在上一篇博客中介绍了传统的布局方式：autoresizing。随着iphone型号的越来越多，屏幕的标准也更加多样化，通过autoresizing已经不能满足开发的需求，而进行两套布局或者动态代码控制又大大增加了开发者的工作量，autolayout的出现拯救个这一切，它让动态布局变的十分简单便捷。
在iOS开发中，我们知道有一个共同的基类——NSObject，但是对于界面视图而言，UIView是非常重要的一个类，UIView是很多视图控件的基类，因此，对于UIView的学习闲的非常有必要。在iO
将某个视图在父视图中居中显示是一个常见的需求，即使对于 SwiftUI 的初学者来说这也并非难事。在 SwiftUI 中，有很多手段可以达成此目的。本文将介绍其中的一些方法，并对每种方法背后的实现原理、适用场景以及注意事项做以说明。
之前如果做过Web前端页面的小伙伴们，看到绝对定位和相对定位并不陌生，并且使用起来也挺方便。在IOS的UI设计中也有绝对定位和相对定位，和我们的web前端的绝对定位和相对定位有所不同但又有相似之处。下面会结合两个小demo来学习一下我们IOS开发中UI的绝对定位和相对定位。在前面的博客中所用到的UI事例用的全是绝对定位，用我们Storyboard拖拽出来的控件全是绝对定位的，就是我们可以同改变组件的frame来改变组件的位置和大小。而相对定位则不同，相对定位是参考组件周围的元素来确定组件的大小或位置，相对定
提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。
在 ArcGIS Maps SDK for JavaScript 中，Map 和 MapView 是两个重要的概念，用于创建和展示地图应用程序。
最近公众号组织了ORB-SLAM2理论与代码的学习会，正常进行中，有兴趣的可以积极参与第三期：一起来学SLAM
关于界面布局，apple的策略已经趋于成熟，autolayout的优势在开发中也已经展现的淋漓尽致。除了使用storyBoard进行布局约束的拖拽，有时我们也需要在代码中进行autolayout的布局设置，Masonry库可以方便的创建约束属性，实际上，我们也没有必要再使用系统原生的代码来创建和设置约束，这篇博客只作为使用的方法备忘。前几篇布局介绍的链接如下：
RelativeLayout布局是Android界面布局中应用最广也最强大的一种布局，其不仅十分灵活，可以解决开发中各种界面布局需求，同时也很方便了解决了多屏幕尺寸的适配问题。在iOS开发中，Autolayout技术总是被赞不绝口，RelativeLayout布局就是Andriod系统中的Autolayout，其又被称为相对布局。
论文和代码可以在这个网址找到：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/
论文:Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution
人类具有一种与生俱来的能力，可以轻松地想象3D几何和虚构出从不同角度看物体的外观，这基于他们对世界的先验知识。
AutoLayout旨在替代Autoresizing，所以在同一个项目中，AutoLayout和Autoresizing是不能共存的，二者只能选其一，如果你选择了AutoLayout，那么Autoresizing自动被屏蔽掉；如果你选择了Autoresizing，那么AutoLayout自动被屏蔽掉。XCode5及其之后的版本，默认新建的项目就是使用AutoLayout
选自arXiv 作者：Chuhang Zou等 机器之心编译 参与：Geek Ai、路 近日，来自 UIUC 和 Zillow 的研究者在 arXiv 上发布论文，提出 LayoutNet——一种仅通过单张透视图或全景图就能估算室内场景 3D 布局的深度卷积神经网络（CNN）。该方法在全景图上的运行速度和预测精度比较好，在透视图上的性能是最好的方案之一。该方法也能够推广到非长方体的曼哈顿布局中。目前，该论文已经被 CVPR 2018 接收。 引言 对于机器人和虚拟现实、增强现实这样的应用来说，从图像中估
近年来，行人重识别（Person Re-Identification，简称ReID）在计算机视觉领域可谓火遍了“大江南北”。脱胎于行人重识别，行人搜索（Person Search）问题在2017年的CVPR会议上被首次提出。与ReID的单一识别任务不同，行人搜索结合了行人检测和ReID两个任务，因此也更贴近实际应用场景。本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）与牛津大学的科学家们刚刚被CVPR 2021接收的一篇论文：《Anchor-Free Person Search》。该工作开创性地提出了一个简洁有效的无需锚框（Anchor-Free）的行人搜索框架，其搜索精度全面超越以往基于二阶段检测器的框架，并且在保证性能的前提下达到了更快的运行速度。
受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream，风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具，并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。
基于视觉的3D检测任务是感知自动驾驶系统的基本任务，这在许多研究人员和自动驾驶工程师中引起了极大的兴趣。然而，使用带有相机的2D传感器输入数据实现相当好的3D BEV（鸟瞰图）性能并不是一项容易的任务。本文对现有的基于视觉的3D检测方法进行了综述，聚焦于自动驾驶。论文利用Vision BEV检测方法对60多篇论文进行了详细分析，并强调了不同的分类，以详细了解常见趋势。此外还强调了文献和行业趋势如何转向基于环视图像的方法，并记下了该方法解决的特殊情况的想法。总之，基于当前技术的缺点，包括协作感知的方向，论文为未来的研究提出了3D视觉技术的想法。
AutoCAD 是目前世界各国工程设计人员的首选设计软件，简便易学、精确无误是AutoCAD成功的两个重要原因。AutoCAD提供的命令有很多，绘图时最常用的命令只有其中的百分之二十。
在 3D 生成领域，根据文本提示创建高质量的 3D 人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。传统方法需要经历一系列人工制作的过程，如 3D 人体模型回归、绑定、蒙皮、纹理贴图和驱动等。为了自动化 3D 内容生成，此前的一些典型工作（比如 DreamFusion [1] ）提出了分数蒸馏采样 (Score Distillation Sampling)，通过优化 3D 场景的神经表达参数，使其在各个视角下渲染的 2D 图片符合大规模预训练的文生图模型分布。然而，尽管这一类方法在单个物体上取得了不错的效果，我们还是很难对具有复杂关节的细粒度人体进行精确建模。
5. UIView的操作方法 1）添加视图 UIView的addSubview:方法可以添加子视图,对于同一个视图的所有子视图来讲,后添加的子视图会把已加的子视图盖在下面。 UIView提供了其他添加视图的方法（详见下表）：
SwiftUI 为我们提供了视图不同边缘的对齐指南（.leading、trailing、top等）以及.center和两个基线选项来帮助文本对齐。
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
将二维视图和图纸导出为 PDF 文件。为批量导出 PDF 文件提供自定义命名规则。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf
在机械臂抓取和操纵 3D 可变形物体时，必须考虑手指与物体之间的物理接触约束，以验证任务的稳定性。然而，以前的工作很少建立基于这些约束的接触相互作用模型，从而能够在抓取过程中精确控制力和变形。
当我们开始在场景中添加内容时，一般会先从 层级管理器 的 创建节点菜单 开始，也就是点击左上角的 + 按钮弹出的菜单，从几个简单的节点分类中选择我们需要的基础节点类型并添加到场景中。
在本章教程中，我们将使用游戏对象来构建一个图形，这样我们就可以把数学公式用图像展示出来。然后再把函数和时间关联起来，从而产生一个运动的图像。
TangramKit是iOS系统下用Swift编写的第三方界面布局框架。他集成了iOS的AutoLayout和SizeClass以及Android的五大容器布局体系以及HTML/CSS中的float和flex-box的布局功能和思想，目的是为iOS开发人员提供一套功能强大、多屏幕灵活适配、简单易用的UI布局解决方案。Tangram的中文即七巧板的意思，取名的寓意表明这个布局库可以非常灵巧和简单的解决各种复杂界面布局问题。他的同胞框架：MyLayout是一套用objective-C实现的界面布局框架。二者的主体思想相同，实现原理则是通过扩展UIView的属性，以及重载layoutSubviews方法来完成界面布局，只不过在一些语法和属性设置上略有一些差异。可以这么说TangramKit是MyLayout布局库的一个升级版本。大家可以通过访问下面的github站点去下载最新的版本：
3D视觉技术相较于2D视觉能获取更丰富更全面的环境信息,已经成为机器人导航、无人驾驶、增强/虚拟现实、工业检测等领域的关键技术.当前基于2D的的计算机视觉技术日趋成熟,在很多领域取得了很不错的进展,但我们真实的世界是三维空间,利用2D的技术对真实世界进行建模存在先天的缺陷——深度信息缺失,我们不能从2D图片中获得物体的绝对尺度和位置,而这一点在点云中不会存在问题.“从单幅图像到双目视觉的3D目标检测算法”介绍了基于单目(monocular)视觉以及双目(binocular)视觉的3D目标检测算法,单目做3D检测完全是数据驱动,通过机器学习模型结合摄影几何的约束去拟合3D空间的数据分布;双目视觉会有额外的视差信息,可以重建出景深信息,所以可以得到比单目视觉更强的空间约束关系,在3D目标检测任务重的精度相比单目会更好.
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.09119.pdf
文章：Optimising the selection of samples for robust lidar camera calibration
之前在3D检测方面的文章层出不穷，也是各个公司无人驾驶或者机器人学部门关注的重点，包含了点云，点云图像融合，以及单目3D检测，但是在双目视觉方面的贡献还是比较少，自从3DOP之后。总体来说，图像的检测距离，图像的density以及context信息，在3D检测中是不可或缺的一部分，因此作者在这篇文章中挖掘了双目视觉做3D检测的的潜力。
## 1. UIStackView StackView 是iOS9以后才有的，主要解决了组件排列布局复杂的问题，高效快速。
MyLayout是一套功能全面的iOS开源UI界面布局框架。它囊括了前端所有流行的界面布局技术和解决方案，同时具有如下七大特点：
虽然已经有半自动驾驶汽车在世界各地运行。这篇文章探讨了将移动计算平台用作ADAS副驾驶的程度。
时间动作检测（TAD）是视频理解中的基本任务之一，在视频编辑，体育分析，监控录像分析以及自动驾驶[1]等领域有着广泛的真实应用。TAD旨在识别人类动作的起始和结束时间，并同时识别相应的动作类别。为了应对TAD在复杂真实应用场景中的挑战，我们专注于复杂的多标签时间动作检测（Multi-label TAD），在这种情况下，未修剪的视频中存在来自不同类别的多样化动作，通常具有显著的时空重叠。
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
好消息，小伙伴以后可以通过问答的形式在文章下方进行留言，并且小白也会及时回复大家哦！
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 空间金字塔池化，大神何恺明于2014年写的paper: 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf RCNN在2013年发表后，大佬在2014年提出了空间金字塔池化，性能和准确率都大幅提高，且在后面很多网络中都延续了这一思想。这篇文章比较长，我们也基于论文将其大体翻译了一下，伙伴们要耐心看呀！ 那么让我们一起开始学习吧！先放上大佬的照片来镇楼：
在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为提高生产效率和检查产品质量的关键技术之一，例如机器零件的自动检测，智能机器人控制，生产线的自动监控等。
“对齐”是 SwiftUI 中极为重要的概念，然而相当多的开发者并不能很好地驾驭这个布局利器。在 WWDC 2022 中，苹果为 SwiftUI 增添了 Layout 协议，让我们有了更多的机会了解和验证 SwiftUI 的布局原理。本文将结合 Layout 协议的内容对 SwiftUI 的 “对齐” 进行梳理，希望能让读者对“对齐”有更加清晰地认识和掌握。
界面: 多个预编辑区：制作图形，使用的图形放到工作区内，不使用在预编区。 没有Ctrl/Alt+delete的概念，没有前后景颜色。 新建：分辨率：矢量软件和分辨率无关； 新建时候不要勾选对齐到像素网格 存储：.ai：illustrator的默认格式。 .eps:支持矢量图形，ai可以打开；也可以被ps打开，打开之后图层是合并的。 PDF：可以跨平台（PC，苹果）跨软件打开。PDF输出（保存时）：可以选择输出范围。PS打开PDF的注意事项：打开时选择单页，然后打开页面选项选择剪裁到媒体框。 JPG导出：文件——导出 勾选上使用画板 打开：不要用Crtl+O 打开位图；否则会变为嵌入文件； 置入：将图片拖拽到画布上松开；置入后图片上还有一个X； 置入图片之后，必须记得将AI和其他链接文件一同移动，否则链接将会丢失。 使用渐变工具：可以在填色目标上滑动改变渐变的角度和分布； 高级应用：当吸取目标为位图时：选择吸管I，按住shift键，在位图上吸取。 直接选择工具小白 A 作用：1选择移动锚点和路径 2.调节控制手柄，按住Alt键，可以控制单个手柄。 锚点的分类 A角点:有路径线，手柄为隐藏的。 B 平滑点: 有路径线，手柄在同一直线上，手柄长短可以相等或者不等，路径线为平滑弧线。 C.贝塞尔点:有路径线，手柄不再同一直线上，手柄长度可以不相等，路径线为尖角的两段弧线组成。 角点变换为平滑点（转换点工具），平滑点变贝塞尔点。（小白+Alt键） 路径描边转换为内部填充： 1.选择绘制的路径描边。 2.对象——扩展 路径查找器：Ctrl+shift+F9 1.分割： A.图形与图形：会将相交的区域独立出来；（分割后需解组） B.图形和描边：会沿描边切割图形。 2.修边 将图形重叠部分减去，形成多个独立的新图形； 3.合并 图像颜色相同合并，不同相减。 4.剪裁 （剪贴蒙版 Ctrl+7 针对矢量和位图） 下方的图形颜色显示在上方图形的范围内；只针对矢量图形； 5.轮廓 将填充的图形转换为描边图形，并且在每个交点处断开路径。 6.减去后方对象： 相减，保留上对象； Ctrl+N 新建 Ctrl+D 重复再制 Ctrl+Z 后退 D 默认描边和填充 Shift+X 调换填充和描边 Ctrl+G 编组 选中要编组的对象 Shift+ctrl+G 取消编组 Shift+ctrl+B 显示/隐藏定界框 Ctrl+X 剪切 E 自由变换 Ctrl+Shift+V 原位置粘贴 Ctrl+B 贴在后面 Ctrl+F 贴在前面 Ctrl+2 锁定选中的对象 Ctrl+F9 渐变面板 F6 颜色面板 V 选择工具 A 小白箭头 M 矩形工具 L 椭圆工具 多边形：在绘制的多边形上按Ctrl,单击“圆圈点”，拖动即可更改圆角多边形。（星形工具也可以） 光晕工具：单击拖动确定光晕大小，“上下”调整光线数量，松开鼠标，在另一位置拖动确定光晕长度及数量，“上下”更改光晕的数量，松开鼠标绘制完成。 区域文字:出现红色加号，表示文字溢出。 转曲：就是将文字转变为图形； 1.防止源文件拷贝到其他的计算机时，字体丢失。 2. 制作艺术字。 注意：转为曲线的文字不能修改字体；将发给客户的文件转曲；留给自己的不转曲。 标准：可读性，易读性 1.要选好基准字体（横竖粗细相等，不带装饰的字体） 2.创建轮廓/转曲(Ctrl+shift+O) 3.字体设计时结合文字的意思进行图形化处理； 4.能简则简，能连则连；
Constraintlayout——约束布局，作为Jetpack的一个组件推出。今天的面试三问就是关于布局的：
F1: 获取帮助 F2: 实现作图窗和文本窗口的切换 F3: 控制是否实现对象自动捕捉 F4: 数字化仪控制 F5: 等轴测平面切换 F6: 控制状态行上坐标的显示方式 F7: 栅格显示模式控制 F8: 正交模式控制 F9: 栅格捕捉模式控制 F10: 极轴模式控制 F11: 对象追踪模式控制 （用ALT+字母可快速选择命令，这种方法可快捷操作大多数软件。）
Masonry是iOS在控件布局中经常使用的一个轻量级框架，Masonry让NSLayoutConstraint使用起来更为简洁。Masonry简化了NSLayoutConstraint的使用方式，让我们可以以链式的方式为我们的控件指定约束。本篇博客的主题不是教你如何去使用Masonry框架的，而是对Masonry框架的源码进行解析，让你明白Masonry是如何对NSLayoutConstraint进行封装的，以及Masonry框架中的各个部分所扮演的角色是什么样的。在Masonry框架中，仔细的品味干货还
这是我的练习作业，我拿来回忆和复习。鹰眼地图是一种在地图上显示一个小的缩略图，用来表示当前地图的范围和位置的工具。它可以让我们在查看细节的同时，也能看到整体的情况，方便我们进行导航和定位。它还可以让我们通过拖动或者缩放鹰眼地图上的矩形框，来改变主地图的视图范围，实现同步更新。👏在本文中，我将介绍如何用C#语言和ArcGIS Engine的控件和类库，实现一个简单的鹰眼地图功能。我将分为以下几个步骤：创建一个Windows窗体应用程序，并添加两个MapControl控件，一个作为主地图，一个作为鹰眼地图。编写
这篇博客主要是记录一些实践或看论文过程中遇到的一些不好理解的问题及解释。 Q1：SfM里的尺度不变性指的是什么？ A1：一般定义下，尺度不变性是指体系经过尺度变换后，其某一特性不变。比如，特征点检测算法SIFT，其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。这样，不管原图的尺度是多少，在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点，这样就做到了尺度不变。关于SIFT尺度不变性的更详细讲解，可以参考这篇博客。 Q2：单目相机SfM重建结果的尺度是怎么确定的？ A2：传统方法中，单目重建是无法获取重建场景的尺度信息的。因此，要确定重建的尺度，需要使用额外的手段。比如：
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