1、QT信号槽机制的优缺点 1）QT信号槽机制的引用精简了程序员的代码量 2）QT的信号可以对应多个槽（但他们的调用顺序随机），也可以多个槽映射一个信号 3）QT的信号槽的建立和解除绑定十分自由 4）信号槽同真正的回调函数比起来时间的耗损还是很大的，所有在嵌入式实时系统中应当慎用 5）信号槽的参数限定很多例如不能携带模板类参数，不能出现宏定义等等
BCGSoft Ltd.成立于1998年，是一家专门为Microsoft Windows开发业务组件的软件公司。BCGSoft旨在帮助开发人员将当今市场上先进的技术整合到他们的应用程序中。
这段时间在使用MFC做媒体播放器项目，查询了不少资料，用到的技术主要有ADO、多线程、DirectShow、MFC相关控件包括ActiveX控件(Windows Media Player、Active Movie3)的使用等等一些东西。用的主要参考文档有Windows Media Player相关的开发文档、MSDN。
VC＋＋ MFC 常用技巧（一） <?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 我现在学习
项目是构成某个程序的全部组件的容器，该程序可能是控制台程序、基于窗口的程序或某种别的程序。程序通常由一个或多个包含用户代码的源文件，可能还要加上包含其它辅助数据的文件组成。某个项目的所有文件都存储在相应的项目文件夹中，关于项目的详细信息存储在一个扩展名为.vcproj的xml文件中，该文件同样存储在相应的项目文件夹中。项目文件夹还包括其它文件夹，它们用来存储编译及链接项目时所产生的输出。
本文分享 ACL 2022 论文『Multi-View Document Representation Learning for Open-Domain Dense Retrieval』，微软提出面向开放域密集检索的多视图文档表示学习，《MVR》，性能SOTA！
前面我们所举的例子中都是单文档界面框架，也就是说这个窗口里面的客户区就是一个文档界面，可以编写程序在里面输入或者绘制文本和图形输出，但是不能有出现多个文档的情况。比如下面的UltraEdit就是一个典
常用的MFC类 CRuntimeClass结构 在CRuntimeClass结构中定义了类名、对象所占存储空间的大小、类的版本号等成员变量及动态创建对象、派生关系判断等成员函数。每一个从CObject类派生的类都有一个CRuntimeClass结构同它关联，以便完成在运行时得到对象的信息或基类的信息。 要使用CRuntimeClass结构，必须结合使用RUNTIME_CLASS()宏和其他有关运行时类型识别的MFC宏。 CObject类 MFC的CObject类为程序员提供了对象诊断、运行时类型标识和序列化
我们在使用OutLook或者NetAnt等工具的时候，一般都会被其复杂的界面所吸引，在这些界面中窗口被分割为若干的区域，真正做到了窗口的任意分割。 那么我们自己如何创建类似的界面，也实现窗口的任意的分割呢？要解决这个问题，在Visual C++6.0编程中就需要使用到MFC提供的CSplitterWnd类。CSplitterWnd看上去像是一种特殊的框架窗口，每个窗口都被相同的或者不同的视图所填充。当窗口被切分后用户可以使用鼠标移动切分条来调整窗口的相对尺寸。虽然VC6.0支持从AppWizard中创建分割窗口，但是自动加入的分割条总是不能让我们满意，因此我们还是通过手工增加代码来熟悉这个类。本实例采用多模板模式，即实现了窗口的任意分割，又介绍了各个视图如何相互通信。程序编译运行后的界面效果如图一所示：
牛人整理分享的面试知识：操作系统、计算机网络、设计模式、Linux编程，数据结构总结
最近重温《MFC Windows应用程序设计》第二版这本书，里面的代码全部是使用VC6.0写的，我Win7下安装的是VS2008开发环境。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“AI综述专栏”，敬请关注。
（MFC效率较高，但大量的Windows API和消息机制使得其较难理解，不易用；QT封装较好，易用且==跨平台==，但效率较低）
（MFC效率较高，但大量的Windows API和消息机制使得其较难理解，不易用；QT封装较好，易用且跨平台，但效率较低）
神经辐射场（NeRF）已经成为一种流行的新视图合成方法。虽然 NeRF 正在快速泛化到更广泛的应用以及数据集中，但直接编辑 NeRF 的建模场景仍然是一个巨大的挑战。一个重要的任务是从 3D 场景中删除不需要的对象，并与其周围场景保持一致性，这个任务称为 3D 图像修复。在 3D 中，解决方案必须在多个视图中保持一致，并且在几何上具有有效性。
摘要：以多视图点云配准为研究对象，对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先，阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同，将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类，并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍，其中，多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类；多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后，介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后，对该研究领域研究现状进行总结，指出存在的挑战，并给出了未来研究展望。
多视图学习也称为多视角学习（Multi-view Learning），其研究主旨在于如何通过对视图间相互关系的建模与发掘，建立视图间的正则化约束或概率依赖关系，最终增强学习系统的性能。
A：CCriticalSection是一种线程同步策略 或者说技术 或者方法 总之呢就是这么个意思。。。。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍MdiArea组件的常用方法及灵活运用。
Mindjet MindManager是一款著名的商业思维导图软件，由Mindjet公司开发，用于帮助用户组织、管理和展示信息。通过MindManager，用户可以快速创建各种类型的思维导图，包括传统的中心主题图、鱼骨图、组织结构图等，方便用户在工作和学习中更好地组织和管理信息。MindManager还提供了丰富的功能和工具，如任务管理、标签和图标、分支链接、多视图等，可以帮助用户更高效地完成任务和管理信息。MindManager适用于个人用户、团队和企业，是一款非常实用的信息管理工具。
最近的一些工作表明，预训练的2D生成模型可以应用于3D生成。如Dreamfusion和Magic3D，它们利用2D扩散模型作为优化3D重构方法（如NeRF）的监督，通过得分蒸馏采样（SDS）进行优化。然而，由于这些模型仅具有2D知识，它们只能提供单视图的监督，生成的图像容易受到多视图一致性问题的困扰，其结果通常包含严重的瑕疵。
在MongoDB中，对单个文档的操作是原子的。由于可以在单个文档结构中使用内嵌文档和数组来获得数据之间的关系，而不必跨多个文档和集合进行范式化，所以这种单文档原子性避免了许多实际场景中对多文档事务的需求。
MongoDB CTO Eliot Horowitz 刚刚于2月16日凌晨在MongoDB西雅图大会上宣布（当地时间2月15日上午），MongoDB将在4.0版本中正式推出多文档ACID事务支持 。
近日，第29届国际计算机学会信息与知识管理大会（CIKM 2020）在线上召开,CIKM是CCF推荐的B类国际学术会议，是信息检索和数据挖掘领域顶级学术会议之一。
作者 | 张泽宇 编辑 | 臧晨宇 校对 | 李仲深 今天给大家介绍天津大学张长青老师等人在CVPR2017上发表的文章“Latent Multi-view Subspace Clustering”。与直接使用原始特征进行单视图的子空间聚类不同，本文提出了一种潜在多视图子空间的聚类方法(LMSC)，用数据点的潜在表示进行聚类，同时在多个视角中发掘互补信息。该方法在多视图中寻找数据的潜在表示，并在此基础上对数据进行重构，建立了数据的完备表示，提高了子空间表示的准确性和鲁棒性。该方法同时采用了ALM-ADM算法
岗位职责： 1、参与需求分析、模块开发等相关工作； 2、在windows平台下进行C/C++应用程序设计、开发、测试； 3、参与软件系统或模块的联调，协助测试人员进行软件测试，修复BUG； 4、参与编写相关技术文档。 任职要求： （1）统招本科及以上毕业，计算机相关专业毕业，3年以上C++研发工作经验； （2）熟悉Windows操作系统，精通C/C++、面向对象软件设计，熟悉多线程控制及MFC界面编程等； （3）有大型C/C++服务器研发经验优先，熟悉TCP/IP协议； （4）具备通信基础知识、有音视频系统相关开发经验优先； （5）具有良好的编程习惯，积极沟通反馈，善于团队协作。
近期，世界模型的概念引发了火热浪潮，而自动驾驶领域岂能隔岸观「火」。来自中科院自动化所的团队，首次提出了一种名为 Drive-WM 的全新多视图世界模型，旨在增强端到端自动驾驶规划的安全性。
今天给大家介绍天津大学张长青老师等人在IEEE T-PAMI 2020上发表的文章“Deep Partial Multi-View Learning”。为了提高在视图缺失情况下的多视图学习性能，增强潜在表示的完备性，本文在给出多视图的完备性和通用性定义的基础上，基于提出的CPM-Nets算法，引入对抗策略，对缺失视图进行处理，提高了模型的完备性，并提出一种非参数分类损失进行优化。
中科院自动化所神经计算与脑机交互团队（NeuBCI）基于多视图VAE，结合认知神经科学的先验知识，提出了一种基于多视图任务相关对比学习的听觉注意力解码模型。相关研究成果以Auditory Attention Decoding with Task-Related Multi-View Contrastive Learning为题发表于31st ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2023)。
Self-supervised Learning of Depth Inference for Multi-view Stereo (CVPR2021)
在OnCreateClient函数中使用CSplitterWnd 对象进行窗口切分 动态切分不可>2行|列
近年来，通过基于体渲染技术的神经隐式表面学习来实现多视图三维重建成为计算机三维视觉领域研究的热点。然而，目前仍然存在一个关键性问题亟待解决：现有的方法缺乏明确的多视图几何约束，因此通常无法实现几何一致的三维重建。为了应对这一问题，我们提出了一种几何一致的神经隐式多视图三维重建算法。首先，我们从理论上分析了基于积分的体渲染技术和基于空间点的符号距离函数（SDF）建模之间存在着固有偏差。为了消除这一偏差，我们直接定位到SDF网络的零测度集，并通过利用来自运动恢复结构(SFM)的稀疏三维信息和多视图立体视觉（MVS）中的光度一致性约束来显式地对表面进行多视图几何优化。这保证了我们的符号距离函数优化无偏，并使得多视图几何约束聚焦于真正表面的优化。大量实验表明，我们提出的方法在复杂的精细结构和大范围的平滑区域都实现了高质量的三维重建，从而在性能上大大优于现有技术。
多行为推荐（MBR）旨在联合考虑多种行为以提高目标行为的推荐效果。我们认为 MBR 模型应该：（1）对用户不同行为之间的粗粒度共性进行建模，（2）在多行为建模中同时考虑局部的序列视图和全局图视图，以及（3）捕获细粒度的用户的多种行为之间的差异。在这项工作中，我们提出了一种新的多行为多视图对比学习推荐（MMCLR）框架，包括三个新的对比学习任务，分别用于解决上述挑战。
摘要：本文提出了InstantMesh，这是一个用于从单视角图像生成即时3D网格的前馈框架，具有当前非常优秀的生成质量和显著的训练可扩展性。
2D 扩散模型极大地简化了图像内容的创作流程，2D 设计行业也因此发生了变革。近来，扩散模型已扩展到 3D 创作领域，减少了应用程序（如 VR、AR、机器人技术和游戏等）中的人工成本。有许多研究已经对使用预训练的 2D 扩散模型，生成具有评分蒸馏采样（SDS）损失的 NeRFs 方法进行了探索。然而，基于 SDS 的方法通常需要花费数小时来优化资源，并且经常引发图形中的几何问题，比如多面 Janus 问题。
今天大姚给大家分享一款.NET开源（MIT License）、免费、简单、实用的数据库文档（字典）生成工具，该工具支持CHM、Word、Excel、PDF、Html、XML、Markdown等多文档格式的导出：DBCHM。
互补原则：该原则规定，为了更全面、更准确地描述数据对象，应该使用多个视图。在多视图数据的上下文，每个视图都足以完成特定的知识发现任务。然而，不同的视图通常包含相互补充的信息。例如，在图像处理领域，每幅图像都由不同类型的特征来描述，如lbp、sift和hog，其中lbp是一种强大的纹理特征，sift对图像的光照、噪声和旋转具有鲁棒性，而hog对边缘信息敏感。因此，有必要利用这些相互补充的信息来描述这些数据对象，并对内部集群提供更深入的见解。
深度学习取得了很大的成功，但是在可解释，可信任等方面还很不足。模型包含对自我推理结果的置信度很重要，模型需要对自我不确定性推理结果进行告知。如果模型可以知道自己不知道，那模型就是有了最基本的意识，模型可以给出推理结果及对结果的置信度。通过不确定性推理可以达到这一点
现有方法的生成外观，特别是在遮挡区域，逼真性很差。我们认为现有方法的性能不佳是由于训练数据的有限多样性导致的。然而，扩展现有的2D服装人类数据集还需要大量的人工注释。为了解决这个限制，我们提出了一种简单而有效的算法，可以从单一图像中创建一个3D一致纹理的人类，而无需依赖经过策划的2D服装人类数据集进行外观合成。
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
ICCV2019已经过去一段时间，但比较优秀好的文献我们还是值得慢慢去品，值得深入阅读去体会作者的意图，从中学习精髓，去发现更多的创新点。
类CCriticalSection的对象表示一个“临界区”，它是一个用于同步的对象，同一时刻仅仅同意一个线程存取资源或代码区。临界区在控制一次仅仅有一个线程改动数据或其他的控制资源时很实用。比如，在链表中添加一个结点就仅仅同意一次一个线程进行。通过使用CCriticalSection对象来控制链表，就能够达到这个目的。它就像是一把钥匙，哪个线程获得了它就获得了执行线程的权力，而把其他线程统统堵塞。 CCriticalSection类的构造函数原型例如以下：
聚类分析在机器学习和数据挖掘中起着不可或缺的作用。学习一个好的数据表示方法对于聚类算法是至关重要的。近年来，利用深度神经网络学习聚类友好表示的深度聚类已经广泛应用于各种聚类任务中。
今天主要了解了Visual C++的开发环境Visual Studio（话说以前都是用来调试控制台程序的）和用mfc写了一个最简单的程序。
从大规模的数据中进行预训练，在计算机视觉中得到了广泛应用，也是在特定任务上得到高性能模型的基础。
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
在了解了菜单和命令之后，我们接下来的几篇文章将以自定义编辑器为主题。在开发程序的时候，我们可以用文本编辑器来编写程序代码，并且实际上我们可以用文本编辑器完成所有的开发工作，但我们通常不这么做，因为在visual studio中有很多可以提高我们效率的编辑器，例如winforms编辑器和asp.net的页面编辑器。
---- 新智元报道 来源：我爱计算机视觉 作者：孔维航 【新智元导读】在三维重建任务中，由于数据量大、弱纹理、遮挡、反射等问题，如何高效准确地实现多视图立体视觉仍然是一个具有挑战性的问题。 多视图立体视觉(MVS)一直是计算机视觉研究的一个热点。它的目的是从多个已知相机姿态的图像中建立密集的对应关系，从而产生稠密的三维点云重建结果。在过去的几年里，人们在提高稠密三维重建的质量上付出了很大的努力，一些算法如PMVS、GIPUMA以及COLMAP等取得了令人印象深刻的效果。 然而，在三维重建任务中，
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