Полное обучение было бы слишком накладно. Как раз на днях попробовал на картинках "реального мира", мне показалось, что SR изображения становятся немного "мультяшными". Или можно что-то без дообучения потюнить?
А она может и не решиться. Шумы измерений не позволят. можно решить ту же задачу с помощью МНК.
Да, я это и имел ввиду, систему уравнений составить с применением МНК.
Единственно, точек будет много и решать такую систему довольно затратно.
На 100K уравнений за разумное время (минуты) решается. А у вас очень сильно разреженная система будет, так что ещё быстрее.
Фильтр же позволяет делать корректировку прямо во время движения объекта.
Это его достоинство и он же недостаток. Когда мы решаем задачу как систему уравнений, то мы видим все измерения сразу, а фильтр только по очереди и в одну сторону. Поэтому, на мой взгляд, решая систему мы получим более точное решение.
Use of the C++ standard library and libc synchronization primitives in coroutines is forbidden.
Я правильно понимаю, что это распространяется на любой код, вызываемый в обработчиках? Например, есть библиотека чтения данных, у неё есть общий кэш, защищённый мьютексом, получается, я не могу её использовать? И так надо проводить анализ всех зависимостей? А если mutex не из std и libc, а из pthreads или openmp, то можно?
Применим ли данный фреймворк не только в рамках IO-bound программы, а при смешанной нагрузке? Что-то прочли, многопоточно посчитали, отправили результат далее.
Библиотека pybind11 это как пример, можно и без неё вызов python кода из c++ сделать, напрямую используя python.lib, просто, более муторно.
З.Ы. Даже самому интереснее, насколько это быстрее IPC. З.З.Ы. Не знаю requirements.txt для проекта у вас, но очень вероятно, что в нём есть что-то зависящее от pybind11, т.к. этот способ связывания python <-> c++ очень распространён сейчас.
Поэтому с учётом расстояния до облаков и времени распространения «светового эха» учёные определили расстояние до объекта, составившее 9 тысяч световых лет. Это гораздо меньше предыдущих найденных значений.
Полное обучение было бы слишком накладно. Как раз на днях попробовал на картинках "реального мира", мне показалось, что SR изображения становятся немного "мультяшными". Или можно что-то без дообучения потюнить?
Возможно ли дообучение на своих данных?
Трубка с капилляром очень напоминает устройство гелий-неонового или аргонового лазера. Лазер будет в следующих постах?
Удивительно, это же те самые Barnes и Hut, которые занимались моделированием поведения галактик. Как, оказывается, недалеко от астрономии до ML.
Для нелинейного МНК есть хорошие реализации, например http://ceres-solver.org/, там производные можно автоматом посчитать.
Да, я это и имел ввиду, систему уравнений составить с применением МНК.
На 100K уравнений за разумное время (минуты) решается. А у вас очень сильно разреженная система будет, так что ещё быстрее.
Это его достоинство и он же недостаток. Когда мы решаем задачу как систему уравнений, то мы видим все измерения сразу, а фильтр только по очереди и в одну сторону. Поэтому, на мой взгляд, решая систему мы получим более точное решение.
А зачем фильтр Калмана? Можно же просто составить систему уравнений и решить её...
Какая-то странная арифметика. Сборка только в рабочее время идёт?
У вас интересное замечание там.
Я правильно понимаю, что это распространяется на любой код, вызываемый в обработчиках? Например, есть библиотека чтения данных, у неё есть общий кэш, защищённый мьютексом, получается, я не могу её использовать? И так надо проводить анализ всех зависимостей? А если mutex не из std и libc, а из pthreads или openmp, то можно?
Пытался найти тут пример под мой случай, там все, похоже, более простые.
Применим ли данный фреймворк не только в рамках IO-bound программы, а при смешанной нагрузке? Что-то прочли, многопоточно посчитали, отправили результат далее.
Память на линиях задержки
Интересная статья. Но ваш алгоритм на выходе может выдать результат с самопересечением для контуров с "петельками" радиусом менее отступа.
Вообще, эта тема хорошо представлена по ключевым словам "Offset curve".
Библиотека pybind11 это как пример, можно и без неё вызов python кода из c++ сделать, напрямую используя python.lib, просто, более муторно.
З.Ы. Даже самому интереснее, насколько это быстрее IPC.
З.З.Ы. Не знаю requirements.txt для проекта у вас, но очень вероятно, что в нём есть что-то зависящее от pybind11, т.к. этот способ связывания python <-> c++ очень распространён сейчас.
А почему бы не вызывать питоновский код напрямую из c++, например, через pybind11? Вообще никакого IPC не будет.
А может быть она к нам летит?
Изменился, просто, надо сюда заходить https://next.gptl.ru/
Так вы сравнивали с игровыми видеокартами. Для двойной точности у NVidia смотрите ускорители серии Tesla.
А как спасти тех, кто остался?
Очень сильные сомнения в верности этого утверждения.