以支付为最初定位的加密资产，在支付领域的发展始终停滞不前，尤其是在2022年，加密行业经历了几次“至暗时刻”，导致加密市场资金不断出逃市场全面转熊，越来越多的人对加密资产市场的发展前景失去信心。而在2021年年底开始，ZebecProtocol正在让基于加密资产的流支付概念深入人心，并推动Web3支付赛道向新的叙事方向发展，随着Zebec生态不断的得到包括Visa创始团队、尼泊尔政府等主流机构的认可，流支付有望成为加密资产作为支付手段的主要方式。当然，纵观 Zebec 生态在2022年迎来了十分辉煌的一年，其不仅完成了总额近4000万美元的融资、实现了从Solana向BNBChain等EVM链
一、前言 由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。 本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRnet改进而来，整个工程既包括HRnet又包括改进后的算法，使用起来较为方便，而且本文仅在cpu上就可以跑通整个工程。二、环境配置 python的环境主要就是按照工程中SimDR与yolov5的requirement.txt安装即可。总之缺啥装啥。三、工程准
一、前言 由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。 本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRnet改进而来，整个工程既包括HRnet又包括改进后的算法，使用起来较为方便，而且本文仅在cpu上就可以跑通整个工程。二、环境配置 python的环境主要就是按照工程中SimDR与yolov5的requirement.txt安装即可。总之缺啥装啥。三、工程准
入职背景：刚从学校毕业，进入公司，就直接进入一个大型的电商项目成为一名初级Java开发工程师。最初怀抱着我要不断学习、不畏学习、努力工作的积极状态，慢慢就变成了防御姿态，为什么呢？因为，对于刚毕业的我来说，压力着实有点大。入职初期所面临的压力我的专业背景：一名三流大学软件工程专业本科生，在学习所学得的专业知识零零散散，不成体系，实践水分大，毕业之后只能勉强写一个基于本地环境的系统demo。那么我，从学生进入职场，从会写简单demo到写大型的商业项目，该如何去理解大型项目的业务需求？如何将需求转换成覆盖所有场景的编码实现？如何使用各个工具去定位本地环境、Qa环境、UAT环境以及生产环境等Bug?
0.引入本人之前发表过一篇关于esp32读取mpu6050数据的文章，链接：http://t.csdn.cn/AwzSZ，但其存在一些漏洞，具体表现在输出数据存在不连贯和错误，在mpu6050高速运动时存在较大误差等。仅作为参考。故在此重发作为修正。当前该篇文章中所述的模块，已经过无人机稳定性控制的测试，可控制四轴无人机进行稳定性控制，故可保证其可靠性，请大家放心食用！esp32，国产之光，双核算力强大，并且自带互联网模块，在控制飞行姿态的同时可以兼顾其它运算任务，集通讯和控制为一身，可作为无人机良好的开发平台。MPU6050，价格低廉，体积小，功能强大，可靠性高，可与esp32通讯辅助无人机
Meta用头显整新活了！这不，就在最新被SIGGRAPH2023顶会收录的研究里，研究人员展示：仅凭Quest传感器和周围物体环境的交互，就可以捕捉一个人的全身运动！即使是和复杂环境进行交互也不在话下。输入的时候还是这样婶儿的，只有三个坐标架（没有摄像头）：加上虚拟角色后，胳膊腿的动作都有了（绿点是环境高度）：看到腿部的动作效果，网友直接裂开：这腿部的估计把我惊呆了！还没完！在没有任何关于下半身信息的情况下，它还可以踩箱子，跨过障碍物，精准跟踪人体动作。通过物理模拟，无需任何后期处理，就能够生成效果不错的互动场景：一个传感器也能行！去掉手柄后，虽然手的动作是随机的，但走起路来也还是有模有样：网
前言之前有用这个MediaPipe.NET.NET包装库搞了手势识别，丰富了稚晖君的ElectronBot机器人的第三方上位机软件的功能，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，于是就开始整活了，来体验了一把人体姿态关键点检测。所用框架介绍1.WASDK这个框架是微软最新的应用开发框架，我是用来开发程序的主体，做一些交互和功能的承载，本质上和wpf，uwp这类程序没什么太大的区别，区别就是一些工具链的不同。2.MediaPipeMediaPipeoffersopensourcecross-platform,customizableMLsolutionsforliveandst
固定翼飞机数学建模入门1.固定翼飞机的飞行原理2.姿态角设置3.牛顿–欧拉方程4.备注本文主要简单介绍固定翼飞机的数学建模的一般形式与原理，读者姥爷们可以跟着在草稿纸上手动推导一次，理解会更加深刻！1.固定翼飞机的飞行原理一般地，多旋翼飞机的飞行原理简单而易懂：通过机身装备的螺旋桨的转动产生升力，进而获得zzz轴上的上下垂直移动。通过调整某个/某几个螺旋桨的转速，就能够实现俯仰、滚转、偏航的姿态调整。从力学基础角度看，螺旋桨同时增大/降低转速可以实现多旋翼的上升/下降，不同螺旋桨之间的转速差引起的转矩则能够实现姿态机动。另一方面，由于多旋翼的控制通道往往是解耦的，因而其飞控算法容易实现，调参难
由于需要实时获取传感器数据，我们可以使用Android系统提供的SensorManager类来获取加速度计、陀螺仪和磁场传感器的数据。然后，我们可以将这些数据传递给一个卡尔曼滤波器对象进行滤波。以下是一段示例代码：publicclassMainActivityextendsAppCompatActivityimplementsSensorEventListener{privateSensorManagersensorManager;privateSensoraccelerometer;privateSensorgyroscope;privateSensormagnetometer;privat
3D相机—结构光相机结构光，英文叫做Structuredlight，其原理是基本原理是，通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。简单来说就是，通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构，再将获取到的信息进行更深入的应用。通常采用特定波长的不可见的红外激光作为光源，它发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息。结构光（散斑）的优点主要有：1）方案
