相信对于使用 GitHub 的小伙伴来说，以上 GitHub 徽章（badge）应该都不怎么陌生吧。如果你想快速用起来，找到你想要的徽章代码 ctrl+c & ctrl+v ，再修改对应的 GitHub username/repo_name 即可。
zcxu 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 只需1张普通照片，就能合成全角度动态3D视频。 眨个眼、动动嘴，都是小case~ 最近AIGC爆火，3D人像模型生成这边也没闲着。 如StyleNerf、StyleSDF、EG3D等方法相继出世。 但到目前为止，这种生成模型都还停留在单帧人像上。 最近，来自新加坡国立大学（NUS）和字节跳动的研究人员，在静态3D模型的基础上，提出了首个3D人像视频生成模型：PV3D（3D model for Portrait Video generation）。 PV
提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了的函数和方法。
在2019和2020年的CVPR上均有关于点云场景流的相关工作，今天介绍的是2021年CVPR上最新的关于点云场景流的工作。机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益，这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云，点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场，这为场景提供了重要的动态信息。以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入，很少有直接从点云估计场景流的方法。随着3D数据变得更容易获得，许多工作最近开始关注点云的场景流估计。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/390497086
机器之心专栏 作者：OpenDriveLab BEV（Bird’s-eye-view） 感知研究对自动驾驶领域影响巨大，关于 BEV 你需要了解哪些内容，本文通过 BEVPerception Survey 为你揭晓答案。 BEV 感知到底是什么？自动驾驶的学术界和工业界又都在关注 BEV 感知的什么内容？本文将会为你揭晓答案。 在自动驾驶领域中，让感知模型学习强大的鸟瞰图（BEV）表征是一种趋势，并且已经引起了工业界和学术界的广泛关注。相比于之前自动驾驶领域中的大多数基于在前视图或透视图中执行检测、分割、
BEV 感知到底是什么？自动驾驶的学术界和工业界又都在关注 BEV 感知的什么内容？本文将会为你揭晓答案。
修改 fluid 主题配置文件 Hexo/_config.fluid.yml，加入新的文章浏览计数来源，我起名叫 vvdpostpvuv
这个是最近有人问我的一个问题，想把一个拍好的皮肤图像，转换为3D粗糙度表面显示，既然是粗糙度表面显示，我想到的就是把图像转换为灰度图像，对每个像素点来说，有三个不同维度的信息可以表示它们，分别是坐标x、y与像素灰度值c ,对每个像素点Pixel(x,y ,c)就是一个三维向量，使用matplotlib的的3D表面图即可实现显示，这里还另外一个问题需要解决，就是像素的取值范围在0~255之后，但是为了更好的显示，需要首先对灰度图像归一化像素值范围到0~1之间。所以完整的步骤跟思路如下：
(1)通过网络加载解析页面 (2)触发 page.on("domcontentloaded") 事件 (3)执行页面的 js 脚本，加载静态资源 (4)触发 page.on("laod")事件 (5)页面执行动态加载的脚本 (6)当 500ms 都没有新的网络请求的时候，触发 networkidle 事件
https://github.com/mathewbarlow/potential-vorticity
First thing first，Rook is not a CSI driver. —— 首先，Rook不是一个容器存储驱动。
沉寂了一周了，打算把这几天的结果呈现给大家。这几天抽空就一直在搞一个自定义视频播放器，为什么会有如此想法？是因为之前看一些学习视频网站时，看到它们做的视频播放器非常Nice！于是，就打算抽空开发一款属于自己的视频播放器。话不多说，一起来实战吧！
原文：超详细 BEV 感知技术研究综述、BEV 感知实用工具箱Toolbox 及相关数据集分享
AAAI2021录取论文 “Voxel R-CNN: Towards High Performance Voxel-based 3D Object Detection“，作者来自中科大和香港中文大学。
Hexo 博客统计服务, 基于 Redis 实现。使用 hyperloglog 统计 UV。
mitmproxy不仅可以截获请求帮助开发者查看、分析，更可以通过自定义脚本进行二次开发。
本博客采用hexo-theme-next主题，大部分的主题可能只是文件的后缀名不相同，文件名相同，可以使用subline Text 3或者其他编辑器修改配置文件等。
沉寂了一周了，打算把这几天的结果呈现给大家。这几天抽空就一直在搞一个自定义视频播放器，为什么会有如此想法？是因为之前看一些学习视频网站时，看到它们做的视频播放器非常Nice！于是，就打算抽空开发一款属于自己的视频播放器。话不多说，一起来实战吧！ 项目展示
平时有很多碎片化时间，比如下班的地铁上，或者等待的时间，我们总喜欢拿出手机玩，这个时间也可以用来学习呢，当然佳爷自己也想学习英语，所以上下班的时间看看。
是一个开源项目，为开源的Web应用程序、开发堆栈以及虚拟设备提供安装程序或安装软件包。
这篇文章描述了 SELECT 语句 GROUP BY 子句的增强聚合功能 GROUPING SETS。GROUPING SETS 子句是 SELECT 语句的 GROUP BY 子句的扩展。通过 GROUPING SETS 子句，你可采用多种方式对结果分组，而不必使用多个 SELECT 语句来实现这一目的。这就意味着，能够减少响应时间并提高性能。
在企业中有时我们为方便安装软件、数据的管理，需要把安装软件、数据放到固定目录下，磁盘满了方便扩展，这里假如需要一个/data目录存放数据，并单独进行挂载。
上面介绍的PV和PVC模式是需要运维人员先创建好PV，然后开发人员定义好PVC进行一对一的Bond，但是如果PVC请求成千上万，那么就需要创建成千上万的PV，对于运维人员来说维护成本很高，Kubernetes提供一种自动创建PV的机制，叫StorageClass，它的作用就是创建PV的模板。
陈某的独立博客搭建已经有三年多时间了，使用Hexo+Git，一直使用的主题是jacman，前几天女票看到说太LOW了，这哪能忍，必须换一个逼格高点的。
方案二已经是不蒜子计数的极限，万恶之源就是不蒜子不太行了，于是换掉不蒜子使用 leancloud
点云3D目标检测在机器人和自动驾驶的3D场景理解中起着至关重要的作用。然而，与基于图像的2D检测相比，基于LiDAR的3D检测仍然难以应对点云的稀疏和不规则性质。在本文中提出了Pillar R-CNN，这是一种基于Pillar的点云表示的Faster R-CNN类架构，可以从2D检测领域的进步中获益。
前面的章节中我们介绍了在 Kubernetes 中的持久化存储的使用，了解了 PV、PVC 以及 StorageClass 的使用方法，从本地存储到 Ceph 共享存储都有学习，到这里我们其实已经可以完成应用各种场景的数据持久化了，但是难免在实际的使用过程中会遇到各种各样的问题，要解决这些问题最好的方式就是来了解下 Kubernetes 中存储的实现原理。
论文题目：An LSTM Approach to Temporal 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds
出现下图表示安装成功！（首次会同步 busuanzi 的数据，多次尝试属于正常状态） :
大约两年半以前，一位当时就已经从事互联网数据工作多年的前辈在笔者边上如是说：“最没有不可替代性的就是数据分析师，就是个锦上添花的。像什么策划啊、产品啊、美工啊、前端啊、IT啊，这些那都是必需品，没有了他们活根本就干不了了；没有他们，数据分析师分析什么啊！”笔者虽然在入行前就觉得，数据分析是个“放马后炮”、当“事后诸葛”的事，但由于喜爱所以比较纠结。这段话让原本纠结的我，毅然决然把自己定位成了可以拿到数据的数据分析师。毕竟，数据分析的前提是：已经有数据了。数据你都搞不来，还分析个毛线啊！ 当时，在耍谷歌分析（
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/101953.html原文链接：https://javaforall.cn
环境准备： ip 服务 192.168.2.10（server1） docker、k8s 192.168.2.20（server2） docker、k8s 192.168.2.30（server3） docker、k8s k8s集群如何搭建 如果是刚开机的k8s集群的主机开机后启动服务（集群还是ready） [root@server1 ~]# systemctl enable kubelet.service && systemctl start kubelet.service [root@server1
文章：Delving into the Devils of Bird’s-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe
话不多说，这篇文章主要讲述如何从0到1搭建一款适用于Vue.js的自定义配置视频播放器。我们平时在PC端网站上观看视频时，会看到有很多丰富样式的视频播放器，而我们自己写的video标签样式却是那么丑。其实像那些网站都是基于原生video标签进行开发的，只不过还得适当加工一下，才会有我们所看到的漂亮的视频播放器。
目前公司的测试环境使用Proxmox VE（PVE），PVE虚拟出来的主机CPU默认不支持vmx，即不支持嵌套虚拟化，在虚拟机中使用egrep "vmx|svm" /proc/cpuinfo验证，无输出，那么如何让他支持呢？其实PVE的内核还是采用了KVM+Qemu的方式模拟，那么参照如何让KVM支持嵌套虚拟化的方法操作，开启nested即可
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今天这一篇是19年12月30日放到arxiv上的，其实在CVPR2020截止后就一直在关注在关注的一篇文章，毕竟在KITTI的3D检测上高居榜首，并且远远的超过了第二名。如下：
今天将分享MRI图像中的左心房分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
Kubernetes环境偶尔出现Statefulset中的Pod被删除，新启动的Pod（还是调度到原有节点）挂载volume失败的问题，如下图，经过一番定位分析，也让我们对于Kubernetes系统复杂程度有了新的认知。
管理存储是管理计算的一个明显问题。PersistentVolume子系统为用户和管理员提供了一个API，用于抽象如何根据消费方式提供存储的详细信息。于是引入了两个新的API资源：PersistentVolume和PersistentVolumeClaim
本文主要介绍了基于 HTML5 WebGL 技术的图扑可视化工具 HT for Web 在大型光伏电站的应用实例，通过实时渲染、数据驱动、动态交互等特性，实现了光伏电站的数字化、网络化和智能化。同时，通过一个具体的实例，展示了 HT for Web 在大型光伏电站应用中的快速开发、高度定制、跨平台等特性。
随着新一轮工业革命兴起，应对气候变化日益成为全球共识，能源技术正在成为引领能源产业变革、实现创新驱动发展的源动力。从全球到中国，以风能、光伏发电为代表的新能源产业发展迅速，可再生能源发电与现代电网的融合成为了世界能源可持续转型的核心，发电技术继续沿着大规模、高效率和低成本方向持续进步，中国在风能和光伏发电领域的累计装机量和新增装机量已经跃居世界首位。 相比传统能源稳定、可控的生产方式，风能、太阳能本身具有先天的不可预测性，很大程度上要“靠天吃饭”，因此构建一个集物联网、大数据、云计算于一体的新能源设备管理平
阅读建议：本文偏干货类文章，对于从事数据分析同学，建议整段时间完整阅读；对于数据分析爱好者，可考虑直接阅读案例分析。
前言 k8s对ceph rbd模式不支持ReadWriteMany（RWX）,为了满足k8s的灵活性需求,采用支持多点挂载的cephfs工作模式
三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术，而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly，更加倾向于在数据领域的可视化，用于展现数据的结果。类似的还有百度的pyechart也相对美观，但是这些毕竟都是在数据层面的可视化，对于工业领域，比如一个地形，一个三维的期间等等，用这些工具来做可视化效果非常的不佳，因此我找到了pyvista这个工具，简单摸索了一下给大家做个引荐。
前两篇文章：3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述（一）、3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述（二）分别介绍了当前voxel-representation方法的backbone和主流的研究进展。即目前主要可以分为如下的几个方向做出研究内容的改进： （1）refine（2）loss（3）fusion（4）backboe -structure（5）others。 前面的文章中已经介绍到了基于refine和loss研究工作，这一篇主要介绍剩下的在3D目标检测中做研究的思路。
这是一个CMS系统的漏洞，存在SQL注入漏洞。 本人是用春秋云境搭建的漏洞环境练习。
在github上搭建的博客系统，比如想知道自己网站的PV、UV即用户访问量、页面访问量
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