参考教程：ScriptableRenderFeatureUnity版本：2019.4搭建URP场景RenderFeature作用是支持SRP扩展自定义渲染pass，因此需要在SRP下使用，这里选择URP，在packagemanager中找到UniversalRP并install。 创建一个前向渲染管线资产，会生成一个UniversalRenderPipelineAsset和UniversalRenderPipelineAsset_Renderer文件。 在Edit-ProjectSettings-Graphics中将渲染管线设置为刚设置好的URPAsset 场景就自由发挥搭建吧RenderFe
AttentionalFeatureFusion注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的AAF，与此前的SENet、SKNet等很相似，但AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！本篇博客主要参考自知乎作者OucQxw，知乎原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/424031096论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2009.14082.pdfGithub代码地址：https://github.com/Yimia
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这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助一.typescript高阶类型Exclude和ExtractExcludeTypeScript2.8 中增加了 Exclude 类型，该如何理解这个高级类型的定义呢？typeExclude=TextendsU?never:T;从 Exclude 的定义来看，就是判断 T 是否继承于 U，如果是，则返回 never，否则返回 T。1.T,U之间的关系，是否是基于结构相似呢？interfaceIPerson{name:string,age:number,sex:0|1,}interfaceIMan{name:string,age:num
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助一.typescript高阶类型Exclude和ExtractExcludeTypeScript2.8 中增加了 Exclude 类型，该如何理解这个高级类型的定义呢？typeExclude=TextendsU?never:T;从 Exclude 的定义来看，就是判断 T 是否继承于 U，如果是，则返回 never，否则返回 T。1.T,U之间的关系，是否是基于结构相似呢？interfaceIPerson{name:string,age:number,sex:0|1,}interfaceIMan{name:string,age:num
渐进式发布(ProgressiveDelivery)被认为是持续发布（ContinousDelivery）的下一代形态，其专注于增强发布过程控制与降低发布风险，最终提高整体收益。国际科技巨头比如Amazon、Google和Netflix等公司每天通过渐进式发布的方式将数千次的功能更新、bug修复等更新到用户环境。快速迭代的同时，避免不了引入一些预期之外的bug。因此需要如何采用合适的工具，在风险与收益之间找到一个很好的平衡点就显得尤为重要。目前持续发布（CD）能够通过一些用户数据、系统监控或者一些核心指标对部署的功能进行监控，当发现问题及时回滚，以此形成一个持续迭代闭环。但是当用户体量非常大的
渐进式发布(ProgressiveDelivery)被认为是持续发布（ContinousDelivery）的下一代形态，其专注于增强发布过程控制与降低发布风险，最终提高整体收益。国际科技巨头比如Amazon、Google和Netflix等公司每天通过渐进式发布的方式将数千次的功能更新、bug修复等更新到用户环境。快速迭代的同时，避免不了引入一些预期之外的bug。因此需要如何采用合适的工具，在风险与收益之间找到一个很好的平衡点就显得尤为重要。目前持续发布（CD）能够通过一些用户数据、系统监控或者一些核心指标对部署的功能进行监控，当发现问题及时回滚，以此形成一个持续迭代闭环。但是当用户体量非常大的
标题：基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累来源：CVPR2022https://arxiv.org/abs/2203.09138代码：https://github.com/AndersonStra/MuKEA一、问题提出一般的基于知识的视觉问答（KB-VQA）要求具有关联外部知识的能力，以实现开放式跨模态场景理解。现有的研究主要集中在从结构化知识图中获取相关知识，如ConceptNet和DBpedia，或从非结构化/半结构化知识中获取相关知识，如Wikipedia和VisualGenome。虽然这些知识库通过大规模的人工标注提供了高质量的知识，但一个局限性是，它们从纯文本的知识库中获取相关
标题：基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累来源：CVPR2022https://arxiv.org/abs/2203.09138代码：https://github.com/AndersonStra/MuKEA一、问题提出一般的基于知识的视觉问答（KB-VQA）要求具有关联外部知识的能力，以实现开放式跨模态场景理解。现有的研究主要集中在从结构化知识图中获取相关知识，如ConceptNet和DBpedia，或从非结构化/半结构化知识中获取相关知识，如Wikipedia和VisualGenome。虽然这些知识库通过大规模的人工标注提供了高质量的知识，但一个局限性是，它们从纯文本的知识库中获取相关
2020年学习rust的时候，web框架一大堆，感觉无所适从。有的框架类似于springboot里注解的方式 使用宏，有的是用函数的方式。随着异步框架tokio地位的稳固，axum是一个不错的选择。axum采用的是函数的方式。其实框架里是写好的验证处理程序的。源码里有基本验证和令牌验证两种方式。原来有的令牌验证，一是字段不能重新定义，二是字段的值分为两部分。如果前端的人不是深究过http协议，估计会骂街。前端提交了用户名和密码后，得到了jwt。后续业务中，将jwt放置到商量好的自定义header里即可。以令牌里只涉及用户ID和过期时间为例定义Claims。#[derive(Debug,Seri
