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MKL直接法求解双精度稠密矩阵性能测试
Math.net调用intel MKL直接法求解double稠密矩阵线性方程组 Ax=b ，并与Math.net默认性能比较结论： 内存正比 矩阵大小（阶数平方） 耗时正比 矩阵大小（阶数平方）*2倍 大约 MKL性能比Math.net默认高100倍 耗时单位为ms，内存单位为G 杨韬的学习备忘录 https://www.cnblogs.c已知数据集位姿，直接Colmap稠密重建
新建colmap项目：Pipe，将数据集的真实位姿复制到/home/xzx/code/colmap/Pipe/created/sparse 不进行稀疏重建，直接执行MVS步骤生成深度图。 稀疏重建（三角剖分）对于稠密重建并不是必须的。在已知相机Pose的情况下可以直接进行稠密重建，首先在 Pipe目录下运行命令： colmap image_unmysql中的聚集索引、非聚集索引、稀疏索引、稠密索引
1、聚集索引 聚集索引：指索引项的排序方式和表中数据记录排序方式一致的索引 也就是说聚集索引的顺序就是数据的物理存储顺序。它会根据聚集索引键的顺序来存储表中的数据，即对表的数据按索引键的顺序进行排序，然后重新存储到磁盘上。因为数据在物理存放时只能有一种排列方式，所三维实时重建BundleFusion
转自：计算机视觉方向简介 | 深度相机室内实时稠密三维重建 - 知乎 室内场景的稠密三维重建目前是一个非常热的研究领域，其目的是使用消费级相机（本文特指深度相机）对室内场景进行扫描，自动生成一个精确完整的三维模型，这里所说的室内可以是一个区域，一个房间，甚至是一整栋房屋。此外，该领索引部分学习 稠密索引与稀疏索引
概念区别 稀疏索引如何定位记录主索引/辅助索引/稠密索引/稀疏索引
主索引 & 辅助索引 主索引 定义：将主文件分块，每一块对应一个索引项。每个存储快的第一条记录，又称为锚记录。主索引是按照索引字段值进行排序的一个有序文件，通常建立在有序文件的基于主码的排序字段上。以Mysql的MyIsam存储引擎为例： 辅助索引 定义：定义在主文件的任意一个或者多个非DensifyPointCloud生成稠密点云失败
DensifyPointCloud生成稠密点云失败一般有两种情况： ① 你的原始图片没有放到mvs文件同目录，导致图片找不到，当然你的图片最好是jpg格式，同时编译openmvs和opencv cmake的时候保证libjpeg库版本相同，这样才可以正确加载图片 ② 用openmvg按照下面指令生成的scene.mvs，使用DensifyPointCl基于单目彩色视频的人体实时捕捉
引自视频号【三维匠心】 论文《LiveCap: Real-time Human Performance Capture from Monocular Video》 这是德国马普所和斯坦福大学联合发表的关于实时人体捕捉系统的工作。该工作可以仅通过输入一段单视角RGB视频，重建出稠密，时空一致性的，并且穿着日常衣服的整个人体的发生最短路算法模板
稀疏图和稠密图的评判标准 规定点数为n，边数为m 稠密图: \(m ~ n^2\), m和\(n^2\)对标 稀疏图: \(m ~ n\)， m和n对标Factorization Machines 因子分解机
Factorization Machines (FM) 首先这种算法是一种有监督的机器学习模型，既可以用在分类问题也可以用在回归问题当中，它是一种非线性的模型，相比逻辑回归具备了二阶交叉特征表达能力（不易拓展到三阶以上）。可以通过stochastic（随机） gradient descent (SGD), alternative least square (AL《数据库原理》课程笔记 (Ch05-数据库存储结构)
存储介质 数据库采用多级存储器，用的最多的辅存是磁盘。磁盘的耗时主要在寻道时间。 磁盘上数据划分为大小相等的物理块，磁盘与内存间的数据交换以物理块为单位。好处： 减少IO次数 减少间隙的数目，提高磁盘空间利用率 为了解决磁盘和内存之间速度不匹配，可设立缓冲区： DBMS可以采用延深度学习之稠密连接⽹络（DENSENET）
DenseNet与残差网络（ResNet）有区别也类似。区别如下： 在跨层连接上：ResNet（左）使⽤相加；DenseNet（右）使⽤连结。 DenseNet将模块 A 直接跟模块 B 后⾯的所有层连接在了⼀起。这也是它被称 为“稠密连接”的原因。 DenseNet的主要构建模块是稠密块（dense block）和过渡层（transition layer）。前双目稠密点云的资料记录
2020. 03.15. 16:09 有生成双目稠密点云来避障的需求，这周找了一些资料，还没做出一个满意的效果来。 先记录一下资料链接。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38252296 这个链接里的效果没跑出来，没玩过qt，稍微花点时间应该也是跑的起来的。 简单玩了下 libelas，感觉效果不是那么好，可[转] 稠密网络
还是不太明白bottle neck 和 transition layer具体实现方式，只get到是降维。。。 mark : https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 论文：Densely Connected Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接：https://githup76泛函 有限维空间真子空间不可能在全空间稠密
连续函数 然后多项式函数是稠密的 多项式子空间是无穷维的 多项式空间就是在全体连续函数的线性空间中稠密 有限维子空间是闭的 多项式空间也不是有限维 2的地方说 有限维真子空间必不稠密 那是对的啊 有限维真子空间本身是闭的 闭包是他本身 是真子空间 不稠密 多项