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FancyBox 是一个 jQuery 图片播放插件，它可以使用类似于 MAC 系统中 “Lightbox” 方式在网页前面浮动显示和播放图片，网页内容，或者其他多媒体内容。
今天分享的这款就是基于jQuery的瀑布流图片筛选插件，我们可以点击图片分类名称，即可将对应分类下的图片以瀑布流的方式展示出来，这款插件在筛选图片上使用还是比较方便的。
transform: matrix(0.642788,-0.766044,0.766044,0.642788,0,95);
[百度百科]：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
2，页面有多个div块，如何让body页面不使用滚动条，只在某个div内使用滚动条
大家好，我是 「范文杰」，一个前端从业者，最近刚写完我的第一本小册《Webpack 核心原理与实践应用》，这对我是一个不小的职业突破，所以不能免俗地想做个总结，分享我这九年工作的成长经历，以及我对前端这个职业的思考与成长建议，希望能帮到哪些还在路上的朋友。
新拟物化，是在扁平的基础上呈现真实物体质感的设计风格， 核心思想是模拟光的斜向照射效果 ，用阴影显出“高光”和“阴影”。 新拟物界面设计（Neomorphic UI Design）是2020年在互联网上非常火热的一种前端界面设计方式， 这种设计风格在传统的扁平的基础上增加了拟物的投影效果，从而提升了界面的立体感，又比拟物的效果更加轻盈、简洁，因此整体视觉体验是简约但又有惊喜。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
上图为：Mac系统文本编辑器Chocolat 事实上，一款优秀的IDE会让你的工作更有效率：优质的框架加快了项目进度，自动编译和IDE重构工具让编码进行得更快，集成单元测试让你的应用程序易于维护，部署工具、web服务器、代码分析器或编译时绑定等简化了项目工作流程，除此之外，它还标准化了程序员的开发经验，这既有利于开发者本身也有利于项目的进行。团队内的开发者们使用相同的工具一起工作效率更高，而企业也受益于老员工与新员工之间的代沟会变小。 但是依赖IDE也有不好的地方，主要是一下三个方面： 人们所用的IDE
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序 现在手机上的文本阅读app已经非常丰富，良好的阅读体验与海量的书库常常令我感到无比兴奋。 我想到8年前用一点几寸屏幕的mp3看电子书的情景，顿生一种淡淡的温馨。再久远一些，小的时候，我也经常和小伙伴们组团去书店看白书，也就是白看书。古老的木质书架上那一叠叠厚重的黄皮小说书，在年幼的我眼里仿佛是比盘子里的午餐肉更加美味可口的东西。 而在当今这个信息化的时代，看书变得空前的便利，可是儿时那种期待和兴奋的感受却消失在了时间的长河。 岁月在流逝，时代在进步。 愿放下所有的浮躁，在新的时代愉快地生活，无所谓明天怎
继上次开完“世界输送机大会之后”之后，这次再组织一次“世界托盘立体库大会”。这里我们只盘点一下自动化的托盘立体仓库。
上篇介绍了自动化立体库的起源、发展过程和各种应用，老K决定再斗胆继续整理一下料箱类的自动化立体库的演化变迁，希望能对大家有所帮助。
继之前的“世界输送机大会”和“世界托盘堆垛机大会”开办之后，这次我们继续“举办”新的一届世界盘点大会“世界料箱立体库大会”。
今天介绍的是一篇已被ECCV 2020接收的论文，这篇论文中提出了一种全新的通用框架，利用共享的主干网络，同时解决音频-视觉学习的两大主流问题：视觉信息引导的声源分离和立体声重构。
我在上两篇文章81. 三维重建16-立体匹配12，深度学习立体匹配之 MC-CNN和82. 三维重建17-立体匹配13，深度学习立体匹配的基本网络结构和变种中，给大家介绍了人们从传统立体匹配算法，初次进入深度学习的世界时，所构建的一系列基础的深度学习立体匹配算法。这些算法的共同之处都是从传统算法管线中吸取经验，将某一个或多个模块用深度学习方法来替代，比如很多算法把特征提取这一块用深度学习来取代，取得了不错的效果。但通常它们都并非是端到端的，有一些重要的模块还需要用传统算法来实现，例如得到代价立方体后需要进行代价立方体的正则化优化时，很多算法采用传统的MRF、或扫描线优化等方式来实现。由于这些算法脱胎自传统算法，所以如果你学过我之前讲过的传统立体匹配算法的流程，你会很容易理解它们。
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549， 来自： shiter编写程序的艺术
选自arXiv 作者：Dongdong Chen等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 近年来，在自然图像上再现名画风格的风格转换技术成为内容创作的热门话题。例如，最近的电影「至爱梵高」是第一部完全由训练有素的艺术家制作的动画电影。然而，目前还没有将风格转换应用于立体图像或视频的技术。现有的风格迁移方法会使左右视图不一致的风格化纹理，研究者通过解决该问题，突破了立体风格迁移的一大瓶颈。 立体 3D 正在成为一种大众消费媒体，例如 3D 电影、电视以及游戏。现在，随着头戴式 3D 显示器（
最近在看三维重建方面的论文，进行一下知识总结。 三维重建技术 三维重建技术就是要在计算机中真实地重建出该物体表面的三维虚拟模型，构建一个物体完整的三维模型，大致可以分为三步： 利用摄像机等图像采集设备对物体的点云数据从各个角度釆集，单个摄像机只能对物体的一个角度进行拍摄，要获得物体表面完整信息，需要从多个角度对物体拍摄； 将第一步获得的各视角点云数据变换到同一个坐标系下，完成多视角点云数据的配准； 根据配准好的点云数据构建出模型的网格表面。 三维重建方法 目前根据重建方式的不同，主要有以下几种重建方法： 双
进入21世纪的第三个十年，我们完全可以确定相机已经深入到我们的日常生活。包括摄影师和电影制作人使用的专业相机，其他人用来捕捉日常时刻的手机相机，用来保护人身和财产安全的安全相机和跟踪相机，以及望远镜和显微镜相机……
文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力，计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。
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。
自动化立体库是在谈到自动化仓储物流系统中最常被人提起的一项。很多的物流装备厂家即使本行不是做立体仓库的，也往往愿意往这方面去尝试；而各行业的业主们也乐意以自己有一套立体库系统介绍给来访者，也展示自己的企业的先进性。
1.立体仓库是企业物流系统的子系统，必须要了解企业整个物流系统对子系统的要求和物流系统总体设计的布置图，以便对仓储的子系统进行总体设计。要调查过去进、出库房或料场物品的种类、数量及规律，以便预测未来，进行仓库容量的计算和分析。
选自arXiv 作者：Lidong Yu 等 机器之心编译 参与：李泽南、李亚洲 由北京理工大学贾云得教授研究组提出的立体匹配新方法着重于成本聚合问题，在 KITTI 和 Scene Flow 基准测试中超越了此前业内的最佳水平。本文已提交今年 2 月举行的 AAAI 2018 大会，并成为 Spotlight poster 论文。 立体匹配（Stereo matching）是计算机视觉社区研究的一个基础问题。立体匹配的研究目标是计算由立体照相机收集的图像的视差图（disparity map）。这种视差图在
不论是物流技术从业者还是物流系统的使用方，谈到仓储自动化设备，相信没有人不知道自动化立体库的。
当生物分子相互作用时，它们之间的“配合”通常在立体化学上是正确的；它们是互补的。生物大分子和小分子的三维结构——构型和构象的结合——在它们的生物相互作用中至关重要：例如，反应物与其酶、激素与其受体、抗原与其特异性抗体（图1-22）。用精确的物理方法研究生物分子立体化学是现代细胞结构和生化功能研究的重要组成部分。
今天为大家介绍的是来自Connor W. Coley团队的一篇解决图神经网络中分子手性问题的论文。如果分子具有立体化学-一种空间结构特征，即使它们的图连接性相同，也可能表现出不同的物理和生物特性。然而，现代用于从分子结构中学习结构-性质关系的神经网络架构将分子视为图结构数据，无法处理分子的这种立体性。在这里，作者开发了两种自定义聚合函数，用于消息传递神经网络来学习具有四面体手性的分子的性质，这是一种常见的立体化学形式。
Boris FX Mocha Pro 2022是一款用于VFX和后期制作的功能最强大的平面跟踪工具。Mocha Pro具有GPU加速的跟踪和对象去除，具有边缘捕捉功能的高级遮罩，稳定功能，镜头校准，3D摄像头求解器，立体声360 / VR支持等。
本文中，我们将讨论立体视觉，这是一种使用两个或多个摄像机来生成全视场三维测量的机器视觉技术。
自动化立体仓库由于具有节约占地、提高储存效率、提高仓库管理及时性和准确性等诸多优点，因此得到越来越广泛地应用。由于篇幅所限，本文对立体仓库的形式及分类等介绍内容不再赘述，主要就自动化立体仓库的规划、选购做一介绍。
关于它们的基础语法和使用就不过多描述，这一部分大家可以先在 MDN 补齐，贴几张图快速复习一下：
当给你看一张椅子的照片时，你是可以从这张单幅照片中推断出椅子的三维形状的，即使你以前可能从未见过这样的椅子。我们经历的一个更具有代表性的例子是，在与椅子的物理空间相同时，从不同的角度收集信息，以建立我
今天看见一则关于天猫的广告，马云爸爸要搞一个创意十足的生意：汽车自动贩卖机。分享下视频给大家看。
生物分子的共价键和官能团当然是其功能的核心，但分子组成原子在三维空间的排列——它的立体化学——也是核心。 含碳化合物通常以立体异构体（stereoisomers）的形式存在，分子具有相同的化学键和相同的化学式，但构型（confifiguration）不同，即原子的固定空间排列。 生物分子之间的相互作用通常具有立体特异性，需要相互作用分子中的特定构型。
IsaacSIM 生成的图像，从左到右的列包含立体视觉、原始图像、BI3D 和 ESS
标题：Stereo Visual Inertial LiDAR Simultaneous Localization and Mapping
英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation 论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.02535
激光雷达成本高，用廉价的立体视觉替代它可行吗？ 作者：Jeremy Cohen 编译：McGL
到目前为止，我通过解读Stefano Mattoccia教授的经典讲义，介绍了立体匹配算法的全貌。然后介绍了几个经典的立体匹配算法的评价指标和数据集。下一步我将介绍经典的立体匹配算法，并展示它们在实际中的应用。
今天是2014年01月21日，农历腊月二十一，还有四天就能回家了，说句实话，年终总结到现在才写，有点名副其实，单位的年终总结表彰大会昨天都完事了，呵呵~~~
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在自动驾驶、机器人、AR/VR领域，越来越多的方案开始采用多相机、多激光雷达的配置来达到多传感器融合的目的。多模态传感器标定是这些系统正常运行的前提，但是目前的多模态传感器标定方案仍然很麻烦，需要大量的人工介入，不适合部署到产线上。本文提出一种多相机、多雷达系统的外参标定方案，只需要采集一帧数据即可完成标定。我们设计并建立一种全景基础设施，相机和激光雷达只需要一帧数据就能在这个基础设施中完成定位。我们在三种不同传感器配置的设备上进行实验，验证了我们提出的方法在极大的提高效率的同时可以保证标定精度。
立体匹配是立体视觉研究中的关键部分（双目匹配与深度计算（三角化），直接法中也有一定关系）。其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点，计算视差。通过建立一个能量代价函数，对其最小化来估计像素点的视差，求得深度。如图：双目视差与深度的关系
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