1、功能介绍 可以实现视频的播放暂停，发送弹幕，获取视频所处位置等。2、video组件2.1、用处video组件常用于视频的播放，默认宽度为300px，高度为225px。2.2、属性属性说明src视频的资源地址loop是否循环播放，默认falsecontrols是否显示默认播放按钮(暂停，播放进度，时间）默认为true danmu-list弹幕列表danmu-btn是否显示弹幕按钮，只在初始化有效，不能动态变更，默认为falseenable-danmu是否展示弹幕，只在初始化有效，不能动态变更，默认falseautoplay是否自动播放，默认falseposter视频封面的图片网络资源地址，如
1、功能介绍 可以实现视频的播放暂停，发送弹幕，获取视频所处位置等。2、video组件2.1、用处video组件常用于视频的播放，默认宽度为300px，高度为225px。2.2、属性属性说明src视频的资源地址loop是否循环播放，默认falsecontrols是否显示默认播放按钮(暂停，播放进度，时间）默认为true danmu-list弹幕列表danmu-btn是否显示弹幕按钮，只在初始化有效，不能动态变更，默认为falseenable-danmu是否展示弹幕，只在初始化有效，不能动态变更，默认falseautoplay是否自动播放，默认falseposter视频封面的图片网络资源地址，如
最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜（人眼）手姿态（！这章博客需要用到的）人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿
使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜（人眼）手姿态（！这章博客需要用到的）人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿
写在前面Facebook开源的VideoPose3D模型致力于实现准确的人体骨骼3D重建。其效果令人惊叹，只需要使用手机相机就可以实现相似的效果。而一旦技术成熟，这种人体骨骼的三维重建在很多领域将会产生颠覆性的应用。但是到目前为止，该技术还是有很多不足，其中制约该技术商业化运用的一个最大难点在于源码理解困难，模型是纯纯黑盒。因此本文将尝试理解该论文的实现方法。介绍论文一开始就阐述了核心技术，即使用2D关键点预测3D姿势，最后再将3D姿势反向投影回原先的2D关键点(半监督方法)。并且作者声称在2D关键点预测3D时使用了时间卷积架构(temporalconvolutions)，让模型可以一次看见多
写在前面Facebook开源的VideoPose3D模型致力于实现准确的人体骨骼3D重建。其效果令人惊叹，只需要使用手机相机就可以实现相似的效果。而一旦技术成熟，这种人体骨骼的三维重建在很多领域将会产生颠覆性的应用。但是到目前为止，该技术还是有很多不足，其中制约该技术商业化运用的一个最大难点在于源码理解困难，模型是纯纯黑盒。因此本文将尝试理解该论文的实现方法。介绍论文一开始就阐述了核心技术，即使用2D关键点预测3D姿势，最后再将3D姿势反向投影回原先的2D关键点(半监督方法)。并且作者声称在2D关键点预测3D时使用了时间卷积架构(temporalconvolutions)，让模型可以一次看见多
Sandcastle-header.js存储在Cesium中Apps/Sandcastle/Sandcastle-header.js的位置，该js文件时用于创建下拉框和带选中框的按钮，引入该文件后，就会有一个Sandcastle全局对象，包含着很多方法。 //videoElement=document.getElementById("trailer");videoElement="../images/_DSC0718-239.jpg";（视频导入有问题，尝试用图片替代，完成替代） Cesium.Ion.defaultAccessToken= "token"; constvi
Sandcastle-header.js存储在Cesium中Apps/Sandcastle/Sandcastle-header.js的位置，该js文件时用于创建下拉框和带选中框的按钮，引入该文件后，就会有一个Sandcastle全局对象，包含着很多方法。 //videoElement=document.getElementById("trailer");videoElement="../images/_DSC0718-239.jpg";（视频导入有问题，尝试用图片替代，完成替代） Cesium.Ion.defaultAccessToken= "token"; constvi
