全景图像捕捉的视场广泛，包括360°水平方向和180°垂直方向视场范围。全景图在各种应用中变得越来越重要，例如环境照明、虚拟现实/增强现实和自动驾驶系统。但是获得高质量的全景图像可能既耗时又昂贵，因为通常需要使用专门的全景相机或拼接软件将来自多个角度的图像合并在一起。
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows（ArXiv21）
在进入BFC话题前，先来捋一下常见的定位方案，定位方案是控制元素的布局，主要有三种常见的方案：
基于美学的图像裁剪（aesthetic image cropping）的目标是在一张图片中找到具有最高美学评价的子图。
Transformer最初是用来解决自然语言处理任务的。它最近在计算机视觉领域显示出巨大的潜力。先锋工作Vision Transformer(ViT)将多个Transformer块堆叠在一起，以处理非重叠的图像patch(即视觉Token)序列，从而产生了一种无卷积的图像分类模型。与CNN模型相比，基于Transformer的模型具有更大的感受野，擅长于建模长期依赖关系，在大量训练数据和模型参数的情况下取得了优异的性能。然而，视觉识别中的过度关注是一把双刃剑，存在多重弊端。具体来说，每个query patch中参与的key数过多会导致较高的计算成本和较慢的收敛速度，并增加过拟合的风险。
本文介绍基于ENVI软件，利用“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像镶嵌拼接的方法。
https://github.com/open-mmlab/awesome-vit
项目地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
继上半年分享的『基于Transformer的通用视觉架构：Swin-Transformer带来多任务大范围性能提升』、『Swin Transformer为主干，清华等提出MoBY自监督学习方法，代码已开源』，Swin Transformer 惊艳所有人之后，MSRA 开源 〖Video Swin Transformer〗，效果如何？
CSS 选择器： CSS id选择器： id选择器可以为标有特定 id的HTML元素指定特定的样式 id选择器是以 “#” 来定义的 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Node</title> <style type="text/css"> #red {color: red;} #green {color: green;} </style> </head> <body> id选择器：red -- 红色 <p
id选择器：red -- 红色
GPT-4V 的推出引爆了多模态大模型的研究。GPT-4V 在包括多模态问答、推理、交互在内的多个领域都展现了出色的能力，成为如今最领先的多模态大模型。
CSS (Cascading Style Sheets) 其实并不是编程语言，CSS可以直接运行在浏览器中，浏览器就是它们的运行环境，CSS 中文名为层叠样式表，也就是一些样式的配置。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/4-key-css-properties-explained-in-4-minutes-9567d1b5af86
视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称为TCPN（标签、复制或预测网络），它引入了1)一种有效的编码器，可以同时对二维OCR结果中的语义和布局信息进行建模；2)仅利用关键信息序列作为监督的弱监督训练策略；和3)一个灵活和可转换的解码器，其中包含两种推理模式：一种（复制或预测模式）是通过复制输入或预测一个标记来输出不同类别的关键信息序列，另一种（标记模式）是直接标记输入序列。本方法在几个公共基准上显示了最新的性能，充分证明了其有效性。
办公文档是各行各业最基础也是最重要的信息载体，不管是金融、政务、制造业、零售行业等等，各种类型的文档都是业务流转过程中必不可少的数字资料。以银行信贷为例，一笔信贷业务在贷前贷中到贷后全流程中，需要涉及财报、银行流水、贸易合同、发票、尽职调查报告、审批意见书、会议纪要等等材料，材料的格式和内容均差异很大，但都是针对同一笔信贷业务、从不同角色视角、不同业务角度的情况描述。每一种材料都承载了重要的业务数据，对这些材料进行全面而准确的价值提取，并汇集所有材料实现全流程数据穿透，是前述信贷业务目前急需解决的问题。如何提取海量历史文档中的关键要素和数据，构建数据资产，也是当前各个行业做数字化智能化转型的重要课题。
而关于attention和self-attention存在非常多的形式，我们之前常见的Transformer是依赖于scaled-dot-product的形式，也就是：给定query矩阵Q, key矩阵K以及value矩阵V，那么我们的输出就是值向量的加权和，其中，分配给每个值槽的权重由Quey与相应Key的点积确定。
当我们走入一间房间时，立刻就会注意到其中最明显的陈设：墙壁、窗子、家具等。但，这些东西的质地又是怎样的呢？木板上是否有裂纹？油漆是否已经斑驳？墙面的石灰是否有些脱落？玻璃窗是否有损坏或好久没有擦拭过？类似地，你是否注意到光影效果呢？房间的整体感觉又是如何呢？沉重？轻柔？开阔？还是狭小？所有这些问题的答案都不是那么显而易见，都需要我们的仔细观察才能够回答。但若你想让作品有足够的真实感，那么这些细节却都是必不可少的。——What Lies Beneath
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种经典模型，一诞生就席卷了 NLP 领域。
小伙伴们，在上文中我们介绍了Android常见布局中的LinearLayout，本文我们继续盘点介绍Android开发中另一个常见的布局，相对布局RelativeLayout。
CSS是层叠样式表（Cascading Style Sheets）用来定义网页的显示效果。可以解决html代码对样式定义的重复，提高了后期样式代码的可维护性，并增强了网页的显示效果功能。简单一句话：CSS将网页内容和显示样式进行分离，提高了显示功能。 那么CSS和HTML是如何在网页代码中相结合的呢？通过四种方式：style属性 、style标签、导入和链接。
原作：Robert Hunt（FormDs创始人） 李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 打游戏和看人打游戏，都是一种乐趣。 最近，吃鸡主播约战的事情峰回路转，最终还是没能上演
针对在移动机器人跟随目标的过程中目标消失的情景，提出了基于视觉跟踪与自主导航的机器人目标跟随系统。将机器人跟随问题分为目标在机器人视野内时的常规跟随和目标消失后的自主导航两种情况。
点云拼接，配准，注册说的是同一个概念，就是寻找对齐不同点云之间的空间变换的过程。找到这种转换的目的包括将多个点云拼接为全局一致的模型，并将新的测量值映射到已知的点云以识别特征或估计其姿势
如下图是360浏览器主页的内容，上边有导航，下边是新闻列表，这种布局很常见，今天就来学习css列表属性之后并制作它。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
可视化、机器学习等领域 JS 都有涉及到，而可视化方面已经被很多领域用到，比如大屏项目。
目标检测的框架根据ROI pooling 层可以分为两个子网络： - 共享的，全卷积子网络，独立于ROI; - 各个ROI子网络，不共享计算
定义：CSS成为层叠样式表，它主要用于设置HTML页面中的文本内容（字体、大小、对齐方式等）、图片的外形（宽高、边框样式、边距等）以及版面的布局等外观显示样式。CSS以HTML为基础，提供了丰富的功能（如字体、颜色、背景的控制以及整体排版等等），还可以针对不同的浏览器设置不同的样式。
CSS选择器分为 基础选择器 和 复合选择器 ，但是基础选择器不能满足我们实际开发中，快速高效的选择标签。
近年来，预训练模型是深度学习领域中被广泛应用的一项技术，对于自然语言处理和计算机视觉等领域的发展影响深远。2020年初，微软亚洲研究院的研究人员提出并开源了通用文档理解预训练模型 LayoutLM 1.0，受到了广泛关注和认可。如今，研究人员又提出了新一代的文档理解预训练模型 LayoutLM 2.0，该模型在一系列文档理解任务中都表现出色，并在多项任务中取得了新的突破，登顶 SROIE 和 DocVQA 两项文档理解任务的排行榜（Leaderboard）。未来，以多模态预训练为代表的智能文档理解技术将在更多的实际应用场景中扮演更为重要的角色。
ACL 2019 将于 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。机器之心技术分析师曾祥极挑选了 ACL 2019 收录的与语言模型相关的三篇文章，分别从可变长度 Transformer、BERT 表征学习的深层次解析以及多语言迁移学习 BERT 三方面来介绍预训练语言模型的最新进展。
ACL，英文全称是 The Association for Computational Linguistics，中文全称是国际计算语言学协会。ACL 于 1962 年成立，主要致力于为研究自然语言处理或者计算语言学的专业人士提供服务。为了促进自然语言处理领域的学术交流，ACL 每年都会举办学术会议，如 ACL、EMNLP 和 NAACL 等。ACL 2019（第 57 届会议）即将于 2019 年 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。
文章：Design and Evaluation of a Generic Visual SLAM Framework for Multi-Camera Systems
If有一款神器，可以根据文本生成图像，快速做出一般客户需求的海报，设计师们也许就可以把更多的时间用在创意上了。
在本文中，我们用自然图像中包含的文字创建了一个大型数据集，名为Chinese Text in the Wild（CTW）。该数据集包含32,285张带有1,018,402个中文字符的图像，远远超出了之前的数据集，这些图片来自腾讯街景，从中国数十个不同的城市获取，没有任何特殊目的。由于其多样性和复杂性，该数据库存在极大的挑战性。它包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本等。对于每个图像，我们注释其所有中文。对每一个中文字符，我们注释它的底层字符，边界框和6个属性，以指示它是否被遮挡，复杂背景，扭曲，3D文字，艺术字和手写体。
文章：CamMap: Extrinsic Calibration of Non-Overlapping Cameras Based on SLAM Map Alignment
在日常开发展示页面，如果一段文本的数量过长，受制于元素宽度的因素，有可能不能完全显示，为了提高用户的使用体验，这个时候就需要我们把溢出的文本显示成省略号。
自2020年以来，学术界已经提出很多关于Vision Transformer的架构和方法，也有很多关于高效Transformer的工作被提出。但是，不管是标准的ViT还是高效的ViT，虽然其中的Self Attention相对于嵌入维度具有线性复杂度(不包括线性投影)，但相对于Token数量却具有二次复杂度。而Token的数量通常又与图像分辨率呈线性相关。因此，更高的图像分辨率将会带来复杂度和内存的二次增长。
随着Transformer在NLP领域主流地位的确立，越来越多的工作开始尝试将Transformer应用到CV领域中。CV Transformer的发展主要经历了以下3个阶段；首先是在CNN中引入Attention机制解决CNN模型结构只能提取local信息缺乏考虑全局信息能力的问题；接下来，相关研究逐渐开始朝着使用完全的Transformer模型替代CNN，解决图像领域问题；目前Transformer解决CV问题已经初见成效，更多的工作开始研究对CV Transformer细节的优化，包括对于高分辨率图像如何提升运行效率、如何更好的将图像转换成序列以保持图像的结构信息、如何进行运行效率和效果的平衡等。本文梳理了近期10篇Transformer、Attention机制在计算机视觉领域的应用，从ViT到Swin Transformer，完整了解CV Transformer的发展过程。
计算机视觉中的Transformer最近取得了令人鼓舞的进展。在这项工作中，作者通过添加3个改进设计来改进原始金字塔视觉Transformer（PVTv1），其中包括：
3.参数是混合单位:如果两个值是精确单位和方位名词混合使用,则第一个是x坐标,第二个是y坐标.
拷贝项目根目录的wxSearchView文件夹到你项目的根目录下（也可以其它位置）。 在你的wxss文件里导入组件的样式（文件位置为相对位置）：
CSS通常称为CSS样式表或层叠样式表（级联样式表），主要用于设置HTML页面中的文本内容（字体、大小、对齐方式等）、图片的外形（宽高、边框样式、边距等）以及版面的布局等外观显示样式。
Selenium是一个Web UI自动化工具。它不提供任何API来建立数据库连接。这取决于你使用Selenium进行自动化的编程语言。
定位一直是WEB标准应用中的难点，如果理不清楚定位那么可能应实现的效果实现不了，实现了的效果可能会走样。如果理清了定位的原理，那定位会让网页实现的更加完美。
看RN文档时，我会发现入门基础那一块介绍的都是React的内容，进阶篇则介绍了很多IOS和Android的API
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
