刚刚接触loadrunner测试工具，出现下面这个错： ，百度一下，找到了相应的解决方案：因为我用的是汉化版的londruner，而生成的分析图结果是英文的，可能导致无法显示。...解决方法是： 把自动生产的英文分析结果依次删掉，因为不能全选，只能一个个删 然后点击概要报告，出现以下界面： 依次点击红 色箭头的文字就能够吧分析结果再次如下图： 这样就ok了。
层级面板（Hierarchy）：列出当前场景视图中的所有游戏对象（GameObject）。一旦游戏对象在场景视图中被添加或删除，在层级视图中也将同步更新。...视图右上角是场景手柄工具（Scene Gizmo），显示了场景视图当前视角方向，可通过它快速修改视角。...属性监视面板（Inspector）：显示当前选中游戏对象的详细信息，包括它所附带的组件（Component）及其属性。属性监视面板中列出的任何属性均可以被直接修改，从而改变该游戏对象的功能和特性。...屏幕坐标的本质是激活的视口坐标（相机有多个，每个相机有自己的视口坐标，屏幕对应于被激活相机的视口，因此屏幕坐标是被激活相机的视口坐标）。鼠标位置坐标属于屏幕坐标。...Start：仅在所有脚本的Update方法第一次被调用前执行，且仅在脚本实例被启用时执行。Start在所有脚本的Awake方法全部执行完成后才执行。 Update：在每次渲染新的一帧时执行。
此外，SemanticKITTI只评估前视图的占用网格结果，而对于安全驾驶而言，周视感知更为关键。为解决这些问题，我们提出了OpenOccupancy，这是第一个用于周视语义占用感知的基准。...实验结果显示，基于相机的方法在小物体（如自行车、行人、摩托车）方面表现更好，而基于LiDAR的方法在大型结构区域（如行驶表面、人行道）方面表现更优。...所有三个分支都利用3D解码器和占据头来产生语义占据，在占据结果图中，红色和紫色圈圈标示出多模态分支可以生成更完整和准确的预测。...这里提供可视化结果（见图5）来验证CONet可以基于粗糙预测生成精细的占据网格结果。 图5：语义占据预测的可视化，第1行是周视图像。...在OpenOccupancy基准测试中进行了全面的实验，结果显示基于相机和基于LiDAR的基线相互补充，而多模态基线进一步提高了性能，分别提高了47%和29%。
可以根据“ UV贴图”编号或“网格名称”进行选择。仅在项目不使用UV Tile工作流程的情况下，此下拉列表将被禁用并设置为网格名称。...>>>>>substance painter 2021>>>>>4、通过属性遮罩几何体编辑“几何遮罩”时，属性窗口将基于与当前“纹理集”相关的几何体显示网格名称（或UV贴砖）的列表。...列表上方的数字表示在可用总数中未遮罩的网格/ UV瓷砖数。数字旁边的菜单提供了快速控制，可以选择全部或不选择任何项目，甚至可以反转当前选择。下面的列表定义了哪些项目被屏蔽。...>>>>>substance painter 2021>>>>>5、通过视口蒙版几何体也可以在2D和3D视图中更改“几何体蒙版”选择。只需将鼠标移到应该可见/隐藏的部分上，然后单击它以切换其状态。...启用后，将隐藏排除的几何图形（以及其他“纹理集”），以仅显示当前图层包含/可绘制的几何图形。使用此选项可以绘制以前被阻塞或无法到达的区域。此选项也适用于任何种类的层。
在场景视图中你可以随意移动并操纵物体，但是你应该知道一些基本的命令以便有效的使用场景视图。 第一个你应该知道命令是FrameSelected命令。 这个命令将居中显示你当前选中的物体。...向场景中添加资源从工程视图中单击并拖动网格到层次(Hierarchy)或场景视图(Scene View)中即可将其添加到场景中。...在层次中的原始物体现在已经成了该预设的一个实例。创建更多预设的实例是非常简单的。 实例化预设为了在当前场景中创建一个预设的实例，从工程视图中拖动预设到场景(Scene)或层次视图中。...细节相机是将你的游戏显示给玩家的必不可少的方法。它们可以被定制，脚本化或父子化以取得任何可以想象的效果。对于解谜游戏，你可以保持一个显示全部视的静态相机。...正规化视口矩形 (Nomalized Viewport Rectangle) 正规化视口矩形能够定义相机的视将显示屏幕的什么位置上。
Show Grid 显示网格 该显示网格复选框切换场景视图上的标准场景测量网格（选中）和关闭（未选中）。要更改网格的颜色，去团结 > 首选项 > 颜色，改变网格设置。...此选项仅在“场景”视图Gizmos菜单中可用; 您不能在游戏视图Gizmos菜单中启用它。 参见显示网格，下面，图像和更多信息。...这些Gizmos仅在选择时可见。 在看到剧本参考页OnDrawGizmos功能有关脚本实现自定义小玩意儿的进一步信息。 图标 您可以显示图标在游戏视图或场景视图。...相机和灯的内置图标 左图：在3D模式下的图标。右：在2D模式下的图标。 显示网格 该显示网格功能，在切换场景的平面网格。下面的图像显示了它在场景视图中的显示方式： 左：现场查看电网已启用。...如果图标在菜单中为全色，则会在“场景”视图中显示; 如果它在菜单中显示为灰色，则它在“场景”视图中不可见。任何具有自定义图标的脚本都会显示一个小的下拉菜单箭头。
此外，用户通过ReFrom处理的网格数据（比如UV、法线等），将保留在Retopology的输出网格上。...新的布尔堆栈提供了一个用于编辑布尔值的中心位置，输入对象显示为层，使复杂的装配更易于管理，并在视口中实时显示更改。用户还可以从五种输入对象的显示样式中进行选择，并调整其线框的颜色和不透明度。...对于工作流程，包含视口中显示的网格设置线框的颜色和不透明度的共享，在Viewport 2.0中支持无限数量的灯光。...用于Revit和Inventor导入的按需安装程序：3ds Max现在包括一个新的用于Revit和Inventor导入的按需安装程序，允许用户仅在需要时安装Revit互操作性和Inventor互操作性组件...三.Maya 2023安装步骤1.找到下载好的安装包，并将其解压到当前位置2.双击打开解压好的【Maya 2023 安装包】文件夹3.双击打开【安装程序】文件夹4.双击运行【Setup.exe】文件5.
HLOD System只针对当前所在的地方进行加载，它会流式加载网格和纹理，在后台进行异步的操作。...有任何模型与区域接触，那么该组LodGroup就会被算入该区域，图中4角星与2、3、4区域同时有相交，因此在模型合并的时候这3个区域都会将该组LodGroup下的模型合并。...贴图合并规则如下图所示，设置合并层次，比如图中设置3层，那么第三层是所有子节点合集的大贴图（不重复）。...当摄像机靠近部分精细模型时，HLOD切换状态如图2-10所示（红色为当前显示的层级，蓝色为不显示层级）。 当摄像机靠近少部分精细模型时，HLOD切换状态如下图所示。...优点：可以保证模型常在视区 缺点：经常会出现内存峰值，经常会卡帧 2.直接卸 当前子树下，卸载不等待其他节点加载完就卸载 优点：极大避免卡帧问题，少许出现内存峰值问题。
然而，与所有以往工作不同的是，英伟达的追踪和重建协同设计采用了一种新颖的神经表示，不仅在实验证实中实现了更强大的跟踪能力，还能够输出额外的形状信息。...从内存池的子集动态创建姿态图（第 3.3 节）；在线优化与当前姿态一起优化图中的所有姿态。 然后，这些更新的姿态被存储回内存池中。...在这项工作中，一个独特的挑战在于交互者引入的严重遮挡，导致了多视几何不再一致。并且完美的物体分割掩码通常无法得到。为此，英伟达进行了独特的建模以增加鲁棒性。...实验和结果 数据集：英伟达考虑了三个具有截然不同的交互形式和动态场景的真实世界数据集。有关野外应用和静态场景的结果，请参阅项目页面。...对于 3D 形状重建，英伟达计算最终重建网格与地面真实网格之间在每个视频的第一帧定义的规范坐标系中的 Chamfer 距离。
在这些类中，地面、车道线、停车线和道路标记用于语义建图，其他类可用于其他自动驾驶任务，不参与地图的构建。图像分割的一个例子如图3所示。图3（a）显示了由前视摄像机捕获的原始图像。...图3（b）显示了相应的分割结果。 图3（a）是由前视相机拍摄的原始图像。红色框ROI区域。...图6（a）中示出了全局建图结果的示例。 图6.语义地图压缩和解压示例 (a）显示原始语义图 (b）显示此语义建图的轮廓 (c）显示从语义轮廓恢复的语义地图。...白色和黄色的点是地图上的车道线和道路标记，绿点是观察到的语义特征，通过将当前特征与地图匹配来定位车辆，橙色线是估计的轨迹。 实验结果 这里通过真实实验验证了所提出的语义建图与定位能力。...，例如红绿灯、交通标志和标杆，在未来，我们将把更多的三维语义特征扩展到地图中。
子网格（subgrid） 浏览器支持： 在subgrid之前，另一个网格中的网格无法与其父单元格或网格线对齐。每个网格布局都是独一无二的。...许多设计师在他们的整个设计上放置一个网格，并不断地在其中对齐项目，这在CSS中是做不到的。 在subgrid之后，网格的子网格可以将其父网格的列或行作为自己的列或行，并将其自身或子网格与它们对齐！...在下图中，父网格和子网格已重叠。它现在类似于设计师对布局的思考方式。...大多数颜色混合功能也没有提供指定在哪个颜色空间中进行混合的选项，有时会导致结果混乱。...在移动设备上，加载页面时，会显示带有 url 的状态栏，此栏会占用部分视口空间。在几秒钟和一些交互之后，状态栏可能会滑开，以便为用户提供更大的视口体验。
雷锋网 AI 研习社按，2018 年初，比达咨询发布 2017 年度中国第三方餐饮外卖市场研究报告。...报告显示，2017 年度外卖市场交易规模达 2046 亿元，较去年增长 23.1%，用户规模增长 3 亿人，较去年增长 15.4%。...所谓「网格」，就是配送地图中的最小单位，在传统的配送体系中，网格与网格之间派单体系独立，网格 A 的外卖小哥不能接到网格 B 的订单，但在实际中，跨网格配送的情况却很常见，这样容易导致骑手空驶返回，造成成本浪费...饿了么人工智能与策略部负责人李佩曾在去年年底的一次演讲中表示，方舟系统历经五次迭代： 第一版是逐单分配：当前时刻最优。...虽然从理论上来看没有问题，但调度结果极其依赖算法模型。基于此，算法工程师观察配送员的配送行为之后对算法模型了进行大量优化。 这催生出第五个版本—深层神经网络与多场景智能适配分单。
这里引入了一种新检测头，不仅可以从融合层提供检测结果，还可以从每个传感器通道提供检测结果。因此，可以用不同视图标记的数据训练目标检测器，以避免特征提取器的退化。...首先，该层用3D提议投影的前视2D边框裁剪并调整其（稀疏）深度图的大小。为了计算方便，调整大小的深度图是k×k大小裁剪图像特征图的n倍。...该层计算每个网格单元中非零深度值的中值mij，因为零值表示该像素没有激光雷达点信息。请注意，由于点云的稀疏性，网格单元格中的所有深度值都可能为零。 ? （a） ?...对于微批量大小，先选择1024个样本，包括在自上而下的视图中具有最高RPN分数的正ROI和负ROI；然后，在正面视图中挑选正或负的ROI。 有许多方法可以编码3D边框。...这可能是由MLOD和AVOD中使用不同地平面引起的。评估表明，该方法可以达到当前最佳性能。 表I：MLOD与当前3D目标检测器的性能比较 ?
本地地图的网格根据其位置被添加到全局地图中，具体来说，本地地图的网格中的分数被添加到全局地图的相应网格中，这个过程是并行操作的。最后，得分最高的标签就是该网格的标签。...然后，通过将当前特征点与地图相匹配来估计车辆的当前位姿。估算采用了ICP方法，可以写成以下公式: 最后采用了一个EKF框架，它将里程计和视觉定位结果融合在一起。...压缩后的语义地图的大小为0.786 MB。压缩后的语义地图的平均大小为36KB/KM。下图显示了地图更新进展的一个详细例子。该地区的车道线被重新绘制。图(a)显示的是原始车道线。...图(b)显示了重新绘制后的车道线。重新绘制的区域在红圈中被突出显示。图(c)为原始语义图。图(d)显示了正在更新的语义地图。新的车道线逐渐取代了旧的车道线。...在未来，我们将把更多的三维语义特征扩展到地图中。
在本文中，我将介绍它是什么，它将如何改变作为设计师的工作流，等等。 当前响应设计状态 当前，我们实现响应式，一般需要 UI 设计三个样式，分别是移动，平板电脑和桌面等。...在上图中，UI设计了三种版本，因此开发人员可以很好的实现它，这是很 nice的(这怕偷懒的 UI 只提供PC版本，这就很蛋疼)。 现在我们来看看使用媒体查询来看看怎么实现它。...当我们在设计UI时以这种心态思考时，我们可以开始考虑组件的不同变体，这些组件依赖于它们的父宽度。 在下面的图中，请注意文章组件的每个变化是如何以特定的宽度开始的。...注意我是如何将每个变体映射到一个特定的上下文，而不是一个视口。为了进一步证明这一点，我们配合 CSS网格一起使用时，组件的行为会有何不同。...当有足够的空间时，清单将展开并显示每个用户的名称。聊天列表的父元素可以是动态调整大小的元素(例如:使用CSS视口单元，或CSS比较函数)。
为了充分利用场景中的隐藏元素，引入了曼哈顿轴（MA）以提供局部地图和当前帧之间的约束。此外，还设计了一种基于广度优先搜索的算法来提取平面法向量。...局部优化：GFS-VO在优化中嵌入了线段和曼哈顿轴的结构约束，通过优化共视关键帧的姿态和协视元素的坐标，进一步提高里程计的准确性。...所提出的线同质化算法的结果 通过对TUM数据集中的图像进行随机选择，并突出显示密集区域，我们评估了这些方法的性能和实时性。总体而言，每种方法都有其优势，但在高密度区域，基于得分的方案表现出色。...然而，基于中点的四叉树方案在全局视角上表现较为平衡，确保了地图中线条的均匀分布。尽管基于四叉树的方案在检测密集位置时可能面临挑战，但其性能仍然良好，而且这三种策略在整体处理速度上没有明显的差异。...实验结果显示，我们的方法在准确性和速度方面都取得了显著的改进，对于未来的工作，将继续完善线同质化策略，并探索用于测量强度的替代方法。
scene()： 返回当前视图中的可视化场景对象。...scale()： 缩放当前的视图。 rotate()： 顺时针旋转当前视图。 translate()： 平移当前的视图。 setTransform()：设置视图当前的转换矩阵。...()： 设置最大的日期 setSelectedDate()： 设置一个QDate对象，作为日期控件所选定的日期 setGridvisible()： 设置控件是否显示网格 minimumDate()： 获取控件所设置的最小日期...maximumDate()： 获取控件所设置的最大日期 selectedDate()： 返回当前选定的日期 isGridvisible()： 控件网格可见返回True，否则返回False 信号: selectionChanged...digitCount() ：返回当前的位数 value() ：与当前显示的值有关，若当前显示的是数字，则该属性的值为0。
部分结果： 研究了单个网格单元的年度AGB与森林面积分数（FAF）之间的关系。AGB的空间分布与2019年FAF的空间分布非常吻合。AGB和FAF在2019年及其他年份呈线性（空间）相关。...在a和b中，显示了在2010年7月3日和2019年8月9日获得的USGS / NASA Landsat图像，而c显示了森林面积损失网格中的森林面积和AGB的年度异常值（Z分数）。单元格（a和b）。...在d和e中，显示了在2010年8月27日和2019年9月5日获取的Landsat图像（参考文献52），f显示了森林面积增益网格单元（d中的森林面积和AGB的年度异常值（Z分数）。和e）。...g，2010–2019年间，年度FAF和AGB之间的线性回归斜率图。灰色网格单元的时间R2小于0.3。h，2010–2019年期间，年度FAF和AGB之间的时间R2图。...AGB和森林面积的年度变化 森林面积，活动火区，烧毁面积和AGB的年际变化如图3所示。我们将AGB的年度净变化分解为AGB的总损失（具有负变化的网格单元）和总收益（具有积极的变化）。
多项实验结果表明，该模型可从单一图像中生成纹理，且纹理质量超越现有同类方法。未来，旷视研究员将对其进行跨领域应用迁移，探索生成纹理的可能性用途。...为了以端到端的方式来训练该模型，研究人员用 SMPL 人体模型渲染图像，把由重识别网络提取的纹理之间的距离作为训练损失（即重识别损失）。结果显示，该方法能很好的生成人体纹理. ?...图 1：Market-1501 上的纹理生成结果 为展示重识别网络的重要性，旷视研究员对比了重识别损失其它图像生成任务常见的损失函数，实验结果显示，本文模型生成的人体纹理优于其它方法。...因此，研究员仍然需要用输入图像来对渲染图像进行一致化处理，让渲染图像与输入图像中人体的形状和姿态保持一致。 就具体技术细节而言，研究员采用当前最好的 3D 人体姿态与形状估计方法 HMR。...针对这一问题，研究员做了一系列对比实验，结果如图 6 和表 2 所示。 ? 图6：定性结果 ? 表2：定量结果 首先，旷视研究员使用重识别网络的深层特征训练模型。
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