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第12章 增强现实技术

12.1 增强现实技术概述12.1.1    增强现实技术增强现实(AugmentedReality,简称AR),是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界合成到现实世界并进行互动。混合现实(MixedReality,简称MR)是虚拟现实技术的进一步发展,该技术包括了增强现实和增强虚拟,指的是介于真实世界和虚拟环境之间的一种新的可视化环境。增强虚拟是指在虚拟三维场景中叠加现实场景信息,以增强计算机对于环境的认知能力,以虚拟场景为主,现实场景作为补充。 AR的三个特征:虚实结合、实时交互、三维注册。虚实结合虚实结合是指在现实环境

【好书推荐-第八期】《ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程》一本书讲透ChatGPT,实现从理论到实践的跨越!大模型技术工程师必读

😎作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公众号:洲与AI。🎈本文专栏:本文收录于洲洲的《送书福利》系列专栏,该专栏福利多多,只需关注+点赞+收藏三连即可参与送书活动!欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转🤓同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。🌼同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入我的社群~社群中将不定时分享各类福利🖥随时欢迎您跟我沟通,一起交流,一起成长、进步!点此即可获得联系方式~本文目录一

第二篇【传奇开心果系列】Python的自动化办公库技术点案例示例:深度解读Pandas金融数据分析

传奇开心果博文系列系列博文目录Python的自动化办公库技术点案例示例系列博文目录前言一、Pandas在金融数据分析中的常见用途和功能介绍二、金融数据清洗和准备示例代码三、金融数据索引和选择示例代码四、金融数据时间序列分析示例代码五、金融数据可视化示例代码六、金融数据分析和建模示例代码七、金融数据合并和连接示例代码八、金融数据透视表和交叉表示例代码九、金融数据处理效率示例代码十、金融数据导入和导出示例代码十一、社区支持和丰富文档举例说明十二、知识点归纳总结系列博文目录Python的自动化办公库技术点案例示例系列博文目录前言当涉及金融数据分析时,Pandas是一种非常流行的Python库,被广泛

Java agent技术的注入利用与避坑点

什么是Javaagent技术?Java代理(Javaagent)是一种Java技术,它允许开发人员在运行时以某种方式修改或增强Java应用程序的行为。Java代理通过在Java虚拟机(JVM)启动时以"代理"(agent)的形式加载到JVM中,以监视、修改或甚至完全改变目标应用程序的行为。Javaagent可以做什么?安全监控和审计:通过Java代理,可以在应用程序中注入代码以监视其行为并记录关键事件。这可以用于安全审计目的,以确保应用程序不受到恶意行为或违规操作的影响。安全验证和授权:Java代理可以拦截对受保护资源的访问,并执行安全验证和授权操作。通过代理,可以实现访问控制策略,确保只有经

java - 以下通过套接字通信的数据传输技术中的效率问题

我很长时间以来一直面临这个问题,以良好的实践来实现以下场景。我遇到了问题。如果我在某处出错,建议我或指导我。详情如下。1)我有一个充当服务器套接字程序的PLC。我有一个JavaClientSocket程序来从服务器读取数据。由于这里的PLC是服务器,它建立被动通信,当客户端发起通信时,服务器向客户端提供来自特定区域的数据,如下所示如图所示,对于每次读取,客户端程序应该从服务器发送区域获取从第一个字节到最后一个字节的所有数据。并根据客户端程序提供的偏移量和长度,处理数据并将其存储到数据库中。注意:每次,客户端程序应该得到具有相同偏移量和长度的相似数据。2)我不确定我是否可以通过单个套接字

java - 各种网络相关技术之间的区别?

嘿嘿!我一直想知道web容器、web服务器、servlet容器、应用程序服务器、web框架、web平台等之间的区别是什么。这些术语一直让我感到困惑。在谷歌上搜索得到了一些答案,但有时,网上的信息很矛盾。根据我的理解,应用服务器是一个复杂的东西,它包括一个网络服务器和更多的东西,比如业务逻辑支持,EJB。Web服务器只处理简单的http。Web容器是一个Web服务器并提供servlet/JSP支持。我对吗?有人可以阐明这些技术吗?也许一些引用和比较将不胜感激。我知道可能已经问过类似的问题-但他们要么没有得到正确回答,要么有相互矛盾的答案,或者不比较上面提出的所有技术。提前致谢!

解剖Sora:37页论文逆向工程推测技术细节,微软参与,华人团队出品

Sora刚发布不久,就被逆向工程“解剖”了?!来自理海大学、微软研究院的华人团队发布了首个Sora相关研究综述,足足有37页。他们基于Sora公开技术报告和逆向工程,对模型背景、相关技术、应用、现存挑战以及文本到视频AI模型未来发展方向进行了全面分析。连计算机视觉领域的AI生成模型发展史、近两年有代表性的视频生成模型都罗列了出来:网友们也属实没想到,仅仅过了半个月、Sora还暂未公开仅有部分人可使用,学术圈相关研究竟出现得这么快。不少网友表示,综述非常全面有条理,建议全文阅读。那么这篇综述具体都讲了啥?量子位在不改变原意的基础上,对部分内容进行了整理。目录逆向工程剖析Sora技术细节整体架构多

2030年,eSIM 技术将覆盖超过36亿个物联网设备

根据Omdia的最新研究,随着电子SIM卡(eSIM)继续受到消费者市场的广泛接受,这项技术的快速发展预计将推动其在物联网(IoT)领域的采用,数量将超过10亿。到2023年,到2030年将超过36亿。调查结果显示,eSIM技术有助于提高蜂窝物联网市场的效率,同时为企业提供更多功能和选择。在GSMASGP.31/32规范的推动下,eSIM技术已为大规模采用做好了准备,尤其是在低功耗广域网设备中。通过降低在网络配置文件之间转换的复杂性,企业可以享受更多好处,如更简化的设备管理、更广泛的网络覆盖范围和更优越的商业条款。eSIM技术已经在消费市场得到广泛应用,特别是在高端智能手机和智能手表中。然而,

生活中触手可及的无线通信技术-WiFi、蓝牙和NFC

WiFiWi-Fi(WirelessFidelity)是一种无线局域网技术,它使用无线信号来连接设备和网络。Wi-Fi技术可以让用户在不需要使用有线连接的情况下,通过无线信号进行数据传输和互联网访问。Wi-Fi技术已经成为现代生活中不可或缺的一部分,广泛应用于家庭、办公室、商业场所和公共区域等各种场合。WiFi技术起源于1997年,由澳大利亚的CSIRO(CommonwealthScientificandIndustrialResearchOrganisation)科学家们发明。他们利用了一种叫做“OFDM”(正交频分复用)的技术,成功地将数据传输速度提高到了2Mbps。这项技术后来被纳入了I

DeepMind CEO:LLM+树搜索就是AGI技术线路,AI科研依赖工程能力,闭源模型就是比开源安全

谷歌在2月之后突然切换到了996模式,不到一个月的时间抛出了5个模型。而DeepMindCEOHassabis本人也是四处为自家的产品站台,曝出了很多幕后的开发内幕。在他看来,虽然还需要技术突破,但是现在人类通往AGI之路已经出现。而DeepMind和谷歌Brain的合并,标志着AI技术发展已经进入了新的时代。问:DeepMind一直站在技术的前沿。比如像AlphaZero这样系统,内部的智能体能够经过一系列思考,达成最终目标。这是否意味着大型语言模型(LLM)也能够加入这种研究的行列呢?Hassabis:我个人认为,这是一个非常有潜力的方向。我们需要继续完善这些大型模型,让它们成为更精确的世