摘要 从范围扫描获取的点云通常稀疏，嘈杂且不均匀。 本文提出了一种称为PU-GAN 的新点云上采样网络，该网络是基于生成对抗网络（GAN）制定的，旨在从潜在空间中学习丰富的点分布并在对象表面的子块上对点进行上采样。为了实现可运行的GAN网络，我们在生成器中构造了一个自上而下再向上的扩展单元，以对带有误差反馈和自校正的点特征进行上采样，并制定了一个自注意力单元来增强特征集成。 此外，我们设计了具有

1. 需要的类库 import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd 2. 请求地址 def fetch_data():url = "https://bbs.xxx.com/" # Replace with the actual base URLresponse = requests.get(url)if r

通俗易懂告诉你CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是些什么鬼？【附把妹秘籍】 2017-10-27 19:54移动芯片/谷歌 作者：iot101君 物联网智库 原创 转载请注明来源和出处 现在这年代，技术日新月异，物联网、人工智能、深度学习等概念遍地开花，各类芯片名词GPU, TPU, NPU，DPU层出不穷......它们都是什么鬼？与CPU又是什么关系？搞不懂这些知识，买手

1 编码单元CU     编码单元的作用与h264的宏块类似，但是h264采用的固定的16x16大小的宏块，而HEVC中则是采用的是灵活的四叉树结构，将CTU划分为更小尺寸的CU，当CTU的大小为64x64时，CU的划分深度就可以是0，1，2，3.对应的尺寸就是64x64 32x32 16x16 8x8，视频中的一帧首先被划分为相互独立的编码树单元CTU，如果一个CTU不再划分，那么它就由一个一

博主最开始接触编解码，是看的HEVC的原理，当时被CU、PU、TU的概念搞得头昏脑涨，后面接触了VVC相关项目，又接着看VVC，而VVC中又没有PU和TU的概念了，觉得很莫名其妙。最近重新开始看HEVC的书，结合做了半年的VVC项目，对PU、TU的划分概念与意图有了进一步的理解，下面我讲解一下个人见解。 关于PU划分   在HEVC中预测的基本单位是PU，在CU划分之后，预测之前会对CU进

HEVC的四叉树块分割算法的核心是确定CU/PU/TU的最优分割模式。最优分割模式算法的代码块，即xCompressCu，网上有对此比较详细的阐释，个人的学习也是参考这些，这里不再赘述。 本文主要目的是画出某B帧的NonSquare PU分割模式图，即包括2NxN,Nx2N,以及四种AMP分割。HM编码器参数配置采用Random_access，对BasketballDrill序列，这里参考htt

无监督的词嵌入模型-Glove 背后的理念源头是主成分分析PCA 先变为SVD-Glove PCA是为了产生比较精简的维度，让原始数据在这个精简的维度也能保持原始的变异（信息）。 方法1就是将x2降维到x1，它从9个点变成6个点，而且牺牲了很大的信息 比较好的方法就是建立一个新的维度u。尽可能保留资料的变异。 PCA也可以做词嵌入的降维。比如 我们将词袋模型进行PCA主成分降维度

基于PU-Learning的恶意URL检测 原文作者：Ya-Lin Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yujiang Liu, Yuanchao Zhang, Zhi-Hua Zhou 原文会议：The ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) 原文链接： CCS’1