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何为完全图、稀疏图、稠密图。完全图：完全图是一种简单的无向图，其中每对不同的顶点之间都恰好有一条边。对于有n个顶点的完全图，它包含n(n-1)/2条边。在有向图中，如果任意两个顶点之间都存在方向相反的两条边，包含n(n-1)条边，则该图被称为有向完全图。稀疏图：稀疏图是边数相

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SoftMax是现代机器学习算法中无处不在的组成部分。它将输入向量映射到概率单纯形，并通过将概率质量集中在较大的条目上，来重新加权输入。然而，作为Argmax函数的平滑近似，SoftMax将大量的概率质量分配给其他剩余的条目，导致可解释性差和噪声。虽然稀疏性可以通过一系列SoftMa

一、问题如题，要进行一个大场景的3DGS重建，数据集来自于某工地现场（大约3000张照片），数据集拍摄于同一个相机，按照国际惯例，3DGS需要输入一个稀疏点云，所以首先利用colmap进行稀疏重建。进行特征提取，特征匹配（colmap官网建议1000-10000张图的特征匹配使用vocabtree），稀疏重建以后，发现场

实验高度向稀疏采样造成的整行缺失使得在高度向上出现严重混叠现象，对高度向稀疏采样的数据首先利用线性插值恢复补全，再将部分插值去掉，以模拟二维随机降采样。实验结果说明上述方法并不好。高度向50%稀疏直接成像：高度向50%稀疏-不动迭代成像：高度向50%稀疏-线性插值后成像

分析：高度向稀疏的采样数据是整行缺失的，每一列上都缺失了大量数据，这可能造成高度向的混叠现象，但是每一行上是没有缺失数据的，这说明方位向应该是不会出现混叠现象。考虑到上述现象，对于三维成像，可不可以先实现距离-方位向的二维成像，而后再实现高度向的聚焦，进而实现三维成像。想

开篇近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与南京大学、宾夕法尼亚州立大学、清华大学等高校合作，解释时间序列预测模型的论文《ExplainingTimeSeriesviaContrastiveandLocallySparsePerturbations》被机器学习领域顶会ICLR2024接收。该论文提出了一种创新的基

大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调重新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于构建生产级别架构则可以关注AI架构设计专栏。技

【摘要】引言稀疏编码（SparseCoding）是深度学习算法中的一种重要技术，它在神经网络模型中发挥着重要的作用。本文将介绍稀疏编码的基本概念、原理以及在深度学习中的应用。稀疏编码的概念稀疏编码是一种通过寻找数据的稀疏表示来描述数据的方法。在深度学习中，稀疏编码可以将输入数

Sparse稀疏检索介绍在处理大规模文本数据时，我们经常会遇到一些挑战，比如如何有效地表示和检索文档，当前主要有两个主要方法，传统的文本BM25检索，以及将文档映射到向量空间的向量检索。BM25效果是有上限的，但是文本检索在一些场景仍具备较好的鲁棒性和可解释性，因此不可或缺，那么在NN模

稀疏数组介绍：稀疏数组：当一个数组中大部分元素为同一个值时，就可以考虑使用稀疏数组来保存数据节省空间。稀疏数组的原理：1）稀疏数组一共三列，第一行的第一列保存原二维数组的行数，第一行第二列保存原二维数组的列数，第一行第三列保存原二维数组非0数据的个数；2）稀疏数组一共有【原二维

GEMM（GeneralMatrixMultiplication）-通用矩阵乘BLAS(BasicLinearAlgebraSubprograms)-基本线性代数子程序SGEMM(SingleprecisionGeneralMatrixMultiply)-单精度矩阵乘法DGEMM(DoubleprecisionGeneralMatrixMultiply)-双精度矩阵乘法CGEMM(Complexsingl

原作： 塞缪尔·弗兰德引言：为最强大的语言模型铺平道路的核心技术 使用Dall-E生成的图像稀疏混合专家模型(MoE)已成为最新一代LLMs的核心技术，例如OpenAI的GPT-4、MistralAI的Mixtral-8x7等。简而言之，稀疏MoE是一种非常强大的技术，因为理论上，它允许我们以O(1)的

稀疏数组的一些常见问题1.什么是稀疏数组？1.1what?稀疏数组是一种针对大部分元素值为相同或者默认值的数组进行优化存储的方法。在稀疏数组中，只存储那些不同于默认值的元素及其对应的位置信息，从而节省存储空间。1.2why?稀疏数组通常用于处理大规模数组中大部分元素值相

Arrays类数组的工具类java.util.Arrays由于数组对象本身并没有方法可以供我们调用，但API中提供了一个工具类Arrays供我们使用，从而可以对数据对象进行一些基本的操作；查看JDK帮助文档Arrays类中的方法都是static修饰的静态方法，在使用的时候可以直接使用类名进行调用，而“不用”使

特征选择和稀疏学习子集搜索与评价对象都有很多属性来描述，属性也称为特征（feature），用于刻画对象的某一个特性。对一个学习任务而言，有些属性是关键有用的，而有些属性则可能不必要纳入训练数据。对当前学习任务有用的属性称为相关特征（relevantfeature）、无用的属性称为无关特征（irrelevan

自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式，而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因

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