文章目录scroll-into-view使用scroll-top使用需求：一般在scroll-view中会放置一个list列表，当列表条目增加的时候，使其自动滚动到底部显示最后一条官方文档：scroll-view有两个可用属性：声明scroll-into-view或者scroll-top个人尝试后的结果，使用scroll-into-view在h5上有效，在微信小程序上无效；使用scroll-top在微信小程序也正常scroll-into-view使用 底部在data中初始化bottomId在添加数据的时候setTimeout(()=>{ this.num=this.list.lengt
昨天斥巨资将近300刀买了一套正版的jetbrains,日常工作主要用pycharm,datagrip多一点,也装了idea,偶尔会写点java,突然一脸懵逼出来两个问题.1.点击图标报异常doesnotpointtoavalidJVMinstallationjava_home没有指向jvm,百度了一圈没解决,总结一下解决的方法.1.1检查JAVA_HOME首先还是先检查jdk是否配置正确,因为安装jdk时候,如果自定义了安装路径,后续若更新了,安装路径可能会变,导致配置的JAVA_HOME确实无效.我的jdk开始安装的8,还以为最新的idea版本不支持,于是换了11,确认过本地配置的JAVA
GuoY,WangH,HuQ,etal.Deeplearningfor3dpointclouds:Asurvey[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2020.之前组会要分享的一篇综述，太长了没读完，不知道啥时候能写完。。一、摘要最近，点云学习因其在计算机视觉、自动驾驶和机器人等许多领域的广泛应用而引起越来越多的关注。作为人工智能领域的主导技术，深度学习已成功用于解决各种二维视觉问题。然而，由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战，点云上的深度学习仍处于起步阶段。最近，点云上的深度学习甚至变得蓬勃发展，人们提
生成式AI大模型是OpenAI发力的重点，目前已经推出过文本生成图像模型DALL-E和DALL-E2，以及今年初基于文本生成3D模型的POINT-E。近日，OpenAI研究团队升级了3D生成模型，全新推出了Shap・E，它是一个用于合成3D资产的条件生成式模型。目前相关模型权重、推理代码和样本已开源。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.02463项目地址：https://github.com/openai/shap-e我们先来看一下生成效果。与根据文字生成图像类似，Shap・E生成的3D物体模型主打一个「天马行空」。例如，一个看起来像香蕉的飞机：看起来像一棵树的椅子
SNAP处理Sentinel-1SAR影像流程本文的处理流程适用于Sentinel-1IWGRD数据关于SLC数据和GRD数据的区别和介绍，很容易找到，本文不再赘述。本文的处理步骤包含了辐射定标、噪声去除、轨道校正、地形校正（地理编码），这些步骤完成后SAR影像便可正常投入使用。1.导入数据不需要解压，点击file–>openproduct打开后如下图所示。2.进行辐射定标点击Radar–>Radiometric–>Calibrate打开后如下所示。ProcessingParameters界面保持默认。3.轨道校正这一步需要联网，因为需要下载相应校正文件，自动下载。点击Radar-->Appl
目录概述整体流程伪点云vs点云2D-3D边界框的一致性约束概述本文的输入数据仅仅是单目图像，在方法上是融合了伪点云（Pseudo-LiDAR）的深度信息表示方法与FrustumPointNets的检测方法。乍一看文章和伪点云原论文Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAD一模一样，但是会更具体一点，也就是本文只关注单目图像，同时解决了一些伪点云存在的问题。ps：作者提到了其他设备的一些弊端：深度相机能捕捉的范围很有限；双目相机工作的流程很麻烦，需要校准与同步；激光雷达就不用说了，很贵哈
最远点采样(FSP)是一种常用的采样算法，主要用于点云数据（如激光雷达点云数据、分子坐标等）的采样。一：算法原理 最远点采样的研究对象是点云数据，即一堆离散的坐标点。广义上其它许多样本数据类型也可以使用FPS算法并进行最远点采样，如我们经常使用的iris、drybeandataset等数据集的数据类型，这些数据可以把每一条看做p维空间中的一个点，并且也可以用各种距离度量方法计算各条数据之间的距离。兔兔在这里为了方便，只针对三维点云数据进行实例讲解。 FPS的核心思想是使得所有采样点之间的距离尽可能的远，也就是数据尽可能的离散均匀。例如对于数据（1,2,3,4,5,6,7,8,9），我们若需要
👀日报合辑|🎡AI应用与工具大全|🔔公众号资料下载|🍩@韩信子📢用魔法打败魔法！基于面部、手势和声音识别名人deepfake视频https://www.pnas.org/doi/pdf/10.1073/pnas.2216035119Deepfake是AI生成的“假”图像、音频和视频，使用自动编码器或生成对抗网络，将原始图像/音视频中的人替换为其他人的肖像，从而轻松欺骗普通观众。自几年前推出以来，Deepfake被居心叵测者大规模用于欺诈、色情或诽谤活动而备受关注。随着Deepfake技术变得越来越复杂，确定视频的真实性也变得越来越困难。约翰内斯-开普勒体育馆和加州大学伯克利分校的研究人员创建了
Elasticsearch-滚动查询scroll简介实践中我使用到滚动的场景from-size分页的缺点json处理步骤案例如下java处理步骤代码逻辑简化版java代码如下：简介 Elasticsearch滚动查询也叫游标查询 适合那种需要一次性或分批拉出大量数据做离线处理、迁移等。可以提升点效率。实践中我使用到滚动的场景需求需要从几个不同的es数据源拉取、截取数据，合到一个新的业务数据源中。每天夜里有定时任务需要拉取某天的索引数据，根据某个字段去重后拿去做离线业务处理。注意：scroll不适合支持那种实时的和用户交互的前端分页工作，实时分页查询可以使用from-size方式。但同时fr
Ubuntu系统不使用snap安装firefox，使用firefox官网下载的安装包安装firefox一、源起二、寻找原因记录（之前卸载snap的原因！！，本节主要说snap的事，装firefox,可忽略本大节）三、重新安装firefox（官网下载压缩包安装）一、源起某天，我嫌弃snap占内存，然后我使用以下命令卸载snapsudoaptautoremove--purgesnapd然后无事发生…后来我关机，在开机——然后？？？？我的firefox不见了，还有其他的软件不见了…二、寻找原因记录（之前卸载snap的原因！！，本节主要说snap的事，装firefox,可忽略本大节）重新装snap(为
