兼容模式——IE6的新发明 由于IE6和IE5.5下DOM树的解析等都有很大差异，导致那些适配IE5.5的老网站无法在IE6上正常显示，于是出现了一个新功能——“兼容模式”，用于解决老网站的显示问题...mode仅在IE8/9/10生效，因此在IE11时设置是无效的，只有在开发工具中设置才有效果。 ...DOCTYPE html>转成用标准模式渲染才行。但在IE10+、Webkit和Molliza中即使在怪异模式下div#target也会自动水平居中。...没有有效的doctype时盒子模型的渲染模式就是怪异模式，否则就使用标准模式； 2. 盒子模型的渲染模式和文档模式分离，也就是渲染模式为怪异模式时，文档模式不是5。...虽然在document.compatMode为BackCompat时，渲染模式都叫怪异模式，但IE56789的怪异模式和IE10+的怪异模式所显示的效果和通过JS获取的样式数据都不同，IE10+的与Webkit
然而，预测的参考深度 D^{-1}_r 在不同的坐标系中是非度量的，并且存在不准确的结果。...虽然 D_r 的配准有了显著的提升，但在 M_r 的边缘附近，错误的配准仍然存在。...作者基于残差在参考视角图像中没有边缘的区域不能存在高频的变化这一假设，也就是说，如果给定一个参考图像中没有强对比度图案的区域，我们应该希望残差在这一部分只有较为平滑的变化。...实验 在本文中，作者使用前向场景数据进行实验。在定量评估中，使用了 SPIn-NeRF 数据集进行测试；在定性评估中，使用 SPIn-NeRF 和 LLFF 数据集进行比较。...定性的渲染比较结果以及场景的自由视结果分别如图 7 以及图 8 所示，可以看出本文修补后的NeRF可以渲染相对自然的图像。 图7 移除物体后修复的定性渲染比较 图8 移除物体后修复的自由视结果展示
然而有一类应用，对重建后的深度或视差在X/Y方向上的准确性确有很高很高的要求，这就是我在文章手机中的计算摄影1-人像模式(双摄虚化)以及手机中的计算摄影6-旷视技术开放日上展示的手机电影中提到的虚化渲染类应用...本文算法结果和渲染图 下面是另外一个场景，注意看原图中雕塑的细节部分。由于上采样看细节的缘故，小图显得不那么清晰，可以忽略这一点。...实验和讨论 我已经在文章开头展示了作者演示的效果，我总体上的感觉是这种算法在当目标和背景的颜色不一致时，视差边缘很贴合目标的边缘，我将作者给出的视差图和原始彩色图叠到一起给你看看，很明显能看出来。...不过，由于作者采用的数据项中匹配代价函数过于简单，这也就使得数据项误差较大，导致算法会出现过平滑的现象。表现在结果上，就是会在结果视差图中带入很多原图的纹理。...三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集 手机中的计算摄影1-人像模式(双摄虚化) 手机中的计算摄影6-旷视技术开放日上展示的手机电影
此方法简化了编码和解码操作，避免了在处理多个流时遇到的同步和缓冲问题。利用这种方法来保持与主流媒体的兼容性。...设备输入模式允许用户使用鼠标和键盘移动目标摄影机视口。当观众希望自由探索沉浸式内容时，它提供了精确的控制，效果最佳。“面部跟踪”模式会主动跟踪观察者的脸部位置，并相应地更改目标视口。...视频组件直接作为GPU图形资源进行传递，非视频组件在CPU上处理。CPU上的预渲染阶段会调用面部跟踪模块来收集观看者的姿势，同时调用元数据解析器从非视频组件中提取 MIV V3C 数据。...图4：数据同步机制 渲染（视角合成）步骤 每次渲染器从 MIV 解码器接收到解码后的 MIV 数据时，它会将非视频组件（例如相机参数和渲染器设置）转换为 GPU 兼容的缓冲区对象，并将它们拷贝到 GPU...当着色器访问输入帧上的每个像素时，它还会从元数据中读取放大的补丁映射，并将每个像素与补丁 ID 相关联，其中补丁和视角参数信息可以在像素级别相应地检索。
” 一些数据 上面的数据是截止到今年 4 月份的，与去年同期相比，增长很可观，整个的前端开发市场还在不断扩大。...这张图是开发时的截图，有些模糊，不过没关系。大致我们可以从图中看出： 性能调试面板可以帮我们找出哪个组件渲染特别慢，还有鼠标事件、键盘事件、组件事件、组件重渲染等。...同时 Volar 的作者还开发了 vue-tsc，在 CI 上支持可以同时检查 TS 文件以及 Vue 文件里的 TS 类型错误，内部的实现适合 Volar 一样的。...可以选择将整个应用可以跑在 Vue2 模式下，再将某几个单独的组件跑在 Vue3 模式下。...也可以反过来，整个应用跑在 Vue3 模式下，再将几个旧的 Vue2 组件移植过来，再慢慢的更改成 Vue3 的模式。 尽可能的给大家提供了兼容的灵活性。
为了解决上述问题，研究者提出了几种典型的几何排布模式，如图3所示。图3（a）所示的平行模式以直线分布、光轴平行的方式进行排布，视点之间的图像原则上不存在垂直偏移，在交互过程中体现为水平移动。...图3（c）所示的汇聚模式在排布模式上是平行模式的简单变化，在直线分布的基础上将光轴汇聚到一个点上，视点之间的图像原则上不存在垂直偏移，在交互过程中体现为具有弧度的水平移动。...该类方法首先在所有待压缩的子视角图中选取数幅作为关键视角（Chen等，2018），压缩并传送至解码端。然后，在编码非关键子视角图时，将重建后的关键视角图作为输入，利用图像生成网络合成非关键视角图。...随着数据量的显著增大，6DoF视频传输优化不仅需要考虑视口的自适应预测，还要在编码压缩时考虑到码流容错和纠错能力。此外，为了应对移动终端算力不足的限制，还需要考虑边缘服务器的动态配置与卸载。...基于3维场景智能分析的大规模3D点云压缩研究，可以实现非结构化点云数据的场景—目标—要素多目标层次化表示，然后根据应用场景类型和目标特性做针对性压缩，以改善重建点云中存在的细节丢失和全局形变等问题，进而实现高效的点云数据编码压缩
图3（a）所示的平行模式以直线分布、光轴平行的方式进行排布，视点之间的图像原则上不存在垂直偏移，在交互过程中体现为水平移动。...图3（c）所示的汇聚模式在排布模式上是平行模式的简单变化，在直线分布的基础上将光轴汇聚到一个点上，视点之间的图像原则上不存在垂直偏移，在交互过程中体现为具有弧度的水平移动。...该类方法首先在所有待压缩的子视角图中选取数幅作为关键视角（Chen等，2018），压缩并传送至解码端。然后，在编码非关键子视角图时，将重建后的关键视角图作为输入，利用图像生成网络合成非关键视角图。...随着数据量的显著增大，6DoF视频传输优化不仅需要考虑视口的自适应预测，还要在编码压缩时考虑到码流容错和纠错能力。此外，为了应对移动终端算力不足的限制，还需要考虑边缘服务器的动态配置与卸载。...基于3维场景智能分析的大规模3D点云压缩研究，可以实现非结构化点云数据的场景—目标—要素多目标层次化表示，然后根据应用场景类型和目标特性做针对性压缩，以改善重建点云中存在的细节丢失和全局形变等问题，进而实现高效的点云数据编码压缩
闪光(Flare)：可选的用于在光照位置上渲染的闪光 ? 渲染模式(Render Mode)：选择光源是作为顶点光，像素光还是自动的渲染方式。详细信息参考性能考虑部分。...渲染目标(Render Target)(Pro only)：指示一个渲染纹理，相机视将输出到该纹理上。使用这个参数将使得相机不会渲染到屏幕上。 ...清除标志每个相机在渲染时都存储了颜色和深度信息。屏幕上没有绘制的部分将为空，并在缺省情况下显示天空盒。当你使用多个相机的时候，每一个都将缓存它的颜色和深度信息，并积累每一个相机的渲染数据。...当一个相机在你的屏幕上渲染它的视时，你可以设置 Clear Flags来清除不同的缓存数据集。这个可以通过选择如下的四个选项之一来完成： 天空盒(Skybox) 这是一个缺省的设置。...这将保持场景显示在屏幕上，但是会丢弃所有不存在 3D空间的所有信息。当武器被绘制时，不透明部分将完全覆盖所有已显示部分，而不论武器与墙有多么接近。
然而，国内大多数企业应用程序，需要频繁、及时的更新升级、需要更高的客户端控制权限、需要更高的数据实时性和更高的通信效率，但却不在意部署上的问题。 ...虽然ExtJs支持各种流行的浏览器，甚至包括IE6，但是它在IE系浏览器下运行、渲染的效率不高。在谷歌浏览器下表现最好，FireFox浏览器次之（这得益于谷歌浏览器的JS脚本引擎）。 ...9.本地化ExtJs库 一般我们使用ExtJs（官方地址：http://www.sencha.com/products/extjs/），都是把它部署在服务端，浏览器请求页面时，也会相应的加载...系统的开始（Ext.application），而且我们使用了Extjs的MVC模式（关于ExtJs的MVC模式的相关资料请参阅：http://docs.sencha.com/extjs/4.2.1/#!...在ExtJs中所有Ajax请求都离不开Ext.data.Connection类的支撑，我们可以使用ExtJs提供的观察者模式来注册Ext.data.Connection类的beforerequest事件
在ExtJS我们已经大规模的升级了data包，难以置信新特性包括，模型之间的关系和保存数据到本地存储。...这导致很多问题——我们的时间被应用本身带走了，每个人会有一个不同的架构，一个应用架构是相当难做的。在ExtJS4中我们通过一个完整的应用架构解决这个长时间存在的问题，这个架构可以在盒子外使用。...他们按相同的方式工作，遵循相同的模式并具备相同的文件结构。这就使我们能够创建一些在创建应用程序时所需要的难以置信的工具来帮助自动化设计和维护。...ExtJS4有数百个改进，新特性和缺陷修复——实际上太多了以至于无法在一篇博客中发表出来。我们会在接下来的几周中发布一系列文章和信息，当下一个产品发布还像一个完成的向导一样。...更快、更容易、更稳定 速度 每个人都关心性能——不管我们的应用加载的多快，他们需要多长时间渲染和布局，或者交互时的响应速度。应用程序执行时最消耗时间部分就是布局。
在2D圆形模拟点云数据上展示点云共视性估计 相机位姿优化 损失函数：这里引入了一个损失函数，该函数在点云中的共视点的投影位置评估每个关键帧的像素值与真实颜色之间的差异。...基本思想是在CLT和C之间交替优化。当优化C时，保持CLT 固定，反之亦然。在固定C LT 时初始化相机姿态时，我们使用相机和LiDAR里程计之间的外参标定。...初始旋转和平移误差计算为5.0◦/10cm。实验结果的展示旨在通过定量和定性分析直接展示我们方法的有效性。 图7. 香港科技大学广州校区数据集（场景A-D）的彩色化结果的渲染图像。...我们的方法在香港科技大学广州校区数据集的所有场景中的准确性方面优于其他方法。与基于边缘特征的方法相比，这种方法对环境的敏感性更强，在几个局部地图中遇到失败，我们的方法表现出处理各种地图场景的鲁棒性。...关于点云共视估计的消融研究 使用一个由我们生成的模拟数据集进行了这个实验，该数据集由半径为10米的球内的点组成。图6展示了我们在优化过程中着色过程的进展。
包含块英语全称为**containing block**，实际上平时你在书写 CSS 时，大多数情况下你是感受不到它的存在，因此你不知道这个知识点也是一件很正常的事情。...但是这是确确实实存在的，在 CSS 规范中也是明确书写了的：https://drafts.csswg.org/css2/#containing-block-details 并且，如果你不了解它的运作机制...另外一种是对于非根元素，对于非根元素的包含块判定就有几种不同的情况了。...实际上对于非根元素来讲，包含块还有一种可能，那就是如果 position 属性是 absolute 或 fixed，包含块也可能是由满足以下条件的最近父级元素的内边距区的边缘组成的： - transform...; top: 10px; } ``` 我们对于上面的代码只新增了一条声明，那就是 transform: rotate(0deg)，此时的渲染效果却发生了改变 可以看到，此时对于 div.item2
时的性能开销[#5198] 在 Android 上将 V8 升级到了 7.5 VideoPlayer 适配到了微信小游戏 Editor 修复从 v2.0 升级上来后，AnimationClip 中的旋转数据会丢失的问题..." 相关报错的问题 [#5248] 修复动态合图在特定情况下会导致纹理边缘像素异常的问题（感谢 unace）[#5242] 修复 Animation 的 “stop” 和 “lastframe” 在特定情况下不触发的问题...Free 模式下坐标计算错误的问题[#5320] Native 修复原生平台上的 Label 内存泄露问题[#1783] [#1786] 修复在 Android 部分机型上，EditBox 字体默认为白色的问题...] 修复原生平台上 Canvas 适配模式为 SHOW_ALL 时，EditBox 输入框位置异常的问题 [#162] 修复 Android 上在通知中心显示时锁屏，音频不会暂停的问题[#1788] 修复...[#1800] 修复 VideoPlayer 在 Android 上播放时锁屏再进入会卡死的问题[#1811] 修复 cc.sys.languageCode 在 Android 上无法获取完整语言地区码的问
由于LiDAR的非共视扫描特性，提出了一种自动的无目标共同标定方法，用于同时标定全向摄像机的内参和摄像机与LiDAR的外参，这对于在测绘和地图制定任务中将颜色和纹理信息引入点云是至关重要的。...主要贡献 提出了第一个混合3D SLAM机器人系统，集成了基于里程计和静止建图模式。通过单一的全向非共视Livox Mid-360 LiDAR，可以保证两种模式下点云的一致性。...最终的GICP优化足够准确，可以产生更好的本体定位结果，使得这一方法在精细建图中取得了令人满意的效果。其工作流程图如图5. 图5....三个场景中的共同标定结果：(a) 在相机图像上对齐的LiDAR边缘点（红色）；(b) 共同标定前后着色点云的比较，显示像素平均投影误差 内参标定结果分析：在内参标定结果分析中，我们进行了基于目标的内参标定的比较...外参标定结果分析：基于互信息（MI）的外参标定方法存在准确性不足的问题，主要原因包括照明条件、物体表面反射特性以及光谱反射差异。
上图是在相同分辨率下，三种图表绘制不同数据量时的估算时间对比，横轴表示数据量， 纵轴表示渲染的估算时间(单位:毫秒)。...从图中可以看出，当数据量越多时，echart 的 性能最好，Anychart 在 1 万条数据时无法显示，hightchart 在 1w 条数据时用时 25 秒显示 出来。...从图中可以看出，图形个数对渲染时间有一定的 影响，当页面中使用 10 个以上的图形时，Highchart 性能最好，EChart 其次。...上图是在 4K 分辨率下，三种图表绘制不同数据量的估算时间对比，横轴表示数据量， 纵轴表示渲染时间。...当整屏画面的数据量大于 10 万点时，页面加载或刷新过程可能非常慢(大于 10 秒)， 对性能要求较高的项目需要慎重考虑。 可能遇到无法突破的性能瓶颈，尤其在动画特效方面。 9.
君不见，各大社交媒体软件上，大家看的最多的就是视频内容吗。而到了视频时代，我们对视频信息看重的点显然和拍照时代时不一样了。也因此，手机厂商也不得不回应一个问题：人们是否可以用手机创作出高质量的视频？...这次我也在旷视的技术开放日上看到了旷视推出的电影模式算法。据介绍，苹果是通过双摄像头来实现的电影模式，而旷视则仅仅采用了单摄像头就实现了电影模式。我们来看看旷视的单摄电影模式产品的效果。...反过来说，只要数据足够的丰富，学习目标足够的合理，配合较好的网络结构，就能得到不错的结果。 然而，这里问题就在于需要足够丰富的数据上——试问，我们如何才能获得足够丰富的，带有理想深度图的数据呢？...这里面的一些技术的介绍，可以参看我之前的文章：手机中的计算摄影1-人像模式(双摄虚化)。但实际上视频特效中的渲染比拍照时的渲染有很大的不同。...然而我不得不指出，这些算法大多数是在离散、静态的数据集上训练而成的，在训练和评价这些算法时根本就没有考虑到帧间的稳定性。
包含块英语全称为 containing block ，实际上平时你在书写 CSS 时，大多数情况下你是感受不到它的存在，因此你不知道这个知识点也是一件很正常的事情。...但是这玩意儿是确确实实存在的，在 CSS 规范中也是明确书写了的： https://drafts.csswg.org/css2/#containing-block-details 并且，如果你不了解它的运作机制...实际上对于非根元素来讲，包含块还有一种可能，那就是如果 position 属性是 absolute 或 fixed，包含块也可能是由满足以下条件的最近父级元素的内边距区的边缘组成的： transform...; top: 10px; } 我们对于上面的代码只新增了一条声明，那就是 transform: rotate(0deg)，此时的渲染效果却发生了改变，如下图所示： 可以看到，此时对于 div.item2...另外，关于包含块的知识，在 MDN 上除了解说了什么是包含块以外，也举出了很多简单易懂的示例。
当然也有些程序员会使用架构类似于微前端模式的内部框架进行开发工作。 在我 10 多年的 Web 应用开发工作中，我发现下面这些技巧有助于提高前端开发人员的职业生涯。...与此同时，现代浏览器在 DOM 操作和渲染上的支持上也比以前更加的智能和全面。...现在几乎没有人使用 IE11 访问现代的 web 应用了，所以在使用正式阶段（非试验阶段）的 web api 时，不必考虑再三。...在不阻塞 JS 线程的情况下，将一些数据的排序和筛选放在客户端是没问题的，否则就需要将这些数据处理的操作放在服务端或者数据库。...虽然 JavaScript 通过非阻塞操作提供了一种类似并行的机制，但一个浏览器实例在同一时间点是不能同时完成 2 个 JavaScript 操作的，因此大量的数据操作会必然会让你的 Web 应用变的很慢
setViewportUpdateMode(ViewportUpdateMode mode) 设置视口更新模式，决定何时重绘视口。...setViewportMargins(int left, int top, int right, int bottom) 设置视口的边缘，以保留用于显示视图的场景区域之外的空间。...setViewportMargins(int left, int top, int right, int bottom) 设置视口的边缘，以保留用于显示视图的场景区域之外的空间。...在X轴上递增，以模拟时间的推移。 清空图例和赋予数据： 获取序列的指针。 清空曲线序列的数据，以便重新加载新的数据。 通过循环生成的随机数填充曲线序列。...QBarSeries类的定义对特有元素进行填充即可，当数据集被填充后既可以直接调用绘图方法将数据刷新到组件上。
窗口变换假设我们现在的视体就是流程图中右下角的规范正方体视体，且当前是一个正交投影所以我们不必担心近大远小的问题，然后我们要把这个正方体中的顶点和线转为屏幕上的二维坐标 回到刚开始的3.2节中，我们讲到了屏幕坐标排列的问题...这里的0.5是3.2提到的过冲问题引起的，n是在x或y轴上的像素长度，这部分可以对照前面3.2的图来看 ?...上面的图是一个标准的正交投影的形式，在这里我们可以看到相机由相机自己的相机坐标系和一个立方体形的视体组成，在这幅图中就提出了几个问题： 此处相机坐标系为什么z轴正方向和视体不在同一个方向上？...手动测试一下我们就会发现在这个映射中，正的z值会被映射到负z上，负的z值被映射到正z上，当我们要渲染的物体都在视体内时自然还能正确投影到屏幕上，但是一旦出现了跨越z=0的线段，线段就会有一部分被映射到正负无穷因而被撕裂...这个问题需要用视体裁剪算法来解决，在十二章会介绍这部分 ?
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