面试官自我介绍,我自我介绍TCP,UDP讲一下TCP的可靠性是如何保证的操作系统的内存管理讲一下Java的IO模型netty用过吗,讲一下讲一下线程池。线程池场景:核心线程数2,最大线程数5,10个任务,讲一下状态变化Nacos干嘛的RocketMQ的使用场景Redis与数据库一致性如何保证你认为要成为一名优秀的后端开发应该怎样做细问8,底...
【谷歌使用大型语言模型增强人机交互】谷歌推出用于检测SIID的可扩展的框架,谷歌描述人类I/O如何利用以自我为中心的视觉、多模态传感和大型语言模型(LLM)进行推理,在32个不同场景的60个狂野的自我中心视频记录中实现82%的预测准确性,并在有10名参与者的实验室研究中验证其为交互式系统。通过了解和和输出渠道的可用性...
优化后,LERF可以实时交互地提取广泛范围的语言提示对应的3D相关性映射,在机器人技术、理解视觉-语言模型和与3D场景交互等方面具有潜在用途。 LERF能够像素对齐地零样本查询经过精简处理后得到的3D CLIP嵌入,并支持跨卷积层次地进行长尾开放词汇查询,而无需依赖区域建议或掩码。该项目网站位于链接。
随着虚拟现实(VR)设备和内容的广泛使用,对3D场景生成技术的需求变得越来越流行。然而,现有的3D场景生成模型限制了目标场景在特定领域内,主要是因为它们使用远离现实世界的3D扫描数据集进行训练策略。为了解决这种限制,我们提出了LucidDreamer,这是一个无领域限制的场景生成管道,它充分利用了现有的大规模扩散基生成模型的力...
先前的研究需要冗长的每种风格/场景优化,并且仅限于小规模的3D场景。FPRF通过引入风格分解的3D神经辐射场实现了对大规模3D场景的高效风格化处理,该方法继承了AdaIN的前馈风格化机制,支持任意风格参考图像。此外,FPRF通过使用语义对应匹配和局部AdaIN来支持多参考风格化,为3D场景风格提供了多样性的用户控制。 FPRF还通过...