摘要: 在本文中，笔者回答了编程环境配置中的常见问题，即在无root权限情况下，在非系统路径中部署一个与系统默认版本不同的gcc或g++，然后只在我们自己使用时显式指定这个高级版本的库。

摘要: 本文是关于一个巨麻烦的库MinkowskiEngine的安装与配置。在当前时间下，许多新版本的库和系统都用不了这个工具，所以作者甚至直接release了一个docker环境。真的巨麻烦！

摘要:

摘要:

移植python环境一般用于以下两种情况：

1. 别人要运行你的代码，但是没有你的python环境，如果要一个一个python包进行安装，则非常麻烦，并且有时候还安装出现问题。
2. 有一个包始终安装不上，但是在你的另一个python环境下有，或者在别人的环境中存在，这个时候就可以将python环境打包，移植到你的电脑上，然后激活该环境，运行对应的项目。

摘要: 本文探讨了LiDAR点云数据管理（PCDM）系统的可扩展性和性能。点云数据由于其体积大且异质性强，亟需高效的管理解决方案。现有研究主要集中于在不同的并行架构和数据模型上开发PCDM系统，已取得一定的成果。特别是共享内存架构和共享磁盘架构下的PCDM系统表现出色。然而，关于共享无架构和宽列NoSQL数据库在PCDM中的应用研究仍不足。本文还指出，现有的PCDM系统在扩展性和性能评估方面存在显著的研究空白。针对未来研究，本文建议在三方面进行深入探索：点云数据量的变化、流量变化及其他系统需求。同时，强调了开发一个可扩展、灵活的框架以系统化地测试和比较不同PCDM系统的重要性。

摘要:

摘要: 本文重点介绍了LLMs的独特优势，如上下文学习、逐步推理、开放词汇能力和广泛的世界知识，强调它们在提升空间理解和交互方面的巨大潜力。我们的研究涵盖了各种3D数据表示，从点云到神经辐射场（NeRFs），并探讨了它们与LLMs在3D场景理解、描述、问答和对话等任务中的整合，以及基于LLM的空间推理、规划和导航代理。 本文还简要回顾了其他整合3D和语言的方法。本文的荟萃分析显示了显著的进展，但也强调了需要新的方法来充分利用3D-LLMs的潜力。因此，通过本文，我们旨在为未来的研究指明方向，探索和扩展3D-LLMs在理解和互动复杂3D世界中的能力。

摘要: Attention 的计算公式中 Attention $(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^{\top}}{\sqrt{d}}\right)$ 为什么要除以 $\sqrt{d}$ ?

原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/3o0NgpFPKS1RNICNuMuygg

摘要: 在实验室环境中安装CUDA驱动

摘要: 错误的容器配置会造成docker容器的日志不断累积的问题， 例如在我的电脑上曾累积超过200GB的日志。 通过修改配置， 可以有效避免这种问题的发生。