作者：LittleMagic https://www.jianshu.com/p/8377e09971b8 为了防止歧义，可以换个说法： Java对象实例和数组元素都是在堆上分配内存的吗？...注意看一下JIT的位置 中文维基上对逃逸分析的描述基本准确，摘录如下： 在编译程序优化理论中，逃逸分析是一种确定指针动态范围的方法——分析在程序的哪些地方可以访问到指针。...当一个变量（或对象）在子程序中被分配时，一个指向变量的指针可能逃逸到其它执行线程中，或是返回到调用者子程序。...如果指针存储在全局变量或者其它数据结构中，因为全局变量是可以在当前子程序之外访问的，此时指针也发生了逃逸。...在Debug版JVM中，还可以通过参数-XX:+PrintEliminateAllocations来查看标量替换的具体情况。
在.NET中执行异步/等待的两种错误方法 在应用开发中，我们为了提高应用程序的吞吐能力或者异步操作来减少耗时，通常会使用多线程来达到目的，而在C#语言中由于async/await必杀技的存在，大多会使用此来简化多线程操作...，async/await的具体使用方式想必大家已烂熟于心，不再赘述，今天主要谈谈在我们经常所谓的async/await操作真的是正确的吗？...，此方法在另一个Task中返回一个Task！...而且在并发下，以上使用方式在工作中也极大的降低了系统性能！ 解决方案可以简化为：不要对同步方法使用异步包装器！只需同步调用它们即可。...在发现性能严重影响又找不到原因的时候，请排查出所有使用Task.Run的代码，确定是否是以上两种情况，解决他们可能就海阔天空了 摘要 在.NET或者.Netcore中使用Async/Await都是一项技巧
此外，Kinect V2的SDK非常给力，SDK中提供了同时最多进行六个人的骨架追踪、基本的手势操作和脸部跟踪，支持 Cinder 和 Open Frameworks，并且具有内置的Unity 3D插件...Intel RealSense Intel RealSense系列深度相机定位不同于Microsoft的 Kinect 系列，Kinect更注重较远距离的人体骨架跟踪，而RealSense 更注重近距离的脸部...需要说明的是， R200的SDK只支持人脸跟踪、不支持手势跟踪和骨架跟踪。...以第一代产品 Astra 和 Astra Pro为例，它们都是基于红外结构光的深度相机，深度图都是 VGA（640×480）分辨率 @30FPS。...SDK提供C语言的API接口，直接输出深度图，但是没有手势/人脸/骨架跟踪相关的开发工具包。
我在自己的Ionic 2项目中，使用卡片列出数据： 卡片中有一个导航按钮，根据每项的数据生成连接打开百度地图，我是这样绑定的...console.log(url); return this.sanitizer.bypassSecurityTrustResourceUrl(url); } 我查看console，发现一直在输出...console一直在输出 原来这是Angular2在change detection cycle中不停的调用绑定的方法nav(item)。...因此，建议不要在属性上绑定方法，因为调用太频繁了，最好预先计算好然后绑定一个值就好。
1、点击[文本] 2、按<Delete>键 3、按<Ctrl+1>键 4、点击[对齐] 5、点击[靠下] 6、点击[居中] 7、点击[确定] 8、...
写在前面 从开始学习Java的时候，我们就接触了这样一种观点：Java中的对象是在堆上创建的，对象的引用是放在栈里的，那这个观点就真的是正确的吗？...如果是正确的，那么，面试官为啥会问：“Java中的对象就一定是在堆上分配的吗？”这个问题呢？看来，我们从接触Java就被灌输的这个观点值得我们怀疑。...关于面试题 标题中的面试题为：Java中的对象和数组都是在堆上分配的吗？...类中，存在一个成员变量user，我们在init()方法中，创建了一个User类的对象，并将其赋值给成员变量user。...所以，并不是所有的对象和数组，都是在堆上进行分配的，由于即时编译的存在，如果JVM发现某些对象没有逃逸出方法，就很有可能被优化成在栈上分配。
虽然华捷艾米这一摄像头的设计与微软的Kinect颇为相似，但是在深层次的技术方案上，两者还是有着明显的区别。...两者相比，前一种方法虽然简单，但成品也只是不具备实时人体骨架提取的“伪体感”（该人体骨架提取技术为微软独家，芯片亦不对外出售），并且目前也遭到了困境。...相对于第一种直接购买芯片的方法，进行工序再造虽然可以摆脱“核心技术掌握在别人手里”的桎梏，但过程也是相当艰难的，耐性、技术人才和雄厚财力缺一不可。...比如说华捷艾米的IMI体感摄像头，他们也是经过了4、5年的埋头研发才拥有了现在与微软实时人体骨架提取技术不相上下的成绩，并成为国内唯一一家拥有骨骼跟踪技术专利的公司。...若这些技术受到国家的推动，作为其中重要组成部分的“体感技术”离春天还会远吗？
encode character解决方法，今天基于粉丝提问，给大家介绍CSV文件在Excel中打开后乱码问题的两种处理方法，希望对大家的学习有所帮助。...前言 前几天有个叫【RSL】的粉丝在Python交流群里问了一道关于CSV文件在Excel中打开后乱码的问题，如下图所示。...一、思路 其实解决问题的关键点就是在于一点，就是编码的转换。这里例举两种方法，肯定还有其他的方法的，也欢迎大家在评论区谏言。...因为我源文件本身就是韩语和日本语，所以看到的就是这个了。 5）在Excel中的显示，如下图所示： 看上去还是比较清爽的，如此一来，中文乱码的问题就迎刃而解了。...本文基于粉丝提问，针对CSV文件在Excel中打开后乱码问题，给出了两种乱码解决方法，顺利帮助粉丝解决了问题。虽然文中例举了两种方法，但是小编相信肯定还有其他的方法的，也欢迎大家在评论区谏言。
♣ 题目部分 在Oracle中，跟踪会话执行语句的方法有哪几种？ ♣ 答案部分 因为TRACE的目标范围不同，所以导致必须使用不同的方法。若作用于数据库全局的，则改初始化参数。...① SQL_TRACE参数设置：非常传统的方法 SQL_TRACE可以作为初始化参数在全局启用，也可以通过命令行方式在具体会话启用。...通过在全局启用SQL_TRACE可以跟踪到所有后台进程及所有用户进程的活动，通过跟踪文件的实时变化，可以清晰地看到各个进程之间的紧密协调。...需要注意的是，在全局启用SQL_TRACE会产生大量trace文件，很容易耗尽磁盘空间，这通常会导致比较严重的性能问题，所以在生产环境中要谨慎使用，并且及时关闭。...在大多数时候使用SQL_TRACE跟踪的都是当前会话的进程。通过跟踪当前进程可以发现当前操作的后台数据库递归活动，这在研究数据库新特性时尤其有效，在研究SQL执行，发现后台错误等方面也非常有用。
参考链接： C++程序，找出一个字符的ASCII值 C++ 在无序字符串中查找所有重复的字符 Example：给定字符串“ABCDBGAC”，打印“A B C” #include <iostream... string s = a; for (int i = 0; i < s.size() - 1; i++) { if (s[i] == '#') //判断i指针的指向是否为输出过的字符... continue; int m = 1; //判断j指针的指向是否为输出过的字符 for (int j = i + 1; j <= s.size... if (m == 1) cout << s[i] << " "; s[j] = '#'; //对输出过的字符做标记... m = 0; //对输出过的字符做标记 } } } } void PrintIterateChar2(const
本文将介绍图卷积在基于骨架的动作识别中的应用。 在进入正题之前，先介绍一下一些背景知识。 什么是基于骨架的动作识别 人的骨架是什么？相信没有谁比我们自己更了解我们身体的构造了。...在计算机视觉领域内，基于骨架的动作识别的定义为：对一副骨架序列进行模式判别，识别这副骨架语义上所代表的执行者所表达的动作。 ? 通常，获取骨架点的方式有两种： 1....一种方式是通过深度传感器，例如最有名的微软公司研发的 Kinect 传感器套件，配合 Kinect 开发的 SDK，能够每秒钟获取 30 帧骨架，同时支持采集 6 副骨架，每一副骨架采集 25 个关节点的...第二种方式是通过图像配合骨架提取算法来从视频中获取骨架序列，但是提取到的骨架坐标是在图像中的 2 维坐标。...这是 CVPR 2018 中的一篇论文，作者提出了一种取关键帧的方法，类似于视频压缩中的取关键帧。
人体姿态跟踪（Video Pose Tracking） 如果把姿态估计往视频中扩展，就有了人体姿态跟踪的任务。主要是针对视频场景中的每一个行人，进行人体以及每个关键点的跟踪。...这是一个综合且难度较大的工作，相比于行人跟踪来说，人体关键点在视频中的temporal motion会比较大，比如一个行走的行人，手跟脚会不停的摆动，所以跟踪难度会比跟踪人体框大。...基于image classification问题，发展出了许多强大的模型，比如ResNet、VGGNet等，这些模型在object detection的方法中起到了很大的作用。...骨架数据库，比如MSR Action 3D，HDM05，SBU Kinect Interaction Dataset等。这些数据库已经提取了每帧视频中人的骨架信息，基于骨架信息判断运动类型。...两种方法），得到最终的分类结果。
而另一款网红产品—抖音，也在去年底上线过一个“尬舞机”的音乐体感游戏（现在成了隐藏功能）： ? 游戏开始后，随着音乐会给出不同的动作提示，用户按照提示摆出正确动作即可得分。...以上这些体感游戏，都牵涉到计算机视觉中的一个细分领域：人体姿态估计（pose estimation），即识别图像中的人体关键点（人体上有一定自由度的关节，如头、颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等）并正确的联系起来...此方法可以达到对视频流的实时多人检测。要知道，Kinect 可是加了一个额外的红外深度摄像头才做到如此准确地识别（还不能是这么多人）。 详细的原理，我在这里就不冒充大牛强行解释了。...同样在项目 Samples 中，提供 Openpose 的一个 Python 简单实现版本。...所以核心代码其实没有几行，而且跟上次的例子几乎一致。剩下一半的代码都是在把获取到的关键点坐标绘制成人体的骨架结构。
中写过，三维人脸识别是真正安全的人脸识别，可以有效的避免照片/屏显图片、换脸算法、戴面具/3D人脸模型等破解方法。非常适合于活体检测。 ?...智能人机交互 1、人体骨架提取和跟踪 Microsoft推出的Kinect系列深度相机就是专门为体感游戏而生的。经过多年的市场教育，相信大家都比较熟悉，不多说。 ?...体感交互背后的关键技术就是人体骨架提取和跟踪。...传统基于RGB图像的骨架提取跟踪技术在有多人交叠的情况下性能下降很快，而深度相机生成的深度图可以很方便的区分不同远近的人体和背景，这非常有利于多人交叠下不同人体骨架的提取。 ?...2、手势识别跟踪 和人体骨架提取和跟踪类似，手势识别跟踪也属于自然肢体语言。相较于RGB相机，深度相机可以更快速更准确的实现手指关键点的提取和跟踪。 ?
群体跟踪：根据社会关系检测和跟踪群体。 鲁棒性： IMM，追踪启动逻辑和高回调检测器输入等各种扩展功能使人们跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对稳健地工作。...可用组件概述 消息定义 我们提供一套可重复使用的ROS消息类型定义，我们已经通过不同的传感器模式和跟踪方法成功地应用于各种人员检测和跟踪场景。...在内部，我们已经集成了更先进的方法，包括轨迹导向多假设人物跟踪器[2]，以及假设为导向的多模型多假设人和组跟踪器[1]。这些组件使用完全相同的ROS消息定义，但是它们尚未公开。...故障排除 如果您看不到任何检测边界框，请先检查点云是否正确显示在RViz中。如果没有，您的RGB-D传感器可能有问题（USB或OpenNi问题）。...这很好，因为它们都是iai_kinect2包的一部分，rosdep不知道这些包。
作者在RGB-D相机和用于姿态测量的对象上安装了圆形活动标记。PR2的Kinect1 (b)和 Kinect2 (c)上的标记示例。...A．语义分割结果： 为了探究分割方法对姿态估计的影响，作者探索了两种语义分割架构：SegNet和DilatedNet。SegNet是一种计算效率高的自动编码器-解码器，用于逐像素语义分割。...两种网络的视觉差异如图6所示，其中SegNet和DilatedNet的输出显示为同一场景。需要注意的是，分割的质量会影响点云标记，并对框架中用于对象姿态估计的点到姿态配准方法的性能产生直接影响。...图6 SegNet 和 DilatedNet：给定来自PR2的Kinect1的相同RGB输入图像（左），分别输出两种网络的结果（中、右）；与DilatedNet相比，SegNet似乎产生更精确的分割。...B．位姿估计结果： 获取和跟踪阶段。在作者的基准测试中，在获取阶段为每个对象使用了30个模型裁剪的集合，并发现在六核i7-6850K（30线程）上的总体平均运行时间为270毫秒。
深度学习这些坑你都遇到过吗？ 23. image——Data Augmentation的代码 24. 8种常见机器学习算法比较 25. 几种常见的激活函数 26. ...堆和栈的区别(个人感觉挺不错的) 8. 排序方法比较 9. 漫画 ：什么是红黑树？ 10. 牛客网刷题 11. 莫烦python 666 kinect 系列： 1. ...Kinect v2.0原理介绍之一：硬件结构 2. Kinect v2.0原理介绍之二：6种数据源 3. Kinect v2.0原理介绍之三：骨骼跟踪的原理 4. ...Kinect v2.0原理介绍之四：人脸跟踪探讨 5. Kinect v2.0原理介绍之五：只检测离kinect最近的人脸 6. ...PCANet的C++代码——详细注释版 7. 责任与担当 8. 好走的都是下坡路 9. 一些零碎的语言，却触动到内心深处。 10. 用一个脚本学习 python 11.
骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件（或关节、关键点）。我们称两个部件之间的有效连接为对（pair，或肢）。但是要注意的是，并非所有部件组合 都能产生有效的对。下图是一个人体姿态骨架图的示例。 ?...近年来，研究人员提出了多种人体姿态估计方法，其中最早（也是最慢）的方法通常是在只有一个人的图像中估计一个人的姿势。这些方法通常先识别出各个部件，然后通过在它们之间形成连接来创建姿势。...当然，如果是在包含多人的现实场景，这些方法就不是很有用了。 多人姿态估计 由于不知道图像中每个人的位置和总人数，因此多人姿态估计比单人姿态估计更困难。...利用部件置信图，在部件对之间形成二分图（如上图所示）。然后利用 PAF 值，对二分图中较弱的链接进行剪枝。通过以上步骤，我们可以估计出人体姿态骨架图，并将其分配给图像中的每一个人。 2....通过结合人的位置信息和他们的关键点，我们可以得到图像中每个人的人体姿态骨架图。 这种方法类似于自顶向下的方法，但是人体检测阶段是与部件检测阶段并行执行的。
本文所有设计的核心考虑都是希望使用GPU进行并行化计算，使得相机跟踪和建图都能实时进行。...PTAM系统放弃了完整概率状态传播的方法，提出将跟踪和建图过程交替或并行运行，其中跟踪是假设当前场景模型完全正确的情况下进行传感器姿态估计，然后建图是指通过全局优化的方式进行地图的扩展和改善。...给定一个SDF函数，有两种方法用于渲染出表面： ·marching cubes算法提取联结表面 ·表面直接进行射线投射(raycast)方法，避免访问所需视锥范围之外的区域，复杂度与场景无关（本文采取的是这个方法...·相比于以往的方法都是使用ICP估计当前帧和上一帧的位姿，本文估计当前帧和历史信息重建出的模型的位姿 ·优化目标是当前帧和模型匹配点对在模型点的法向量方向上的投影距离尽可能小(ICP目标) ·使用了相邻帧移动很小的假设...：为了控制每次实验条件一致，将Kinect放置在固定位置，观察安装在转盘上的桌面物体，采集了560帧图像，约19秒，TSDF体素分辨率是256^3。
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