Pabebe's Blog

业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。


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重装win10并改变分区类型

发表于 2019-10-31 | 分类于 window
字数统计: 530 字 | 阅读时长 ≈ 1 分钟

重装win10并改变类型为(uefi+gpt)

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制作多系统U盘启动盘

发表于 2019-10-31 | 分类于 window
字数统计: 709 字 | 阅读时长 ≈ 2 分钟
一个U盘可启动win10 and Ubuntu16.04
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刷题记录

发表于 2019-10-24 | 分类于 Programming
字数统计: 8.9k 字 | 阅读时长 ≈ 43 分钟
原题代码以及测试数据
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C++代码精炼

发表于 2019-10-24 | 分类于 Programming
字数统计: 2.9k 字 | 阅读时长 ≈ 12 分钟

前言

主要以为主。

输入输出

文件尾类型

C 版

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#include <stdio.h>
int main()
{
int a,b;
while (scanf("%d %d",&a, &b) != EOF)
printf("%d\n",a+b);
}

C++ 版

1
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6
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a,b;
while(cin>>a>>b){cout<<a+b<<endl;}
}

在C++里,cin本身就是一个对象,因此可以直接运用到while( )检测是否有输入,若无输入则结束运行。

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博文常用样式语句

发表于 2019-10-23 | 分类于 tiny knowledge
字数统计: 62 字 | 阅读时长 ≈ 1 分钟

文章标识

1
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9
#同级标签
tags:
- [code]
- [C++]
- [algorithm]
#父子分类
categories:
- [Programming]
- [C++]
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paperMemo - 3D Reconstruction

发表于 2019-10-23 | 分类于 Scientific Research
字数统计: 2.5k 字 | 阅读时长 ≈ 8 分钟

三维重建

定义

根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程

研究意义

港科大教授权龙认为:

真正意义上的计算机视觉要超越识别,感知三维环境。

三维重建将作为计算机视觉的核心。将识别与重建融为一体,实现实时、精确的场景模型重构以及环境感知。作为环境感知的关键技术之一,可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析、安防监控和重点人群监护等。

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论文小知识

发表于 2019-10-20 | 分类于 tiny knowledge
字数统计: 895 字 | 阅读时长 ≈ 4 分钟

a.k.a.(又被称为)

also known as的缩写,引出另一种对该物的表述。

例句1:The proposed DUQ is based on sequence-to-sequence (seq2seq, a.k.a. Encoder-Decoder).

In part because you have the convenience to select specific keywords, write specific ads and direct the click-through to a specific web page (a.k.a. landing page).

最好把a.k.a连同它的解释一块放在括号中.

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计算机图形学-实验

发表于 2019-10-14 | 分类于 Computer Graphics
字数统计: 828 字 | 阅读时长 ≈ 4 分钟
实验 GLFW GLAD 123456789101112131415//渲染while (!glfwWindowShouldClose(window)){ //glClearColor(0.2f, 0.3f, 0.3f, 1.0f); glClearColor(0.0f, 0.34f, ...
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计算机图形学-课程笔记

发表于 2019-09-29 | 分类于 Computer Graphics
字数统计: 1.8k 字 | 阅读时长 ≈ 6 分钟

VS2017

注释: 先CTRL+K,然后CTRL+C

取消注释: 先CTRL+K,然后CTRL+U

图形应用

计算机辅助设计(CAD:computer-aided design)

虚拟现实环境(virtual-reality environment)

科学计算可视化(scientific visualization)

未来发展

表情与动作的精细化

图形学与深度学习的碰撞

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深度学习-pytorch框架

发表于 2019-09-17 | 分类于 deep learning
字数统计: 1.3k 字 | 阅读时长 ≈ 5 分钟

前言

理论知识对于 AI 算法工程师极其重要。敲代码只是思路的一个实现过程。这里的「算法」和计算机 CS 的「算法」还不太一样,AI 算法是偏数学推导的,所以数学底子还是需要点的,学的越深,要求越高。面试的时候,很少让手写代码,90% 都是在问模型抠算法细节。

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1…678…10
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