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visionOS是苹果Vision Pro的操作系统。将visionOS与熟悉的工具和技术一起使用，为空间计算构建沉浸式应用程序和游戏。
先说下使用体验感受，最直观的感觉就是Xcode越来越强大了，这次的更新，像是给Xcode装备了一个3DMax，可以直观地创建3D内容，设置3D内容的交互动作，位置，材质等，实时预览，在代码中方便地调用。对了，这个功能是为了搭配RealityKit使用的。RealityKit将在下一篇文章做详细介绍。
苹果为 Vision Pro 打造的 VisionOS 新平台在设计上大量借鉴了现有 3D 与 iOS 工具。但在开发者眼中，这一切是否足够有吸引力？
在Swift 5中Apple发布了大量基于SIMD改进的API，并且新的RealityKit，我们操作虚拟物体的位置、角度，都需要通过simd库来进行了。
苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi表示，“新应用程序开发技术使开发人员能够更快，更轻松，更有趣地开发应用程序，这代表着在所有苹果平台上创建应用程序的未来。”
（VRPinea 3月20日讯）近年来，VR进入硬件设备过重、缺乏内容爆款、体验不佳的恶性循环。但AR却在沉寂多年后，重新被业界看好。自2018年下半年开始，随着苹果AR的不断更新，2019年多款消费者AR眼镜的发布，2020年苹果iPad pro加入具有深度探测的激光雷达，AR不再是人们想象中高不可攀的视觉技术。
在刚刚结束的WWDC发布会中，苹果不仅带来了大家期待已久的 iOS 13，还有3个内容的更新我比较关注，分享给大家。
这些年从事编程开发以来，我好像发现了大部分研发那些不愿意干的事，都成就了别人。就像部署服务麻烦，有了Docker、简单CRUD不想开发，有了低代码、给方法代码加监控繁琐、有了非入侵的全链路监控。
（VRPinea 6月28日讯）2021年，虽然疫情给全社会带来的打击仍然存在，但各行业都在慢慢复苏。尤其VR/AR行业，整体态势还是很蓬勃的，不论是在软硬件方面，还是行业内投融资情况，都能看出很多积极的动向。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf
Apple Vision Pro 提供了无限的空间“画布”，在画布中用户可以与 App 进行交互，同时与周围环境保持联系，也可以完全沉浸在 App 营造的虚拟空间世界中。这种体验得益于 visionOS 中的空间计算功能。在空间计算的加持下，visionOS App 提供了 3 种不同的形态：窗口（Windows）、空间容器（Volume）与空间（Space）。
其实关注 ARCore也蛮久了，但一直没有腾出时间来写个总结。正好应朋友之约，我们今天就来好好聊一聊 ARCore.
Apple 于 8 月 18 日发布了面向开发者的 iOS 14 beta 5 和 iPadOS 14 beta 5。开发者可以在 设置 -> 通用 -> 软件更新 中安装更新。
锚点目录定位功能在长页面和文档类网站中非常常见,它可以让用户快速定位到页面中的某个章节
此示例应用程序运行ARKit世界跟踪会话，其内容显示在SceneKit视图中。为了演示平面检测，应用程序只需放置一个SCNPlane对象来可视化每个检测到ARPlaneAnchor对象。
我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS)，以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测器FCOS是Anchor Free，以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合，FCOS完全避免了与锚盒相关的复杂计算，例如在训练过程中计算IoU。更重要的是，我们还避免了所有与锚盒相关的超参数，这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制(NMS)，使用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单尺度测试下，AP达到44.7%，超越了以往单阶段检测器。我们首次演示了一个更简单、更灵活的检测框架，从而提高了检测精度。我们希望所提出的FCOS框架可以作为许多其他实例级任务的简单而强大的替代方案。
解析 访问该页面的地址:http://127.0.0.1/anchor.html(我是在本地服务器上测试的) 点击a链接锚点1，则页面会直接跳到红色的div(锚点1)，同时，浏览器地址改变为http://127.0.0.1/anchor.html#anchor1 虽然可以直接定位到制定的位置，但是效果很差，没有平缓的过渡效果。
如果您正在阅读这篇文章[1]，那么我假设您一定听说过用于目标检测的 RCNN 系列，如果是的话，那么您一定遇到过 RPN，即区域提议网络。如果您不了解 RCNN 系列，那么我强烈建议您在深入研究 RPN 之前单击此处阅读这篇文章。
节点解释： 节点是场景图的基本元素。场景图的基本元素必须是节点对象或者是节点对象的子类。 其中主要可以看到Layer、MenuItem、Scene、Sprite、TMXTiledMap（解析and渲染TMX地图）、ParticleSystem（粒子系统基类）等等 Node是这些类的根类 节点的基本操作 创建节点 Node* childNode = Node::Create(); 增加新的子节点 node->addChild(childNode,z深度,tag); 查找子节点 Node* n
本人录制技术视频地址： https://edu.csdn.net/lecturer/1899 欢迎观看。 一、理论概述
本篇博客讲解: 1.UI坐标 2.OpenGL坐标 3.世界坐标和模型坐标 4.实例：世界坐标转换为模型坐标 5.实例：模型坐标转换为世界坐标
我们的基础控件之路马上就要共同完成啦，相信跟着我们坚持学习的你一定收获颇丰，那么我们本篇继续介绍 Android的基础控件 PopupWindow这个控件，花粉们一定很好奇，这个控件为什么不是以 View结尾的呢？那么就让我们一起来学习吧~
这一篇得把介绍框架这个系列终结了，不能超过三篇了，不然太长了..... 还是老规矩，前面两篇的机票在下方：
本篇主要内容： 1.Frame与Bounds的区别 2.中心点(position)与锚点(anchorPoint) 3.视图与图层的坐标系
作者：Atindra Bandi, Alyson Brown, Sagar Chadha, Amy Dang, Jason Su，翻译：云水木石
该论文主要是关于目标检测中的标签分配问题，作者创新性地从全局的角度重新审视了该问题，并提出将标签分配问题看成是一个最优运输问题。要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。论文的实验效果俱佳，而且作者还提供了相应的源码。
我们可以通过 vue-router 自定义路由切换时页面如何滚动。比如，当跳转到新路由时，页面滚动到某个位置；切换路由时页面回到之前的滚动位置。
目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题，在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置，并为每个对象实例分配对应的类别标签。
Windows自带的画图软件曾陪伴了我小时候最初接触电脑的几年时光，这个简单的小工具对于小时候的我来说神奇，仿佛什么都可以画出来。我画过很多人像，也曾幻想着让这些人像跟着我一起动起来（当时还不知道有flash这种东西）。前段时间，我使用飞桨实现了一个让涂鸦动起来的小项目，今天来和大家分享我小时候的想法——让涂鸦小人跟着人动起来。
作者：Xiongwei Wu, Doyen Sahoo, Steven C.H. Hoi
核心动画Core Animation，其实是由Layer Kit这样一个名字演变而来。它实际上是一个复合引擎，可以将存储在图层树体系中的不同独立图层，尽可能快地组合成不同的可视内容呈现于屏幕上；所以做动画只是Core Animation的特性之一；
Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization
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衔接呢，我认为还是模糊比较好用，比如这头驴的舌头、牙齿、毛发…人家是馬(#‵′)凸
11月到12月，使用新出的ARkit开发了一个AR游戏，梳理下开发过程的经验，整理成文。 计划是一个系列，入门篇主要是收集的资料整合。
在SpriteKit的游戏开发当中经常会使用到AnchorPoint这一属性,锚点的使用一般是配合着position属性使用的,锚点是在自身View上找，这个点一一映射的有一个父view的坐标(使用position来表示)，可以通过这两个值来计算子视图的位置信息.也就是说position 用来设置CALayer在父层中的位置,而anchorPoint 决定着CALayer身上的哪个点会在position属性所指的位置 .
河道非法采砂识别系统通过yolov5网络架构深度学习技术对指定区域进行实时检测，一旦河道非法采砂识别系统检测到人员非法采砂时，无需人工干预系统会自动告警，同步回传监控管理中心，提醒后台相关人员及时处理。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
01 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务，通常分为分割，配准，可视化几个子任务。这里贴一张广义的图像分割的图： 存在的困难： 不同目标区域亮度一致，区分度小， 不同目标
UIView中用于表征视图在父视图中显示出来的位置和尺寸的属性是frame。 同时系统还提供另外两个属性center和bounds。其中center属性值描述视图的中心点在父视图中的位置，而bounds属性的size部分则描述视图本身固有的尺寸。需要注意的是bounds属性中的origin部分描述的是视图内部坐标系中原点的位置，它影响着里面子视图的位置。除此之外，系统还提供一个transform属性来实现视图的仿射变换: 比如平移、缩放、旋转、倾斜的效果。
工作玩手机识别监测系统通过YOLOV5网络深度学习算法模型对画面中人员玩手机行为进行实时监测，当工作玩手机识别监测系统识别到有人在玩手机行为时，无需人为干预工作玩手机识别监测系统立即抓拍存档触发告警。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
渣土车空车未盖盖识别系统通过OpenCv+yolo网络实时监控路过的渣土车情况，渣土车空车未盖盖识别系统对没有盖盖或者空车的渣土车进行抓拍。渣土车空车未盖盖识别系统利用城市道路两旁的监控摄像头对交通来往车辆进行识别抓拍，若是空车或者没有盖盖，即会抓拍同步将截图发给后台监控系统平台，提醒后台人员及时处理，避免更大的损失发生。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
对于目标检测，两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高，而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点，本文提出了一种新的单阶段检测器，称为RefineDet，它比两阶段方法具有更好的精度，并保持了与单阶段方法相当的效率。RefineDet由两个相互连接的模块组成，即锚点细化模块和目标检测模块。具体来说，前者的目的是(1)过滤掉负锚点，减少分类器的搜索空间，(2)粗调锚点的位置和大小，为后续回归器提供更好的初始化。后一个模块以改进后的锚为输入，进一步改进回归，预测多类标签。同时，我们设计了一个传输连接块来传输锚点细化模块中的特征，以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。多任务丢失功能使我们能够以端到端方式训练整个网络。在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012和MS COCO上的大量实验表明，RefineDet能够以高效的方式实现最先进的检测精度。
NebulaGraph VEditor 是一个拥有高性能、高可定制的所见即所得图可视化编辑器前端库。
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
anchorPoint(锚点)是layer的一个属性，下面我们来看看其对view的影响，本文主要通过图片方式展现：
You only look once（你只需看一次），或者YOLO，是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法，但是当您需要实时检测时，它是一个非常好的选择，不会损失太多精确度。
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