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Vcl控件详解_c++控件

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

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Step By Step 一步一步写网站[1] —— 帧间压缩,表单控件

记得在大学的时候,学习多媒体遇到了一个概念:帧内压缩和帧间压缩。我感觉我的第一篇里里面提到的我的那个方法有一点像帧间压缩,那么是不是把代码减少到极致了呢? 单看一个表的添加代码好像是,但是一个项目可不是只有一个添加的页面就完事了,项目越大,添加的页面也就越多,每个页面都写这么多的代码,依然很烦。那么怎么办呢? 许多人想到了代码生成器。是的,代码生成器可以减少我们的劳动,但是不能减少代码! 相反,由于使用了代码生成器,限制了我们的想象力,让我们居于现状,认为这么多的代码是正常的,是不可避免的,反正有代码生成器

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VoxGRAF:基于稀疏体素的快速三维感知图像合成

对场景进行高分辨率的高保真渲染是计算机视觉和图形学领域的一个长期目标。实现这一目标的主要范式是精心设计一个场景的三维模型,再加上相应的光照模型,使用逼真的相机模型渲染输出高保真图像。生成对抗网络(GAN)已经成为一类强大的可以实现高保真高分辨率图像合成的生成模型。这种二维模型的好处之一是他们可以使用便于获得的大量图像进行训练。然而,将 GAN 扩展到三维则相对困难,因为用于监督的三维真实模型难以获得。近期,3D-aware GAN 解决了人工制作的三维模型以及缺乏三维约束的用于图像合成的 2D GAN 之间的不匹配问题。3D-aware GAN 由三维生成器、可微分渲染以及对抗训练组成,从而对新视角图像合成过程中的相机位姿以及潜在的场景的对象形状、外观等其他场景性质进行显式控制。GRAF 采用了 NeRF 中基于坐标的场景表示方法,提出了一种使用基于坐标的 MLP 和体渲染的 3D-aware GAN,将基于 3D 感知的图像合成推进到更高的图像分辨率,同时基于物理真实且无参数的渲染,保持了场景的三维一致性。然而在三维场景进行密集采样会产生巨大的消耗,同时三维的内容经常与观察视角纠缠在一起,而进行下游应用时,场景的三维表征往往需要集成到物理引擎中,因此难以直接获得场景三维内容的高分辨率表征。许多近期的方法通过将 MLP 移出场景表征从而加速了新视角合成的训练速度,通过优化稀疏体素证明了 NeRF能够获得高保真图像的原因不是由于其使用了 MLP ,而是由于体渲染和基于梯度的优化模式。

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Python:生成器

生成器是Python中的一个高级用法,有段时间我对生成器的理解颇为费劲,直到我看到一句话“yield语句挂起该生成器函数的状态,保留足够的信息,以便之后从它离开的地方继续执行”后,让我恍然大悟,这是生成器中的状态挂起,这句话让我想起了在大学时玩ARM单片机时经常碰到的一个概念——中断,单片机在遇到中断信号时,处理中断程序前也要先保护现场,即系统要在执行中断程序之前,必须保存当前处理机程序状态字PSW和程序计数器PC等的值,待中断程序执行完成后在回复现场继续执行下面的程序。仔细想想,个人觉得在保护“现场”这一点上,两者中的道理还是差不多的(也许你并不这么认同),有时候一个新概念的理解就是卡在一个小知识点上,我之前一直不明白“生成器挂起状态”是什么东西,但是回头瞬间想起以前学过的知识,然后类比,有些东西也就恍然大悟了,也是这个“联想”让我对生成器有了更深刻的理解,使用起来也得心应手。现在工作当中,特别是在做数据统计时,碰到了特别长的列表时,我都是用生成器,不进可以节省内存,而且代码更加优雅。下面就来讲讲生成器,不正之处欢迎批评指正!

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