作者：翟天保Steven版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处一、设计模式是什么？ 设计模式是为了解决在软件开发过程中遇到的某些问题而形成的思想。同一场景有多种设计模式可以应用，不同的模式有各自的优缺点，开发者可以基于自身需求选择合适的设计模式，去解决相应的工程难题。 良好的软件设计和架构，可以让代码具备良好的可读性、可维护性、可扩展性、可复用性，让整个系统具备较强的鲁棒性和性能，减少屎山代码出现的概率。 想要熟练运用设计模式，提高自己的编程能力和架构能力，只有在自己工作中，结合自身工作内容，多思考多实践。本文只能通过举一些通俗的例子，来
缘起真北敏捷社区的宗旨是：求知、连接。求知就是学习，家里没矿的话，学习是一个人最重要的动力之源。连接就是把人拉在一起，我们相信人与人的互动会带来美好的变化。今天的直播是把大家拉在一起学习，就是求知、连接。嘉宾介绍董越，DevOps资深专家，阿里巴巴集团前研发效能事业部架构、高级产品专家等职，从事Aone&云效DevOps产品设计、阿里云专有云集成与交付解决方案设计等工作。在加入阿里之前，他还曾就职于西门子、摩托罗拉、雅虎、索尼、去哪儿网等大型企业，一直从事软件配置管理、软件集成与交付、DevOps相关的工作。当前主要从事企业级DevOps体系建设与咨询工作，帮助众多企业提升软件研发交付效能。已
一、深度图的概念1.深度图像的像素值反映场景中物体到相机的传感器平面的距离，获取深度图像的方法=被动测距传感+主动深度传感。2.深度图像是物体的三维表示形式，一般通过立体照相机或者TOF照相机获取。如果具备照相机的内标定参数，可将深度图像转换为点云。3.深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法等。4.深度图往往以灰度形式或者伪彩色形式表现，但它和传统相机的到灰度图以及RGB图有本质的区别。二、深度图和点云的数据存储1.3D相机数据的数据存储形式，存储次序往往和传感器的像素排列一致2.点云的数据存储形式，每行对应一个点的X/Y/Z坐标三、TO
虽说建模还是台式最好，但是需要外出或者带回家工作的时候还是不方便的❌，咱们来看下怎么挑～我们使用的建模软件为3DsMax、maya、zbrush等建模的时候，对显卡和内存的要求较高🉐显卡越好，模型面数多了也不会太卡顿✅当使用Vary插件渲染，此时CPU就开始发挥作用了CPU越好，渲染越快✅1⃣游戏本的预算是多少？🔅入门级：价格在5-6k左右即可🔅进阶级：价格在7.5k-1w往上，需要的显卡和CPU配置更高2⃣选购看哪些参数？🔅一先看显卡，好的独显更重要一些，再来看散热，续航，屏幕🖥以及接口数量等，接口是越多越好，方便外接机械键盘⌨和鼠标🖱，工作中就使用更多🔅显卡看型号📱，同时也要看显卡的几个数
共享经济模式以合理配置网络资源、减少销售市场交易费用、推动私营经济强势来袭等优点颠覆性创新地严重影响传统商业模式，根据“自由者”的协同，共享经济模式给供需彼此更自由选择和由上而下的制度变革，提高了经济形势高效率，变成近些年更为比较热门的自主创业行业，因此各种各样共享模式集中化暴发，交通出行、货运物流、金融业、文化教育、室内空间、自媒体平台，渗入大家日常生活中的每一个环节，已是踵事增华。 如今网络平台愈来愈多，不过想要做他的私域流量池的公司也越来越多了。许多默默无闻知名品牌凭借自己的欲念总流量已不再被埋没了，那样创造自己的欲念总流量就一定要有自己的商城系统，可能你们会猜疑说：那么多网络平台，谁能
LVGL页面切换LVGL中没有明确的页面切换方案，参考（2.6#lvgl-多页面（screen）设定/切换）根据实际可用API，可以考虑两种方案：通过FLAG（LV_OBJ_FLAG_HIDDEN）隐藏或者显示lv_obj_add_flag/lv_obj_clear_flag根UI控件通过管理child节点的对象来实现lv_obj_set_parent/lv_obj_get_child通过屏幕显示obj切换lv_scr_load/lv_scr_load_anim与参考文章不同的是，这里更建议使用1和2两种方式进行管理。具体场景如下：如果是简单页面，没有标题，页脚，侧边栏等复杂元素，建议使用3。
前文在阅读论文前，首先我们要有一定的知识储备，包括人脸建模，表情制作，旋转转换等，才能方便我们的论文理解，所以首先我会讲解一些关键的知识点。Flame模型的作用?Flame是一个3D人脸的通用模型，举个例子，你现在有一个特定人的3D人脸扫描序列，那么我便可以通过Flame模型拟合，构建个性化的模型，然后通过改变表情参数，动作参数，从而生成一些新的表情，动作的3D数据，以进行动画制作等。除此之外，因为扫描数据的误差和缺失，我可以通过Flame模型，对数据进行拟合平滑，得到较为完善，完美的3D数据。除此之外，我还可以使用通用的模板T，从而实现对人脸较为粗糙的3D重建。比如Deca中，通过深度学习与
stable-diffusion官方版本地复现手册主页：https://github.com/wjxpro邮箱：804359553@qq.com文章目录**stable-diffusion官方版本地复现手册**〇、说明环境一、准备1.[stable-diffusion](https://github.com/CompVis/stable-diffusion)（标题链接可点）2.[sd-v1-4.ckpt](https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/tree/main)3.[clip-vit-large-patc
一、报错信息之前写代码时碰到了这样一个错误：RuntimeError:Expectedtohavefinishedreductionintheprioriterationbeforestartinganewone.Thiserrorindicatesthatyourmodulehasparametersthatwerenotusedinproducingloss.Youcanenableunusedparameterdetectionby(1)passingthekeywordargumentfind_unused_parameters=Truetotorch.nn.parallel.Dist
在训练时候loss出现负值，就立马停下来分析一下原因在哪。最有可能是损失函数出现问题，开始只使用交叉熵损失时没有出现过，在加上了diceloss时就出现了问题。于是就去diceloss中寻找原因。1：首先需要明白语义分割的GT，每一个像素点的值就是像素的类别。#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromtorchvisionimporttransformsimporttorchfromPILimportImageimg=Image.open('C:/Users/翰墨大人/Desktop/0003_lable.png')#图像所在位置img1=np.array(i
