03 2023 档案
摘要：写在前面： 本文是对https://blog.csdn.net/YOUNGAAAAA/article/details/128098154的拓展，即不是从0开始URSP，而是从-100开始，笔者是真的一点都不会。 基本概念 通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peri
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摘要：哈希表 定义 首先我们说什么叫哈希表？为什么叫哈希表？先不要管为什么叫Hash，这个我们在哈希算法的部分讲。 哈希表，又叫散列表，是能够通过给定的关键字的值直接访问到具体对应的值的一个数据结构。也就是说，把关键字映射到一个表中的位置来直接访问记录，以加快访问速度。 其中最典型的两个哈希表就是Map和
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摘要：时间的多重定义 首先要从“时间”这个概念入手。什么是时间？ 最早的，人类根据天文现象，结合地球自转公转规律，定义了一套时间标准——世界时（Universal Time，简称 UT）。我们经常听到的「格林尼治标准时间」（Greenwich Mean Time，简称 GMT）就是指的世界时，因为世界时是
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摘要：事情是这样的。 因为最近在研究Visual Grounding的工作，但是3d领域的VG的数据集到笔者目前写这篇文章为止只有三个，即Scanrefer、Nr3D和Sr3D，他们都是基于ScanNet数据集的。而ScanNet数据集是一个1.2T的大型数据集，下载也没有那么好下。 首先，我给ScanN
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摘要：Scanrefer才是本系列的开山之作，但是提出比较优秀的数据集且后期有一系列完善模型工作的，还是ReferIt3D比较优秀一些，那么ReferIr3D究竟做了些什么呢？跟着小编一起来看一看吧！ ReferIt3D: Neural Listeners for Fine-Grained 3D Obje
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摘要：写完昨天那篇GNN博客，我其实觉得有些困惑，为什么？ 首先，我在那篇博客里讲了什么是GNN层，就是一个用来处理图这种数据结构的神经网络，具体来说，就是保留点与边关系不发生变化，而单独对点、边以及图的特征做单独的处理，比较简单的方法就是使用三个MLP，分别让所有的点、边各自共享两个MLP，整张图单独使
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摘要：很久之前，我刚开始接触神经网络的时候，就有这么一句传闻——“不要碰图神经网络，会变得不幸！” 为什么？我今天就带你了解一下。 基本知识 首先，我们看一下图神经网络在学习一个图的时候，到底是一个什么过程： 可以看到，这个例子给的和传统的卷积网络类似，我们层与层之间只是学习点的1近邻的内容，但是随着层的
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摘要：1、版本问题 老师新买的这台机器是RTX 3060，没动显卡驱动，直接安装的CUDA，装的11.4，完全按照这篇blog来的，非常舒服：https://blog.csdn.net/qq_45041871/article/details/127950087 问题在于，cuda 11.4 在pytorc
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摘要：论文名称：ScanRefer: 3D Object Localization in RGB-D Scans using Natural Language 这篇文章最主要的工作，我觉得是两个，第一，提出了一个问题；第二，比较简单地解决了这个问题。 Project page: https://daver
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摘要：Word2Vec Word2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。 简述 我们知道，在使用神经网络处理数据的时候，神经网络只能处理数字向量或者矩阵，他不可能理解文本、图像本身。那么，图像是
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