最近做作业看到了一篇挺有意思的文章《Pose-ControllableTalkingFaceGenerationbyImplicitlyModularizedAudio-VisualRepresentation》。文章开发了一个说话人脸生成工具，可以由视频和音频共同驱动Zhou,H.,Sun,Y.,Wu,W.,Loy,C.C.,Wang,X.,&Liu,Z.(2021).Pose-controllabletalkingfacegenerationbyimplicitlymodularizedaudio-visualrepresentation.InProceedingsoftheIEEE/CV
最近做作业看到了一篇挺有意思的文章《Pose-ControllableTalkingFaceGenerationbyImplicitlyModularizedAudio-VisualRepresentation》。文章开发了一个说话人脸生成工具，可以由视频和音频共同驱动Zhou,H.,Sun,Y.,Wu,W.,Loy,C.C.,Wang,X.,&Liu,Z.(2021).Pose-controllabletalkingfacegenerationbyimplicitlymodularizedaudio-visualrepresentation.InProceedingsoftheIEEE/CV
文章目录Postman简介Postman主界面菜单栏工具栏请求管理区环境管理区请求设计区发送请求发送GET请求Postman发送GET请求发送表单格式POST请求发送JSON格式POST请求发送XML格式POST请求发送文件上传类型的请求响应环境和变量环境变量设置环境变量使用全局变量测试脚本及断言状态码断言包含文本JSON数据断言运行测试请求集批量运行CollectionRunnerPostman简介Postman是一款简单方便的接口调试工具，便于分享和协作。具有接口调试、请求集管理、环境配置、参数化、断言、批量执行、请求录制、MockServer,、接口文档、接口监控等功能。Postman主
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文章目录一、GitHooks1.1目标1.2常用hooks1.3核心钩子二、Commitlint2.1安装2.2创建配置文件三、Husky3.1安装3.2启动3.3生成指令并执行3.4通过commit-msg规范化提交信息3.5通过pre-commit检测提交代码规范四、验证测试4.1验证提交规范4.2验证代码规范五、再进一步一、GitHooks1.1目标在上篇文章中，我们使用gitcz替代了gitcommit实现了规范化提交诉求，但是依然存在着有人会忘记使用的问题，那这篇文章就来看下，如何去解决这种问题？在此之前，先来明确下最终实现的效果：当《提交描述信息》不符合约定式提交规范时，阻止当前的
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1.QGLWidgetQGLWidget是Qt库提供的一个类，用于创建基于OpenGL的应用程序。它是QWidget类的子类，提供了基本的显示OpenGL图形功能。它还提供了一些额外的功能，用于与OpenGL上下文交互，例如基于事件的机制处理键盘和鼠标输入，以及在多个窗口部件之间共享OpenGL资源的能力。使用QGLWidget的主要优点是它允许您轻松地将OpenGL图形集成到基于Qt的应用程序中，并提供了一种简单一致的方式来处理OpenGL上下文和事件。要使用QGLWidget，需要包含适当的头文件并链接到QtOpenGL库。然后可以创建一个QGLWidget对象并在应用程序中作为常规窗口部
1.QGLWidgetQGLWidget是Qt库提供的一个类，用于创建基于OpenGL的应用程序。它是QWidget类的子类，提供了基本的显示OpenGL图形功能。它还提供了一些额外的功能，用于与OpenGL上下文交互，例如基于事件的机制处理键盘和鼠标输入，以及在多个窗口部件之间共享OpenGL资源的能力。使用QGLWidget的主要优点是它允许您轻松地将OpenGL图形集成到基于Qt的应用程序中，并提供了一种简单一致的方式来处理OpenGL上下文和事件。要使用QGLWidget，需要包含适当的头文件并链接到QtOpenGL库。然后可以创建一个QGLWidget对象并在应用程序中作为常规窗口部
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
