本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。在计算机视觉领域，我们用一张人像直接打造3D数字人最大的挑战是什么？或许就是兼顾稳定性和自由度。也就是人物无论摆出多么复杂的姿势、所穿衣服有多宽松、飘逸或个性，我们都能将它全部逼真地重建为3D姿态。像下面的例子，就很尴尬：姿势是够稳，但衣服都缺块了。现在，来自CVPR’23的一篇Highlight论文——《ECON:ExplicitClothedhumansOptimizedviaNormalintegration》，专门解决了这个问题。它所用方法既能逼真重建各种复杂pose，也能把衣服从整体版型到细节褶皱都完美复刻出
动手点关注干货不迷路中国历史悠久，文化底蕴深厚，文物数目众多，文物作为前人智慧的结晶，其文献价值不言而喻。古籍是记录中华文明的重要载体，也是流传至今的宝贵文化遗产，文物保护也是一项长期重要的基础工作。全国2800多家图书馆收藏有超过5000万册的古籍，其中1/3存在不同程度的破损。按现有的文物修复人员数量，需要数百年的时间才能把馆藏文物全部修复好。《古籍寻游记》是字节跳动联合中国第一历史档案馆、敦煌研究院、甘肃简牍博物馆、国家图书馆（国家典籍博物馆），共同打造的古籍活化项目，还原古文献四大发现—— 殷墟甲骨、居延汉简、敦煌遗书、明清档案，让古籍以数字化的形式“活”起来。该项目以VR互动纪录片为
参考:https://colmap.github.io/index.htmlhttps://www.bilibili.com/video/BV1x64y1x7Kw/Colmap稀疏重建SparseReconstruction图片及项目准备准备图片colmap创建工程FeatureextractionColmapgui程序:Cameramodel只有选择SIMPLE_RADIAL,RADIAL,和pinholecamera等模式才能使用照片来制作模型的映射贴图.命令行:Plaintextcolmapfeature_extractor\ --database_path$DATASET_PATH/
一、使用场景1.分片数变更：当你的数据量过大，而你的索引最初创建的分片数量不足，导致数据入库较慢的情况，此时需要扩大分片的数量，此时可以尝试使用Reindex。2.mapping字段变更：当数据的mapping需要修改，但是大量的数据已经导入到索引中了，重新导入数据到新的索引太耗时；但是在ES中，一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的，所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex。3.分词规则修改，比如使用了新的分词器或者对分词器自定义词库进行了扩展，而之前保存的数据都是按照旧的分词规则保存的，这时候必须进行索引重建。二、_reindex官方说明地址：reindexES
一、相机标定张正友标定法二、基准外参计算通过OpenCV的solvePnp()函数计算出相机到基准坐标系的外参数Rb、tbPc=Rb（Pb-tb）三、光平面标定通过两个不同位姿的标定板及在他们上的激光线条，使用最小二乘法计算出光平面的公式。Ax+By+z+C=0上面两张图片是两个不同位姿的标定板，下面两张图片是关灯之后分别照射在两张标定板上的激光线条。首先使用solvePnP计算出两张不同位姿的标定板的外参数R、tPc为相机坐标，Pw为标定板上的世界坐标。Pc=R*（Pw-t）通过图片可以得到出激光线条的像素坐标，然后通过相机内参，将像素坐标转换到相机坐标当中，然后通过两张不同标定板的外参，将
假设，我有一个C结构，DynApiArg_t。typedefstructDynApiArg_s{uint32_tm1;...uint32_tmx;}DynApiArg_t;这个结构的指针作为参数传递给函数sayvoidDynLibApi(DynApiArg_t*arg){arg->m1=0;another_fn_in_the_lib(arg->mold);/*Maycrashhere.(1)*/}存在于动态库libdyn.so中。此API通过dlopen/dlsym调用过程从可执行文件调用。如果此动态库更新到版本2，其中DynApiArg_t现在有新成员，比如m2，如下所示:typed
假设，我有一个C结构，DynApiArg_t。typedefstructDynApiArg_s{uint32_tm1;...uint32_tmx;}DynApiArg_t;这个结构的指针作为参数传递给函数sayvoidDynLibApi(DynApiArg_t*arg){arg->m1=0;another_fn_in_the_lib(arg->mold);/*Maycrashhere.(1)*/}存在于动态库libdyn.so中。此API通过dlopen/dlsym调用过程从可执行文件调用。如果此动态库更新到版本2，其中DynApiArg_t现在有新成员，比如m2，如下所示:typed
对通过基于图像的神经渲染来恢复密集的3D表面，神经表面重建已被证明是可行的。然而，目前的方法很难恢复真实世界场景的详细结构。为了解决这个问题，英伟达和约翰霍普金斯大学发布了一项研究，开发了一种命名为Neuralangelo（即神经朗基罗）的模型，其可以将2D视频片段重建成细节丰富的3D结构，比如生成建筑、雕塑和其它现实物体的逼真虚拟复制品。项目网站：https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/论文地址：https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/paper.pdf附加材料：https
1.背景描述 2020年团队决定对elasticsearch升级。es（elasticsearch缩写，下同）当前版本为0.9x，升级到5.x版本。es在本公司承载三个部分的业务，站内查询，订单数据统计，elk日志分析。 对于站内查询和订单数据统计，当前业务架构是 mysql->canal->kafka->es (可以考虑使用kafkaconnector代替canal)2.难点 难点是在升级的时候如何不影响当前业务。3.具体步骤A.部署es新集群 下载5.x版本的es，在新的机器上部署新的集群。B.pull代码，升级代码到es新版本 由于从0.9x到5.x版本跨度比较大，许多ja
1.背景描述 2020年团队决定对elasticsearch升级。es（elasticsearch缩写，下同）当前版本为0.9x，升级到5.x版本。es在本公司承载三个部分的业务，站内查询，订单数据统计，elk日志分析。 对于站内查询和订单数据统计，当前业务架构是 mysql->canal->kafka->es (可以考虑使用kafkaconnector代替canal)2.难点 难点是在升级的时候如何不影响当前业务。3.具体步骤A.部署es新集群 下载5.x版本的es，在新的机器上部署新的集群。B.pull代码，升级代码到es新版本 由于从0.9x到5.x版本跨度比较大，许多ja
