elementui|dropdown|下拉菜单作为模态框使用背景场景：下拉菜单作为模态框使用：操作：下拉菜单设置触发条件点击展示/隐藏：trigger="click"目的：点击取消关闭下拉框遇到的问题参考网络elementui下拉菜单不同选项支持点击后是否隐藏菜单栏，给el-dropdown-menu设置ref="dropdownRef"，通过this.$refs.dropdownRef.showPopper=false关闭；this.$refs.dropdownMenuRef.showPopper=false;按照上述操作，实际开发过程中，发现点击打开下拉菜单的按钮，点击取消，确实关闭了解决
学习笔记----ant_vue模态框拖拽记录通过自定义命令utils文件夹中新建dragModal.jsimportVuefrom'vue'//注册自定义拖拽指令，弥补modal组件不能拖动的缺陷Vue.directive('drag-modal',(el,bindings,vnode)=>{Vue.nextTick(()=>{const{visible,destroyOnClose}=vnode.componentInstance//防止未定义destroyOnClose关闭弹窗时dom未被销毁，指令被重复调用if(!visible)return//找到模态框的domconstmodal=e
elementui|dropdown|下拉菜单作为模态框使用背景场景：下拉菜单作为模态框使用：操作：下拉菜单设置触发条件点击展示/隐藏：trigger="click"目的：点击取消关闭下拉框遇到的问题参考网络elementui下拉菜单不同选项支持点击后是否隐藏菜单栏，给el-dropdown-menu设置ref="dropdownRef"，通过this.$refs.dropdownRef.showPopper=false关闭；this.$refs.dropdownMenuRef.showPopper=false;按照上述操作，实际开发过程中，发现点击打开下拉菜单的按钮，点击取消，确实关闭了解决
学习笔记----ant_vue模态框拖拽记录通过自定义命令utils文件夹中新建dragModal.jsimportVuefrom'vue'//注册自定义拖拽指令，弥补modal组件不能拖动的缺陷Vue.directive('drag-modal',(el,bindings,vnode)=>{Vue.nextTick(()=>{const{visible,destroyOnClose}=vnode.componentInstance//防止未定义destroyOnClose关闭弹窗时dom未被销毁，指令被重复调用if(!visible)return//找到模态框的domconstmodal=e
一、Show与ShowDialog众所周知在c#中有两种显示窗口的方式：模态显示（showdialog）与非模态显示（show）,模态显示会阻塞调用窗口的所有消息响应，在调用ShowDialog方法后,直到关闭对话框后，才执行此方法后面的代码，期间用户是无法对该窗口外的界面进行ui交互的；非模态显示则不会，可以在弹出窗口和调用窗口之间随意切换。调用窗口调用show方法后，下面的代码可以立即执行。二、实现不阻塞的等待那么如果我们想实现一个新的窗口显示方法，既可以像模态显示那样，在关闭对话框的时候才执行显示方法后的代码，又可以像非模态显示那样不阻塞消息响应，不影响用户的UI操作。这里我们就要用到一
一、Show与ShowDialog众所周知在c#中有两种显示窗口的方式：模态显示（showdialog）与非模态显示（show）,模态显示会阻塞调用窗口的所有消息响应，在调用ShowDialog方法后,直到关闭对话框后，才执行此方法后面的代码，期间用户是无法对该窗口外的界面进行ui交互的；非模态显示则不会，可以在弹出窗口和调用窗口之间随意切换。调用窗口调用show方法后，下面的代码可以立即执行。二、实现不阻塞的等待那么如果我们想实现一个新的窗口显示方法，既可以像模态显示那样，在关闭对话框的时候才执行显示方法后的代码，又可以像非模态显示那样不阻塞消息响应，不影响用户的UI操作。这里我们就要用到一
随着元宇宙的火爆以及数字人建模技术的商业化，AI数字人驱动算法，作为数字人动画技术链的下一关键环节，获得了学界和工业界越来越广泛的兴趣和关注。其中谈话动作生成（由声音等控制信号生成肢体和手部动作）由于可以降低VRChat,虚拟直播，游戏NPC等场景下的驱动成本，在近两年成为研究热点。然而，由于缺乏开源数据，现有的模型往往在由姿态检测算法提供的伪标签数据集或者单个说话人的小规模动捕数据集上进行测试。由于数据量，数据标注的缺乏和数据质量的限制，现有的算法很难生成个性化，高手部质量，情感相关，动作-语义相关的动作。针对上述问题，华为东京研究所-DigitalHumanLab与东京大学等合作进行了研究
随着元宇宙的火爆以及数字人建模技术的商业化，AI数字人驱动算法，作为数字人动画技术链的下一关键环节，获得了学界和工业界越来越广泛的兴趣和关注。其中谈话动作生成（由声音等控制信号生成肢体和手部动作）由于可以降低VRChat,虚拟直播，游戏NPC等场景下的驱动成本，在近两年成为研究热点。然而，由于缺乏开源数据，现有的模型往往在由姿态检测算法提供的伪标签数据集或者单个说话人的小规模动捕数据集上进行测试。由于数据量，数据标注的缺乏和数据质量的限制，现有的算法很难生成个性化，高手部质量，情感相关，动作-语义相关的动作。针对上述问题，华为东京研究所-DigitalHumanLab与东京大学等合作进行了研究
MM2022|用StyleGAN进行数据增强，真的太好用了【写在前面】本文研究了生成文本-图像对的开放性研究问题，以改进细粒度图像到文本跨模态检索任务的训练，并提出了一种通过揭示StyleGAN2模型隐藏的语义信息来增强配对数据的新框架。具体来说，作者首先在给定的数据集上训练StyleGAN2模型。然后，将真实图像投影回StyleGAN2的潜在空间，以获得潜在代码。为了使生成的图像具有可操作性，进一步引入了潜在空间对齐模块来学习StyleGAN2潜在代码与相应文本字幕特征之间的对齐。当进行在线配对数据增强时，作者首先通过随机token替换生成增强文本，然后将增强文本传递到潜在空间对齐模块以输出
