1. ActionBarSherlock ActionBarSherlock是一个独立的Android设计库，可以让Android 2.x的系统也能使用ActionBar。此外，ActionBarSherlock还能够允许开发者只通过一个API，就可以方便地使用和设计ActionBar。ActionBarSherlock还可以自主判断选择并调用原生Action Bar还是扩展ActionBar。如果在Android 3.x以上使用ActionBarSherlock，它还会调用系统原生的ActionBar。
给杂货拆包是一件简单但乏味的工作：手伸进包里，摸索着找到一件东西，然后把它拿出来。简单瞄一眼之后，你会了解这是什么东西，它应该存放在哪里 如今，麻省理工学院和普林斯顿大学的工程师们已经开发出一种机器人系统，未来有一天，他们可能会帮你完成这项家务，并协助其他拣选和分拣工作，例如在仓库组织产品，或在宅区清除瓦砾。 该团队的“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成，研究人员配备了一个定制抓手和吸盘。他们开发了一种“未知物体”的抓取算法，使机器人能够评估一堆随机物体，并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式，而
团队提供了完整的，没有经过筛选的实验结果。他们在实验室周边随机选取了 out-of-distribution （训练集外）测试样本。
分享 这系列收集OpenGL ES的应用。 iOS开发-OpenGLES画图应用 这篇介绍的3D魔方(原文地址)，重点是魔方的旋转与点击的判断。 效果展示 概念准备 拾取 把地形的位置坐标编码到片元
本文通过追溯Cesium的Scene.render，解释了Cesium 1.9如何使用其WebGL渲染器渲染每一帧。在Scene.render中放置一个断点，运行一个Cesium应用，然后继续。
1. 介绍 1.1 什么是数据可视化？ 可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化并不是简单的将数据变成图表，而是以数据为视角，看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达，将抽象语言具体化的过程。 1.2 为什么要用数据可视化 首先我们利用视觉获取的信息量绝对远远的比别的感官要多得多。 它能帮助分析的人对数据有更全面的认识，下面举个🌰 我们看下面几组数据： 对数据进行简单的数据分析，每组数据都有两个变量 X 和 Y，然
AI 科技评论按：机器学习能让机器人学会复杂的技能，例如抓住把手打开门。然而学习这些技能需要先人工编写一个奖励函数，然后才能让机器人开始优化它。相比之下，人类可以通过观察别人的做法来理解任务的目标，或者只是被告知目标是什么，就可以完成任务。目前，谷歌期望通过教会机器人理解语义概念，以使得机器人能够从人类的示范中学习动作，以及理解物体的语义概念，完成抓取动作。 以下为 AI 科技评论编译的这篇谷歌博客的部分内容。 问题的引入 人类与机器人不同，我们不需要编写目标函数即可以完成许多复杂的任务。我们可以这样做，是
选自arXiv 机器之心编译 编辑：小舟、蛋酱 世界模型在实体机器人上能发挥多大的作用？ 教机器人解决现实世界中的复杂任务，一直是机器人研究的基础问题。深度强化学习提供了一种流行的机器人学习方法，让机器人能够通过反复试验改善其行为。然而，当前的算法需要与环境进行过多的交互才能学习成功，这使得它们不适用于某些现实世界的任务。 为现实世界学习准确的世界模型是一个巨大的开放性挑战。在最近的一项研究中，UC 伯克利的研究者利用 Dreamer 世界模型的最新进展，在最直接和最基本的问题设置中训练了各种机器人：无
几十年来，装配线等受控环境中的机器人能够一次又一次地拾取同一物体。最近，计算机视觉的突破使机器人能够在物体之间进行基本区分。尽管如此，系统并没有真正理解物体的形状，因此机器人在快速拾取后几乎没什么用了。
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器人可以通过机器学习获得复杂的技能，如抓取物体、开门等。 然而，学习这些技能需要我们先人工设置奖励函数，机器人随后再对它进行优化。 而人类，只通过观察别人的做法或者听别人讲，就能理解任务的目标。这依靠的是我们自己先前对世界的了解：看到有人切苹果，我们就会知道目标是“制造两块苹果”，与苹果是什么品种、用什么样的刀无关；如果有人告诉我们拿起苹果，我们就知道要抓住的对象是哪一个，因为我们知道在所处环境中“苹果”这个词
小程序 https://www.bilibili.com/video/BV1sg4y1d75T/?share_source=copy_web&vd_source=11344bb73ef9b33550b8202d07ae139b
最近在开发中碰到关于颜色拾取器的需求，正好搜索了一些不错的JavaScript颜色选择器插件。这里把自己整理的内容分享给大家。
在流程定义中在任务结点的 assignee 固定设置任务负责人，在流程定义时将参与者固定设置在.bpmn 文件中，如果临时任务负责人变更则需要修改流程定义，系统可扩展性差。针对这种情况可以给任务设置多个候选人或者候选人组，可以从候选人中选择参与者来完成任务。
在现实世界里，人类尤其具有这种将复杂任务有效分解为多个子任务的能力。这种能力帮助人类面对新环境时加速自身的学习过程并获得更好的泛化能力。
RPA，全称机器人流程自动化技术。该技术可按照事先设定的流程，控制计算机完成鼠标点击、数据处理、跨软件操作等任务，已广泛应用于金融、电商、运营商、政务、物流、制造等众多行业领域，在财务、税务、人力、内审、法务、风控、客服、运营、IT 等劳动密集型场景取得了非常好的降本增效成果。据 IDC（国际数据公司）统计预测，2018-2023 年全球 RPA 市场规模将持续上涨， 2023 年达到 39 亿美元。而中国 RPA 市场规模则将以 64% 的年复合增长率扩张至 10.2 亿美元。
Axure RP 9 for Mac是Mac平台上的一款专为快速原型设计而生的应用，Axure RP 9 Mac版可以辅助产品经理快速设计完整的产品原型，并结合批注，说明以及流程图，框架图等元素，将产品完整地表述给各方面设计人员，如UI 、UE等等。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
总是需要用一只手抓住瓶子的底部，同时用另一只手抓住瓶盖并拧开，这种对人类来说小儿科的操作，让机器来做就要费很多事。这种高级操作步骤，就是所谓的Schema。
作为一个WebGIS开发，从前端往GIS靠拢，虽说不是纯GIS，但是也了解到一些相关GIS上的东西
客户端日常开发中经常遇到各种低效痛点，比如开发 UI 界面时，开发、设计同学走查 UI 基本靠眼，不易于发现问题；设计同学想修改一个 UI 元素，除非是原开发者，其他同学不知道相关的 UI 类和 UI 布局，定位代码费时费力；再如出现 Bug 时无法在 Bug 现场获取数据定位问题，Debug 依赖电脑联调，缺少独立便捷的 Debug 工具。
在国内必须至少使用GCJ-02的坐标系，而GCJ-02，“火星坐标”是在国内最广泛使用的坐标体系。那么，我们就来看看，如何直接获取到GCJ-02坐标呗。 请大家把这段代码保存到记事本里，然后后缀名改为.html，记得用UTF-8编码来保存。然后双击这个文件，就能打开网页了。
本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后，我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet，以及后来的使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）、含并行连结的网络（GoogLeNet）、残差网络（ResNet）和稠密连接网络（DenseNet）。它们中有不少在过去几年的ImageNet比赛（一个著名的计算机视觉竞赛）中大放异彩。虽然深度模型看上去只是具有很多层的神经网络，然而获得有效的深度模型并不容易。有幸的是，本章阐述的批量归一化和残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。
现代网站中的图片使用量是很大的，在一些门户网站中，还会有一些大尺寸的图片展示，这个时候图片如果加载不顺畅，是很影响用户体验的
AI 科技评论按：昨日，谷歌 AI 在博客介绍了最新成果——投掷机器人 TossingBot，一个能够在真实、随机的世界里学会抓取物体，并扔至习惯范围外指定位置的拾取机器人。雷锋网 AI 科技评论将之编译如下。
本文提出了一种新的深度卷积网络结构，该结构通过引入新的丢失量，利用抓取质量评价来改进抓取回归。除此之外发布了Jacquard+，它是Jacquard数据集的一个扩展，允许在一个可变装饰上放置多个对象的模拟场景中评估抓取检测模型。Jacquard+通过物理模拟创建的，允许在完全可复制的条件下进行测试。实验结果表明，所提出的抓取检测方法无论在Jacquard数据集还是Jacquard+上都明显优于现有的抓取检测方法；
地图应用非常广泛，目前地图服务，都提供地图操作、标注、地点搜索、出行规划、地址解析、街景等接口，功能非常丰富。在实际开发过程中，各有优劣。本次基于需求，使用腾讯位置服务作为一个公用厕所位置标注的H5页面开发。
新智元编译 来源：MIT 编译：克雷格 【新智元导读】最近，由MIT和普林斯顿大学研究人员开发一款名为“拾放（pick-and-place）”的系统。“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成，研究人员配备了一个定制的抓手和吸盘。 他们使用算法让机械手能够评估一堆随机物体，并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式，而不必在拾取物体之前了解物体。 拆包杂货是一项简单且单调的任务：你伸手去拿一个包，摸一下物品，然后把里面的东西拿出来，扫了一眼之后再决定把它存储在哪里。 现在，这个重复性的工作要被机械手代替
机器人可能会制造汽车和翻转汉堡，但是它们是否可以在凌乱的办公桌或卧室地板上找到并车钥匙，并把它递给你？昆士兰科技大学（QUT）的机器人研究人员现在已经使用神经网络来帮助机器人更快更准确地抓住物体，即使在混乱和变化的环境中也是如此。
源站地图默认无法展示（展示需要使用VPN，建议通过查询的经纬度去百度坐标拾取系统查询）。通过源站的经纬度去百度坐标拾取输入地址转换即可获取地图了！
Axure RP 9 for Mac是Mac平台上的一款专为快速原型设计而生的应用，Axure RP 9 Mac可以辅助产品经理快速设计完整的产品原型，并结合批注，说明以及流程图，框架图等元素，将产品完整地表述给各方面设计人员，如UI 、UE等等，并在讨论中不断完善。
当候选人很多的情况下，我们可以分组来处理。先创建组，然后把用户分配到这个组中。
IOS(左)和Android(右)的电子邮件input的键盘
「xx，去把电视柜上的遥控器帮我拿过来。」在一个家庭环境中，很多家庭成员都不免被支使干这种活儿。甚至有时候，宠物狗也难以幸免。但人总有支使不动的时候，宠物狗也并不一定都能听懂。帮人类干活儿的终极梦想还是寄托在机器人身上。
Axure RP 9 for Mac是Mac平台上的一款专为快速原型设计而生的应用，Axure RP 9 Pro Mac版可以辅助产品经理快速设计完整的产品原型，并结合批注，说明以及流程图，框架图等元素，将产品完整地表述给各方面设计人员，如UI 、UE等等，并在讨论中不断完善。
Axure RP 9 for Mac是一款交互式产品原型设计工具，辅助产品经理快速设计完整的产品原型，并结合批注，说明以及流程图，框架图等元素，将产品完整地表述给各方面设计人员，如UI 、UE等等，并在讨论中不断完善。
Axure RP 9 for Mac是Mac平台上的一款专为快速原型设计而生的应用，Axure RP 9 Mac版可以辅助产品经理快速设计完整的产品原型，并结合批注，新的交互构建器已经过全面重新设计和优化，易于使用。从基本链接到复杂的条件流，可以在更短的时间内以更少的点击次数将您的原型变为现实。
Axure RP 9中文版是一款强大的产品原型设计工具，可以帮助他们快速创建应用程序和网站的线框，原型和规格！新功能包括一系列广泛的改进：全面的 UI，新的设计和文档特征，以及将引擎优化到前所未有的程度。
快到周末了，几个远在各个区的朋友想要聚餐，为了照顾到彼此的距离，决定计算一下所有人的中心点，至此需求产生，下面开始编写代码。
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跟ERP、CRM、OA等职能型软件不同，RPA属于业务型软件，跟业务的关联更加紧密。要想实现RPA普惠化，最关键的是要让业务人员可以很好的使用RPA产品来解决其业务问题。业务人员是不懂IT的，因此，如何降低RPA产品的“IT属性”，某种程度上决定了RPA能走多远。
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
是一种开源编程语言，专门为电子艺术和视觉交互设计而创建，其目的是通过可视化的方式辅助编程教学，并在此基础之上表达数字创意。
机器之心报道 演讲：孙林君 编辑：小舟 9 月 3 日，在 2022 WAIC AI 开发者日上，实在智能创始人、CEO 孙林君发表主题演讲《数字员工——AI 在 RPA 领域的应用与落地》，详细介绍了 AI 加持的 RPA 技术近年来的发展，以及实在智能在数字员工方向的探索和应用。 以下为孙林君的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 大家好，非常荣幸能够来到这个场合跟大家做分享，我今天带来的话题是《数字员工——AI 在 RPA 领域的应用与落地》。 AI 是一种通用的智能化技术，但过去在泛行
作为Web应用中最常见的数据传输协议之一的Websocket，在我们日常工作中也势必会经常使用到，而在调试或测试中我们常常也有直接改变Websocket数据报文以确认其对应用的影响的需求，本文将介绍一种灵活方便的方式篡改Websocket收发的数据。
近日，《证券日报》记者登录上海市工商行政管理局官网发现，特斯拉（上海）有限公司的注册资本已由 1 亿元增至 46.7 亿元，这意味着马斯克凭借特斯拉这匾金字招牌在上海建厂项目上至少已融得 46 亿人民币。
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