这是一位朋友碰到的应用场景：我们必须创建很多形状来显示每个形状所覆盖的单元格中的文本值，有时这些单元格和/或形状会移动。如果手动检查每个形状并将其重新链接到其各自的单元格引用，非常耗时。...图1 接着，我们创建一些形状（这里是文本框）并将它们放置在包含文本的单元格之上，如下图2所示。...，将变量varShFormula定义为正在处理的形状对象公式，然后选择该变量对象，并将位于形状左上角的单元格引用值赋给该形状公式。...运行ShapeReference过程，形状上显示其覆盖的单元格中的文本值，如下图3所示。 图3 我们将形状重新放置到新的位置，如下图4所示。...图4 重新运行ShapeReference过程，更新形状中的内容，结果如下图5所示。 图5 注：本技巧学习整理自www.sumproduct.com，供有兴趣的朋友参考。
Intel Core vPro大家并不陌生，它依靠Intel的主动管理技术（AMT）来实现，当开启该功能之后，即使在关机的情况下也能对电脑进行远程管理，可查看状态、安装、更新软件或系统...如此强大而方便的管理技术也同时留下了巨大的安全威胁。 Intel Core vPro处理器包含一个的远程访问功能，即使在电脑关机的情况下，也可准确地访问该电脑。...而NSA更喜欢该技术，如果他们获取到Intel的特权账号，就相当于拥有了世界各地PC的后门，即使这些电脑是关机的，也能畅通无阻。...这就意味着你的电脑即使关机且断网，也存在被入侵的可能。即使你的内存拔掉了，vPro还是可以访问你的硬盘，因为ME中拥有自己的内存。...即使你加密了硬盘，vPro还是可以解密硬盘，因为它在你加密时就抓取了硬盘的加密密钥。
原因： 新建项目为类库时，项目不会自动引用System.Windows.Forms，当我们使用命名空间System.Windows.Forms时，就会报这个错误 解决方法： 右键引用——添加引用——框架
在此方法中，用collider检索形状组件。如果它存在，就消灭它。 ? 现在，我们可以通过向一个关卡添加一个空的游戏对象并为其提供Collider和一个kill zone组件来创建一个kill区域。...2.7 形状碰撞器 当我们使用碰撞器处理区域时候，需要看下我们的形状所使用的碰撞器。简单的形状很好，但是复杂的形状每个都由多个对象组成，所以也会有多个碰撞器。...因为我们将在Unity编辑器中使用这个属性，levelObjects数组可能还不存在，所以我们也必须检查这个。 ? 接下来，在编辑器文件夹中为GameLevel创建一个自定义检查器类。...因为缺少对象时我们已经显示了一条消息，所以让我们更进一步，并提供一种简单的方法来消除数组中的所有空引用。 将公共RemoveMissingLevelObjects方法添加到GameLevel。...让设计人员可以选择多个关卡的对象，然后一次注册所有对象，即使它们属于不同关卡也是如此。
卫星可以转得快些，慢些，或者逆行旋转，也可以有轴向倾斜。 3 形状引用 只要它们的焦点形状存在，卫星就可以正常运行，但是当卫星仍然存在时，如果焦点被回收，事情就会变得很奇怪。...如果我们销毁了焦点，那么要做的就是检查focusShape引用是否已为空。但是如果是回收形状，即使该形状已经不再是游戏的一部分，应用也会保持不变。...若要验证实例引用是否有效，请添加IsValid getter属性，该属性检查形状的实例标识符是否仍然相同。 ? 但是仍然存在一个默认的构造函数，例如在创建ShapeInstance数组时使用。...我们也可以复制FloatRangeDrawer来为新的整数范围创建一个变体，但是现在不需要这样做。FloatRangeDrawer中的代码不关心最小值和最大值的类型，只关心它们是否存在。...即使是负值也是有用的，因为它们可以用来降低卫星出现的可能性。 在SatelliteConfiguration中添加一个整数范围选项，以配置每个形状产生的卫星数量。 ?
本文改进：一种新的Shape IoU方法，该方法可以通过关注边界框本身的形状和尺度来计算损失，解决边界盒的形状和规模等固有属性对边界盒回归的影响。...现有的边界盒回归方法通常考虑GT盒与预测盒之间的几何关系，利用边界盒的相对位置和形状来计算损失，而忽略了边界盒的形状和规模等固有属性对边界盒回归的影响。...为了弥补已有研究的不足，本文提出了一种关注边界盒本身形状和尺度的边界盒回归方法。首先，我们分析了边界框的回归特征，发现边界框本身的形状和尺度因素都会对回归结果产生影响。...基于以上结论，我们提出了Shape IoU方法，该方法可以通过关注边界框本身的形状和尺度来计算损失，从而使边界框回归更加准确。...本文贡献： 1.我们分析了边界盒回归的特点，得出边界盒回归过程中，边界盒回归样本本身的形状和尺度因素都会对回归结果产生影响。
除了创建足够的空间以保留丰富的车道线信息外，还可以轻松扩展它以保留任意形状的道路标记以及地标的信息。...他们还观察到，即使在部分缺少油漆标记的情况下，高精度MapNet仍能够提供精确的道路标记形状检测。 ?...MapNet还可以检测道路边缘，这在不存在清晰的涂漆车道标记时特别有用，并且可以始终检测从实线到虚线车道线标记的过渡。...即使在存在视觉障碍的情况下也能稳定检测车道线和道路边缘，包括道路裂缝，柏油污点以及树木或垂直地标所投射的粗糙阴影。此外，MapNet还可以检测不同语言的道路文本标记。...检测垂直界标（例如磁极）的能力也特别有利于获得准确的纵向定位结果。
（Game中的Prefab重新获得引用） 1.2 多个不同的形状 创建一个默认的球体和胶囊对象，给它们每人一个Shape组件，并把它们也变成预制件。这些是我们的游戏将支持的其他形状。 ?...它不需要位置，旋转或缩放，也不需要Update方法来更改其状态。因此，它不必是组件，不需要将其附加到游戏对象上。相反，它可以单独存在，不是作为特定场景的一部分，而是作为项目的一部分。...即使我们以后改变了工厂的工作方式，我们也必须确保这个标识保持不变，以保持向后兼容。 ? 除了请求一个特定的形状之外，我们还可以通过GetRandom方法从工厂获得一个随机的形状实例。我们可以用随机。...也重命名一下实例的变量，这样我们处理的是一个shape实例，而不是之前的预置引用，这样表述会非常明确。同样，你可以使用重构来快速且一致地重命名变量。 ? 当加载时，我们现在还必须使用形状工厂。...它不能被改变，也不存在于内存中。相反，它只是代码的一部分，它的显式值在编译过程中被引用和替换。 保存游戏时，请先编写保存版本号。加载时，请先阅读存储的版本。它告诉我们正在处理什么版本。 ?
这意味着保存了更多的颜色，即使我们不使用它们也必须读取。 ? 另一种情况是我们存储的颜色少于当前需要的颜色。我们已经读取了所有可用数据，但是仍然需要设置颜色。...相反，我们将向SpawnZone.SpawnConfiguration添加工厂引用数组。 ? 为每个生成区域指定在生成形状时要使用的工厂的引用。每个区域至少需要一个工厂，但是你可以提供多个。...但是在这种情况下，我们要处理的资产在编辑器中的播放会话之后仍然存在，因此我们需要通过将System.NonSerialized属性附加到该字段来明确标记该字段，以使其不会被序列化。 ?...这确实意味着在热重载（播放模式下的重新编译）期间数据也会丢失。 为了分配ID并获得对所有工厂的引用，我们向Game添加了工厂数组。...（Game下持有对所有工厂的引用） 下一个章节，形状行为。
（行为重复） 解决此问题的最快方法是简单地销毁所有行为并在回收形状时清除列表。这意味着即使在重用形状时我们也会重新分配内存，但是稍后我们将对其进行处理。 ?...当我们未能添加正确的类型时，也让它返回null。如果我们在调用这个方法后出现了一个空引用异常，这意味着我们忘记在开关中包含一个行为类型。 ? 将读取移动和旋转数据的旧代码替换为读取行为列表。...为了保持向后兼容，请在存在数据时读取该数据并添加必要的行为。即使是较旧的版本，我们也不必这样做，因为它们仅包含静止形状。 ?...我们也不能再销毁行为的形态。相反，我们只会清除列表。未使用的对象将在某个时候由垃圾收集器清理。但这个想法是，我们将回收行为，所以保持循环，即使它现在什么也不做。 ?...现在，shape使用的行为在热重新加载时仍然存在。但是池不能一起存活，并且对回收行为的引用会丢失。这不是一个大问题，但是是可以重新创建池的。
这种松匹配约束使该算法能够保持更多匹配细节，从而产生更精确的形状，并且通过在软匹配约束下开发的新颖匹配算法也极大地提高了计算效率。...为了进行全面评估，该文将提出的方法与几个最近提出的方法在两个数据集上进行比较： 一个是提供的跟踪存在遮挡的表面（TSO）基准，包括存在目标被遮挡现象的两个视频序列； 另一个是新收集的数据集，包括使用不同表面在显著形变的条件下记录的...但是，它们中的大多数缺少带注释的真实结果(groundtruth)网格顶点。 而且，这些数据集是使用非常有限的表面类型的目标收集的，不足以评估可变形表面目标跟踪算法的有效性。...如表1所示，该文的算法对于具有丰富，弱或重复纹理的不同类型的表面是鲁棒的，并且即使在从每个表面提取相对较少的关键点(N=1000)以构建对应关系时也显着地优于所有基线算法。...亮风台是国内为数不多的持续深耕AR底层技术的公司，之前52CV也报道过他们的技术。
NumPy 数组的复制与视图NumPy 数组的复制和视图是两种不同的方式来创建新数组，它们之间存在着重要的区别。复制复制 会创建一个包含原始数组相同元素的新数组，但这两个数组拥有独立的内存空间。...修改副本copy[2] = 100# 打印原始数组和副本print(arr)print(copy)输出：[ 1 2 3 4 5][ 1 2 100 4 5]视图视图 是对原始数组数据的引用...获取数组形状可以使用 arr.shape 属性获取 NumPy 数组的形状。它返回一个元组，其中每个元素表示相应维度的长度。...形状元组的含义形状元组中的每个元素表示相应维度的长度。...例如，如果形状为 (2, 3, 4)，则数组具有：2 个行3 列每个元素 4 个值使用 ndmin 创建具有特定形状的数组我们可以使用 ndmin 参数来创建具有指定形状的新数组，即使原始数据不具有该形状
它的重要性很明显，即图标将影响用户的第一印象，这是吸引用户注意力的一种重要方式。特别是一些需要基于应用程序进行创业的公司，图标设计直接关系到您在应用程序市场中的知名度。...明显缺少粉红色和紫色，所以，在之后，Instagram就重新设计了他们的图标。 ? Instagram使用紫色图标引领了趋势。但请注意：Instagram在市场上已经具有足够的力量来引领潮流。...请记住，推荐的形状只是帮助设计人员的工具，但并非一成不变。您可以自由探索自己喜欢的任何自定义形状，有时将图标中的元素直接使用会很好。甚至谷歌也这么做了。 ?...对于复杂的表单和图形，也会发生相同的可伸缩性问题，这就是大多数图标设计简单的原因。 如果这些表单与特定的徽标或公司图片没有关联，至少它们应该与应用的功能相关。...游戏的目的是娱乐，其图标应更具侵略性和直截了当，一遍吸引用户的注意力。游戏图标使用描述性极强的图像来显示游戏中的关键元素和角色特写图。 ?
在投票选举的参数空间中,参数接收更多的投票表明,无数的点对支持常见的刚体变换参数从而使正确的预测模型的存在及其构成,即使发生错误的匹配。...此外，如果在支持范围内的点云中缺少数据，则检查cosθ和φ之间的分布关系中是否缺少数据，并且如果它在缺少数据，它使用该区域中的数据估计最小内部产品而不缺少数据，从而提高LRF可重复性。...由Petrelli和Stefano在图13中的LRF [65]作为一个精确和稳定的第二轴沉降的研究也非常有趣。...即，z轴的推导使用更容易执行平面近似的较小区域，而x轴的推导使用远程部分的分布来反映全局形状。尽管存在稳定提取周围区域的问题，但该方案很好地设计用于LRF稳定性。 ?...为了处理匹配目标点云的密度变化，该方法与RoPS-LRF方法类似，考虑测量点之间存在的物体的固有形状来计算轴向。
在许多长期存在的机器学习问题中，基于神经网络的模型持续取得了令人振奋的结果，但是，开发它们推理抽象概念的能力被证明是很困难的。...例如，如果一个AI专门训练来计算三角形的数量，那么即使是最好的AI系统也无法计算方块或任何其他先前未遇到过的对象。...当模型被训练来将以前见到的关系（比如形状的数量）应用到一个新的属性（比如形状的大小）时，泛化性能也会更差。...这表明模型难以辨别细粒度的大小差异，而不是更显着的变化，如线条的缺少或出现，或形状的数量。 干扰物的影响 到目前为止报告的结果是包含干扰物属性值的问题（见图4）。...辅助训练分析 除了提高性能之外，使用元标记(meta-targets)进行培训还可以提供一种方法来衡量模型在给定PGM的情况下存在哪些形状，属性和关系，从而深入了解模型的策略。
这条路径可以经过也可以不经过根节点。 两个节点之间的路径长度 由它们之间的边数表示。...如：形状1和性状2； 第二种：相同值的节点组成最小二叉树结构，即：根节点+左子树节点+右子树节点。如：形状3； 第三种：第一种和第二种的组合。...如：形状4和性状5; 细心的同学会发现，你说的第一种和第三种其实也是一样的啊，第一种只不过是树节点缺少了左子树或者右子树啊。...其实，最终我们会发现，无论是哪种形状，都是多个形状3的拼装而已，区别就是左右子树是否存在。...现在，我们再来看一下如何计算路径长度，我们拆分一下形状1和形状4，发现它们的路径长度，就是可以拆分的最小二叉树的个数。
学到的模型 VOCA (Voice Operated Character Animation) 可使用任意语音信号作为输入（即使不是英语也可以），然后将大量成人面部转化为逼真的动图。...稳健性则需要大量野外图像作为训练数据，而它们缺少真值 3D 形状。为了在没有 2D-to-3D 监督的情况下训练网络，我们提出了 RingNet，它可以基于单个图像学习计算 3D 人脸形状。...它使用了一个新型损失函数，当图像中的人物相同时，人脸形状是类似的，当人物不同时，人脸形状是不同的。我们使用 FLAME 模型表示人脸，从而对表情保持不变性。...第二行：估计到的形状、姿势和表情。 ? NoW 数据集示例。 方法 该研究提出的 RingNet 架构如下图所示： ?...RingNet 在训练过程中使用人物 A 的多张图像和人物 B 的一张图像作为输入，然后识别出相同人物图像之间的形状一致性和不同人物图像之间的形状不一致性。
研究人员深入思考：到底是什么发生了变化，即使只是加入很少的噪点，也会发生如此大的变化？答案是纹理。...当你在很长的时间段内添加许多噪点，图中对象的形状基本不会受到影响；不过即使只是添加少量噪点，局部位置的架构也会快速扭曲。研究人员想出一个妙招，对人类、深度学习系统处理图片的方式进行测试。...研究人员故意制作存在矛盾的图片，也就是说将一种动物的形状与另一种动物的纹理拼在一起，制作成图片。...对于人类来说，可能自然而然也存在这样的“偏爱”，比如偏爱形状，因为当我们看到一件东西，想确定它是什么时，靠形状判断是最有效的方式，即使环境中有许多干扰，同样如此。...之前研究人员也曾发现相同的问题，例如，在面部识别程序、自动招聘算法及其它神经网络中，模型过于重视意料之外的特征，因为训练算法所用的数据存在根深蒂固的偏见。
"fill:#4C98F7;stroke-width:1;stroke:#FFF;"/> 第1行包含了xml声明，standalone属性规定此svg文件是否是独立的，或含有对外部文件的引用...standalone="no"意味着SVG文档会引用一个外部文件，此处是DTD文件。 第2和第3行引用了这个外部的SVG DTD。...如果忽略这两个属性，那么圆点会被设置为(0, 0)，r属性定义圆的半径，stroke和stroke-width属性控制形状的轮廓颜色与宽度，fill属性设置形状内的颜色。...，fill属性设置形状内的颜色。...也不会再有字体的限制，用户系统即使没有安装某一字体，也会看到和他们制作时完全相同的画面。 较小文件 总体来讲，SVG文件比GIF和JPEG格式的文件要小很多，因而下载也很快。
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