文章目录一、简介软件特色演示：二、使用免费群晖虚拟机搭建群晖SynologyDrive服务，实现局域网同步1安装并设置SynologyDrive套件2局域网内同步文件测试三、内网穿透群晖SynologyDrive，实现异地多端同步Windows安装Cpolar步骤：四、实现固定TCP地址同步一、简介上期教程介绍了如何免费多端同步Zotero科研文献管理软件，我在文章中分享了群晖Nas虚拟机安装包，使用群晖的WebDav功能实现多端云同步，本期将演示使用群晖SynologyDrive实现同步笔记文件。当我们使用Zotero阅读文献并画出重点后（输入），需要一款多功能的笔记软件来整理学到的东西
感受：代码、路径方面有点混乱，需要大改，怎么改的过程未及时记录，记录改完后的一些思考，还在慢慢更新中，写的比较乱，还存在许多问题为想明白，已在文中标红，欢迎大佬们评论区或者私信帮我答答疑惑orz orz orz!paper：CoANet:ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore使用的源代码仓库：GitHub-mj129/CoANet:CoANet:ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFr
我正在开发一个使用GoogleDriveRESTAPI的Android应用程序。我只想列出驱动器中的所有文件。但是当方法listDriveFiles()被调用时，我得到一个错误，如java.lang.IllegalArgumentException:thenamemustnotbeempty:null.我在这里发现了类似的问题，其中大部分都说要添加权限GET_ACCOUNT。我已经这样做了，但没有运气。一个答案指向检查getAccount()的值，当我这样做时，我得到的值为null。错误:java.lang.IllegalArgumentException:thenamemustnot
我的Android应用程序使用新的GoogleDriveAPI在GoogleDrive上创建文件。我正在成功获取DriveFile对象。问题是:如何从我的应用程序共享此文件？感谢相关主题的链接，尤其是代码示例。 最佳答案 Android专用API尚不支持共享。您可以使用RESTfulWebAPI来执行此操作。参见permissions.您可以从DriveId获取resourceId，这是您访问WebAPI中的文件所需的ID。 关于android-如何从Android应用程序共享Googl
我的pdf文件存储在某些网站中，例如:http://www.pdf995.com/samples/pdf.pdf现在我的应用程序不能依赖其他网站。所以我已经下载了pdf文档上传到谷歌驱动有我自己的pdf链接尝试使用google文档在webview中打开它失败现在链接如下pdf保存在其他网站链接:“http://www.pdf995.com/samples/pdf.pdf”保存在谷歌驱动器中的pdf共享链接:“https://drive.google.com/open?id=0B8e4zX5Y1S0XV0U0UTZJOUVma00”如果它以googledocs开头:“https://do
对于大学类(class)，我需要使用GoogleDrive文件夹作为我的项目位置。问题是Google云端硬盘让我隐藏了OSXIconfiles出现。当我尝试在AndroidStudio中运行该应用程序并构建它时，一个Icon文件打开并且我收到以下消息:生成文件夹下的文件，不应编辑。错误:文件名必须以.xml结尾。我的res/layout文件夹包含一个Icon文件，(显然)它不是以.xml结尾的。我删除了文件，但仍然出现相同的错误。有没有办法解决这个问题，以便在Mac上的GoogleDrive文件夹中构建我的应用程序，还是不可能？以下是上下文中的错误:/Users/meda/Google
我正在尝试从我的Android应用程序中获取GoogleDrive文件夹中的文件列表，但到目前为止没有成功。我正在使用google-api-drive-v1-rev4-java-1.6.0-beta和google-api-client-1.9.0。我还在构建我的代码，类似于http://code.google.com/p/google-api-java-client/wiki/Android中的示例中的calendar-android-sample和tasks-android-sample.我似乎无法找到如何使用files()来获取文件夹列表甚至我想要的文件夹的ID。tasks-and
原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.152601.引言神经辐射场（NeRF）应用在自动驾驶中，可以创建可编辑的场景数字克隆（可自由编辑视角和场景物体），以进行仿真。但目前的方法或者需要大量的训练时间，或者对传感器的建模过于简单（导致仿真和真实数据的间隙），或者性能较低。本文提出NeuRAD，一种可编辑的新视图合成模型。该方法可以处理大型自动驾驶场景，建模了重要的传感器特性（如相机的卷帘式快门、激光雷达的光束发散）。此外，本文的模型简单，其中静态和动态元素通过位置嵌入分辨。NeuRAD有泛化性和SotA性能。3.方法本文的NeuRAD在各数据集上均有低重建误差和推断时
假设我使用GoogleDriveAPI选择一个我想打开的文件。我有这样的代码://GettingthedriveIDforthefileDriveIddriveId=(DriveId)data.getParcelableExtra(OpenFileActivityBuilder.EXTRA_RESPONSE_DRIVE_ID);//GettingtheselectedfileDriveFilegoogleDriveFile=Drive.DriveApi.getFile(googleApiClient,driveId);googleDriveFile.open(googleApiClie
Cam4DOcc:BenchmarkforCamera-Only4DOccupancyForecastinginAutonomousDrivingApplications原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.17663I.引言现有的基于相机的占用估计方法仅估计当前和过去的占用状态，但自动驾驶汽车需要未来的环境条件。本文提出首个相机4D占用预测基准Cam4DOcc，包含数据集的新格式、各种基准方案，以及标准化的评估协议。数据集包含序列的语义和实例标签以及占用网格的反向向心流；基准方案包括静态世界占用模型、点云体素预测、2D-3D基于实例的预测，已经端到端4D占用预测网络
