腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 今天给大家带来的分享是《AR，我们从设计说起》，希望大家通过这个分享能够快速了解AR的实现原理，AR的设计流程，以及在设计过程中遇到的问题，在最后会分享我这些年做AR设计的一些心得和技巧。 从2013年开始加入腾讯这个大家庭，加入这个大家庭后一直负责QQ相关的设计工作。从2015年开始参与研发短视频APP的设计工作，即是将QQ的社交内容娱乐化，同一些新的技术做结合。 关于AR AR这个词对大众而言并不是一个陌生的词，但是A
近日豆瓣发布了2022书影音报告，以下是我的豆瓣页面，不规则的圆圈和波浪线使得报告突破了方方正正、规规矩矩的死板套路，显得非常人性化。
第二步：eclipse的同学找到 java EE Tools 中的 下图画圈部分。 MyEclipse的同学找到"MyEclipse"中的 下图画圈部分。
病理学家们要想从一团密密麻麻的组织细胞里，找到空间排列奇怪，细胞核形状诡异的癌细胞，就得守在显微镜后头，一张一张活检切片看过去，看到天荒地老，海枯石烂。
有的问题，需要眼睛发现，有的问题，则要用耳朵发现，当然，更多问题是用“心”发现，机器之心。。。
2018年的夏天，俄罗斯举办了为期1个月的世界杯比赛，在比赛期间，QQ推出了“QQ-AR穿越赛场” 主题活动，整体设计利用前沿的AR技术，打造了业界首创的“画圈开启任意门”创新玩法，整体活动吸引了全国373个城市3015万用户成功穿越活动赛场，收获了业界与用户的良好口碑，同时90后参与用户占比83%，充分体现出QQ科技化、年轻化、娱乐化的魅力。
这一期 R 可视化介绍的是 leaflet 包及其扩展内容，除了《Geospatial Health Data》[1]一书中介绍的关于此包的基本使用方法外，小编还在网上探索了 leaflet 包的其他内容，详细见 CSDN[2] 网站。关于 leaflet 包的更多内容，可进入leaflet官网[3]查看学习。
以前我们整体的介绍了利用SurfaceView调用系统的Camera显示图像，并且通过NDK OpenCV的方式进行图像处理，今天这篇我们就是来介绍一下，在SurfaceView中点击显示图像中的区域进行定位，方便我们手动调整图像的。最后完整的代码会在整个系列都做完后上传到GItHub中。
接上篇内容，继续对CALTag源码进行详细剖析~ 3、 角点检测 为了方便说明，在此将一个自识别标记，也就是上一步骤保留的连通区域，称为一个quad。下面分析一下如何检测quad的四个角点。
工作中用java代码连接k8s集群中的kafka集群时消费者java代码一直报异常marking the coordinator (id rack null) dead for group。经过长时间试错，有两点解决办法。 首先，更新pom文件中的kafka-clients版本，我之前用的0.11.0.0版本已经无法完美支持新版本的kafka了，所以改成新版我改为了:2.4.1 第二就是通过idea工具找到该方法，打断点：
Michigan大学的一位老师Paul N. Edwards写了一篇学术文章《How to Read a Book》，当前已经更新到v5.0版本，个人感觉好过另外一本非常著名的、厚厚的同名书《如何阅读一本书》，英文版原文并不难，链接地址（微信中不让加链接，点击无效，自行下载阅读）： http://pne.people.si.umich.edu/PDF/howtoread.pdf 该书的重要观点： 小说需要按顺序读，但对于非虚构类的书不需要从头到尾按顺序去阅读，而是要跳读、略读、标记，对重点的地方还要仔细地
经过多次拉取Spring源码编译失败经历，一下抓取配置编译过程各个软件版本可能有影响因此先做以记录（时间不同也会导致版本出入要注意） Idea：2020.1.1（参考文献博主2019.3.3版本也可） 插件：maven（3.6.3）（未用到）Gradle （4.10.3） Kotlin（idea内装） JDK：原机安装1.8版本 需要11版本（后续会说明JDK1.8问题） 注：流程可能较长，源码拉取编译不易，耐心阅读
埃拉托斯特尼筛法 质数又称素数。指在一个大于1的自然数中，除了1和此整数自身外，没法被其他自然数整除的数。怎么判断n以内的哪些数是质数呢？ 埃拉托斯特尼筛法 厄拉多塞是一位古希腊数学家，他在寻找素数时，采用了一种与众不同的方法：先将2－N的各数放入表中，然后在2的上面画一个圆圈，然后划去2的其他倍数；第一个既未画圈又没有被划去的数是3，将它画圈，再划去3的其他倍数；现在既未画圈又没有被划去的第一个数是5，将它画圈，并划去5的其他倍数……依次类推，一直到所有小于或等于N的各数都画了圈或划去为止。这时，表中画了
有小伙伴最近问我关于IDEA怎么创建一个Java项目，正巧小编上次配置好Java环境后并没有开始耍IDEA，这次就来试一下咯！
在run-> edit configuration中修改红色画圈部分，选择如下选项图中红色画圈的部分即可：
对于内存泄漏，在Android中如果不注意的话，还是很容易出现的，尤其是在Activity中，比较容易出现，下面我就说下自己是如何查找内存泄露的。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Stable Diffusion插件、“AI绘画细节控制大师”ControlNet迎来重磅更新： 只需使用文本提示词，就能在保持图像主体特征的前提下，任意修改图像细节。 比如给美女从头发到衣服都换身造型，表情更亲和一点： 抑或是让模特从甜美邻家女孩切换到高冷御姐，身体和头部的朝向、背景都换个花样儿： ——不管细节怎么修改，原图的“灵魂”都还在。 除了这种风格，动漫类型的它也能驾驭得恰到好处： 来自推特的AI设计博主@sundyme就称： 效果比想象
吴老的java版《selenium webdriver3 实战宝典》和python版《selenium Webdriver 3.0 自动化测试框架实战指南》出版了，代码拿来就能用。
作者 |俊欣 来源 |关于数据分析与可视化 今天小编来为大家介绍一个叫做Folium的模块，我们可以用它来绘制高清的交互式地图，并且标注出重要的地理位置等等，读者在看过本篇文章之后，读者大致会掌握 1. 使用Folium来进行交互式地图的绘制 2. 在地图上标注出重要的建筑物 01 安装模块 pip install folium 02 画一张最简单的地图 我们先来绘制一张简单的地图，以上海为例，上海的经纬度(31.2304, 121.4737)为例，并且我们可以自行设置缩放级别，代码如下 shangh
康乐Kangle 商业版完美智能防CC攻击（0误封）3311后台防护CC设置教程 防御一切CC攻击教程
前言 我们接着《从零开始学Python【28】--K均值聚类（理论部分）》一文，继续跟大家分享一下如何借助于Python和R语言工具完成K均值聚类的实战。本次实战的数据来源于虎扑体育（https://nba.hupu.com/stats/players），我们借助于NBA球员的命中率和罚球命中率两个来给各位球员做一次“人以群分”的效果。 首先，我们使用pandas中的read_html函数读取虎扑体育网页中的球员数据表，然后再对数据作清洗（主要是数据类型的转换、变量的重命名和观测的删除）： 本次一共获得28
今天，ChatGPT代码解释器（Code interpreter）测试版正式向所有Plus用户开放，这或许是GPT-4有史以来最强大的功能。
最近一段时间，AI 作画的水平正在突飞猛进。在 Midjourney、Adobe Firefly 不断布局、落地图片生成技术的同时，有创业公司已经把眼光放到了视频生成上。
剪辑师经常遇到一个问题：把视频剪成不同的长宽比，比如把横向的视频剪成纵向，通常很灾难。
烟台H5网站建设内容的设计不仅仅只是在视觉上给人一种好看的感觉，更应具备可读性的内容。
biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉 还是熟悉的配方，熟悉的味道 今天向大家推出的是 运筹学教学--第六弹 分配问题(Assignment Problem)与匈牙利算法(Hun
内能（internal energy） 从微观的角度来看，是分子无规则运动能量总和的统计平均值。分子无规则运动的能量包括分子的动能、分子间相互作用势能以及分子内部运动的能量。物体的内能不包括这个物体整体运动时的动能和它在重力场中的势能。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是4月27日星期四，是这个月倒数第二天上班了~ 在假期可以翘首以待的日子里，还是来和日报君看看今天的科技圈资讯吧~ 微信支持数字人民币 昨日，微信官方在其公众号“微信派”中宣布，微信小程序和视频号中将支持使用数字人民币。 即日起，微信用户可以在数字人民币APP内的钱包快付功能下开通“微信支付”，选择将任意运营机构——如微众银行（微信支付）——的钱包推送到微信支付，就可在视频号、小程序场景内支持数字人民币的商家中使用数字人民币进行交易。
接下来小编开始聊聊博客的后续啦（前两站在文章底部可见），昨天我们已经将博客在本地运行成功，那么我们怎样让别人也能访问我们的博客呢？
就是说，有了这个“Circle to Search”功能，刷着短视频，不用跳出，往屏幕上一划拉，直接就能对自己关注到的画面细节进行搜索。
你可以通过涂鸦的方式来表现一个人：这是由谷歌创意实验室于2016年11月推出的一项互动式网络实验Quick Draw背后的想法。它招募了网友来用画图进行描述说明，同时利用AI来尝试识别绘制的内容。
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频：如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。（内心OS：终于要开始图像部分了！）具体视频内容如下，Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴，我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版（hin 贴心有木有！）： 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试，都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类，但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
问题描述： 由于没有弹出移动硬盘，就拔出来了。导致再插入硬盘，电脑也无法识别了。 步骤： 1.查看一下硬盘信息 📷 画圈的就是我的硬盘。 2.将这个硬盘挂载 sudo diskutil mount /dev/disk2s1 然后需要输入的就是你的密码（开机密码） 📷 可以看到，已经挂载成功了。 📷
本文介绍斯科特·扬（Scott Young）写的《如何高效学习》中整体性学习的第二部分，主要介绍整体性学习的相关技术。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在Stable Diffusion以“免费开源”爆火AI画画圈后，背后公司的估值快速攀升到了10亿美元（约合人民币69亿）。 知情人士透露，Stability AI正在筹备一轮融资，金额为1亿美元（约合人民币6.9亿元）。 在此之前，它们才以1亿美元估值，通过SAFE票据至少融资了1000万美元。 如今，随着多方投资机构透露出对Stability AI的兴趣，其估值也从1亿美元、5亿美元、最终飙升到了10亿美元。 而现在距离Stable Diffusi
调用系统API import time import win32gui, win32ui, win32con, win32api def window_capture(filename): hwnd = 0 # 窗口的编号，0号表示当前活跃窗口 # 根据窗口句柄获取窗口的设备上下文DC（Divice Context） hwndDC = win32gui.GetWindowDC(hwnd) # 根据窗口的DC获取mfcDC mfcDC = win32ui.Crea
在讨论狼是不是来了之前，起码搞清楚这“狼”长什么样子。先说一个事实：ChatGPT不是通用人工智能（AGI）。
1.解压打开软件，把安装的winrar.exe文件拖到ResourceHacker里
植物线粒体基因组类的文章通常会分析细胞器基因组间基因转移情况，基本的分析方法就是blast比对。可视化展示可以选择用这个圈图来做
先介绍一下 SharpDx ，一个底层封装的 DirectX 库，支持 AnyCpu ，支持 Direct3D9, Direct3D11, Direct3D12，Direct2D1。支持 win32 程序和商店程序。
李林 发自 学院路 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 正所谓古有仓颉，今有神经网络。 最近，谷歌大脑研究员David Ha做了个让神经网络和你一起写“汉字”的网页版Demo。你在页面上写几笔，神
前面已经写过一篇java实现最基础的socket网络通信，这篇和之前那篇大同小异，只是将客户端代码移植到手机中，然后获取本机IP的方法略有不同。 先讲一下本篇中用到Android studio的使用吧
Java是一门面向对象的编程语言，可以通过调用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中包含许多用于图像处理和分析的函数和模块。下面我们将学习如何使用Java和OpenCV来实现人脸检测和标记出来。
2022年绝对可以说是AIGC元年，从google搜索的趋势来看，在2022年AI绘画及AI生成艺术的搜索量激增。
分享一些Python学习题目 实例056：画圈 实例057：画线 实例058：画矩形 实例059：画图（丑） 实例060：字符串长度 实例056：画圈 题目： 画图，学用circle画圆形。 程序分析 ：无。 from tkinter import * canvas=Canvas(width=800,height=600,bg='yellow') canvas.pack(expand=YES,fill=BOTH) k=1 j=1 for i in range(26): canvas.create_o
选自Medium 作者：Piotr Tempczyk 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在卷积神经网络领域中有许多可视化方面的研究，但是对于 LSTM 却没有足够的类似工具。LSTM 网络的可视化能带来很有意思的结果，由于其包含时间相关性，我们除了可以在可视化图像的空间维度上探索数据之间的关联，还可以在时间维度上探索关联的稳健性。 GitHub 地址：https://github.com/asap-report/lstm-visualisation 数据集地址https://archive.ics.uci
该应用程序仍在运行。它在一个名为eloquent_varaham的容器中运行 。
更新Windows的git凭证管理器 下载安装 GCMW-1.14.0.exe 地址在这里 https://github.com/Microsoft/Git-Credential-Manager-for-Windows/releases/tag/v1.14.0 拉到最下面点画圈圈的地方下载
好久没有学习R的新包了，甚是想念啊！ 昨天、今天看到两个极好、不得不学的packages+早上被AWS的服务器整得郁闷ing…于是就来点颜色看看~ 本篇受Lchiffon老师的githu
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