第五章：彈性及其應(yīng)用 名詞解釋 名詞英文解釋彈性Elasticity衡量需求量或供給量對(duì)其某種決定因素的變動(dòng)的反應(yīng)程度需求價(jià)格彈性Price Elasticity of De...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：廣東
-
Notes on Principles of Economics (5) -
Notes on Principles of Economics (4)第四章：供給與需求的市場(chǎng)力量 名詞解釋 名詞英文解釋市場(chǎng)Market由某種物品或服務(wù)的買家和賣家組成的一個(gè)群體需求量Quantity Demanded買者愿意并且能夠購(gòu)買的一...
-
Notes on Principles of Economics (3)
第三章：相互依存性與貿(mào)易的好處 名詞解釋 名詞英文解釋絕對(duì)優(yōu)勢(shì)Absolute Advantage一個(gè)生產(chǎn)者用比另一個(gè)生產(chǎn)者更少的投入生產(chǎn)某種物品的能力比較優(yōu)勢(shì)Compara...
-
Notes on Principles of Economics (2)第二章：像經(jīng)濟(jì)學(xué)家一樣思考 名詞解釋 名詞英文解釋循環(huán)流量圖Circular-flow Diagram說(shuō)明貨幣如何通過(guò)市場(chǎng)在家庭和企業(yè)之間流動(dòng)的直觀經(jīng)濟(jì)模型生產(chǎn)可能性邊界Pr...
-
Notes on Principles of Economics (1)
第一章：經(jīng)濟(jì)學(xué)十大原理 名詞解釋 名詞英文解釋稀缺性Scarcity社會(huì)資源的有限經(jīng)濟(jì)學(xué)Economics研究社會(huì)如何管理自己的稀缺資源效率Efficiency社會(huì)從其稀缺資...
-
[Paper Reading] Capture, Learning, and Synthesis of 3D Speaking StylesOverview 本文提出了一種與說(shuō)話聲音以及人臉形狀無(wú)關(guān)的語(yǔ)音表情驅(qū)動(dòng)方法岛啸。其中音頻通過(guò)現(xiàn)有的DeepSpeech提取MFCC音頻特征盾戴，通過(guò)編碼器提取音頻特征，并在特征上疊...
-
[Paper Reading] Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and EmotionOverview 本文首先提出了從端到端的網(wǎng)絡(luò)承粤，從輸入的音頻直接推斷人臉表情變化對(duì)應(yīng)的頂點(diǎn)位置的偏移量沧奴。為了解決聲音驅(qū)動(dòng)過(guò)程中昭灵，情緒變化對(duì)表情驅(qū)動(dòng)效果的影響店展，網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)從數(shù)據(jù)集...
-
[Paper Reading] A Deep Learning Approach for Generalized Speech AnimationOverview 算法的基本流程為：步驟一：采用音視頻數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練模型。其中音頻已經(jīng)標(biāo)注了對(duì)應(yīng)的音位信息涂炎，使用Active Appearance Model (AMM)從視頻中...
-
[Paper Reading] Video-Audio Driven Real-Time Facial Animation
Overview 算法的基本流程為：步驟一：通過(guò)DNN網(wǎng)絡(luò)模型忠聚，從音頻中提取PSPP特征向量设哗；通過(guò)多線性模型從圖像和深度數(shù)據(jù)中擬合當(dāng)前的人臉表情系數(shù)，并提取嘴形周圍的若干特征...
-
Notes on Kalman Filter
簡(jiǎn)介 Kalman Filter是一種對(duì)由線性統(tǒng)計(jì)差分方程控制的離散時(shí)序狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估的方法两蟀。該方法可對(duì)系統(tǒng)精確模型未知网梢，且包含過(guò)程和觀測(cè)噪聲的序列，估計(jì)過(guò)去赂毯、現(xiàn)在战虏、以及將來(lái)的...
-
[Paper Reading] Automatic Rigging and Animation of 3D CharactersOverview 該文提出了一種3D幾何模型自動(dòng)化綁定骨架、自動(dòng)化蒙皮的技術(shù)党涕，實(shí)現(xiàn)了輸入幾何模型烦感、骨架結(jié)構(gòu)、動(dòng)畫數(shù)據(jù)膛堤，無(wú)需人工干預(yù)手趣，自動(dòng)驅(qū)動(dòng)幾何模型按照指定的動(dòng)畫運(yùn)動(dòng)。 該技...
-
[Paper Reading] AutoHair: Fully Automatic Hair Modeling from a Single Image原文英文鏈接： AutoHair: fully automatic hair modeling from a single image Overview： 該文章首次提出了基...
-
[Paper Reading] Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting簡(jiǎn)介 Dropout作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的正則化方法肥荔，最早由Hinton和Srivastava等人[[1]2012年提出绿渣。2014年，同一批作者對(duì)Dropout進(jìn)行了完整的描述和...
-
Notes on PyTorch Internals III
原版英文鏈接：Edward Z. Yang's PyTorch internals : Inside 245-5D Mechanics Code Flow PyTorch源碼...
-
Notes on PyTorch Internals II原版英文鏈接：Edward Z. Yang's PyTorch internals : Inside 245-5D Autograd PyTorch與Python燕耿、Numpy...
-
Notes on PyTorch Internals I
原版英文鏈接：Edward Z. Yang's PyTorch internals : Inside 245-5D Tensor 張量(Tensor)是PyTorch中最核心...
-
[Paper Reading] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network簡(jiǎn)介 文章第一次成功的實(shí)現(xiàn)了當(dāng)時(shí)最大中符、最深的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，依據(jù)此模型在ImageNet LSVRC-2010圖像分類比賽上一舉奪魁缸棵，并大幅度領(lǐng)先其它方法舟茶。Ale...
-
Notes on In-place Operation
In-place Operation in-place operation(原位)支持原位修改張量谭期，通過(guò)原位修改堵第，避免針對(duì)張量重新分配buffer，可以降低內(nèi)存的使用隧出。 由于...