D3 github代码
时间: 2023-11-08 22:00:28 浏览: 46
D3是一个流行的JavaScript库,用于创建可交互的数据可视化图表。在GitHub上有很多D3的代码库可供使用和参考,这些库按照星数来排序。配备好SSH密钥可以方便地进行GitHub操作,而无需反复输入账号密码。每台主机都需要配置SSH密钥,以实现无密码操作。配置了SSH后,当前主机的公钥会与你的GitHub账号关联,使得你可以在不登录GitHub的情况下直接将代码推送到远程仓库。然而,请注意,你只能将代码推送到你自己的仓库或者其他你有权限的仓库。
相关问题
d3net github
D3Net 是一个开源的深度学习模型,用于音频信号的分离和增强。你可以在 GitHub 上找到 D3Net 的存储库并获取相关信息。
以下是 D3Net 的 GitHub 存储库链接:[https://github.com/dr-costas/d3net\_sep](https://github.com/dr-costas/d3net_sep)
你可以点击该链接访问 D3Net 的 GitHub 存储库,其中包含有关模型的源代码、示例、文档和其他相关资源。在存储库中,你可以找到安装说明、使用示例和模型训练的详细信息。
请注意,D3Net 的 GitHub 存储库可能是由社区维护的,与我没有直接关联。因此,如果你在使用 D3Net 时遇到问题,建议在存储库中查找问题或提问,以获得更准确和及时的帮助。
D3Feat代码解读
D3Feat 是一篇 CVPR 2020 的论文,提出了一种基于三维深度特征的点云配准方法。其代码开源在 GitHub 上,可以供研究者参考和使用。
代码主要分为训练和测试两部分。训练部分包括数据预处理、模型定义、损失函数定义和训练循环。测试部分包括数据预处理、模型加载、点云配准和结果可视化。
该方法的核心思想是将点云转换为三维深度特征,然后通过匹配两个点云的特征来进行配准。这与传统的基于特征描述子的点云配准方法不同,具有更好的鲁棒性和准确性。
值得一提的是,D3Feat 不需要手动选择关键点或者进行采样,可以处理不同密度和不同形状的点云数据。