收藏 / 列表

wx65950818d835e - 12: 強化學習在超分中的應用

引言 強化學習(Reinforcement Learning,RL)是一種通過與環境交互學習最優策略的機器學習方法。在傳統的超分辨率(SR)任務中,模型通過固定的訓練數據進行學習,而強化學習則通過與環境的不斷交互來進行優化,這使得強化學習在圖像超分中的應用成為可能。通過強化學習,可以使模型根據圖像的實際表現進行自我調整,從而提升超分效果。本文將探討強化學習在圖像超分中的應用

自適應 , 強化學習 , c++ , 後端開發 , c , 圖像質量

mb65950ac695995 - 十、渲染插幀與 TAA 的關係:累積與去鬼影

Temporal Anti-Aliasing(TAA)通過將多個時間幀的信息累積在一起減輕鋸齒與噪聲。插幀也利用歷史幀,但目標是生成中間幀。兩者常共享重投影與運動向量。若在插幀中引入 TAA 的思想,可以對中間幀進行多幀融合,利用歷史信息提升穩定性。但必須控制鬼影:當運動向量錯誤或遮擋變化時,歷史像素不應參與融合。 去鬼影策略包括: 雙向一致性檢查:前後幀的

光流 , 運動向量 , 權重 , c++ , 後端開發 , c

ERP老兵_冷溪虎山 - Python/JS/Go/Java同步學習(第二十五篇)四語言“字典創建轉換“對照表

🤝 免罵聲明: 本文字典創建轉換操作經本蜀黎實戰整理,旨在提供快速參考指南📝 因各語言版本迭代及不同系統環境差異,偶爾可能出現整理不全面之處,實屬正常✅ 歡迎理性交流補充,噴子勿噴——畢竟你行你上來寫,我敬你是條漢子,告訴我的你原文鏈接,我給你一鍵三連+轉發👍! 若遇具體問題,請帶圖評論區留言,本蜀黎必拔碼相助🤝 📚 【虎山CTO劇透預警·字典

node.js , JAVA , go , Javascript , Python

Plume岣七 - [STL]拒絕O(log N)!哈希表與unordered系列指南

數據結構的選型中,“高效查找與操作”始終是核心需求。當面對海量數據的插入、查詢場景時,基於紅黑樹實現的map/set雖能保證有序性,卻受限於O(log n)的時間複雜度,難以突破性能瓶頸。而哈希表及其衍生的unordered_map/unordered_set,憑藉“平均O(1)”的極致效率,成為解決這類問題的最優解之一。 為什麼哈希表能實現遠超紅黑樹的操作速度?unord

unordered_系列容器 , STL , 哈希衝突 , 哈希表 , c++ , 後端開發 , c

哈哈哼嘿 - C語言:函數指針,數組,結構體

函數指針、數組、結構體 一、函數指針 1.1 函數名 一個函數在編譯時被分配一個入口地址,這個地址就稱為函數的指針,函數名代表函數的入口地址 #include stdio.h // 一個函數在編譯時被分配一個入口地址,這個地址就稱為函數的指針,函數名代表函數的入口地址 void func() { printf("這是func函數內部的打印\n"); } int main() {

知識 , c# , c

蒙奇D索隆 - 【操作系統】408操作系統核心考點精講:第二章——進程的概念、組成與特徵​

(進程) 導讀 大家好,很高興又和大家見面啦!!! 在前面的內容中我們介紹了【操作系統】的基本概念、發展歷程、運行環境以及體系結構等重要內容。這些內容讓我們對【操作系統】有了一個初步的印象與瞭解。 從本篇內容開始,我們將進入【操作系統——第二章——進程與線程】的學習。在這個章節中,我們將會學習以下知識點: 進程與線程 CPU調度 同步與互斥

yyds乾貨盤點 , 操作系統 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408