反转链表 1. 思路   给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。206. 反转链表 - 力扣（LeetCode） 思路：反转链表可以使用 迭代 和 递归 的方法实现。 迭代：假设链表为 1→2→3→∅1，想要把它改成 ∅←1←2←3。在遍历链表时，将当前节点的 next 指针改为指向前一个节点。由于节点没有引用其前一个节点，因此必须事先存储其前

设计链表 1. 思路   你可以选择使用单链表或者双链表，设计并实现自己的链表。单链表中的节点应该具备两个属性：val 和 next 。val 是当前节点的值，next 是指向下一个节点的指针引用。如果是双向链表，则还需要属性 prev 以指示链表中的上一个节点。假设链表中的所有节点下标从 0 开始。 实现 MyLinkedList 类： MyLinkedList() 初始化

主要需要了解生成器和辨别器是如何通过 patch 来进行训练的。对生成器(generator.py)、辨别器(discriminator)、光线采样(patch_sampler.py)、训练(train.py, trainer.py)等文件进行分析 1. 参数 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637

1 GNeRF: GAN-based Neural Radiance Field without Posed Camera overview   GNeRF的管道。我们的管道分两个阶段联合学习辐射场和相机姿势。在阶段 A 中，我们从预定义的姿势采样空间中随机采样姿势，并使用 NeRF (G) 模型生成相应的图像。鉴别器 (D) 学习对真假图像块进行分类。反演网络(E)采用假

移除链表元素 1. 思路   题目：给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val ，请你删除链表中所有满足 Node.val == val 的节点，并返回 新的头节点 。203. 移除链表元素 - 力扣（LeetCode） 移除操作，就是让节点next指针直接指向下下一个节点，对于单链表来说，指针只能指向下一个节点，因此，还需要判断头结点是否该被删除。移除的算法主要有迭代和递

1 链表概念   链表是一种通过指针串联在一起的线性结构，每一个节点由两部分组成，一个是数据域一个是指针域（存放指向下一个节点的指针），最后一个节点的指针域指向null（空指针的意思），链表的入口节点称为链表的头结点也就是head。 2 链表类型 1. 单链表   如上图所示，只有一个方向。 2. 双链表   单链表中的指针域只能指向节点的下一个节点。双链表：每一个节点有两个指针域

1 Generation 1. Mapping Network 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878

1 蓝桥杯赛制 蓝桥杯为ACM赛制，需要自己写输入，输出（重要），所以需要去学习一下Python的输入函数，包括一个变量的输入和多个变量的输入。 全国选拔赛时长：4小时。题型为填空题+编程大题（2+8），一共10道题目。虽然说规则中的编译器为IDLE，但是完全可以使用Pycharm，所以直接使用Pycharm就好了，创建一个新的项目就行，IDLE太难用了。 蓝桥杯是按照测试点给分的，假设

1. BallGAN: 3D-aware Image Synthesis with a Spherical Background BallGAN生成器概述和射线点的定义。我们将3D空间与球面上的不透明背景绑定在一起。（i） EG3D不分离背景。（ii）GIRAFFE-HD对前景的相同范围内的背景点进行采样。（iii）StyleNeRF对边界外的多个背景点进行采样。（iv）我们对球体上的单

1. train.py 1. load_images(images, curriculum, device)： 加载图像数据，批量加载。 2. z_sampler(shape, device, dist)：生成随机噪声，每次生成25张图像的噪声。 3. train(rank, world_size, opt)：开始正式训练 1）生成器和辨别器的初始化： 12345678910111213