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PlenOctrees_NeRF-SH: PlenOctree抽取算法

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简介：
简介：PlenOctrees_NeRF-SH介绍了一种高效的PlenOctree提取算法，专门优化了NeRF与Sphere Harmonics技术结合时的空间数据处理效率。 这是关于PlenOctrees_NeRF-SH的Paper实现介绍。 该代码不仅实现了NeRF-SH模型，并且提供了从NeRF-SH到PlenOctree转换的相关代码。您可以使用这些代码生成.npz文件，以便后续处理。具体的转换代码位于tools/PlenOctrees.ipynb中。 在开始之前，请注意需要先训练好一个NeRF-SH模型才能进行下一步操作。 数据加载器的实现参考了特定来源，并且数据集格式应与此源一致。要启动训练过程： 1. 进入工具目录，运行命令：`cd tools && python train_net.py `。 2. 训练完成后，您可以使用tools/PlenOctrees.ipynb生成.npz文件。 我们还提供了经过预训练的NeRF-SH模型资源。其中包含了一个关于乐高场景的模型示例。您也可以下载并根据需求进行修改和重写。

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  • PlenOctrees_NeRF-SH: PlenOctree抽取算法
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    简介：PlenOctrees_NeRF-SH介绍了一种高效的PlenOctree提取算法，专门优化了NeRF与Sphere Harmonics技术结合时的空间数据处理效率。 这是关于PlenOctrees_NeRF-SH的Paper实现介绍。 该代码不仅实现了NeRF-SH模型，并且提供了从NeRF-SH到PlenOctree转换的相关代码。您可以使用这些代码生成.npz文件，以便后续处理。具体的转换代码位于tools/PlenOctrees.ipynb中。 在开始之前，请注意需要先训练好一个NeRF-SH模型才能进行下一步操作。 数据加载器的实现参考了特定来源，并且数据集格式应与此源一致。要启动训练过程： 1. 进入工具目录，运行命令：`cd tools && python train_net.py `。 2. 训练完成后，您可以使用tools/PlenOctrees.ipynb生成.npz文件。 我们还提供了经过预训练的NeRF-SH模型资源。其中包含了一个关于乐高场景的模型示例。您也可以下载并根据需求进行修改和重写。
     
  • 质心抽取算法
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    质心抽取算法是一种在数据聚类分析中用于确定簇代表点的技术，通过迭代计算最小化簇内差异性，广泛应用于机器学习和图像处理等领域。 一个能够有效实现质心提取的MATLAB算法。
     
  • 基于Matlab的基2FFT时间抽取算法
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    本研究利用MATLAB实现基2快速傅里叶变换（FFT）的时间抽取算法，探讨了其在信号处理中的高效计算方法。 Matlab的时间抽取基2FFT算法可以处理任意长度的数据。该算法在信号处理领域应用广泛，能够高效地计算离散傅里叶变换。通过递归或迭代的方式实现，它将长序列的DFT分解为多个短序列的DFT进行计算，大大减少了运算量和复杂度。 对于Matlab用户来说，在编写基2FFT代码时可以利用其内置函数如fft、bitreverse等来简化编程过程，并且可以通过调整输入数据长度使其满足快速傅里叶变换的要求。此外，还可以结合其他信号处理技术进一步优化算法性能或实现特定功能需求。
     
  • 基于BERT的关键词抽取算法：KeyBERT
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    KeyBERT是一种创新性的文本挖掘技术，它巧妙地结合了预训练语言模型BERT的优势，专门用于高效准确地从文档中提取关键信息和概念。该方法通过计算查询词与文档片段之间的语义相似度来识别最重要的关键词或短语，从而帮助用户快速理解复杂文本的核心内容。 KeyBERT是一种简洁且易于使用的关键词提取技术，它通过利用BERT模型生成的嵌入向量来识别与文档最相关的关键词和短语。尽管已有多种方法可用于关键字生成（如TF-IDF等），但我想创造一种既简单又强大的方案来提取关键信息。这就是KeyBERT发挥作用的地方！ 其工作原理是首先使用BERT对整个文档进行处理，以获得一个代表该文档的嵌入向量表示；接着针对不同的n-gram短语提取词或短语级别的嵌入向量；最后通过计算余弦相似度找到与文档最匹配的关键字和短语。这些被识别出的词汇可以被认为是最能概括整篇文档内容的核心要素。 KeyBERT并不是唯一的选择，但它提供了一种快速简便的方式来生成关键词及关键短语，并且在众多解决方案中具有独特的优势。
     
  • 信息抽取技术（包括规则抽取、统计抽取及混合抽取）
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    信息抽取技术是指从非结构化或半结构化的数据中自动提取结构化信息的技术。它主要包括基于规则的抽取、基于统计模型的抽取以及结合两者的混合方法，广泛应用于文本挖掘和自然语言处理领域。 从非结构化来源自动提取信息为查询、组织和分析数据开辟了新的途径，这得益于结构化数据库的清晰语义与大量非结构化数据的存在。
     
  • 关键词抽取方法.py
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    本代码实现了一种从文本中自动抽取关键信息的方法，通过分析和处理大量数据来提取最具代表性和重要性的词语或短语。适用于自然语言处理任务。 自然语言处理涉及关键词提取，并结合机器学习和深度学习技术应用于人工智能领域。
     
  • 基于基2频率抽取的定点FFT算法
    优质
    本研究提出了一种基于基2频率抽取法的高效定点FFT算法，优化了计算流程和存储需求，在保持高精度的同时降低了复杂度。 我编写了一个基于基2FFT的定点程序，其中包括了定点FFT和浮点FFT的功能，并对两者的结果进行了误差比较。希望这个项目能够为大家提供帮助。
     
  • 获取文件内容的sh脚本
    优质
    这是一个用于编写和使用Shell（sh）脚本来读取、处理及操作文件内容的教程或指南。通过该脚本，用户可以自动化各种文件管理任务。 编写一个sh脚本，根据用户指定的字符查找文件中包含该字符的所有行，并解析这些行以获取其中特定的字符串。
     
  • 2%抽取率的CIC抽取滤波器
    优质
    这款CIC抽取滤波器具有卓越的信号处理能力，其独特的2%抽取率设计有效减少了数据量，提高了后续DSP的运算效率，广泛应用于通信和雷达系统。 原始采样频率为44.1kHz，采样点数为10240点，并得出CIC抽取滤波器的抽取仿真结果示意图。文件名为：cicdecimation.m。
     
  • 利用Python及TF-IDF算法实施关键词抽取
    优质
    本文介绍了一种基于Python编程语言和TF-IDF算法实现文本中关键术语自动提取的方法。通过分析文档集合，有效识别出最具代表性的词汇，为信息检索、文本挖掘等应用提供支持。 TF-IDF是一种在文本分析和信息检索领域广泛应用的技术，能够帮助我们自动识别文本中的关键词，从而更深入地理解文档内容。本段落将详细介绍TF-IDF算法的工作原理、计算方法以及实际应用场景，旨在使您能够更好地理解和利用这一强大的工具进行文本分析。