是否可以使用不像下面的“Hiro”标记的定制标记。我可以使用随机形状(例如实心红色椭圆形)作为标记吗？如果目前不支持此功能，有人可以为我指明正确的方向，让我可以开始构建此功能吗？ 最佳答案 AR.js支持自定义标记。用markergenerator制作任何愚蠢的图像.让ar.js知道你想使用你的标记:瞧。你可以在这个glitch中查看使用this图片。 关于javascript-是否可以使用自定义标记？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我创建了一个3d动画模型，我设法在threejs中运行它。varloader=newTHREE.FBXLoader();loader.load('model.fbx',function(object){object.mixer=newTHREE.AnimationMixer(object);mixers.push(object.mixer);console.log(object.animations.length);varaction=object.mixer.clipAction(object.animations[0]);action.play();object.traverse(
为清晰起见进行编辑-@Qantas94Heavy-我明白它在“说”什么或应该做什么，但我不明白的是为什么，更重要的是如何工作:我正在阅读有关JS模块模式的高级教程，它给出了这个示例:varMODULE=(function(my){//addcapabilities...returnmy;}(MODULE||{}));困扰我(我需要你的帮助)的是最后一句话:(MODULE||{}));我无法理解使之成为可能的语法规则。在搜索了关键字“JavaScript模块语法”和“模块模式速记”之后，我发现我仍然不太了解这背后的基础。有人可以解释一下或为我指明正确的方向来理解这个/获得更深入的理解吗？
在发布后的三个月里，ChatGPT能够对范围广泛的问题生成类似人的、连贯的和信息丰富的回答，这使得OpenAI对话式大型语言模型(LLM)从好奇变成了吸引公众讨论AI优缺点的磁石。虽然有很多赞誉，但也有严重的担忧——特别是关于ChatGPT偶尔产生误导性或事实不正确的反应，这被描述为“幻觉”。这些担忧以及ChatGPT无法访问互联网来更新其知识，导致一些人认为此类LLM还没有为现实世界的关键任务应用程序做好准备。在新论文CheckYourFactsandTryAgain:ImprovingLargeLanguageModelswithExternalKnowledgeandAutomatedF
我正在尝试在基于网络的增强现实应用程序中使用常规Three.js光线转换(与ARHitTest相反，这个问题与真实飞机上的HitTest无关).Web应用使用A-Frame和aframe-xrcomponent在适用于iOS的WebXR查看器和适用于Android的WebARCore中获得WebXR支持，并且增强现实在这两个实验性浏览器中通常运行良好。但是，aframe-xr或three.xr.js中的内容和WebXRpolyfill它包含的库会导致在支持WebXR的实验性浏览器中光线转换的方向向量投影不正确。光线转换的原点很好(在相机的当前位置)，但方向总是偏移到它应该的位置下方
我想了解现有的Java增强现实框架。我想开发一些与增强现实相关的交互式桌面应用程序。需要哪些框架？ 最佳答案 看看http://nyatla.jp/nyartoolkit/wp/它是一个ARToolkit端口，主要是用Java编写的，我已经将它用于android和桌面应用程序。如果您想真正快速入门，请尝试processing和NyAR4psg。我所知道的所有其他库大多是用c(++)编写的。以下是我所知道的其他一些C++框架:http://www.artoolworks.com/http://www.icg.tugraz.at/pro
1.背景介绍虚拟现实(VirtualReality,VR)是一种使用计算机生成的人工环境来替代现实环境的技术。它通过显示三维图形、提供特殊效果和音频输出来呈现虚拟环境，使用户感到身处于虚拟世界。随着技术的发展，虚拟现实已经从游戏和娱乐领域拓展到教育、医疗、工业等各个领域，为人们带来了无限可能。然而，虚拟现实仍然面临着一个主要的挑战：即使是最先进的VR设备，也无法完全模拟现实生活中的体验。这是因为传统的VR技术主要依靠计算机生成的图像和音频来呈现虚拟环境，而忽略了人类的五感体验。为了创建更真实的虚拟现实体验，我们需要一个更高级的技术来模拟现实生活中的感知和交互。在这篇文章中，我们将探讨一种名为生
①窗Window1.Unity组件Components2.着色器Shaders1.DepthMask.shader②门Door1.组件Components1.ARCamera2.InnerWorld3.Door4.具有动画的门AnimatedDoor5.里世界的天空SkySphere2.着色器Shaders1.StencilMask.shader2.StencilSpecular.shader3.StencilMetallic.shader4.Sky.shader3.脚本Scripts1.PortalManger.cs2.PlaceOnPlaneOnce.cs③更近一步Goastepfurth
检索增强生成(Retrieval-augmentedGeneration,RAG)实战1-基于LlamaIndex构建第一个RAG应用本文将介绍如何使用LlamaIndex构建一个非常简单的RAG应用。通过该案例，可以初步了解LlamaIndex构建RAG应用的大体流程。环境准备安装LlamaIndex安装LlamaIndex相关包：pipinstallllama-indexpipinstallllama-index-embeddings-huggingfacepipinstallllama-index-llms-huggingfacellama-index是核心包；llama-index-e
TimeSeriesContrastiveLearningwithInformation-AwareAugmentations摘要背景：在近年来，已经有许多对比学习方法被提出，并在实证上取得了显著的成功。尽管对比学习在图像和语言领域非常有效和普遍，但在时间序列数据上的应用相对较少。对比学习的关键组成部分：对比学习的一个关键组成部分是选择适当的数据增强（augmentation）方式，通过施加一些先验条件构建可行的正样本。这样，编码器可以通过训练来学习稳健和具有区分性的表示。问题陈述：与图像和语言领域不同，时间序列数据的“期望”增强样本很难通过人为的先验条件来生成，因为时间序列数据具有多样且人类
