HTML5有大量第三方类库，为我们开发网页程序提供了方便，例如： jQuery:极大地简化了 JavaScript 编程。 angularJS:提供数据绑定及大量网页模板（免费）； jQuery UI
最近学习thinkphp，做了一个博客系统，其中感觉实现一个类似于qq空间的评论和回复功能比较复杂，所以把这次的经历记录下来，与大家共勉，具体的方法就不说了，在这里分享一下思路。
过去的地图更多是一张薄薄的平面纸张，纸张上记录了粗略的位置和道路。比例尺的大小几乎决定地图的信息含量。但当我们有了数字地图，摆脱了比例尺与方位的认知之后，我们能够做些什么呢？今天小编为大家整理了码云上
前言 我还从来没有写过有关纯JS的文章（上次的矢量瓦片展示除外，相对较简单。），自己也学习过JS、CSS等前端知识，了解JQuery、React等框架，但是自己艺术天分实在不过关，不太喜欢前端设计，比较喜欢后台的逻辑处理。 昨天整理自己收藏的东西，无意中看到一个3维地球展示的开源框架，非常漂亮，怎么自己当时仅是收藏并未研究呢？于是喜欢技术无法自拔的我不分三七二十一，立马开始研究。 框架介绍 框架名称为PhiloGL，从名字就能看出这是一个用来显示3维物体的WebGL框架。其官网介绍为： PhiloGL i
今天我们来看看2019年的一些伟大的JavaScript动画库。在2002年左右，我们使用Flash来制作网络动画。而在2008年，由Flash制作的网站是非常受欢迎(Flash网页游戏风靡一时)。
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又是一月结束，打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦。提到汇报，必不可少的一部分就是数据的汇总、分析。
Web 全景在以前带宽有限的条件下常常用来作为街景和 360° 全景图片的查看。它可以给用户一种 self-immersive 的体验，通过简单的操作，自由的查看周围的物体。随着一些运营商推出大王卡等
前端开发中，hover是最常见的鼠标操作行为之一，用起来也很方便，CSS直接提供:hover伪类，js可以通过mouseover+mouseout事件模拟，甚至一些第三方库/框架直接提供了 hover API ，比如 jQuery 的 hover() 函数。大部分前端开发者在使用这些很方便的方法时，可能并没有思考过 hover 背后的实现原理。
本文篇幅比较长，涉及到的知识点也比较多，如3d，动画性能，动画js事件等，参考文献及demo展示也比较多，所以建议pc阅读效果更佳。 动画库 到现在来说css3动画也不是什么新技术，既然是要搞定它，好歹我们也得先看下别人做的一些东西吧，所以在此先向各位推荐几个比较好用的动画库： animate.css effeckt hover.css animatable 关于css3动画不得不说的几个属性 看完上面那些动画库，心痒就不如行动了。 说起css3动画，有一个属性我们绝对避不开了，那就是transform这个
本文篇幅比较长，涉及到的知识点也比较多，如3d，动画性能，动画js事件等，参考文献及demo展示也比较多，所以建议pc阅读效果更佳。
申明：本文内容仅代表个人观点，同时因个人能力有限，如有遗漏和错误之处，还望各位看官批评指正。
C#开发BIMFACE系列3 服务端API之获取应用访问凭证AccessToken
和很多gis专业的童鞋聊：关于为什么会选择这个专业？很多童鞋的回答都是调剂过来的，并且表示没听说都没有过这个专业，只有少数的表示听说过，知道并了解的更是寥寥无几了。说起高考志愿这个事情，我自己有段趣事，分享出来，逗大家一乐：我是第一志愿报考的这个专业，为什么呢？是因为我了解这个专业，还是因为热爱这个专业……都不是，是命！记得当年，没有老师的指导，也没有亲朋好友的建议，报志愿全靠自己猜，所以听说计算机就业好，就果断选择了计算机专业。可是到录取通知书到手的时候，上面却写的是地理信息系统，what happened ？于是，看了下专业代码，计算机专业代码是17，地理信息系统专业代码是71，原来是在涂志愿卡的时候涂反了。如此这般，我就入了此坑，并一入不复返。
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
在运维或协同的场景中，经常需要对模型或图纸进行批注，及时记录已发现的问题并交给相关负责的人员。
三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。
木推车加马？得到马车和电动马；香蕉加帆船？得到香蕉帆船；鸡蛋加躺椅？得到鸡蛋椅。
众所周知，人工智能是模拟人类智能的技术，实现对人类智能的完全再现，是人工智能的终极目标。而人类智能是从人类的感官和认知开始的。所以，人类的感官往往成为研究人工智能的入手点，比如视觉。
第二次安装AutoCAD软件是一款广泛应用于机械制图、建筑设计等领域的计算机辅助设计（CAD）软件。
作者：Dawei Yang，Chaowei Xiao，Bo Li，Jia Deng，Mingyan Liu
基于少量图像的三维重建被认为是第三代人工智能的经典应用之一。在计算机图形学和计算机视觉领域，基于少量图像的三维重建任务因具有广泛的应用场景和很高的研究价值，长期以来吸引着众多学者的目光。引入深度学习方法后，该领域于近年来得到了长足发展。对此类基于少量图像的三维重建任务进行了全面阐述，并介绍了本研究组在该方面的系列工作，对其中涉及的数据类型进行分析，阐明其适用性和一般处理方法。此外，对常见的数据集进行分析、整理，针对不同重建方法，归纳出其基本框架、思路。最后，展示了一些常见三维重建的代表性实验结果，并提出了未来可能的研究方向。
摘 要 计算机图像技术及三维建模技术的不断发展，是三维游戏出现的重要原因之一。三维建模技术可以将现实中的物品和人在二维平面进行三维形态的模拟或再加工，达到将美术设计和计算机技术有机结合的效果，给人立体真实的感受。因此在三维游戏的制造过程中，三维建模技术得到了广泛应用。文章对三维建模技术的发展历程，三维建模技术在游戏中的运用原理进行了介绍，同时对于三维建模技术在三维游戏应用中仍存的问题及其发展趋势进行了研究和展望。
这类方法首先在三维形状上提取手工特征， 进而将这些特征作为深度神经网络的输入，用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度学习模型。比如， Bu 等人首先将热核特征和平均测地距离等构成的低层特征通过 Bag-of-Feature 模型转化为中层特征，接着采用深度置信网络（DBN）从中层特征中学习高层特征表示， 并成功应用于三维形状检索与识别。 Xie 等人首先提取三维形状 Heat Kernel Signature 特征的多尺度直方图分布作为自编码机的输入，然后在每个尺度上训练一个自编码机并将多个尺度隐含层的输出连接得到特征描述子， 并在多个数据集上测试了该方法用于形状分类的有效性。这类方法的缺陷在于，其仍然依赖手工特征的选择与参数优化，因此在某种程度上损失了深度学习的优势，无法从根本上克服手工特征存在的问题。
机器之心专栏 作者：Zhaoxi Chen 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer，专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。 项目主页：https://scene-dreamer.github.io/ 代码：https://github.com/FrozenBurning/SceneDreamer 论文：https://arxiv.org/abs/2302.01330 在线 Demo：https://huggingface.co/spaces
三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景，并通过 计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三 维模型。下图就是三维重建重建结果：
█ 本文译自 Wolfram 首席科学家 Michael Trott 2017年2月23日的 Wolfram 博客文章：How Many Animals and Arp-imals Can One F
本文提出了一种基于大规模无序点云的三维线段检测算法。与传统的方法先提取三维边缘点后在拟合三维线段的算法相比，本文提出了一种基于点云分割和二维线段检测的基础上，能够快速的实现三维线段检测算法。在输入无序点云的情况下，对三维线段进行三步检测。首先，通过区域生长和区域合并将点云分割成三维平面。其次，对每个三维平面，将其所属的所有点投影到平面上形成二维图像，然后进行二维轮廓提取和最小二乘拟合得到二维线段。然后将这些二维线段重新投影到三维平面上，以获得相应的三维线段。最后，提出了一种剔除异常点和合并相邻三维线段的后处理方法。在多个公共数据集上的实验证明了该方法的有效性和鲁棒性。
大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在各种评测基准中都展现出了强大的性能，比如可以看图说话、进行常识推理。
Adobe Dimensions 2021是一款基于计算机图形学（CG）技术的三维设计软件，该软件可以完美地将用户的想象空间转化为实际的三维立体模型。Adobe Dimensions 2021具有易用性和高效性，让用户轻松地进行创意三维设计。
导读/ 3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前，点云上的深度学习变得越来越流行，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。也提供了现有方法在几个可公开获得的数据集上的全面比较，最后也介绍了未来的研究方向。
峰会现场，香港科技大学教授，CVPR 2022、ICCV 2011大会主席，Altizure创始人权龙教授发表了题为《三维视觉重新定义人工智能安防》的演讲。
在深度学习中经常会遇到不同维度的矩阵相乘的情况，本文会通过一些例子来展示不同维度矩阵乘法的过程。
三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。
摘要：三维重建是计算机视觉计算机图形学和机器学习等领域几十年来一个不适定问题。从2015年开始使用CNN解决基于图像的三维重建（image-based 3D reconstruction）有了极大的关注并且展示出强大的性能。在新时代的快速发展下，我们提供了这一领域详细的调研。本文章专注于从RGB图像估计三维物体形状的深度学习方法。除此之外我们还回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。我们一些重要论文性能的分析和比较，总结这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。
今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
今天给大家介绍的是ICLR2022上underreview的文章《An autoregressive flow model for 3d molecular geometry generation from scratch》。虽然目前已经开发了多种方法来生成分子图，但从零开始生成分子的三维几何结构问题并没有得到充分的探索。在这项工作中，作者提出了G-SphreNet，一种生成三维分子几何的自回归流模型。G-SphereNet采用了一种一步步将原子放置在三维空间上灵活的顺序生成方案，它并不直接生成三维坐标，而是通过生成距离、角度和扭转角来确定原子的三维位置，从而确保不变性和等变性。此外，作者建议使用球形信息传递和注意力机制进行条件信息提取。实验结果表明，G-SphreNet在随机分子几何结构生成和目标分子发现任务方面优于以往的方法。
四元数被广泛应用在计算机图形学领域，游戏引擎Unity也是用四元数在后端计算旋转。数学上，我们可以按部就班地进行演算，可是直觉上一直不知道它究竟如何运作的。今天我就带领大家通过观察四元数，更准确地说是观察四维单位超球面在三维的投影，来对它有个更深入的了解。
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
三维数据可视化 1.三维图形 plot3(x,y,z):其中参数x,y和z都是具有相同的维数的向量或者矩阵 mesh()绘制三维网格图 surf()绘制彩色的三维曲面图 2.特殊三维绘图 cylind
精彩回顾 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.d
医学图像和自然图像之间存在显著的差异，而且医学图像领域缺乏大规模的基准数据集，这是导致AI在医学领域进展缓慢的重要原因之一。通过构建大规模的基准数据集和可靠的基线模型，我们可以推动AI在医疗领域的快速发展，并加速医疗向更通用方向转变的进程。如果您对此话题感兴趣，欢迎加入群聊与我们一起探讨！（二维码见文末） 论文：https://arxiv.org/abs/2310.15161 开源代码：https://github.com/uni-medical/sam-med3d
近日，机器之心发表文章《 3D 重建：硬派几何求解 vs 深度学习打天下？》，对几何与深度学习两种方法进行了对比。
谈及“计算机图形学”，可能很多人会觉得很有距离感，或者和计算机视觉、图像处理等学科混淆。但是，如果告诉大家图形学技术是支持各种影视特效、三维动画影片、计算机游戏、虚拟现实以及大家手机上各种照片视频美化特效背后的技术基础，相信大家都不会再觉得陌生。
互联网技术为交通行业的可视化带来了多样性的发展。从传统的二维平面变形图、二维SVG矢量图到如今的SVG三维矢量技术、BIM技术、GIS+BIM技术、 WebGL技术，甚至连AR、VR、MR等虚拟现实技术，也开始应用于交通领域的可视化发展方面。
本论文作者是中国科学院计算技术研究所高林老师及其博士生刘锋林，香港城市大学傅红波老师，卡迪夫大学来煜坤老师。该项研究工作受到国家自然科学基金委、北京市自然科学基金委、北京市科学技术委员会的资助，由信息高铁智算算力网平台提供算力支持。
本次报告的内容主要关注当前的机器学习技术如何助力物理世界向数字世界的转变，从传统的二维成像开始讲起，涵盖了2.5D视觉、光场成像和重聚焦、三维重建等内容，同时指出传统的计算机视觉和图形学技术缺少对语义信息的理解，感与知应该协同起来。以三维人脸为例，介绍了研究团队引入人脸表情等先验知识进行高精度重建的最新研究成果，同时将引入先验知识的思想扩展到三维人体重建，然后介绍了使用机器学习技术进行渲染重建逼真唐三彩模型的研究工作，最后对感知协同、可学习的渲染等研究趋势进行了概括总结。
一、背景概要 作为一名智能产品测试工程师，不可避免的需要接触到最新最热的技术产品，目前，VR就是这样一种技术，“知己知彼百战不殆”，想要做好VR产品的测试工作，你必须先要了解VR是什么？VR未来的发展趋势会怎样？除开VR本身，还会有其他的技术能够与VR一较高下亦或者融合入VR带来崭新的技术体验？今天我将向你介绍一门与VR即能匹配又能相辅相成的技术-三维重建。 作为一名技术开发者如果还不知道VR是什么，那你就out了，VR到底有多火？我们从一些数据新闻中就可以看出来：全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和整合营
SketchUp是一款常用的三维建模软件，因其简单易学、操作灵活、丰富的插件等特点，在建筑、室内设计、景观设计等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍SketchUp的基本概念、界面介绍、主要功能、高级功能、优势以及其在实际场景中的应用。
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