前言当今世界由无数的人构成，其中有些人做了一些改变世界的事情，比如：乔布斯缔造了Apple帝国，‌詹姆斯·高斯林创造了Java语言等。正是这些优秀的人做的这些优秀的事情，让这个世界更加美好。因此他们值得铭记。从今天起，会持续更新这些大人物的相关文章。分享他们的经历，成就，希望

java的创始人詹姆斯·高斯林（JamesGosling）除了对Java编程语言的开创性贡献外，还参与了相关书籍的编写。其中，基于JavaSE8规范，由Java语言发明者编写的权威参考书《Java语言规范：基于JavaSE8》就是高斯林参与撰写的一部重要作品。这本书是Java程序员精进的经典之作，为Java开发者

摘要  数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，其处理能力的不断增强，数字图像的实时处理已经成为可能。由于数字图像处理的各种算法的出现，图像处理学科在飞速发展的同时逐渐向其他学科交叉渗透。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技

   源代码主页：gmh14/tssplat:TetSphereSplatting:RepresentingHigh-QualityGeometrywithLagrangianVolumetricMeshes原文地址：[2405.20283]TetSphereSplatting:RepresentingHigh-QualityGeometrywithLagrangianVolumetricMeshes  与NeRF类似，DMTet

SpacetimeGaussianFeatureSplattingforReal-TimeDynamicViewSynthesis摘要动态场景的新视角合成一直是一个引人入胜但充满挑战的问题。尽管最近取得了很多进展，但如何同时实现高分辨率的真实感渲染、实时渲染和紧凑的存储，依然是一个巨大的挑战。为了应对这些挑战，

常见高斯模糊方法假设被模糊图片分辨率宽为\(W\)，高为\(H\)，假设高斯模糊核大小为\(S\)，半径为\(R\)（不包含中心点，即\(S=2×R+1\)）。按照高斯模糊原始用法，渲染单个像素需要对周围\(S×S\)个像素进行采样，并乘以对应的符合高斯分布的权值，公式为：G(x,y)=12πσexp(−x2+y22σ2)

Splatting一种体渲染方法，从3D物体渲染到2D平面也叫抛雪球方法核心选择雪球抛掷，3D投影到2D合成形成最后图像捏雪球（搞定一个核形状）选择3D高斯椭圆仿射后高斯仍闭合3D降2D依然为高斯（沿一个轴积分）3Dgaussian为什么是椭球？v的概率密度函数x的概率密度

TrimGS------修剪3D高斯飞溅论文链接：TrimGS1.NeRF++1.1介绍在原始NeRF（NeuralRadianceFields）基础上进行改进和扩展的一种神经渲染技术。该技术主要解决了NeRF在处理大尺度、无边界场景（如室外360度场景）时面临的挑战，并提高了渲染质量和效率1.2改进地方形状-辐射模糊性

支持向量机SVM支持向量机介绍SVM全称是SupportedVectorMachine（支持向量机）即寻找到一个超平面使样本分成两类，并且间隔最大。是一种监督学习算法，主要用于分类，也可用于回归与逻辑回归和决策树等其他分类器相比，SVM提供了非常高的准确度优点:适合小样本高纬度数据

搬来大佬的笔记啊为了给自己学习啊发贴没任何好处~~图像的组成图像的通道与深度深度：将计算机中存储单个像素所用的bit位，称为图像的深度例如：通道：描述一个像素点，如果是灰度图，只须用一个数值来表示，就是单通道。如果一个像素点有RGB三种颜色来描述，就是三通道，如果用RGB+alp

  

  

目录写在前面的内容我谈频域高斯滤波器离谱的指数滤波器第一，截止频率。第二，低通与高通的截止频率。写在前面的内容冈萨雷斯给的频域高斯滤波器。111减去高斯

目录一、概述二、相关工作1、近期工作2、DUSt3R3、MASt3R三、Splatt3R1、MASt3R的Backbone 2、高斯预测头3、点云与3D高斯参数结合4、3D高斯渲染5、损失函数四、实验 1、对比实验2、消融实验一、概述    该论文首次提出了一种无需任何相机参数和深

wiki百科GaussianBlur，也叫高斯平滑，是在AdobePhotoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。opencv实现opencv实现高斯滤波有两种方式，1、是使用自带的cv2.GaussianBlur，2、自己构造高斯kernel，然后调用cv

图像平滑处理是图像处理中的一种技术，旨在减少图像中的噪声和细节，从而使图像看起来更平滑。平滑处理可以帮助改善图像质量，去除噪声，并在进一步的图像分析和处理步骤中提供更清晰的数据。常见的平滑处理技术包括滤波、模糊等。例如，下图1是含有噪声的图像，在图像内存在噪声信息，我们

相信大家都知道高斯算法：首项加末项的和乘项数除以二等于等差数列的和。实际应用中往往不会这么简单。一般需要根据等差数列的和，反过来求出等差数列的其它信息，此时对于边界的处理就很重要。P1014「NOIP1999PJ」Cantor表可以\(O(N)\)模拟，但太慢了。先来看分子：\(1,1,2,3,2,1,

 T17.第一型曲线积分空间形式用斯托克斯公式化成第二型曲面积分解第二型曲面积分，用高斯公式或者投影转换法，后者注意正负号，上正下负，前正后负T18.换路径，但是x=1左半段不能化成lnx算T19.求偏导就对对应字母求就行，不用对y导xT20.多元极值AC-B2＞0A>0,极小A<0，极大；AC-B2=0

概述确定一张天体照片的中心点和边缘拟合对于天文学、空间科学以及相关领域的研究和应用具有重要意义。尤其在进行多幅天体图像的对比或组合时，精确的中心点和边缘能够帮助进行图像配准，确保图像正确对齐。本文基于一张太阳图片，介绍了定位太阳圆心及拟合边缘的过程及实现，该过

目录1.函数定义2.高斯模糊原理2.1高斯核\((3\times3)\)2.1.1高斯核的创建2.1.2卷积操作2.1.3边界处理2.1.4完成模糊处理2.1.5总结2.2高斯核\((5\times5)\)3.示例4.高斯核的生成5.高斯模糊的应用场景6.高斯模糊与其他模糊方式的对比7.总结cv::GaussianBlur()

gaussian高斯算法介绍高斯算法（Gaussianalgorithm）是一个广泛的概念，因为“高斯”这个名字与许多不同的数学和算法技术相关联。但是，在大多数情况下，当人们提到“高斯算法”时，他们可能是在指高斯消元法（Gaussianelimination），这是一种在数学中用于求解线性方程组、计算矩阵的行列

目录 一.加载图像二.灰度图像三.均值滤波1.均值滤波均值滤波算法（MeanFiltering）：    参数含义：    一句话总结：均值滤波特点：应用场景：缺点：2.高斯滤波高斯滤波算法（GaussianBlur）：        高斯滤波计算过程：    参数含义：    

NumPyro文档¶NumPyro入门API和开发人员参考烟火元素分布推理效果处理程序贡献代码更改日志入门教程使用NumPyro的贝叶斯回归贝叶斯分层线性回归例如:棒球击球率示例:变型自动编码器例子:尼尔的漏斗例子:随机波动例如:亚麻和俳句可变推断参数化NumPyro模型的自动绘制不良后几何及

Lecture13Real-TimeRayTracing2Implementingaspatialfilter这里想做的是低通滤波移除高频信号会不会丢失高频中的信息？噪声不一定只在高频中集中在频域这些filtering可以应用在PCSS、SSR上的降噪用$$\widetildeC$$表示有noise的图像\[K$$表示滤波核kernel，比

Gauss-Newton算法是解决非线性最优问题的常见算法之一，最近研读开源项目代码，又碰到了，索性深入看下。本次讲解内容如下： 基本数学名词识记牛顿法推导、算法步骤、计算实例高斯牛顿法推导(如何从牛顿法派生)、算法步骤、编程实例高斯牛顿法优劣总结  一、基本概念定义1.