随着autolayout的推广开来，更多的app开始使用自动布局的方式来构建自己的UI系统，autolayout配合storyBoard和一些第三方的框架，对于创建约束来说，已经十分方便，但是对于一些动态的线性布局的视图，我们需要手动添加的约束不仅非常多，而且如果我们需要插入或者移除其中的一些UI元素的时候，我们又要做大量的修改约束的工作，UIStackView正好可以解决这样的问题。
AutoLayout简介 Autolayout是一种全新的布局技术，专门用来布局UI界面的，用来取代Frame布局在遇见屏幕尺寸多重多样的问题。Autolayout自iOS 6开始引入， 但是由于X
Stack Widget的子视图要么是positioned，要么是non-positioned。Positioned子视图是指使用Positioned的widget包括起来的子视图，通过设置相对于Stack的top、bottom、left、right属性来确认自身位置，其中至少要有一个不为空。
在前面的博文中，讲到可以通过Vudroid和MuPDF读取PDF文件，可是这两个开源框架都要使用jni编译出so库，不但步骤繁琐，而且兼容性也有欠缺。幸好Android在5.0后就开始支持PDF文件的读取，直接在内核中集成了PDF的渲染操作，很大程度上方便了开发者，这个内核中的PDF管理工具便是PdfRenderer。 PdfRenderer允许从多个来源读取PDF文件，不同来源的PDF文件打开操作由ParcelFileDescriptor完成，该类的对象可以通过两种方式获得，一种方式是从assets目录下读取pdf文件，另一种方式是从存储卡上读取pdf文件。 从assets目录下读取pdf文件的代码举例如下：
iOS开发中经常会遇到上方有一条Tab切换导航栏，点击Tab可以切换下方的页面显示。当Tab栏内元素显示超出一屏时就需要滚动显示，用户点击靠近边缘的item时就需要把屏幕外的元素滚动到屏幕内，以供用户选择，如果不滚动，那么用户就认为他点击的可能就是最后一个item,影响用户体验。具体实现就是scrollView。
Android为我们提供了很多UI样式，但是在实际开发中，我们往往会根据UI图去为我们选择的绝大部分的控件进行渲染，从而达到产品更加的美观。
上一期学习了AdapterViewFilpper的使用，你已经掌握了吗？本期开始学习同系列的StackView控件的使用方法。 一、认识StackView StackView也是AdapterViewAnimator的子类，它也用于显示Adapter提供的一系列View。 StackView将会以堆叠（Stack）的方式来显示多个列表项。 为了控制StackView显示的View组件，StackView提供了如下两种控制方式。 拖走StackView中处于顶端的View，下一个View将会
StackView也是AdapterViewAnimator的子类，它也用于显示Adapter提供的一系列View。 StackView将会以堆叠（Stack）的方式来显示多个列表项。
[toc] 1 屏幕适配简介 1.1 屏幕发展历史 手机型号 |屏幕大小 | 分辨率 ------------ | ------------- 4, 4S |3.5 | 320480 5,5C,5S | 4 | 320568 6,6S , 7 | 4.7 | 375667 6Plus, 6S Plus, 7 Plus | 5.5 | 414736 iPAD | 9.7 | 7681024 iPAD Pro | 12.9 | 10241366 1.2 适配技术发展史 iOS版本 | 适配技术
不同于传统的基于Qt C++API的开发，Qt Quick 应用程序使用一种叫QML的声明式的语言，用于应用程序表示层的开发。开发人员和UI设计师可以同时使用QML文件进行高效的工作，不再需要额外的原型：Qt Quick使快速UI原型开发成为可能。QML主要为移动端设备开发可伸缩的界面，由于Qt Quick直接使用OpenGL作为自己的图形引擎管线进行渲染（依赖GPU），因而在嵌入式和移动平台上都能够取到卓越性能。
蓝色定位工具用于识别和定位图像中的特定特征或特征组。该工具的输出可用于为其他下游 ViDi 工具提供位置数据。使用该工具时您提供一个训练集，然后识别图像中的特征。您还可以使用该工具创建两种不同类型的模型。布局模型提供了检查特征是否存在以及验证区域中一个或多个特征的正确实例数的功能。可以生成节点模型，其定义一组特征之间的空间关系。
1、定义：Remoteviews是一种远程View，和远程Service类似，Remoteviews表示的是一个View结构，它可以在其他进程中显示，Remoteviews提供了一组基础的操作用于跨进程更新它的界面。RemoteViews不是当前进程的View，是属于SystemServer进程。
RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
现在在开发 IOS 应用时，默认是保证可以同时在 iphone 和 ipad 上运行的。不过，这就会面临一些多屏适配性问题。
提示一个很明白了，内存溢出，具体原因是关于Android的内存分配机制的这里就不详细讲了
蓝色读取工具用于执行光学字符识别 (OCR)。与蓝色定位工具类似，蓝色读取工具可将字符作为图像中的特征进行识别和定位。但是蓝色读取工具使用预先训练的模型为读取性能提供通用基线，无需训练。因此当工具首次配置后，它几乎可以立即识别和读取字符。工具已经知道如何读取字符，您只需要定义要在图像中的哪个位置查找字符即可。
周六晚上10点半， 张大胖兴冲冲地在微信上找我：“欣哥，我发现一个编程软件，非常酷！”
本文实例分析了Android开发之StackView用法和遇到的坑。分享给大家供大家参考，具体如下：
定位是移动机器人的一个基本问题。从自动驾驶汽车[1]到探索型微型飞行器（MAV）[2]，机器人需要知道自己在哪里。这个问题对于多机器人系统来说更具有挑战性。在这种环境下，有效的协作通常假设共享对全局地图的理解[3]，而且也需要考虑到每个智能体所拥有的独特信息，这是一个重要的内容。
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
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
最近在搞一些基于PyQT的开发，开发过程中一直对PyQT相关模块、类、控件比较模糊，于是花了一些力气，去收集和整理了一下PyQT的一些基础，希望对大家有帮助！
本文为《Deep Learning for LiDAR Point Clouds in Autonomous Driving: A Review》译文，在原文的基础上译者会稍作修改提炼，方便大家学习理解。
随着苹果对 iPadOS 的不断投入，越来越多的开发者都希望自己的应用能够在 iPad 中有更好的表现。尤其当用户开启了台前调度（ Stage Manager ）功能后，应用对不同视觉大小模式的兼容能力就越发显得重要。本文将就如何创建可自适应不同尺寸模式的程序化导航方案这一内容进行探讨。
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
一次编写多处运行的动态化容器技术给研发效率带来了极大的提升，但对于依旧需要多端验证的测试流程来说，在效率层面却面临着极大的挑战。本文围绕动态化容器中的动态布局技术，阐述了如何通过可测性改造来帮助达成提升测试效率的目标。希望可以给同样需要测试动态化页面的同学们带来一些启发和帮助。
自己主动为每一个subview创建和加入Auto Layout constraints.
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
文章：SOLD2 : Self-supervised Occlusion-aware Line Description and Detection
我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。然后，为了增加检测的置信度，对边界框进行累积而不是抑制。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框架是ImageNet Large scale evisual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013)定位任务的获胜者，在检测和分类任务上获得了非常有竞争力的结果。在比赛后的工作中，我们为检测任务建立了一个新的技术状态。最后，我们从我们最好的模型中发布了一个名为OverFeat的特性提取器。
图像匹配是计算机视觉的一项基础任务，其目标在于估计两张图像之间的像素对应关系。图像匹配是众多视觉应用如三维重建、视觉定位和神经渲染 (neural rendering) 等的基础和前置步骤，其精确度和效率对于后续处理十分重要。
论文标题：U-BEV: Height-aware Bird's-Eye-View Segmentation and Neural Map-based Relocalization
一方面写写自己走过的弯路掉进去的坑，避免以后再犯；另一方面希望通过分享自己的经验教训，与网友互相切磋，从而去芜存菁进一步提升自己的水平。因此博主就想，入门的东西咱就不写了，人不能老停留在入门上；其次是想拾缺补漏，写写虽然小众却又用得着的东西；另外就是想以实用为主，不求大而全，但求小而精；还有就是有的知识点是java的，只是Android开发也会经常遇上，所以蛮记下来。个人的经验总结，难免有遗漏谬误之处，希望网友们不吝指教。
大家好，我是千与千寻，今天给大家介绍的AI算法可以称得上是图像分割领域的GPT-4.0，号称可以分割一切的AI图像分割算法——Segment Anything。
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）。
文章：OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception
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。
【新智元导读】NIH临床中心最新发布了一个含有超过100,000个胸部X光图像及其相应数据的数据集，免费开放，供全世界研究人员使用，这些数据将用于训练计算机学习如何检测和诊断疾病，最终辅助医生做出更好的诊断决策。 胸部X光检查是最常见而且最具成本效益的医学影像检查之一。但是，胸部X光检查的临床诊断很具挑战性，有时被认为比胸部CT成像更难诊断。过去一些有前景的工作已经被报道过，特别是最近在结核病（TB）分类方面的深度学习工作。由于只有几千张图像被用于学习，在现实世界的医疗中，在胸部X光片的所有数据设置上，实现
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练，通过最大化不同图像之间的距离（相似度），最小化同一张图像的不同视图之间的相似度来学习一个最佳的特征表示，这种方法针对ImageNet这种分类数据集（一张图像上一个类别物体）来说是适用的。但是... 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 1 简要 无监督视觉表示学习引起了相当多的关注，旨在用大量的未标记数据生成更好的特征表示。最近的自监督学
3D视觉感知旨在在3D空间中感知和理解周围环境，这对于各种应用（如移动机器人，自动驾驶，虚拟现实等）至关重要。尽管单目和基于激光雷达的3D感知取得了显著的进步，但仅使用摄像头的3D感知在鸟瞰视角（BEV）近年来越来越受到关注，得益于其在全面3D理解，丰富的语义信息，高计算效率和低部署成本方面的优势。另一方面，在源域训练的仅使用摄像头的BEV模型在应用到目标域时通常会出现明显的性能退化，如图1所示，这主要是由于明显的跨域差异。
全局视觉定位是指利用单张图像，根据已有的地图，估计相机的绝对姿态（位置和方向）。这种技术可以应用于机器人和增强/虚拟现实等领域。这篇文章的主要贡献是提出了一种利用姿态标签来学习场景的三维几何信息，并利用几何信息来估计相机姿态的方法。具体来说，作者设计了一个学习模型，它可以从图像中预测两种三维几何表示（X, Y, Z坐标），一种是相机坐标系下的，另一种是全局坐标系下的。然后，通过将这两种表示进行刚性对齐，就可以得到与姿态标签匹配的姿态估计。这种方法还可以引入额外的学习约束，比如最小化两种三维表示之间的对齐误差，以及全局三维表示和图像像素之间的重投影误差，从而提高定位精度。在推理阶段，模型可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。作者在三个常用的视觉定位数据集上进行了实验，进行了消融分析，并证明了他们的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度，并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Li_Source-Free_Object_Detection_by_Learning_To_Overlook_Domain_Style_CVPR_2022_paper.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 无源目标检测 (SFOD) 需要将在标
目 录 1 Adaptive Spatio-Temporal Graph Enhanced Vision-Language Representation 2 SPADE-E2VID: Spatially-Adaptive Denormalization for Event-Based Video Reconstruction 3 Flexible Multi-View Unsupervised Graph Embedding 4 Efficient Center Voting for Object Det
通过《Android性能优化（一）之启动加速35%》我们获得了闪电般的App启动速度，那么在应用启动完毕之后，UI布局也会对App的性能产生比较大的影响，如果布局写得糟糕，显而易见App的表现不可能流畅。
「当前教程使用的playwright版本为1.37.0,selenium版本为3.141.0」
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.10656.pdf
《移动互联网技术》课程是软件工程、电子信息等专业的专业课，主要介绍移动互联网系统及应用开发技术。课程内容主要包括移动互联网概述、无线网络技术、无线定位技术、Android应用开发和移动应用项目实践等五个部分。移动互联网概述主要介绍移动互联网的概况和发展，以及移动计算的特点。无线网络技术部分主要介绍移动通信网络（包括2G/3G/4G/5G技术）、无线传感器网络、Ad hoc网络、各种移动通信协议，以及移动IP技术。无线定位技术部分主要介绍无线定位的基本原理、定位方法、定位业务、数据采集等相关技术。Android应用开发部分主要介绍移动应用的开发环境、应用开发框架和各种功能组件以及常用的开发工具。移动应用项目实践部分主要介绍移动应用开发过程、移动应用客户端开发、以及应用开发实例。 课程的教学培养目标如下： 1．培养学生综合运用多门课程知识以解决工程领域问题的能力，能够理解各种移动通信方法，完成移动定位算法的设计。 2．培养学生移动应用编程能力，能够编写Andorid应用的主要功能模块，并掌握移动应用的开发流程。 3. 培养工程实践能力和创新能力。 通过本课程的学习应达到以下目的： 1．掌握移动互联网的基本概念和原理； 2．掌握移动应用系统的设计原则； 3．掌握Android应用软件的基本编程方法； 4．能正确使用常用的移动应用开发工具和测试工具。
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