如此低洼的环境使威尼斯很容易受到洪水的影响。要更好地了解威尼斯极为平坦的地形，您需要在 3D 模式下显示它。 将地图转换为场景 以前，地图在 2D 模式下显示数据。...场景则是在 3D 模式下显示数据的地图。默认情况下，ArcGIS Pro 将把地图转换为全局场景，从而将整个世界描绘成一个球形地球。...显示 3D 模式下的 Landmarks 图层 如您倾斜场景时所见，Landmarks 图层显示为 2D 图层，其图钉符号在地面上呈平面状态。...当您在 3D 模式下旋转和平移地图时，图钉显示为直立状态。 拉伸 Structures 图层 另一个图层 Structures 图层目前是平的，但可以在 3D 模式下显示。...与 Landmarks 图层不同，Structures 图层的属性中包含高度数据。要在 3D 模式下显示此图层，您需要使用拉伸命令，它将使用一个常量或属性作为 z 值以在 3D 模式下显示要素。
选自Medium 作者：Phúc Lê 机器之心编译 参与：李诗萌、王淑婷 深度学习在诸多 2D 图像任务中表现出色，毋庸置疑。但如何将它应用于 3D 图像问题中呢？...文本通过探索，将深度学习扩展到了单个 2D 图像的 3D 重建任务中，并成功实现了这一应用。 近年来，深度学习在解决图像分类、目标识别、语义分割等 2D 图像任务方面的表现都很出色。...不仅如此，深度学习在 3D 图像问题中的应用也取得了很大的进展。本文试着将深度学习扩展到单个 2D 图像的 3D 重建任务中，这是 3D 计算机图形学领域中最重要也是最有意义的挑战之一。 任务 ?...单个图像只是 3D 对象在 2D 平面的投影，所以一些高维空间的数据一定会在低维表征中丢失。因此，单视角 2D 图像中并没有足够的数据来构建其 3D 组件。...要根据单个 2D 图像创建 3D 感知，首先需要关于 3D 形状本身的先验知识。 在 2D 深度学习中，卷积自编码器是一种学习输入图像压缩表征的有效方法。
引入JS库 下载依赖 引入three.min.js o3dv.min.js 嵌入3D视图 方法1....使用助手函数 此方法会自动将class为online_3d_viewer的元素初始化为3D视图 // 监听window.load事件，初始化所有...class="online_3d_viewer"的元素 OV.Init3DViewerElements (); <div class="online_3d_viewer"...使用代码 此方法可以动态的为页面嵌入3D视图 // 创建嵌套视图 let viewer = new OV.EmbeddedViewer (parentDiv, { camera...camera: 相机参数（eye, center, up）,逗号分割 defaultcolor: 无材质面的默认颜色 backgroundcolor: 画布背景色 edgesettings: 边显示设置
百度上怎么也搜不出答案，很奇怪的问题。在IE9的 F12调试中，明明td有1个像素的边框，偏偏不显示。 最后用bing搜索，找到老外的帖子。就立马解决问题。...这让我感觉像是，一般医生折腾也看不好病，好医生总能一语中的。对国外同行由衷佩服。.../*这样不显示边框*/ .thisTd { position:relative; } /*第一个老外说这样，立马有边框*/ .thisTd { z-index=-1; position...:relative; } 但这样，td是显示在table之下的，当移动时，会被table的其它部门盖住。.../*第二个老外说这样，成功*/ .thisTd { background-clip: padding-box; position:relative; } 原来背景也有边界的：决定背景会盖住哪些部分
随着我们加入越来越多的正弦波，叠加出的波形就越来越接近方波。 有限个谐波合成方波 在视觉上，你会注意到前几个正弦波的叠加可以在结果中产生最大差异。...正弦螺旋线 如果我们从侧面看，它们看起来像正弦波。但是，从正面看，它们看起来像圆圈。 不同角度观看螺旋线 到目前为止，我们所做的一切只需要常规的2D正弦波。...当我们对2D波进行傅里叶变换时，“复杂的”部分被忽略了，所以我们最终也只能得到正弦波。 但是我们可以使用3D正弦波来制作看起来很有趣的东西，就像这个： 3D正弦波绘制Yeah 这里发生了什么事情呢？...多了时间维度的3D形状 现在我们有一个3D的形状，我们不能使用常规2D正弦波把它表示出来。无论我们添加多少2D正弦波，我们都永远不会得到3D。所以我们需要些别的东西。...我们可以使用的是之前的3D螺旋正弦波。如果我们添加很多这些螺旋，得到的东西就看起来像我们的3D形状。 请记住，当我们从前面看它们时，这些波浪看起来像圆圈。
在视觉上，你会注意到前几个正弦波的叠加可以在结果中产生最大差异。滑块滑到一半时，就有一些方波的样子了，但它看起来摇摆不定。加上更多小的正弦波，组合出的波形看起来就平坦了。...如果我们从侧面看，它们看起来像正弦波。但是，从正面看，它们看起来像圆圈。 到目前为止，我们所做的一切只需要常规的2D正弦波。...当我们对2D波进行傅里叶变换时，“复杂的”部分被忽略了，所以我们最终也只能得到正弦波。 但是我们可以使用3D正弦波来制作看起来很有趣的东西，就像这个： 这里发生了什么事情呢？...我们可以将一个手绘图理解为一个3D的形状，因为点的位置在随时间移动。如果你想象一个人正在绘制一只手，那么这三个维度就代表了某一时刻铅笔尖的位置。除了x和y维度告诉我们笔尖的位置，还有一个时间维度。...现在我们有一个3D的形状，我们不能使用常规2D正弦波把它表示出来。无论我们添加多少2D正弦波，我们都永远不会得到3D。所以我们需要些别的东西。 我们可以使用的是之前的3D螺旋正弦波。
使用合适的工具，您可以将想法转化为创意，通过将文本转换为生成的图像并使用数字媒体管理工具Cloudinary将其存储在云中。 OpenAI的高智能图像API使得显示AI生成的图像成为可能。...在本指南中，我将详细介绍如何构建一个基于用户输入的动态高效图像生成应用程序，并在Jupyter Notebook中显示图像输出。 什么是Jupyter Notebook？...如果他们没有输入提示，则当用户在空白输入上按下回车键时，提供的提示将显示图像。...以上代码中的导入语句将使用存储的Cloudinary AI生成的图像的URL以可视方式显示图像，而不是仅显示图像的URL。requests库发出HTTP请求。...有很多用例，本教程展示了一种使用文字生成自定义个性化图像的方法。此外，Cloudinary为其增添了最终润色，以便您可以重温创作非凡事物的记忆，并将图像安全地存储在云中的位置。
论文的主要贡献包括三个方面： 1、使用图像车辆的特征点来编码 3D 车辆信息。因为车辆具有已知的形状，可以用单目图像重构 3D 车辆信息。...2D/3D matching 在 2D shape 和选择的 3D shape进行，以恢复车辆的方向和 3D location. 2、Deep Coarse-to-fine Many-Task 网络。...这样，我们可以得到计算出的模型是哪个，世界坐标系下的3d box的长宽高是多少，特征点在世界坐标系下的坐标。...采样时，其实已经知道某个模型相对于相机坐标系下的姿态，该模型在2d姿态下的对应特征点坐标也已经知道。...这个在大多数情况下都可以得到保证。R1、T1求出后，检测出的汽车在相机坐标下的所有参数都迎刃而解。 上述内容，如有侵犯版权，请联系作者，会自行删文。
在单线激光器/相机组合中，当物体或扫描仪移动时，激光器/相机组合捕获单一激光线反射；与之不同的是，模式投影方法可以用于在单一无运动扫描中，捕获一个完整的图像。...而且，将模式投影仪与高分辨率远心镜头和大画幅相机相结合，可以同时获得高质量2D图像以及不同模式的投影图像（见图1-3）。...从这些高质量图像中，可以很容易地分析2D和3D尺寸数据，以确认需要验证的零件尺寸、表面质量和其他重要特性。...系统设计的一个主要问题是DMD器件在每个微镜之间有一个间隙（见图6右图）。这对正弦波再现性也有很大的影响（见图6左图）。...（c）测试样品用3D打印机制成，并漆成白色。每个台阶高度增加200μm，台阶XY维度的尺寸为25mm×9mm。（b）基于相移法的样本上的投影正弦图案。 在仔细校准系统后，3D测量测试结果显示在图8中。
作者：杨宗宝 排版：张晓衡 在大多数 3D 对战或者打怪游戏中，角色身上的血量条会很直观的显示出生命值，伤害值等信息，让游戏效果更加完美，先上两张简单的效果图： ? ?...1 3D角色血量条的实现 从上边的图片可以很清楚的看到，此功能主要分为两部分： 3D角模型 2D血条UI 将这两部分结合起来（说白了就是将 3D 角色坐标转化到 UI 界面上）就实现了这个功能 1....首先将 3D 角色放到场景中去，可以简单的让其在场景中行走 2. 创建脚本 Monster.ts 将脚本挂载 3D 角色节点上 3....坐标转换到 2D 下： let _v3_0: Vec3 = new Vec3(0, 0, 0); this.lifeBarParentNode.getWorldPosition(_v3_0); GameEntity.mCamera.getComponent...角色节点下创建的一个用来与血条对应的空节点，位置是在默认角色头部偏高一点的位置，为了防止血条和模型重叠。
在一年一度的神经信息处理系统大会上，来自Nvidia的研究人员将提出一个新的文概念：学习预测与插值为基础的渲染3D对象，缩写为DIB-R。...DIB-R也可称为可微分的基于插值的渲染器，这意味着它将其“看到的”内容与2D图像进行组合，并基于对世界的3D“了解”进行推理。这与人类将我们眼睛的2D输入转换为3D心理图像的方式极为相似。...Nvidia的研究人员在多个数据集上训练了他们的DIB-R神经网络，其中包括以前变成3D模型的图片，从多个角度呈现的3D模型以及从多个角度聚焦于特定主题的图片集。...大约需要两天的时间来训练神经网络，以了解如何推断给定对象（例如鸟类）的额外维度，但是一旦完成，就能够以100毫秒的时间基于2D照片生成3D模型，而之前从未有过类似的成绩。 ?...DIB-R甚至可以提高负责识别人员并跟踪人员的安全摄像机的性能，因为即时生成的3D模型将使人员在视野范围内移动时更容易执行图像匹配，每一项新技术都是令人惊叹的。
缓存注册流程 关于方法拦截器 缓存名称设计 添加ioc 添加拦截器与接口的绑定 在对应的接口实现类里，为方法添加CachingAttribute 缓存get,remove的作用 关于方法拦截器 方法拦截器是...，永远依赖的是抽象，而不会依赖具体的实现！...下面两句表示将CachingBehavior拦截器绑定到接口上 .InterceptedBy(typeof(CachingBehavior)) .EnableInterfaceInterceptors(); 在方法上添加...CachingAttribute特性 [Caching(CachingMethod.Get,value="time")] DateTime GetTime(); 我们可以在接口的方法上添加这个特性，也可以在接口的实现类的方法上添加这个特性...，根据缓存的影响程度去添加。
当运行在守护进程模式下时，Celery 可以在后台持续运行，这对于生产环境中的稳定运行是非常必要的。问题背景在生产服务器中，我们经常需要使用 Celery 在守护进程模式下运行来执行任务。...通常，我们可能使用 GNU screen 在控制台模式下运行 Celery，但这并不是一个生产环境下的最佳实践。因此，我们希望了解如何在守护进程模式下运行 Celery。...在 Linux 系统中，我们可以创建一个名为 celeryd 的脚本并将其放在 /etc/init.d 目录下。这个脚本将包含启动、停止、重启和检查 Celery 进程状态的命令。...app_module 是 Celery 应用模块的名称。...$ celeryctl start$ celeryctl stop$ celeryctl restart$ celeryctl status代码例子以下是在 /etc/init.d/celeryd 脚本中的代码示例
关于 \r\n 的由来 说到换行，大家都知道在在写程序时，提示语的结尾换行，在 Win 下 \r\n 在 Mac 和 Linux 下 \n 表示，说到这里就要引用下阮一峰大神的一篇关于换行的文章: 回车和换行...ASCII 码中的 \r\n 尽管在Win和Unix下换行的表示存在差异，但是在两大系统系列中，[Cartridge Return(CR)] 是一致的，均表示回到行首。 ?...那么，我们就可以在批量脚本的，单个循环的结束后更新整个脚本的进度，下面以一个文件块的下载为例： ? 则效果为： ? 这样，你就可以在自己的脚本中，很方便的实现进度展示了。...其他语言也是类同的，你只需要在提示语的行位添加\r即可重写本行提示语 有区别的是在不同的系统下，进度条的单位宽度不同，当出现换行，你可以拉宽下你的控制台(TTY)试试。...Symfony中，显示进度细节，使用 ProgressBar，传给它一个单元（unit）总数，然后在命令执行时，推进（advance）进度: use Symfony\Component\Console\
开放词汇3D分割：已经提出了几种方法[35; 13; 16]来解决开放词汇语义分割的挑战，它们使用如CLIP等基础模型进行未知类别发现，而[2]的作者关注于在不依赖任何2D基础模型的情况下，对未知类别发现进行弱监督...权重表示边界框的大小，并有助于在构建LG标签图时确定边界框的顺序。 在获得2D目标检测结果后，作者将每个2D图像帧 的输出表示为LG标签图 。为了构建 ，作者首先将所有元素初始化为 -1。...在指标方面，作者遵循ScanNet [9] 中的评估方法，并在两个 Mask 重叠阈值50%和25%下报告平均精度（AP），以及在整个重叠范围[0.5:0.95:0.05]下的平均值。...作者证明了在只使用来自3D网络的 Proposal 的情况下，作者的方法比最先进的方法具有更好的泛化性。...在给定3D Mask 的情况下的性能：作者进一步测试了作者的3D Proposal 提示方法，与文献中现有方法在提供真实3D Mask 的情况下的性能，并在表5中报告了结果。
在过去的几十年里，二维目标检测——在二维图像平面上识别和定位物体——在深度学习技术的进步和大型标注数据集的推动下取得了显著的进步。...模型在116k步长下进行训练，批量大小为64。作者使用0.012的初始学习率，在训练时间的60%和80%时，学习率衰减为原来的十分之一。在训练期间，应用包括随机水平翻转和缩放在内的图像增强。...此外，作者还提供了使用真实 2D 输入的结果作为参考。 Analysis 评估协议.表.3显示，作者的目标感知评估在基类和新型类别设置下都导致了指标的增加。...图6显示了作者的模型在训练数据规模下的AP3D得分。这强调了在开放词汇单目3D目标检测任务中数据集规模的重要性，并表明作者的模型可能通过更丰富的训练数据实现更好的性能。 合成数据是否有助于提升性能？...即使在完全超出分布类别如大象和苹果的情况下，作者的方法也能产生有前途的结果。这表明作者的模型在现实世界图像上展示了零样本泛化能力。
OBLogProxy 的 Binlog 模式 Binlog 模式[1] 为兼容 MySQL binlog 而诞生，支持现有的 MySQL binlog 生态工具来同步 OceanBase。...OBLogProxy 的 Binlog 模式工作流程 改造完成后，业务人员开始进行链路使用测试。发现链路下游无法读取新增数据，怀疑是 OBLogProxy 存在问题。...country,age) VALUES (4,'test','China', 21); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) 执行 show master status，显示当前的...在 mysql-bin.000227 文件中检索关于表 evan_test 的信息，结果为空。...此时我们看到的 binlog 并不是最新的 binlog，而是在持续解析之前积压的 redo log。
；这种情况下，user1的步骤3用到的user.getId()实际用到是user2的对象。...通过上面分析，大家已经对有状态和无状态有了一定的理解。无状态的Bean适合用不变模式，技术就是单例模式，这样可以共享实例，提高性能。...2、Spring中的单例 Spring中的单例与设计模式里面的单例略有不同，设计模式的单例是在整个应用中只有一个实例，而Spring中的单例是在一个IOC容器中就只有一个实例。...一般的Web应用划分为展现层、服务层和持久层三个层次，在不同的层中编写对应的逻辑，下层通过接口向上层开放功能调用。在一般情况下，从接收请求到返回响应所经过的所有程序调用都同属于一个线程。...在很多情况下，ThreadLocal比直接使用synchronized同步机制解决线程安全问题更简单，更方便，且结果程序拥有更高的并发性。
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