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Source channel @githubtrending · Post #15062 · Aug 15

#python#mllm#point_clouds#scene_understanding#spatial_intelligence SpatialLM is a powerful 3D language model that turns complex 3D point cloud data from videos, RGBD images, or LiDAR into clear, structured 3D scene layouts showing walls, doors, windows, and objects with labels. It works without needing special equipment and can detect user-specified object categories. This helps you understand and analyze indoor spaces better, useful for robotics, navigation, and 3D design. You can run it on your data, visualize results, and even customize detection tasks easily, making 3D scene understanding more accessible and flexible for many applications. https://github.com/manycore-research/SpatialLM

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#python #mllm #point_clouds #scene_understanding #spatial_intelligence

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@repo_science · Post #3132 · 05/03/2023, 09:58 PM

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#GraphQL#apiRest 🎛 ¿Qué es GraphQL? ¿Es un reemplazo para la API REST? El siguiente diagrama muestra una comparación rápida entre REST y GraphQL. 🔹 GraphQL es un lenguaje de consulta para API desarrollado por Meta. Proporciona una descripción completa de los datos en la API y brinda a los clientes el poder de pedir exactamente lo que necesitan. 🔹Los servidores GraphQL se encuentran entre el cliente y los servicios de back-end. 🔹 GraphQL puede agregar múltiples solicitudes REST en una consulta. El servidor GraphQL organiza los recursos en un gráfico. 🔹 GraphQL admite consultas, mutaciones ( que aplican modificaciones de datos a recursos ) y suscripciones ( que reciben notificaciones sobre modificaciones del esquema ). ----- Canal principal:@repo_science Cupones:@freecoupons_reposcience -----

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