机器视觉行业有各种各样的拖拉拽框架，也叫做低代码平台，例如国内海康的VisionMaster： 一个机器视觉框架需要包含各种算法模块，日志窗口，图像显示窗口等等，【降龙算法】就是做了一个入门级的机器视觉算法框架...我们是通过插件的形式，讲算法动态库加载到软件里的，当我们成功加载算法插件时，就会讲对应的选项显示到我们的算法树。...2、设计算法运行线程 在我们将界面是如何实现兼容任何算法模块之前，我们需要先思考，当我们点击循环运行按钮来运行所有算法时，我们后端的线程应该如何设计？...图像队列是一个线程安全的图像队列，从界面的缩略图列表中读取到的图像就存储在图像队列中。...插件实际上就是一个个动态库，动态库在不同平台下后缀名不一样，比如在 Windows下以.dll结尾，Linux 下以.so结尾。
本期我们邀请了腾讯云音视频高级产品经理——郑光键，为大家分享如何基于腾讯云视立方SDK破局音视频终端困境，快速实现各种音视频应用搭建。...该播放器使用腾讯视频同款内核，短视频起播时长低至100毫秒，同时还支持腾讯视频臻彩视听、精准seek、自适应码流缩略图、版权保护、自适应秒开等功能，为多样化的视频播放场景进行赋能。...腾讯云视立方是一个功能非常强大的产品集合，上图列出了它的部分主要场景，但这并不是全部，更多丰富场景，可以到产品官网查看。...音视频通话SDK提供了超高品质的视频聊天解决方案，支持全平台覆盖，涵盖Android、iOS、Web、小程序以及Uniapp等各种跨平台框架。...RT-Cube™ 提供All in One 的终端SDK，助力客户一键获取众多腾讯云音视频能力。
如何获取3维场景的视觉信息是6DoF视频采集与生成需要实现的任务与目标。相机一直以来作为获取视觉信息的主要工具，将分布在3维时空 中的光降维到2维时空 上形成图像或视频。...基于相机的视觉获取无法得到深度 ，因此如何通过相机来实现3维场景的视觉信息获取，长期以来是一个挑战性的难题。...深圳大学Wen等人（2020b）提出了一种用于大规模点云的自适应八叉树划分模块，并使用动态图卷积神经网络作为点云自编码器的核心骨干网络。...RAHT树构建上下文熵模型，以消除统计冗余。...基于此，该方法进一步设计了基于用户感知的视口预测算法，通过模拟用户在分片地图上的视口运动，并根据用户的轨迹和其他类似用户在过去时间窗口的行为来确定用户将如何改变视口角度。 2）基于混合方法的预测方案。
视口被划分为「瓦片」Tile> 「Quad」描述纹理的输入信息，并指出如何对其进行「转换」和「应用视觉效果」 「GPU纹理瓦片」是一种特殊的Quad，它只是一类纹理瓦片的别称 每个GPU纹理瓦片都有一个...帧树Frame Tree Chrome 有时候会选择一个与「父框架」不同的渲染进程来处理跨域框架cross-origin frame。 在上面的提供文档结构中，一共出现了「3个框架结构」。...❝「属性树」是解释「视觉和滚动效果」如何应用于DOM元素的数据结构 ❞ 它们提供了回答问题的方法，例如：一个给定布局尺寸和位置的DOM元素，它应该被放置在相对于屏幕的哪个位置？...❞ 这非常方便，因为有了这些信息，我们就能准确地知道适用于该元素的剪切、变换和效果的「列表」，以及它们的「顺序」。这告诉我们它在屏幕上的位置以及如何绘制它。...❝合成器帧是RenderingNG表示如何将栅格化的内容「拼接」在一起，并使用GPU有效地绘制它的数据格式 ❞ 瓦片Tile 理论上，渲染进程或浏览器进程中的合成器compositor可以「将像素栅格化为渲染器视口的单一纹理
这项工作提出了 CASE，一种用于移动沉浸式视频的协作自适应流媒体和增强框架，它将超分辨率与基于图块的流媒体集成在一起，以动态带宽和有限计算能力优化用户体验。...在这项工作中，论文团队提出了用于移动沉浸式视频的协作自适应流媒体和增强（CASE）框架，该框架通过智能、高效地利用可用网络带宽和客户端计算能力，共同调整流媒体和SR，以实现最佳的用户体验。...对于 CASE 中的整体速率自适应，论文团队制定了视口感知沉浸式视频流中的用户 QoE 优化问题，并提出了一种基于 Lyapunov 的高效解决方案，以在给定用户视口和资源限制的情况下做出最佳下载和增强决策...不同带宽下的性能 • TBRA ：一种基于分块的自适应比特率流框架，它将动态调整分块方案，以在带宽效率和用户体验之间取得最佳权衡。TBRA是一种纯粹的下载适配方式。...• MPC：使用模型预测控制框架实现的整体速率自适应方法，以解决与CASE 相同的优化问题。 EVMAF（增强型VMAF）评分是VMAF（视频多方法评估融合）模型的扩展，旨在改进视频质量的评估。
不同点 ---- 比较直观的不同是：自适应：需要开发多套界面；响应式开发一套界面 自适应设计 通过检测视口分辨率，来判断当前访问的设备是：pc端、平板、手机，从而请求服务层，返回不同的页面；响应式设计通过检测视口分辨率...共同点 ---- 两者都是优化适应互联网中越来越分化的视口浏览体验，而出现的为视口提供更好的体验的技术。用技术来使页面适应不同分辨率的视口的设计。...响应式优缺点和标志 ---- 标志 面包屑菜单 改变浏览器宽度会在不同分辨率下显示不同的布局 优点： 面对不同分辨率设备灵活性强 能够快捷解决多设备显示适应问题 缺点： 仅适用布局、信息、框架并不复杂的部门类型网站...） 总体框架不变，横线布局的板块大多会有所减少 优点 对网站的复杂程度兼容性更大 实施起来代价更低， 代码更高效 测试更容易，运营相对更精准（图片可控性更高） 缺点： 在移动端设计大行其道之下，同一个网站...同时这也带来了测试上的难题，你很难有绝对的把握预测到它会怎样。 换个角度说，这也是响应式布局的魅力所在。
该方法不仅具有极高的抓取成功率，还可以适应各种复杂场景下的透明物体抓取。...抓取框架 我们将上述算法进行了整合，以完成不同场景下的透明物体抓取，这构成了我们视触融合框架的上层抓取策略。我们将一个抓取任务分解为三个子任务，即物体分类、抓取位置检测和抓取高度检测。...视觉优先的抓取方法流程如下图所示，首先利用 TGCNN 获取抓取位置和高度，之后利用触觉信息抓取位置校准，最后利用视 - 触融合算法进行分类。...视 - 触觉抓取则是在之前的基础上加入了 THS module，该模块可以利用触觉来获取物体的高度。触觉优先的抓取方法又加入了 TPE modul，该模块可以利用触觉来获取透明物体的位置。...第三，我们设计了在不规则和视觉受限的场景中的透明物体抓取实验，以测试加入 THS 模块和 TPE 模块后框架的有效性。
❝最近看到一篇论文通过系统发育树添加饼图来展示数据，本节来简单介绍一下如何绘制一个类似的图。下面小编通过一个小案例来进行展示，图形过程仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢，代码可直接复制粘贴运行。...❞ 论文 加载R包 library(ggtree) library(tidyverse) 构建数据 set.seed(1234) # 设置随机数种子以确保结果的可重复性 num_tips <- 15...# 设置叶子的数量 # 生成一个随机树 tr <- rtree(num_tips) p <- ggtree(tr) + xlim(0, 3) 构建饼图数据 # 使用dplyr创建数据框，包含四个变量...函数创建饼图列表 # 对于每个叶子，都创建一个饼图 pies <- map(1:num_tips, ~{ filter(dat_long, id == .x) %>% ggplot(aes(...element_blank(), legend.position = "non" ) + scale_fill_brewer(palette = "Set1") # 设置颜色 }) # 为饼图列表设置名称
同样，视频的实例处理对象自然成了每个目标物体的tracklet(实例对象在每一帧上的空间位置)。如何获取每个实例对象在时空上的tracklet，也就是追踪技术，就成了视频对象处理的基础技术之一。...图2：SiamRPN结构图 虽然单目标跟踪的核心在于特征对比和逻辑推理，但这更多是为了保证目标跟踪的鲁棒性，它的效果最终要体现在对每帧图像目标的状态估计（定位）上。旷视研究院在这一方向做了探究。...开源VideoAnalyst 为方便学术交流，旷视研究院开源了以深度学习任务为核心的基于PyTorch的训练工程VideoAnalyst，它目前以算法SiamFC++和SAT(comming soon...为解决这两个问题，本工程采用config与代码模块一一对应的方式，配置即系统构建，整个工程在一套大的config配置树的规划下进行开发，如图7所示。...旷视研究院后续会基于该框架，实现更多的计算机视觉任务算法，也欢迎大家在这个框架上实现新工作。总而言之，旷视研究院会在目前工作基础上继续开发第二代项目VisionAnalyst，敬请期待。
主要贡献 本文描述了一种优化独立360度相机生成的彩色图像与相应几何重建之间映射的方法，该方法通过一个统一的优化框架来解决存在的问题，其中我们共同优化所有彩色帧的姿态，以校正不准确的着色区域。...提出了一种新颖的点云共视性估计方法，可以减轻点云表面上的噪声对可见性关系的影响。 我们的方法操作简便，可以与任何移动地图系统无缝集成，同时确保方便性和准确性，大量实验证明了它相对于现有框架的优越性。...为了更好地适应环境，我们将自适应体素化方法集成到我们的工作流程中，以进一步加快处理速度。 图3....隐藏点剔除中的自适应体素化，输入点云使用自适应体素化的数据结构进行组织，以加快处理速度，经过自适应体素化后，每个体素代表一个平坦表面，保持了一致的可见关系。...关于相机姿态优化的点共视估计方法的消融研究 总结 本文提出了一种新颖而高效的算法（OmniColor），利用独立的360度相机对点云进行着色，它利用相机的全方位感知视角，并消除了严重的球形失真影响，同时保持了计算效率
这篇论文提供了一个新的视角，通过将控制 论的遗产与生命理论、强化学习和神经科学的最新进展相结合，内视知觉如何帮助 构建自主和适应的主体。...在这里，我们提出了一个新的框架，称为内感受性人工智能，赋予人工智能一个内部环境和内感受性输入，这提供了一个关键的功能，它保证了自主性和适应性。...这 是一个关键的机制，允许代理灵活地改变它的目标并适应不稳定的环境。 控制论:研究调节系统结构的跨学科领域。它侧重于系统如何使用循环因果过程，如反馈 ,来调节自己和实现目标。...[9] 探索-开发困境:决策中的一个基本权衡，其中代理人必须在尝试新选项以获取新信息之间平衡 两种对立的策略（探索）与选择最知名的选项从现有知识中获益（剥削）。...它指的是有机体如何适应生态系统，如何与环 境相互作用并适应环境，包括其物理、社会、文化和认知方面。
在Set Studio，我们进行了一个小型的非正式实验，以回答“视口尺寸有多碎片化？”这个问题。我们收集了超过120,000个数据点，涉及超过2,300个不同的视口尺寸。...我们所在的家乡切尔滕纳姆（Cheltenham）的人口大约是116,000人，所以我们的数据点几乎可以填满整个城镇！ 最常见的视口尺寸是什么？...以一个具有固定页眉和/或页脚的“像素完美”（pixel perfect）用户界面为例。当你缩小开发用浏览器的尺寸时，它可能看起来很棒，但在前面概述的条件下，它看起来如何呢？..."移动端" 与 "桌面端" 在这次实验中，我们仅捕获了每个数据点的宽度和高度，这些尺寸是通过 window.innerWidth 和 window.innerHeight 获取的。...有趣的比较 来自流行框架的断点（Breakpoints） Figma中的断点 这一切的要点是什么？ 我们想强调的主要观点是，你根本无法知道用户会以何种方式访问你的网站或网络应用。
**事件冒泡和捕获：**事件冒泡是指事件从目标元素开始，然后逐级向上传播到DOM树的顶部；事件捕获则相反，事件从DOM树的顶部开始，然后逐级向下传播到目标元素。...# 四：性能优化### 问题:1.解释一下前端性能优化的常用策略。2.如何减少页面加载时间？3.什么是代码拆分（Code Splitting）？它如何帮助优化性能？4.如何避免浏览器重绘和回流？...如何使用它们？2.如何优化移动端页面的性能？3.解释一下视口（Viewport）和视口单位（Viewport Units）。...视口单位（如vw、vh、vmin、vmax）是相对于视口尺寸的单位，可以方便地实现响应式布局。# 六：版本控制### 问题:1.你如何使用 Git？2.描述一下 Git 的工作流程。...我积极学习和使用ES6的新特性，以提高代码质量和开发效率。# 八：软技能和团队协作### 问题:1.你如何管理前端开发中的复杂性和变化？2.你在过去的项目中是如何与团队成员协作的？
这些数据不仅数量庞大，而且类型极为复杂，如何处理并利用好这些数据，是数据管理的核心，同时也是难点所在。 传统的方法是走云端一体的路子：由感知端进行数据集采和传输，云端设备进行计算。...在他看来，旷视的软硬一体能力体现在三个方面。 一是不断针对算法做优化，以适应各类场景，通过扩展算法边界的方式，使产品能够满足行业的碎片化需求。 二是三位一体的 AI 能力，即算力+算法+AI 框架。...“我们有专门负责 AI 框架的团队，研究算法与芯片的适配，保证算法能够高效率的运转。”...并且，旷视在与合作伙伴共同在做芯片的适配时，就已经将需求进行反馈，因此能实现“算法、算力和 AI 框架”的三位协同，从而使得算法能在芯片上得到足够的算力支撑。...未来，旷视将进一步巩固软硬一体的能力，针对行业出现的新痛点、难点，优化解决方案和推出新产品，以实现其“技术赋能产业”的愿景。
场景图不一定是图，更多可能是某种树：四叉树、八叉树、BSP树、kd树等等。它们的理念在于把三维空间以某种形式划分为区域，使不与平截头体相交的区域尽快丢弃，而无须逐一物体进行平截头体剔除。 ...象限的划分通常是由轴对称的平面切割而成，所以每个象限是正方形或长方形的，不过也有一些四叉树用任意形状来细分空间。四叉树这种数据结构出现的目的就是加速平截头体的裁剪，那么它是如何办到的呢？...局部坐标系 局部坐标系用于定义构成物体的三角形单元列表的坐标，它描述的是模型文件本身的顶点与顶点值之间的关系，顶点值是在模型建模时得到的。...世界坐标系 构建各种模型时，每个模型都位于其自身的局部坐标系中，而无论在现实世界还是在计算机的虚拟空间中，物体都必须和一个固定的坐标原点进行参照才能够确定自己所在的位置，这是世界坐标系的实际意义所在。...在观察者坐标系中，我们的任务是获取3D场景的2D表示，这种从N维到N-1维的操作在数学上称为投影，实现投影有多种方式，如正投影（也称平行投影）和透视投影。
然后移动目标图形时，判断它落在哪个区域，取出所在区域的图形，这些图形集合就是和目标图形发生碰撞图形的超集。 这些区域外的图形就被我们排除了。...（原来的区域转换为索引层，真正保存节点的地方放到了它的子区域上） 当我们提供一个碰撞矩形，我们从四叉树顶节点往下找，看是否有子节点。如果有，使用矩形碰撞算法找出它所在的子节点有哪些（可能有多个）。...动态收缩：移除某个图形后更新树结构，并在发现图形数量低于阀值时，取出图形放到父节点上，销毁子节点； 修改根节点范围 后，需要重置整棵树，如何高效重置等； 四叉树的图形类型，常见的是矩形，但还可以是点、直线...Redis 中的有序集合（Sorted Set）底层使用了跳表，一个原因是可以高效地获取区间内的数据集； B+ 树：一种平衡二叉树，有点像跳表，但树的层数最多为三层，MySQL 的索引实现使用了 B+...R 树的思路是最接近四叉树的，它其实是另一种 减少图形遍历的方案，可以适用于高效剔除视口范围之外的图形。 R 树有个 star 数很多的库，叫做 RBush，感兴趣可以看看。
场景图不一定是图，更多可能是某种树：四叉树、八叉树、BSP树、kd树等等。它们的理念在于把三维空间以某种形式划分为区域，使不与*截头体相交的区域尽快丢弃，而无须逐一物体进行*截头体剔除。 ...象限的划分通常是由轴对称的*面切割而成，所以每个象限是正方形或长方形的，不过也有一些四叉树用任意形状来细分空间。四叉树这种数据结构出现的目的就是加速*截头体的裁剪，那么它是如何办到的呢？...局部坐标系 局部坐标系用于定义构成物体的三角形单元列表的坐标，它描述的是模型文件本身的顶点与顶点值之间的关系，顶点值是在模型建模时得到的。...世界坐标系 构建各种模型时，每个模型都位于其自身的局部坐标系中，而无论在现实世界还是在计算机的虚拟空间中，物体都必须和一个固定的坐标原点进行参照才能够确定自己所在的位置，这是世界坐标系的实际意义所在。...在观察者坐标系中，我们的任务是获取3D场景的2D表示，这种从N维到N-1维的操作在数学上称为投影，实现投影有多种方式，如正投影（也称*行投影）和透视投影。
当然，浏览器渲染引擎绘制的任何内容 - 如文本、CSS形状或SVG - 都将被绘制以适应高密度显示器。但是，从图像格式和压缩中学到的知识，光栅图像是固定的像素网格。...当缩小以适应400个逻辑像素宽的布局空间时，该800像素图像源具有双倍的像素密度 - 在具有DPR为2的显示器上，它看起来很清晰。...与标记候选项具有适当尺寸以适应给定显示密度不同，w 语法描述每个候选源的固有宽度。同样，每个候选项都是相同的，除了它们的尺寸 - 相同的内容，相同的裁剪和相同的纵横比。...这并没有告诉我们有关图像在页面布局中应该如何渲染的任何信息 - 它甚至不能将视口用作 img 大小的上限的代理，因为它可能占据水平滚动的容器。因此，我们需要使用标记语言提供这些信息给浏览器。...然而，与其为了适应最大的视口和最高密度的显示器向每个用户提供large.jpg，用户将始终获得最小的合适候选项。
与 MapReduce相比，Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集...最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。...Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的 map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间...Java前端产生的执行计划树以Thrift数据格式返回给C++后端（Coordinator）（执行计划分为多个阶段，每一个阶段叫做一个PlanFragment，每一个PlanFragment在执行时可以由多个...通过hdfsGetHosts方法获得文件数据块所在节点的位置信息），通过调度器（现在只有simple-scheduler, 使用round-robin算法）Coordinator::Exec对生成的执行计划树分配给相应的后端执行器
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