Sprite Packer 在设计sprite图形时,每个角色一个单独的纹理文件比较方便。然而,通常认为,sprite纹理中图形元素间的空白空间,会浪费运行时显示内存。为了优化性能,最好把多个sprite纹理紧密的打包到一起至一个地图集(atlas)。Unity提供了一个 Sprite Packer 工具从分散的sprite纹理里去自动化生成地图集。 Unity 处理生成工程并且在场景背后使用sprite地图集,这样用户不需要手动调整。地图集可以被选择性的打包在进入Play模式时,或者构建期间,并且一个sp
虽然机器视觉系统在越来越多的领域得到应用,从医疗保健到自动驾驶汽车,但是要真的理解机器的眼睛到底是如何“看到”事物,为什么它将甲归类为行人,但将乙归类为路标,仍然是一个迷。
原标题:On the convergence of Video and 3D Graphics
标题:ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM
DeepEarth是一个地图控件,它将微软的Silverlight 2.0平台和DeepZoom(MuliScaleImage)控件联合起来。其核心构建在这些创新的技术上以提供这样一种架构:可以将服务层、数据提供者以及你自己的客户化地图元素集成到富于表现力的用户体验中。同时它还有一些深入的示例说明了如何使用Virtual Earth Web Services以充分利用高级GIS的服务功能。通过以上这些,你就可以将一个交互式、本地的Silverlight 2.0地图集成到你的应用中了。 。该开源项目由其创建
脑地图集在研究大脑解剖和功能方面起着重要的作用。随着对多模态磁共振成像(MRI)方法(如结合结构MRI、弥散加权成像(DWI)和静息态功能MRI (rs-fMRI))的兴趣的增加,有必要基于这三种成像方式构建集成的脑地图集。本研究构建了中国成年人群(年龄22-79岁,n = 180)的多模态脑图谱,包括反映脑形态学的T1图谱、描绘复杂纤维结构的高角度分辨率弥散成像(HARDI)图谱和反映单一立体定向坐标下大脑固有功能组织的rs-fMRI图谱。我们采用大变形自形度量映射(LDDMM)和无偏自形图谱生成方法同时生成T1和HARDI图谱。利用谱聚类,我们从rs-fMRI数据中生成了20个脑功能网络。我们通过联合独立成分分析,展示了使用图谱来探索大脑形态、功能网络和白质束之间的一致性标记。
Mapping single-cell data to reference atlases by transfer learning 论文摘要:
文章:maplab 2.0 – A Modular and Multi-Modal Mapping Framework
大家好,我是阿潘,今天给大家分享一篇最新的成果《Layered Neural Atlases for Consistent Video Editing》,可以用于视频编辑,从demo来看,可以实现的效果包括删除视频中的物体、可以对视频内的物体进行编辑、风格化迁移等等,效果非常的惊艳。
2018-10-19 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用单眼、双目和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统.
编译|丁雪 佘彦遥 姚佳灵 校对|黄念 席雄芬 前言 纵观现代可视化技术,我们看到了极简主义。在数字化的世界,所有的资源只需点击几下鼠标,就能将手中大量的信息简单呈现。但是,我们不是碰巧才做到这些的,这得感谢那些勇于创新的前辈们。正所谓“前人栽树,后人乘凉”,我们站在了他们的肩膀上,才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天,大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图,然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。通过今天的可视化展示,相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性! 在大数据时代和信
implementation files('libs/BaiduLBS_Android.jar')
DEMO地址:https://gitee.com/xcode_xiao/LibGdxDemos2/tree/master/MapDemo
躺尸接近三个月的OpenAI博客终于有了更新,这次它为AI研究者带来的作品是“OpenAI Microscope”,中文译名OpenAI 显微镜。
谷歌宣布即将推出更新的Google for Work/Education的Partner云平台合作计划。满足客户对云计算及协同的新需求,并帮助用户将服务迁移到新的平台上。the Google for Work and Education。谷歌将提供的工具、培训、以及资源,包括谷歌应用,Chrome,云平台,地图集搜索等都将融入进Google for Work/Education的Partner云平台。
版权: https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn Awesome Django 介绍 Awesome-Django 是由 Roberto Rosario 发起和维护的 Django 资源列表。该列表收集了大量 Django 相关的优秀应用、项目等资源,方便了 Django 用户参考查阅。 Django 优秀资源大全 则是依据 Awesome-Django 翻译而来。也欢迎你帮助推荐和提供建议 Awesome Django 管理界面 分析 资源管理
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
在本文中,我们将了解 HarmonyOs 中的华为地图套件。地图工具包是用于地图开发的 SDK。覆盖200多个国家和地区的地图数据,支持70多种语言。使用此 SDK,您可以轻松地将基于地图的功能集成到您的 HarmonyOs 应用程序中。
雷锋网授权转载 作者:Eric Fischer 编译:汤敏 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 自诩为"map geek"(地图极客)的Eric
游戏开发并不需要局限于使用 Unity 或 Unreal Engine4 的用户。JavaScript 游戏开发已经有一段时间了。实际上,最流行的浏览器(例如Chrome,Firefox和Edge)的最新版本提供了对高级图形渲染(例如WebGL【https://get.webgl.org/】)的支持,从而带来了非常有趣的游戏开发机会。
目前,网络上能够找到的34省区市全套地形图较为稀少。本版地形图来源于纸质版地图集扫描件,虽然行政区划数据较旧,但贵在清晰且成体系。
还记得去年我们介绍过的《国外“30天地图挑战”活动中使用的地图制图工具统计(点击查看)》吗?今年的活动早已如火如荼的开始了,现在已经接近尾声,公众号“地图的世界”每期不落地为大家介绍了网友们提交的作品,欢迎关注他们的公众号!
在查资料的过程中,我发现网上有几张十六世纪欧洲人画的地图,不知道是从哪里来的,没有背景介绍,但是地图很清晰。我觉得是难得的史料,就把它们转贴在下面。
设计模式实软件中常见问题的典型解决方案。能根据需求进行预制蓝图,可用于解决代码中反复出现的设计问题。高质量应用程序框架设计过程广泛使用设计模式来确保代码可复用和可扩展性。
数据是GIS的血液。时空地理数据是我们经常会用到的,很多时候,分析数据可能花不了多长时间,但是收集一些合适的数据总是耗时最多,So,这一次再去搜索GIS时空地理数据,Go!,希望大家多多分享与转发喔,谢谢!
近日,部分特斯拉车主收到了来自特斯拉要求补交款项的通知函,原因是车辆未在规定时间内达到国补政策要求的行驶里程,需退回国家补贴。
Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它:
在上一篇文章中,我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性,而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法。今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中,利用explore()制作在线地图可视化的方法:
企业可以使用多种工具来可视化其数据和信息。在这里,我们列出了在大数据专业人士中非常流行的15种最重要的数据可视化工具!
想要理解ORB-SLAM3的地图管理,仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的,因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2],以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法,就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分,并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限,在整理时难免出现疏漏,望读者以原论文为准。
数据可视化:Data Visualization,即视觉传达,为了清晰有效地传递信息,数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具,例如点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据,它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念,美学形式与数据功能在可视化中齐头并进,通过直观地传达关键的数据与特征,从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。
来源:DeepHub IMBA本文约3800字,建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章,尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具,如tableau、Power BI、Microsoft Excel
上周的投资圈又在上演哪些一掷千金的故事呢?最近,投资大佬们胃口貌似和往常不一样了:定位数据平台CartoDB终于不再侧重基础的地图,VR、AR项目不再死磕游戏和娱乐不放,医疗项目也变得炙手可热。 一、
在 RESTful 架构中,对资源的常规操作无非就是查询、新增、修改、删除等这么几种。为此,django-rest-framework 分别提供了对应通用类视图函数。但是,如果对同一个资源的不同操作逻辑分散在各个视图函数中,从逻辑上来说不太合理,实际中管理起来也不是很方便,还会产生很多重复性的代码。因此,django-rest-framework 引入了视图集(Viewsets),把对同一个资源的不同操作,集中到一个类中。同样的,针对 Web 开发中的常见逻辑,django-rest-framework 也提供了通用视图集,进一步简化开发工作。
今天看完为大家整理的17个数据可视化优秀作品,你就知道原来数据可视化作品还可以这样做,欢迎大家分享与收藏。
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