周末带孩子们去北宫爬山，途中遇到突如其来的雨，体感温度骤降。提醒以后爬山时不要穿薄衣，以免失温。

《数据采集与预处理（第2版）》教材在Linux系统下进行实验，解决了Windows系统的管理员权限问题。作者提供了在Windows系统下开展实验的指南，强调两者代码相同，使用Python 3.10.12。

今天出门时没下雨，但刚出地铁就开始下雨。参加了有趣的项目讨论，回家时又被大雨淋湿。整理待办事项时感到压力很大。下午和Lili一起煎饺子，观看了《喜人奇妙夜2》，节目很有趣。晚上聚餐前临时有会议，幸好及时完成。聚餐中聊到很多机会，收获颇丰。地铁上听到小孩唱Adele的歌，心情不错，但对桂花过敏。

后半夜雨不停，冷空气明显。听到珠颈斑鸠叫声，买了面包和新鲜蔬菜，感到疲惫。菜头叔提到Google新模型，强调女性应更多参与AI设计。整理日记加深理解，晚上观看泰国特辑，获取丰富信息。

在家休息时，常想外出享受自然，但天气阴雨或下雪，出行不便。这或许是神明提醒我多休息，或是我平时不太关注天气，只有在想外出时才感受到影响。

外面下雨，金银花和石榴花在雨中绽放，展现出美丽的景象。

2024年充满变幻与迷茫，作者在水乡梦境中反思过去，感受时间流逝与生命追寻。面对未来选择，决心独立探索，追求真实与自由，期待2025年的新生。

本研究解决了图像去雨方法在处理深度信息不足时导致的效果不佳的问题。我们提出了一种新颖的学习框架，通过结合多个网络提高去雨效果，特别是利用深度信息增强对场景几何的理解，从而生成更清晰的去雨图像，显著提升了自动驾驶的物体检测性能。实验结果表明，我们的方法在多个数据集上表现优越。

第26期全国高校大数据课程教师培训交流班将于2025年1月12日至19日在厦门举行，现已开始报名。

今天工作顺利，开会并展示项目，收到反馈。讨论季度计划，完成任务和文档更新。晚上为电台选音乐，发布社交媒体内容，继续副业项目。计划继续副业、听音乐、准备出差页面，还想看《Agatha All Along》。

这篇文章介绍了一个基于注意力GAN的去雨模型的代码实现，提供了官方网址和代码实现的参考链接，使用了Microsoft.ML.OnnxRuntime库和OpenCvSharp库，并提供了图形界面。文章详细介绍了代码的使用方法和运行流程。

本文介绍了CVPR 2023 UG$^{2}$+ Track 3 GT-Rain Challenge中的解决方案，使用两阶段框架和大规模真实雨数据集进行预训练和微调，最终在测试阶段获得了第一名的平均结构相似性(SSIM)和第二名的平均峰值信噪比(PSNR)。

本文介绍了一种名为MDeRainNet的高效网络，用于去除光场图像中的雨线。该网络采用多尺度编码器-解码器架构，在Macro-pixel图像上直接操作以提高去雨线性能，并引入ESAI模块来建模空间和角度信息之间的全局相关性。经过实验证明，该方法在定量和定性上优于现有方法。