的虚函数。这不是强制性...
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
者将重点关注损失函数和数据增强对微调的影响，并使用元学习的思想去动态调整参数。因此，提出的训练方案允许学习能促进少样本检测的归纳偏置，从而增强少样本检测，同时保持微调方法的优点。 1. Introduction目标检测是计算机视觉的问题之一，依赖于大规模注释数据集，但由于数据集的收集和标注成本，催生出了一系列对标注数据要求较低的目标检测方法，例如结合弱监督学习、点注释（point annotations）...
神经网络入门篇：激活函数（Activation functions）
激活函数使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。到目前为止，之前的博客只用过sigmoid激活函数，但是，有时其他的激活函数效果会更好。在神经网路的前向传播中，\(a^{[1]} = \sigma(z^{[1]})\)和\(a^{[2]} =\sigma(z^{[2]})\)这两步会使用到sigmoid函数。sigmoid函数在这里被称为激活函数。公式1.18：\...
leetcode刷题日记:160. Intersection of Two Linked Lists（相交链表）
同步之后后面仍有结点，则说明有相交部分，如果同步之后后面没有结点了，则说明这两个链表之间没有相交部分。 有了上面的思路，我们可以写出下面的代码： struct ListNode *getIntersectionNode(struct ListNode *headA, struct ListNode *headB) { struct ListNode *p=headA, *q=headB; while(p!=...