前言Ump播放视频的坑，相信很多人都踩过了很多了，这个问题是必须VLC播放器的问题，我默认导入UMPProWinMacLinuxWebGL2.0.3后，设置界面是这样的：并且无法去除UseinstalledVLC的勾选。而且播放视频也会报错：这个的意思是无法找到LibVLC的内库。VLC播放器如果勾选UseinstalledVLC就说明要使用本机安装好的vlc库（可能安装目录都有影响，这个是我个人猜测，未测试），这个限制太强了，不可能没个pc都安装一个vlc播放器。测试情况如下：有VLC的情况按界面的提示下载安装了VLCmediaplayer软件，设置界面：但是也是不能去除Useinstall

前言近年来随着引力波的发现、黑洞照片的拍摄、火星上存在水的证据发现等科学上的突破，以及文学影视作品中诸如《三体》、《流浪地球》、《星际穿越》等的传播普及，宇宙空间中那些原本遥不可及的事物离我们越来越近，人们对未知文明的关注和对宇宙空间的好奇达到了前所未有的高度。站在更高的立足点上，作为人类这个物种中的一员，我们理所应当对我们生活的星球、所在的太阳系有一定的认识，对8大行星各自的运行轨道、质量、资源存储量甚至是地形有一定的了解。本系统采用Hightopo的HTforWeb产品来构造轻量化的3D可视化场景。SolarSystem这套系统主要用于两种场景：　　1.作为科研成果、新发现的载体，做3D太

原理  当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。  在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。SSE是手肘法的核心指标，其公式为：SSE=∑i=1k∑p∈C∣p−mi∣2SSE=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\inC}|p-m_i|^2SSE=i=1∑k​p∈C∑​∣p−mi​∣2  其中，cic_ici​是第i个簇，ppp是cic_ici​中的样本点，mim_imi​是cic_ici​的质心（cic_ici​中所有样本均值），代

分类：动作捕捉github地址：https://github.com/Daniil-Osokin/lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch所需环境：Windows10，conda4.13.0；目录conda环境配置安装Pytorch全家桶安装TensorRT（可选）安装torch2trt（可选）模型转换为TensorRT兼容格式（可选）运行指令运行结果condalist以下是执行setup失败后的尝试实际上不需要编译setup也可执行demo只是实时性不好(但是我需要的是算法读者不用看以下部分这是我自己的记录)Opencv4.8.0配置

前言近年来随着引力波的发现、黑洞照片的拍摄、火星上存在水的证据发现等科学上的突破，以及文学影视作品中诸如《三体》、《流浪地球》、《星际穿越》等的传播普及，宇宙空间中那些原本遥不可及的事物离我们越来越近，人们对未知文明的关注和对宇宙空间的好奇达到了前所未有的高度。站在更高的立足点上，作为人类这个物种中的一员，我们理所应当对我们生活的星球、所在的太阳系有一定的认识，对8大行星各自的运行轨道、质量、资源存储量甚至是地形有一定的了解。本系统采用Hightopo的HTforWeb产品来构造轻量化的3D可视化场景。SolarSystem这套系统主要用于两种场景：　　1.作为科研成果、新发现的载体，做3D太

3DGaussianSplattingLinux端部署指南朋友浩哥说环境是最难配的，配好环境，你就成功了一半！项目地址windows部署版本：https://github.com/jonstephens85/gaussian-splatting-Windowswindows和linux部署版本：https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting部署记录根据官方的环境配置environment.yml配置好环境，发现出了种种问题，先不管。按教程准备好图片数据：【AI生成场景新突破】3DGaussianSplatting入门指南_哔哩哔哩_b

前言：数模排版通常面临两个选择：Word、latex，但是许多人对latex并不熟悉，就算下载了别人分享的模板，还有一些小细节不会。在此，我分享latex排版时常用语法。本人还是觉得latex会用了是很方便的，节约排版的时间，尤其是图、表、公式比较多的时候，latex可以自动标号。推荐小白使用overleafhttps://www.overleaf.com/。数学建模latex速成入门1.引入包库2.基础知识3.大标题+段行标号大标题标号4.插入图片5.表格6.公式7.引用参考文献1.引入包库就像Python、C语言一样，latex使用某些语法函数时也需要导包\usepackage{geome

注：本文源于数学建模学习交流相关公众号观看学习视频后所作        奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，其在图形学、统计学、推荐系统、信号处理等领域有重要应用。本讲我们将介绍奇异值分解在图形压缩中的运用，并将简单介绍下Matlab对于图形和视频的处理。目录线性代数基础知识回顾奇异值分解三个引理例子U的计算V的计算Σ的计算SVD的证明思路利用SVD对数据进行"降维"​编辑保留原矩阵的特征比例Matlab进行奇异值分解：[U,S,V]=svd(A)定义我们自己的mysvd函数Matlab图形的处理RGB模式图片压缩的函数SVD压缩后

QT-地形3D一、演示效果二、关键程序三、下载链接一、演示效果二、关键程序#include"ShaderProgram.h"namespacet3d::core{voidShaderProgram::init(){initializeOpenGLFunctions();loadShaders();}voidShaderProgram::addShader(constQString&filename,QOpenGLShader::ShaderTypeshaderType){QOpenGLShader*shader=newQOpenGLShader(shaderType,mProgram.get(

第二章python-pcl、open3d读取、显示pcd、bin格式点云数据文章目录第二章python-pcl、open3d读取、显示pcd、bin格式点云数据前言环境一、点云数据类型1.基于python-pcl读取显示pcd、bin格式文件2.基于open3d读取显示pcd格式文件3.解析pcap格式点云文件并通过python-pcl显示总结前言点云数据实际上就是许多组点的集合，每个点由{x,y,z}组成。当然理论上的只包含有3D坐标。实际激光雷达获取的点云数据还会包含强度、反射率等等。但我们一般只用提取{x,y,z}来处理即可。点云数据相比于其他传感器数据的核心优势就是在于精准的深度信息。