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我不确定这种准确性是否可能。但是当我进行4次实验时，ScanObjectNN的验证准确率降到了大约90%。而对于ModelNet40的16次实验，它在Top-1上显示了96%的验证准确率。因此，我分享我的实验结果。

我开发了 API Radar —— 一款扫描公共 GitHub 仓库中暴露的 API 密钥（如 OpenAI、Google、Claude 等）的工具，并以可搜索的界面展示这些信息。<p>它跟踪：<p>最常泄露的服务（例如 Gemini、Google Maps、OpenAI）<p>哪些仓库和开发者在泄露这些密钥<p>带有时间戳和来源 URL 的历史泄露数据

嗨，HN，过去半年我利用闲暇时间学习了Vulkan（主要是计算部分），并直接应用于开发一个高斯溅射渲染器。我不确定接下来会如何发展，但我觉得你们中的一些人可能会对此感兴趣，或者对如何继续推进有建议。 最终，我希望Klartraum成为一个广泛的神经网络和渲染推理引擎（不涉及训练、反向传播、自动求导），能够在嵌入式设备和虚拟现实头显上高效运行。目前我面临的主要障碍是，与CUDA相比，编写GLSL计算内核的过程相对繁琐。 你们认为应该添加什么内容，以便这个库对其他人有用呢？