exploring专题

《Exploring in UE4》RootMotion详解

前言 Rootmotion在前面几篇文章中都有提到过，他的功能就是在游戏中让动画与速度达到完美的匹配，有着非常优秀表现的效果。那么，Rootmotion的原理是什么呢？在UE里面是如何处理的？这篇文章会详细的从源码的角度帮你分析其中的原理。本篇文章适合有一定经验的虚幻/游戏开发者，不过为了照顾部分刚接触虚幻引擎的萌新（大佬），也会对一些引擎中的基本概念做出讲解。知乎原文链接：https://

UVa 1362(LA 3516) Exploring Pyramids

依旧是《训练指南》上的一道例题。思路大致相同，即设有一个序列S(i),S(i+1),S(i+2)...S(j)，d[i,j]为所求的解。当S(i)==S(k),i<k<=j 时,说明在k回到根，那么S(i+1)...S(k-1)构成一棵独立的子树(当然也可能并不是子树)。那么d[i,j]就要加上d[i+1,k-1]*d[k,j]，不断递增k，每遇到一个k,d[i,j]+=d[i

MongDB : Exploring The Shell The Server

Module Introduction Useful Resources & Links Helpful Articles/ Docs: More Details about Config Files: Configuration File Options — MongoDB Manual More Details about the Shell (mongo) Options

Kinodynamic RRT-connect（Rapidly-exploring Random Tree-Connect）算法例子

Kinodynamic RRT-connect（Rapidly-exploring Random Tree-Connect）算法是一种结合了快速扩展随机树（RRT）和动力学约束的路径规划算法。它特别适用于需要考虑动力学和运动学约束的复杂机器人系统，如人形机器人、无人驾驶汽车等。主要原理 RRT基本原理： RRT算法通过在空间中随机采样点，并从现有树的节点向这些随机点扩展，逐步构建一棵覆

uva live 3516 Exploring Pyramids 区间DP

// uva live 3516 Exploring Pyramids 区间DP//// 题目大意://// 给你一个多叉树,每个节点是一个大写字母,从根节点走,按照先序遍历的// 原则访问,不能访问则回溯,每次记录一下节点的字符,最后得到一个字符串.现// 在给你一个字符串,问可能符合条件的多叉树的数量.//// 解题思路://// 区间DP,我们注意到,从根节点出发,一

LA 3516 Exploring Pyramids (递推)

LA 3516 Exploring Pyramids 题目大意: 给一棵多叉树,从根节点开始,每次尽量往左走,走不通则回溯,将遇到的字母顺次记录下来,得到一个序列.现在给一个序列,求有多少棵树可以与之对应. 题目分析: 定义状态dp(i,j)表示序列[i,j]可形成的树的种类数。设序列为S,因为在回溯的过程中也要记录,所以在选择某两个位置i和j时,需保证S[i]=S[j]. 转移方程

论文《Exploring CLIP for Assessing the Look and Feel of Images》阅读

论文《Exploring CLIP for Assessing the Look and Feel of Images》阅读论文概述Preliminary方法论Experiments结论论文概述今天带来的是论文《Exploring CLIP for Assessing the Look and Feel of Images》，论文主要通过 CLIP 模型来完成图像的质量（h

E - Exploring Pyramids Gym - 101334E 分治

题意：给出一段序列，从一个点开始回到这个点，问这个序列是否符合这个轨迹题解：分治，看代码就可以懂了 #include<stdio.h>#include<string.h>#include<algorithm>using namespace std;#define LL long long#define mod 1000000000LL dp[

Exploring Deep Anomaly Detection Methods Based on Capsule Net论文阅读

探索基于胶囊网的深度局部异常检测方法 abstract 文章中开发和探索了基于CapsNet的图像深度异常检测技术。由于CapsNet能够编码局部和整体之间的内在空间关系，因此它既可以被用作分类器，又可以用作深度自编码器。这启发我们设计一个基于预测概率和基于重构错误的正态性评分函数来评估未见图像的离群度。在三个数据集上结果表明，基于预测概率的方法性能同样很好，而基于重构错误的方法对带标记图

【ROS机器人开发实践1】ros_exploring-master功能包编译过程中遇到问题解决

1、根据《ROS机器人开发实践》书中例子，将robot_mrobot包中的5个功能包拷贝到新建src目录下，编译后存在问题。 2、执行catkin_make 解决办法： sudo apt-get install ros-kinetic-ecto 解决办法： sudo apt-get install ros-kinetic-manipulation-msgs 解决办法

Exploring Impact of COVID-19 on Travel Behavior

这是我们发表在Networks and Spatial Economics 期刊上的一篇论文，论文做的是新冠肺炎疫情对城市机动化出行行为的影响的内容。由于期间经历了重投等一些过程，因此见刊时间比较晚，工作其实在疫情期间就投出去了。文章对于新冠肺炎的一些交通策略支撑当然已经有些out of date了，但是文章的方法论对于以下领域还是有启发的。特殊事件对交通系统影响的量化评估。新冠肺炎疫情无疑是一

EXPLORING DIFFUSION MODELS FOR UNSUPERVISED VIDEO ANOMALY DETECTION 论文阅读

EXPLORING DIFFUSION MODELS FOR UNSUPERVISED VIDEO ANOMALY DETECTION 论文阅读 ABSTRACT1. INTRODUCTION2. RELATEDWORK3. METHOD4. EXPERIMENTAL ANALYSIS AND RESULTS4.1. Comparisons with State-Of-The-Art (SO

【EMFace】《EMface: Detecting Hard Faces by Exploring Receptive Field Pyramids》

arXiv-2021 文章目录 1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method5 Experiments5.1 Datasets and Metrics5.2 Ablation Study5.3 Comparison with State-of-the-Arts 6 Conc

58基于matlab的采样的运动规划算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)

基于matlab的采样的运动规划算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)，3D和2D,原始的RRT算法中将搜索的起点位置作为根节点，然后通过随机采样增加叶子节点的方式，生成一个随机扩展树，当随机树的叶子节点进入目标区域，就得到了从起点位置到目标位置的路径。程序已调通，可直接运行。 58运动规划算法RRT-2D和3D (xiaohongshu.com)

呼吸笔记2-Exploring Multiple Antennas for Long-range WiFi Sensing

Exploring Multiple Antennas for Long-range WiFi Sensing 探索多种天线的远程WiFi传感论文下载地址 0.摘要问题：一个关键问题是，由于使用弱目标反射信号进行传感的固有性质，传感范围有限，因此传感范围比通信范围要小得多。关键思想：其关键思想是有效地利用商用WiFi接入点上广泛可用的多天线，同时增强目标反射信号，降低噪声。为了

[论文阅读] Exploring Word Segmentation and Medical Concept Recognition for Chinese Medical Texts

英文标题：Exploring Word Segmentation and Medical Concept Recognition for Chinese Medical Texts 中文标题：探索中文医学文本的分词与医学概念识别 GitHub：GitHub - cuhksz-nlp/AESINER 动机电子病历处理通常包括两个任务：中文分词和医学概念识别；作者认为缺乏高质

Exploring the teaching of deep learning in neural networks

翻译：探索神经网络深度学习的教学 -李睿凡，王小捷，钟义信摘自：超星期刊第19期 2014年10月10日栏目：计算机教育文章编号：1672-5913(2014)19-0077-03 中图分类号：G642 原文译文： Exploring the teaching of deep learning in neural networks Li R

RandWireNN: Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition

在该研究中，来自 FAIR 的研究人员谢赛宁、Alexander Kirillov 、Ross Girshick 与何恺明通过随机神经网络连接的方式探索了比此前神经架构搜索更为广泛的连接形式，并实现了很好的效果。RandWireNN Abstract 用于图像识别的神经网络经过广泛的手工设计，从简单的链状模型发展到具有多条路径的结构。ResNets[11]和DenseNets[16]的成功

[NAS3](2019ICCV)RandWire-WS: Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition

核心：设计单个网络到设计网络生成器的新转变是可能的，类似于我如何从设计特征转变到设计学习特征的网络。 Abstract: 用于图像分类的神经网络通过大量的手动设计从链式模型发展到了有多种有线路径的结构。比如，ResNets和DenseNets的成功很大程度上归因于他们的创新性的连线方式。现在，神经架构搜索NAS也在探索连线和操作的联合优化，但是可能的连线空间是有限的而且还是由手工设计驱动

How Far Can Camels Go? Exploring the State of Instruction Tuning on Open Resources翻译

摘要在这项工作中，我们探索在一系列开源指令遵循数据集上进行指令微调的语言模型的最新进展。尽管最近声称开源模型可以与SOTA的私有模型相当，但这些观点通常伴随着有限的评估，因此很难全面比较模型并确定各种资源的实用性。我们提供大量包括从6.7B到65B参数的指令微调模型，这些模型在12个指令数据集中进行了训练，这些数据集通过手动设计（例如，OpenAssistant），合成或蒸馏（例如，Alpac

深入浅出php,深入浅出PHP(Exploring PHP)

PHP 是一个被广泛应用的脚本语言，因为它的成功，所以很多时候，我们应用PHP的时候是更不不需要考虑底层到底是怎么实现的。我相信大多数的PHP程序员是不会去考虑这一点的。从我接触PHP开始，到今天也就是3年，这三年里，前俩年我一直都是在”用”PHP，每次写出来一段脚本，我就会想“恩，不用担心，PHP解释器会知道我想做什么的”，直到去年，接受了一个工作，是做一个PHP的Extension，从

论文阅读25 | Exploring Modality-shared Appearance Features and Modality-invariant Relation Features reid

论文：Exploring Modality-shared Appearance Features and Modality-invariant Relation Features for Cross-modality Person Re-Identification 1.创新点本文的创新点在于，作者提出表观特征的不同通道关注着人体的不同部位，所以使用三维卷积寻找不同通道之间的关系，即人体部位

InternImage: 使用可变形卷积探索大规模视觉基础模型（Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Conv）

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.05778v4.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2211.05778v4.pdf 代码库：https://github.com/OpenGVLab/InternImage/tree/masterhttps://github.com/OpenGVLab/InternImage/tree/master 0.摘要