文献出处1背景创建3D虚拟世界与内容创建工具的需求变得强烈。过去的许多工作缺乏3D几何细节、受限于可以生成的网络拓扑、不支持纹理、在合成过程中使用神经渲染器，因此在3D软件中的使用变得不平凡。2研究问题训练合成纹理网格的3D生成模型，可以被3D渲染引擎消耗，用于下游应用。完成上述所有需求。3研究思路将可微显式表面提取建模方法、可微渲染技术，2D生成对抗网络结合起来，从2D图像集合来训练模型。可微显式表面提取建模方法：直接优化和输出具有任意拓扑的纹理3D网格。可微渲染技术：用2D图像渲染模型，从而利用为2D图像合成开发的强大而成熟的鉴别器。综上两条，就可以轻松扩展模型以训练高达1024×1024
文献出处1背景创建3D虚拟世界与内容创建工具的需求变得强烈。过去的许多工作缺乏3D几何细节、受限于可以生成的网络拓扑、不支持纹理、在合成过程中使用神经渲染器，因此在3D软件中的使用变得不平凡。2研究问题训练合成纹理网格的3D生成模型，可以被3D渲染引擎消耗，用于下游应用。完成上述所有需求。3研究思路将可微显式表面提取建模方法、可微渲染技术，2D生成对抗网络结合起来，从2D图像集合来训练模型。可微显式表面提取建模方法：直接优化和输出具有任意拓扑的纹理3D网格。可微渲染技术：用2D图像渲染模型，从而利用为2D图像合成开发的强大而成熟的鉴别器。综上两条，就可以轻松扩展模型以训练高达1024×1024
最近在写一个reactnative项目，其中react-native-webview库一些使用着实遇到了不少问题，耗时比较长，现在和大家分享一下。图片上传时选择拍照是很常见的功能，写的h5项目一直调用正常。使用方式大概如下：在H5下这段代码是正常可以使用的，调起相机和图库选择器，但是使用react-native-webview要注意。首先要在AndroidManifest.xml注入权限，大概是如下三个，这个没很认真调研过，有错误可以提出。 权限注入了之后，我认为一切都可以了，没想到这才是坑的开始。相机死活调不出来，经过查资料，大概有以下几种说法：1、原生webview不支持in
最近在写一个reactnative项目，其中react-native-webview库一些使用着实遇到了不少问题，耗时比较长，现在和大家分享一下。图片上传时选择拍照是很常见的功能，写的h5项目一直调用正常。使用方式大概如下：在H5下这段代码是正常可以使用的，调起相机和图库选择器，但是使用react-native-webview要注意。首先要在AndroidManifest.xml注入权限，大概是如下三个，这个没很认真调研过，有错误可以提出。 权限注入了之后，我认为一切都可以了，没想到这才是坑的开始。相机死活调不出来，经过查资料，大概有以下几种说法：1、原生webview不支持in
作者｜王展、张宇、罗群锋、谷春晖背景抖音Feed容器在推荐、关注、同城、朋友等多个场景中使用，每个场景都有自身的逻辑和业务，最终汇总在FeedViewController中，随着业务的迭代，代码越来越臃肿，面临如下的问题：容器类(FeedViewController)有10000+行，还有十多个业务分类，整体的理解和维护成本高容器类框架和业务边界不清晰，框架代码的修改不收敛和不规范，业务改动可能导致线上问题，如数据层不收敛导致的问题：自动删除导致一次滑动多个视频或者自动跳转到第一个视频等问题容器类承担了推荐、关注、朋友三个大场景，细节的业务逻辑差异较多，目前多业务代码耦合在一起，增加新功能时需
作者｜王展、张宇、罗群锋、谷春晖背景抖音Feed容器在推荐、关注、同城、朋友等多个场景中使用，每个场景都有自身的逻辑和业务，最终汇总在FeedViewController中，随着业务的迭代，代码越来越臃肿，面临如下的问题：容器类(FeedViewController)有10000+行，还有十多个业务分类，整体的理解和维护成本高容器类框架和业务边界不清晰，框架代码的修改不收敛和不规范，业务改动可能导致线上问题，如数据层不收敛导致的问题：自动删除导致一次滑动多个视频或者自动跳转到第一个视频等问题容器类承担了推荐、关注、朋友三个大场景，细节的业务逻辑差异较多，目前多业务代码耦合在一起，增加新功能时需
ForecastingMalwareCapabilitiesFromCyberAttackMemoryImages论文解读论文地址：https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/alrawi-forecasting实现地址：https://github.com/CyFI-Lab-Public/ForecastAbstract对正在进行的网络攻击的补救有赖于及时的恶意软件分析，其目的是发现尚未执行的恶意功能。不幸的是，这需要在不同的工具之间反复切换上下文，并给分析人员带来很高的认知负荷，减缓了调查的速度，使攻击者获
ForecastingMalwareCapabilitiesFromCyberAttackMemoryImages论文解读论文地址：https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/alrawi-forecasting实现地址：https://github.com/CyFI-Lab-Public/ForecastAbstract对正在进行的网络攻击的补救有赖于及时的恶意软件分析，其目的是发现尚未执行的恶意功能。不幸的是，这需要在不同的工具之间反复切换上下文，并给分析人员带来很高的认知负荷，减缓了调查的速度，使攻击者获
CloudImageUbuntuCloudImagesUbuntu官网会给各种公有云平台提供cloud镜像,例如AWS,MSAzure,GoogleCloud,以及本地虚机环境例如QEMU,VMware,Vagrant等,这些镜像在https://cloud-images.ubuntu.com上可以下载.UbuntuCloud镜像类型cloud-images.ubuntu.com上面的镜像主要可以分成两大类,daily和release,每个大类里又区分为minimal(最小安装)和普通版本.如果对这些没概念,下载release版本,在releases目录下有从8.04到22.04的各个发行版镜
CloudImageUbuntuCloudImagesUbuntu官网会给各种公有云平台提供cloud镜像,例如AWS,MSAzure,GoogleCloud,以及本地虚机环境例如QEMU,VMware,Vagrant等,这些镜像在https://cloud-images.ubuntu.com上可以下载.UbuntuCloud镜像类型cloud-images.ubuntu.com上面的镜像主要可以分成两大类,daily和release,每个大类里又区分为minimal(最小安装)和普通版本.如果对这些没概念,下载release版本,在releases目录下有从8.04到22.04的各个发行版镜
