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微信小程序——video视频播放

1、功能介绍 可以实现视频的播放暂停,发送弹幕,获取视频所处位置等。2、video组件2.1、用处video组件常用于视频的播放,默认宽度为300px,高度为225px。2.2、属性属性说明src视频的资源地址loop是否循环播放,默认falsecontrols是否显示默认播放按钮(暂停,播放进度,时间)默认为true danmu-list弹幕列表danmu-btn是否显示弹幕按钮,只在初始化有效,不能动态变更,默认为falseenable-danmu是否展示弹幕,只在初始化有效,不能动态变更,默认falseautoplay是否自动播放,默认falseposter视频封面的图片网络资源地址,如

ST-Link驱动的下载、安装、配置,以及ST-Link固件的升级

目录一、前言二、ST-Link驱动下载三、ST-Link驱动安装四、在Keil中配置ST-Link五、ST-Link固件升级一、前言  ST-LINK是专门针对意法半导体STM8和STM32系列芯片的仿真器。  ST-LINK/V2指定的SWIM标准接口和JTAG/SWD标准接口,其主要功能有:    编程功能:可烧写FLASHROM、EEPROM、AFR等;    编程性能:采用USB2.0接口,进行SWIM/JTAG/SWD下载,下载速度快;    仿真功能:支持全速运行、单步调试、断点调试等各种调试方法,可查看IO状态,变量数据等;    仿真性能:采用USB2.0接口进行仿真调试,单步

ST-Link驱动的下载、安装、配置,以及ST-Link固件的升级

目录一、前言二、ST-Link驱动下载三、ST-Link驱动安装四、在Keil中配置ST-Link五、ST-Link固件升级一、前言  ST-LINK是专门针对意法半导体STM8和STM32系列芯片的仿真器。  ST-LINK/V2指定的SWIM标准接口和JTAG/SWD标准接口,其主要功能有:    编程功能:可烧写FLASHROM、EEPROM、AFR等;    编程性能:采用USB2.0接口,进行SWIM/JTAG/SWD下载,下载速度快;    仿真功能:支持全速运行、单步调试、断点调试等各种调试方法,可查看IO状态,变量数据等;    仿真性能:采用USB2.0接口进行仿真调试,单步

第十三届蓝桥杯A组:选数异或——三种解法(线段树、DP、ST表)

[蓝桥杯2022省A]选数异或题目描述给定一个长度为nnn的数列A1,A2,⋯ ,AnA_{1},A_{2},\cdots,A_{n}A1​,A2​,⋯,An​和一个非负整数xxx,给定mmm次查询,每次询问能否从某个区间[l,r][l,r][l,r]中选择两个数使得他们的异或等于xxx。输入格式输入的第一行包含三个整数n,m,xn,m,xn,m,x。第二行包含nnn个整数A1,A2,⋯ ,AnA_{1},A_{2},\cdots,A_{n}A1​,A2​,⋯,An​。接下来mmm行,每行包含两个整数li,ril_{i},r_{i}li​,ri​表示询问区间[li,ri]\left[l_{i}

第十三届蓝桥杯A组:选数异或——三种解法(线段树、DP、ST表)

[蓝桥杯2022省A]选数异或题目描述给定一个长度为nnn的数列A1,A2,⋯ ,AnA_{1},A_{2},\cdots,A_{n}A1​,A2​,⋯,An​和一个非负整数xxx,给定mmm次查询,每次询问能否从某个区间[l,r][l,r][l,r]中选择两个数使得他们的异或等于xxx。输入格式输入的第一行包含三个整数n,m,xn,m,xn,m,x。第二行包含nnn个整数A1,A2,⋯ ,AnA_{1},A_{2},\cdots,A_{n}A1​,A2​,⋯,An​。接下来mmm行,每行包含两个整数li,ril_{i},r_{i}li​,ri​表示询问区间[li,ri]\left[l_{i}

3D视觉——1.人体姿态估计(Pose Estimation)入门——使用MediaPipe含单帧(Signel Frame)与实时视频(Real-Time Video)

使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架,用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions(方案特定的模型),共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜(人眼)手姿态(!这章博客需要用到的)人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿

3D视觉——1.人体姿态估计(Pose Estimation)入门——使用MediaPipe含单帧(Signel Frame)与实时视频(Real-Time Video)

使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架,用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions(方案特定的模型),共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜(人眼)手姿态(!这章博客需要用到的)人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿

3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training 论文理解

写在前面Facebook开源的VideoPose3D模型致力于实现准确的人体骨骼3D重建。其效果令人惊叹,只需要使用手机相机就可以实现相似的效果。而一旦技术成熟,这种人体骨骼的三维重建在很多领域将会产生颠覆性的应用。但是到目前为止,该技术还是有很多不足,其中制约该技术商业化运用的一个最大难点在于源码理解困难,模型是纯纯黑盒。因此本文将尝试理解该论文的实现方法。介绍论文一开始就阐述了核心技术,即使用2D关键点预测3D姿势,最后再将3D姿势反向投影回原先的2D关键点(半监督方法)。并且作者声称在2D关键点预测3D时使用了时间卷积架构(temporalconvolutions),让模型可以一次看见多

3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training 论文理解

写在前面Facebook开源的VideoPose3D模型致力于实现准确的人体骨骼3D重建。其效果令人惊叹,只需要使用手机相机就可以实现相似的效果。而一旦技术成熟,这种人体骨骼的三维重建在很多领域将会产生颠覆性的应用。但是到目前为止,该技术还是有很多不足,其中制约该技术商业化运用的一个最大难点在于源码理解困难,模型是纯纯黑盒。因此本文将尝试理解该论文的实现方法。介绍论文一开始就阐述了核心技术,即使用2D关键点预测3D姿势,最后再将3D姿势反向投影回原先的2D关键点(半监督方法)。并且作者声称在2D关键点预测3D时使用了时间卷积架构(temporalconvolutions),让模型可以一次看见多

Cesium 案例(四) Video

  Sandcastle-header.js存储在Cesium中Apps/Sandcastle/Sandcastle-header.js的位置,该js文件时用于创建下拉框和带选中框的按钮,引入该文件后,就会有一个Sandcastle全局对象,包含着很多方法。  //videoElement=document.getElementById("trailer");videoElement="../images/_DSC0718-239.jpg";(视频导入有问题,尝试用图片替代,完成替代)   Cesium.Ion.defaultAccessToken=    "token";   constvi