OmniRe 训练全流程拆解：五类参数联合优化，以及你会踩到的那些坑
上一篇聊了 OmniRe 里 extract mask 为什么比看起来重要得多。这篇接着往下走，进入真正的训练阶段：拿到 mask 和初始化之后，OmniRe 到底是怎么把整个动态场景一起训出来的，以及这中间哪些地方最容易出问题。
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从 OmniRe 看 3D 重建里的 Extract Mask：为什么这一步其实决定了上限
这两天在看 OmniRe 这篇做动态城市场景重建的工作。它的主线当然是 Gaussian Scene Graph + dynamic actor reconstruction，但我越看越觉得，真正落到工程里，最容易被低估的一步反而是前面的 extract mask。
阅读更多Transformer 是一种特殊的 RNN 吗？我现在的答案是：不算，但它确实碰到了 RNN 的边界
这个问题我以前也纠结过：Transformer 到底是不是一种“特殊的 RNN”？
阅读更多DINOv3 与自车 Mask：为什么它在车身强反光时更稳
最近又在看 DINOv3，顺手拿它做了一些自车 mask 相关的观察。一个很直观的感受是：它在识别自车区域时，尤其是车身反光比较严重的情况下，表现比我预期得更稳。
阅读更多卷积、CNN、RNN：现代神经网络的三位“老祖宗”
这几年大家聊得最多的是 Transformer、LLM、Diffusion、VLM，好像深度学习的历史是从 attention 开始的。 但如果往前倒一点，卷积、CNN、RNN 才是真正奠定现代神经网络直觉的那一代方法。
阅读更多LLM 时代里的 Semantic Segmentation：从核心任务到通用视觉接口
前几年如果你做计算机视觉，semantic segmentation 往往是一个“终点任务”：输入一张图，输出每个像素的类别，最后用 mIoU 来衡量模型强不强。那个时期的问题很明确——类别表是固定的，数据集是封闭的，目标是把像素分类做得更准、更快。
阅读更多重新学习 Transformer：这次我终于把它为什么有效想明白了
最近又开始重新学习 Transformer。第一次看这套东西的时候，更多是在记结论：Self-Attention、Multi-Head、Positional Encoding、Encoder-Decoder……名词都知道，但总觉得像在背模板。现在再回头看，才慢慢觉得自己抓到了它真正厉害的地方：它不是单纯把 RNN...
阅读更多用强化学习训练 AI 打砖块：我的项目设计思路
之前写了个 HTML5 的打砖块游戏（breakout.xingyao.info），最近在给它加 RL（强化学习）训练系统——让 AI 从零学会玩这个游戏。记录一下设计思路。
阅读更多SegFormer：语义分割的优雅设计，以及 SAM 3 在哪些场景下更胜一筹
SegFormer 是 NVIDIA 在 NeurIPS 2021 上发表的一个语义分割模型。虽然发布已经快五年了，但它至今仍被广泛使用，尤其是在需要轻量、高效的语义分割场景中。前几天写了一篇关于 Meta SAM 3 的文章，正好借这篇来对比一下两者的定位差异。
阅读更多Meta SAM 3：图像分割的下一跳
Meta 在今年初发布了 Segment Anything Model 3（SAM 3），三月底又更新了 SAM 3.1。作为 SAM 系列的长期关注者，趁这个机会整理一下这次更新带来了什么。
阅读更多Claude Code 的 System Prompt 被「泄露」了，里面写了什么？
最近 GitHub 上出现了一个颇受关注的仓库：asgeirtj/system_prompts_leaks，作者通过各种方式提取了 Claude Code、ChatGPT、Gemini、Grok 等主流 AI 工具的完整 system prompt，并悉数公开。
阅读更多驾驭 AI 编程：我的 Copilot 使用心得
AI 编程助手已经流行了几年，身边的同事对它的评价两极分化——有人觉得它是革命性的生产力工具，有人觉得它就是个高级自动补全，写出来的代码一堆坑。我自己用下来，感觉这两种评价都有道理，关键在于你有没有找到正确的使用姿势。
阅读更多git基本使用方法
参考链接: https://learngitbranching.js.org/
阅读更多算法基础学习结构梳理
由2019.10面试经历总结而来。
阅读更多LOL中的Determinism（二）
本文原作者Rick Hoskinson(链接为原文通道),仅供学习用途
阅读更多LOL中的Determinism（一）
本文原作者Rick Hoskinson(链接为原文通道),仅供学习用途
阅读更多收集MapReduce和Spark的Metrics
随着大数据的普及，MapReduce和Spark也被运用的越来越广泛，有些时候我们为了更好的了解我们的历史执行记录，甚至分析我们的历史，我们需要获取平台的metrics.本篇内容针对MapReduce v2，也就是Yarn，关于新旧版本MapReduce区别以及Yarn介绍可参考https://www.ibm.c...
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放假归来，这几天复习了一下好久不用的python，总结了一下知识点。
阅读更多计算机硬件概要
几十年来，计算机的基本结构没有改变，改变的是各个部分的规模，工艺改进。所以学习计算机的基本架构是很有必要的。
阅读更多自由泳要点
今天好好游了一下自由泳（爬泳），突然感觉自己开窍了比之前游的快了很多，趁有兴致看了一下”Personal best freestyle”自由泳教程，记录了一些要点，下次继续提升游泳水平。
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SQL调优及函数
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2018年计划要读的开源库:
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文件系统是用户和硬盘数据打交道的接口，用户通过文件系统可以对文件内容进行各种操作。本篇将讨论目前最常见的两种文件系统: FAT和Ext
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本文介绍的是我的一个课程项目OpenStack的自动部署实现 ，附英文版详细报告详细报告以及代码。
阅读更多并行系统学习之路（五） ---- Cache探索
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条款32: 确定你的public继承塑模出is-a关系
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最简单的SQL数据库中，所有的数据都在一张表内，这张表看起来大概是这样的：
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条款26: 尽可能延后变量定义式的出现时间
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本文原作者Michal Ptaszek(链接为原文通道),仅供学习用途
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条款18: 让接口容易被正确使用，不易被误用 “促进正确使用”的办法包括接口的一致性，以及与内置类型的行为兼容 获得大小时全部用size而不是偶尔有length 如果和int类似，就要是他的行为（比如加减）和int一样 “组织误用”的办法包括建立新类型...
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如果用过Unix系统，相信对下面这三个命令绝对不陌生
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条款13： 以对象管理资源
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OpenMP 编程学习 本周的主题是Shared Memory Programming，也就是共享内存编程。首先，我们需要明确一下共享内存编程的基本概念。
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NVIDIA CUDA 编程学习
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本篇将介绍一个很简单的MPI程序。程序的要求是:
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这学期选了一门并行系统的课程，打算讲所学知识稍微整理一下记录下来，以便以后复习。内容主要侧重于实际编程。
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有时候我们需要编辑一些远程服务器上的文件，但是由于屏幕刷新延迟等问题，直接使用vim等编辑器会使得效率比较低。本文将详细介绍如何使用sublime text 3 对远程文件进行编辑。
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