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env(safe-area-inset-bottom)解决ios底部小黑线遮挡问题

最近在做微信小程序,有一个功能是提交按钮放在屏幕底部,使用了position:absolute定位,bottom设置为0,正常显示应该是这样的:但是自测的时候发现如果在部分ios机型,比如iPhoneX、iPhone12/13的时候,按钮会被ios底部的小黑线所遮挡一部分:这样显示明显不太友好,因此研究了一下,发现css中有一个特性可以解决iso底部小黑线的问题,即env(safe-area-inset-bottom)。safe-area,即安全区域指的是一个可视窗口范围,处于安全区域的内容不受圆角(corners)、齐刘海(sensorhousing)、小黑条(HomeIndicator)的

echarts 提示框tooltip被遮挡的解决办法

当echart的容器外部dom被设置为overflow:hidden时,提示框会被遮挡。解决办法:一、tooltip.confinetooltip:{confine:true //是否将tooltip框限制在图表的区域内。},这样可以限制提示框在图表的区域内。二、tooltip.appendToBodytooltip:{appendToBody:true},默认值是false。false表示,tooltip的DOM节点会被添加为本图表的DOMcontainer的一个子孙节点。但是这种方式导致,如果本图表的DOMcontainer的祖先节点有设置overflow:hidden,那么当toolti

uniapp input 被键盘遮挡的解决方案

在uniapp登录页遇到了input被键盘遮挡的和一点击输入框(或两个输入框来回切换输入)页面就闪现刷新的问题。解决如下:闪现/刷新:用uniapp自身的input标签,替换uview的u-input,用@input事件替换掉v-model属性遮挡:增加三个标签属性:always-embed=“true”:adjust-position=“true”cursor-spacing=“30”inputtype="password"class="flex-1ml-2"placeholder="请输入密码"autocomplete="off":always-embed="true":adjust-po

一张图重建3D人物新思路:完美复刻复杂动作和宽松衣物,遮挡也不在话下

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。在计算机视觉领域,我们用一张人像直接打造3D数字人最大的挑战是什么?或许就是兼顾稳定性和自由度。也就是人物无论摆出多么复杂的姿势、所穿衣服有多宽松、飘逸或个性,我们都能将它全部逼真地重建为3D姿态。像下面的例子,就很尴尬:姿势是够稳,但衣服都缺块了。现在,来自CVPR’23的一篇Highlight论文——《ECON:ExplicitClothedhumansOptimizedviaNormalintegration》,专门解决了这个问题。它所用方法既能逼真重建各种复杂pose,也能把衣服从整体版型到细节褶皱都完美复刻出

随时随地,追踪每个像素,连遮挡都不怕的「追踪一切」视频算法来了

前段时间,Meta发布「分割一切(SAM)」AI模型,可以为任何图像或视频中的任何物体生成mask,让计算机视觉(CV)领域研究者惊呼:「CV不存在了」。之后,CV领域掀起了一阵「二创」狂潮,一些工作陆续在分割的基础上结合目标检测、图像生成等功能,但大部分研究是基于静态图像的。现在,一项称为「追踪一切」的新研究为动态视频中的运动估计提出了新方法,能够准确、完整地追踪物体的运动轨迹。该研究由来自康奈尔大学、谷歌研究院和UC伯克利的研究者共同完成。他们联合提出了一种完整且全局一致的运动表征OmniMotion,并提出一种新的测试时(test-time)优化方法,对视频中每个像素进行准确、完整的运动

UGUI 使用 UIParticle 实现 UI 上显示 Particle System 以及 层级遮挡 和 Mask

UGUI使用UIParticle实现UI上显示ParticleSystem以及层级遮挡和MaskUIParticlegit地址打开上面地址,关于UIParticle如何使用讲解非常详细如何安装到Unity项目?找到Installation部分,几种安装方式下面是UsingGit方式关闭Unity,打开Unity项目目录找到Packages/manifest.json添加如下代码{"dependencies":{ "com.coffee.ui-particle":"https://github.com/mob-sakai/ParticleEffectForUGUI.git"}}然后用Unity打

YOLOv5原创改进损失函数 Repulsion:解决目标遮挡场景下检测,为解决密集人群检测中遮挡设计的损失函数,打造高效检测器涨点

💡本篇内容:YOLOv5原创改进损失函数Repulsion:解决目标遮挡场景下检测,为解决密集人群检测中遮挡设计的损失函数,打造高效检测器涨点💡🚀🚀🚀本博客内附的改进源代码改进适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8…等等YOLO系列按步骤操作运行改进后的代码即可💡在检测行人任务中,由于行人之间互相遮挡,导致检测器容易受遮挡的干扰,给出错误的预测框。研究人员先是从数据集上进行分析,描述了遮挡对行人检测带来的影响。后面受吸引,排斥的启发,提出了《RepulsionLoss创新点》来尽可能让预测框贴近真实框的同时,又能与同类排斥,进而避免误检。将其应用到YOLOv5、YOLOv7、YOLOv

Unity(四十六):遮挡剔除

原理游戏中的元素非常多,但是摄像机能看到的内容是有限的,并且有些元素会被另外一些元素挡住,例如城墙一类的,城墙后面的元素就会被它挡住。如果不进行处理的话,这些元素也会带来一定的开销,此时可以使用遮挡剔除技术来剔除掉这些被挡住的元素,只动态保留摄像机能看到的内容。遮挡剔除遮挡与被遮挡属性描述OccluderStatic在遮挡剔除系统中,将游戏对象标记为静态遮挡物OccludeeStatic在遮挡剔除系统中,将游戏对象标记为静态被遮挡物Object筛选器描述All全部Renderers在Hierarchy窗口或Scene视图中选择一个渲染器,即可在OcclusionCulling窗口中查看和更改渲

UE4 Hi-Z遮挡剔除实现详细解析

Hi-ZRenderTarget的生成PixelShader处理Hi-ZRenderTarget情况:InvSize:输入上一级(高等级)HiZ图的MinMap大小,(比如输入是512的MinMap0,输出是256的MinMap图)。InputViewportMaxBound:采样的贴图UV最大边界,min作用防止采样超出贴图界限。获取到上一级Minmap的4个深度后将最小的那个深度返回。这里为什么不是0.5而是0.25,看下图就能够一目了然了。float4DeviceZ=Gather4(ParentTextureMip,ParentTextureMipSampler,BufferUV);fl

Cypress 踩坑记 - DOM 遮挡

Cypress是一个非常流行的测试工具,然而实际使用过程中发现一些问题,这里做些记录。问题发现在Cypress下click是非常常用的指令,然而在一些特殊场景下click并不能如想象中那般正常工作。比如现在有一个弹窗,我们需要测试在点击遮罩层时是否可以正常关闭弹窗。测试代码比较简单:///context('Actions',()=>{beforeEach(()=>{cy.visit('http://localhost:3300/Modal');});it('Override',()=>{cy.get('.mantine-Button-root').click();cy.get('.mantin