左边一块可以控制当前3Dviewer窗口中显示的图像的视角，共有8个方向视角，左 L（Left）、右 R（Right）、前 A（Anterior）、后 P（Posterior）、上 S（Superior）、下 I（Interior）。点击后可以将视角切换到对应的方向。
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 iOS设计规范系列共10篇。本文是第10篇，介绍拓展程序（Extensions)。
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。
近几年来，随着一些技术的出现（在人脸识别方面取得了一系列进展），甚至超过了人脸验证性能（如：C. Lu and X. Tang, “Surpassing human-level face verification performance on LFW with GaussianFace,” in AAAI, 2015）。
去考虑看一张椅子的照片。即使我们以前从未见过这样的椅子，但我们人类有出色的能力，可以从这单张照片中推断出这张椅子的三维形状。可以证明人类经验主义的一个更具代表性的例子就是，我们和椅子共处于同一个物理空间中，并从不同的角度积累信息，在我们的脑海中可以组建起这个椅子的三维形状。这个复杂的二维到三维的推理任务，我们是怎样完成的？我们又是使用什么样的线索？ 从仅有的几个视角，我们是怎样无缝整合这些信息并且建立一个整体的三维场景模型？
SmartGit for Mac一款老牌Git客户端，它能在您的工作上满足您的需求，smartgit是一个企业级的Git、Mercurial、以及Subversion图形化客户端软件，它可以简单快速的实现Git及Mercurial中的版本控制工作，从而大大提高您的工作效率。
这篇论文是飘在 Arxiv 前十的一篇论文，当时就加入了待看清单，觉得这个自监督学习的方法用于心脏分割挺新颖的。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】NeRF最大的弊端被攻克！ 人类视觉中，有一个很重要的能力就是可以从二维图像中理解图像的三维形状。 理解三维几何对于了解物体和场景的物理和语义结构至关重要，但当下计算机的视觉仍然很难从二维照片中抽取出三维几何信息。 2020年，神经辐射场（NeRF）模型发布，仅根据二维图像即可生成三维模型，不过缺陷也很明显：模型需要同一个场景（scene）的多个视图（views）作为监督学习的输入。 如果多视角数据不足，模型就无法估计体积表征，生成的场景很容易崩溃
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TTabControl 属性 DisplayRect：只定该控件客户区的一个矩形 HotTrack：设置当鼠标经过页标签时，它的字是否有变化。如果为True，是字会变成蓝色 Images：为每个页标签添加一个图片 MultiLine：如果总页标签的长度大于该控件的宽度时，是否允许多行显示 MultiSelect：是否允许多选页标签。该属性只有当Style为tsFlatButtons或tsButtons时才有效 OwnerDraw：是否允许自己绘画该控件 RaggedRight：指定是否允许标签页伸展到控制宽度 ScrollOpposite：该属性设置将会使MultiLine设为True。当标签页的行数大于1时，当单击其它页时，在它下面的页会自动翻动该控件的底部 Style：设置该控件的样式，大家一试就会知道 TabHeight：设置页标签的高度 TabIndex：反映当前标签页的索引号。该号从0开始 TabPosition：选择页标签的位置，分上，下，左，右 Tabs：对每个页进行增，删，改 TabWidth：设置页标签的宽度
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
在现场查看和游戏视图都有一个小玩意儿菜单。点击小玩意儿场景视图或游戏视图访问工具栏中的按钮，小玩意儿菜单。
查看复合组中的信号轨迹时，请使用group auto-scale功能，以使所有轨迹相对于当前视图中具有最大最大数据点的组中的一个轨迹进行缩放。
以往的2D图片转三维模型都是在静态的情况下，但如果输入的是一段人类运动的视频，该如何生成自由视角的视频？
导航栏 导航栏出现在应用程序屏幕顶部的状态栏下方，并可以通过一系列分层屏幕进行导航。当显示新屏幕时，通常标有前一屏幕标题的后退按钮出现在栏的左侧。有时，导航栏的右侧包含一个控件，如编辑或完成按钮，用于
首次创建数据库时会使用默认视图的布局，之后就可以点击左上角+ New view按钮创建其他视图。
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
神经辐射场（NeRF）已经成为一种流行的新视图合成方法。虽然 NeRF 正在快速泛化到更广泛的应用以及数据集中，但直接编辑 NeRF 的建模场景仍然是一个巨大的挑战。一个重要的任务是从 3D 场景中删除不需要的对象，并与其周围场景保持一致性，这个任务称为 3D 图像修复。在 3D 中，解决方案必须在多个视图中保持一致，并且在几何上具有有效性。
android.widget.Button android.widget.CompoundButton
光场（LF）相机不仅会记录光线的强度，也会记录光线的方向，并且会从多个视点捕获场景。而每个视点内的信息（即空间信息）以及不同视点之间的信息（即角度信息）都有利于图像超分辨率（SR）。
沉浸式媒体在今天得到了广泛的关注，学术界已经做出了巨大的努力来探索和解决其技术挑战。ISO/IEC MPEG 牵头的沉浸式音频、图像和视频信号编码表示的标准化工作已经得到了非常积极的发展。MPEG Immersive Video（MIV）旨在压缩由多相机捕获的3D场景表示。MIV标准通过播放摄像机拍摄的3D场景，实现高保真的身临其境体验，为观众观看的位置和方向提供六个自由度（6DoF）。随着MIV标准在2021年7月实现技术层面的完成，越来越多的工作希望探索实时沉浸式视频播放和流媒体的能力。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
注：这是一篇2019年9月发表在arXiv【1】激光雷达和摄像头数据融合的目标检测论文。
本章内容是android.widget.CompoundButton，翻译来自德罗德，再次感谢德罗德 ！期待你一起参与Android API 的中文翻译，联系我over140@gmail.com。
标题：ELSR: Efficient Line Segment Reconstruction with Planes and Points Guidance
基于机器学习在无数行业中得到了充分利用，从网络上的提示性搜索到照片库存图像推荐。其核心是，推荐引擎可以在大量数据库中查询相关信息（文本、图像等），并在用户与给定界面交互时将其显示给用户。随着大型3D数据仓库的聚合，架构和设计可以从类似的实践中受益。
ICCV2019已经过去一段时间，但比较优秀好的文献我们还是值得慢慢去品，值得深入阅读去体会作者的意图，从中学习精髓，去发现更多的创新点。
小哥表示，大模型时代，我们已经看到了太多太多文本生成模型、图片生成模型。而且这些模型的性能也越来越强大。
今天分享一篇发表在MICCAI 2019上的论文：One Network To Segment Them All: A General, Lightweight System for Accurate 3D Medical Image Segmentation (原文链接：[1]，代码链接：[2])。
昨日，Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后，又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Video 3D」（简称 SV3D）。
没有什么比完美的图片更能让你的应用程序熠熠生辉，但如果你想让你的应用程序用户真正参与并与图片互动呢？也许他们想放大、平移、掌握这些图像？
macOS具有许多如此小巧而有用的功能，在您偶然发现它们或有人将它们指出给您之前，很容易错过它们。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 分析工具用于收集和分析数据，识别瓶颈，并确定性能指标。Unity引擎本身就提供了许多这样的工具。其他工具包括原生兼容的工具，如Xcode和Android Studio，以及特定于gpu的工具，如RenderDoc。
文章：LineMarkNet: Line Landmark Detection for Valet Parking
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 本文是iOS设计规范系列第5篇，介绍3大界面要素（栏、视图、控件）中的控件（Controls）。首先让我们回顾一下iOS的3大界面要素。 3大界面要素 (Interface Essentials) 大多数iOS应用都是由UI Kit中的组件构建的。UI Kit是一种定义通用界面元素的编程框架，这个框架不仅让APP在视觉外观上保持一致，同时也为个性化设计留有很大空间。UI Kit提供的界面组件有三类：栏（Bars），视图（Views），控件（Controls）。
在缺乏鲁棒的视觉特征的环境中，运动结构（SfM）通常无法估计准确的姿势，在这种情况下，最终3D网格的质量会降低，克服这个问题的，一种方法是将单目相机的数据与激光雷达的数据结合起来。这种联合传感器的方法可以捕捉环境中精细的细节和纹理，同时仍能准确地表示无特征的对象，然而，由于这两种传感器的特性根本不同，因此融合这两种传感器模式是非常具有挑战性。
首先从过去的 CRT 显示器原理说起。CRT 的电子枪按照上面方式，从上到下一行行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面，随后电子枪回到初始位置继续下一次扫描。为了把显示器的显示过程和系统的视频控制器进行同步，显示器（或者其他硬件）会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换到新的一行，准备进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号（vertical synchronization），简称 VSync。显示器通常以固定频率进行刷新，这个刷新率就是 VSync 信号产生的频率。尽管现在的设备大都是液晶显示屏了，但原理仍然没有变。
当给你看一张椅子的照片时，你是可以从这张单幅照片中推断出椅子的三维形状的，即使你以前可能从未见过这样的椅子。我们经历的一个更具有代表性的例子是，在与椅子的物理空间相同时，从不同的角度收集信息，以建立我
在 Android 中视图组是集合若干个控件在一起的元素，ViewGroup 有两种用法，一种是像普通的控件一样使用(如网页视图、旋转按钮、文本切换器、图像切换器、单选按钮组等)，另一种是作为布局容器使用(各种布局)。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf
属性名称 说明 items 指定显示那种视图 View 指定显示那种视图 largelmagelist 大图标图像的imagelist控件 SmallLmagelist 小图标图像的imagelist控件 imagelist控件用来存放使用的图像对象集合 图像列表imagelist的属性 属性名称 说明 images 存储的所有图像 imageSize 图像的大小 colordepth 颜色数 transparentColor 被视为透明的颜色 先设置colordepth im
Revit 2024是一款功能强大的三维建筑信息模型设计软件，目前新版Revit 2024已经发布并在全球范围内推广。Revit 2024首次推出了两个工作流：Revit和Inventor之间的建筑到制造工作流，以及即将推出的Revit到Microsoft Power Automate连接。Revit 2024的新增功能更好的性能、更多源于您的请求的生产力功能，以及更智能的数据处理方式，无论是在桌面上还是在云中。
首先来看引言部分，概述了在视觉表示学习领域的主流研究集中于捕捉个别图像的语义和2D结构的现状，并指出本研究的重点是同时捕捉场景的3D结构和动态，这对于规划、空间和物理推理以及与现实世界的有效互动至关重要。文章强调了最近在3D视觉场景的生成模型方面取得的进展，特别是从使用体素网格、点云或纹理网格等显式表示转向通过直接优化新视图合成（NVS）来学习隐式表示的转变。如神经辐射场（Neural Radiance Fields）虽然最初限于单一场景并需要大量输入图像、控制的照明、精确的相机姿态和长时间的处理，但随后已被扩展以处理照明变化、跨场景泛化、少量图像工作、缺失相机和动态场景。
论文作者：Shaohui Liu, Yifan Yu, Rémi Pautrat, Marc Pollefeys, Viktor Larsson
success_anil answered 2019-06-30T01:11:30Z
本文方法是一种自监督的单目深度估计框架，名为GasMono，专门设计用于室内场景。本方法通过应用多视图几何的方式解决了室内场景中帧间大旋转和低纹理导致自监督深度估计困难的挑战。GasMono首先利用多视图几何方法获取粗糙的相机姿态，然后通过旋转和平移/尺度优化来进一步优化这些姿态。为了减轻低纹理的影响，该框架将视觉Transformer与迭代式自蒸馏机制相结合。通过在多个数据集上进行实验，展示了GasMono框架在室内自监督单目深度估计方面的最先进性能。
而理解图像和视频中的姿势，是实现一系列应用的关键步骤，包括增强现实显示、全身姿势控制和体育锻炼量化等等。
虽然已经有半自动驾驶汽车在世界各地运行。这篇文章探讨了将移动计算平台用作ADAS副驾驶的程度。
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