' + loadTime + 'ms'); innerHTML在JQuery中使用的话是无效果的， JQuery提供了三种方法实现指定标签赋内容:.html(),.val(),.text()。...三种方法区别具体： .html()用为读取和修改元素的HTML标签 对应js中的innerHTML .html()是用来读取元素的HTML内容（包括其Html标签）, .html()方法使用在多个元素上时...对应js中的innerText text()用来读取元素的纯文本内容，包括其后代元素;.text()方法不能使用在表单元素上 .val()用来读取或修改表单元素的value值 .val()是用来读取表单元素的..."value"值,.val()只能使用在表单元素上 关于三者的区别 .val()方法和.html()相同，如果其应用在多个元素上时，只能读取第一个表单元素的"value"值，但是.text()和他们不一样...，如果.text()应用在多个元素上时，将会读取所有选中元素的文本内容。
[题图] 本指南将向你演示如何启用 SSL 来保护由 CentOS 或者 Fedora 上的 Apache 提供服务的网站。...前期准备 本文假定你在 CentOS 或 Fedora 上运行 Apache2。...在使用本指南之前, 确保你在 Linode 上执行了以下步骤: 了解我们的入门指引并完成设置 Linode 主机名和时区的步骤。...完成 CenOS 上的 LAMP指南，并创建一个你希望使用 SSL 保护的站点。 按照我们的指引获取一个自签名的或商业的 SSL证书。...你可以通过运行以下命令来执行此操作： yum install mod_ssl 配置 Apache 以使用 SSL 证书 1.编辑 /etc/httpd/conf.d/ssl.conf 文件中的虚拟主机条目来将认证文件和需要用在每个域名上的虚拟主机信息包含在内
在公司做项目一直使用Storyboard，虽然有时会遇到团队合作的Storyboard冲突问题，但是对于Storyboard开发效率之高还是比较划算的。...在之前的博客中也提到过，团队合作使用Storyboard时，避免冲突有效的解决方法是负责UI开发的同事最好每人维护一个Storyboard, 公用的组件使用轻量级的xib或者纯代码来实现。...言归正传，接下来就介绍一下如何使用Storyboard来预览UI在不同那个分辨率屏幕上的运行效果，这就很好的避免了每次调整约束都要Run一下才能看到不同平面上运行的效果，今天的博客就来详述一下如何使用Storyboard...一、创建工程添加测试使用的UIImageView 创建一个测试工程，在ViewController上添加4个不同尺寸的UIImageView, 并且添加上不同的约束，最后添加上不同的文艺小清新的图片...2.把上述所有设备添加上以后的预览效果如下图所示，这种预览效果仅限于使用Storyboard实现的控件，然而用纯代码写的UI就没有这么幸运了。预览效果如下： ?
图中是人眼结构，PPD是每度像素，FoV是视域/视场角。视网膜屏最初由苹果定义，假设手机屏幕距离人眼40cm，视场角为10度，覆盖640像素，推演得到300PPI，此时的人眼分辨率最精准。...这是由于大脑感觉“被欺骗”，包括瞳距、景深等问题，但难解决的是M2P时延问题，即运动到光子的时延，当人的头移动后，画面是否能足够低时延地反映效果，若是慢了，大脑会产生“被欺骗”的感觉，从而引发M2P时延...许多评测数据显示，低运动状态下，M2P时延不能高于20ms，高运动状态下，M2P时延不能高于7ms。...在机房部署方面，我们也有完善的云端解决方案，通过控制台引入需求，再通过接口依靠无盘系统，通过高速内网调用周围机器，及RTC转发服务，使用户形成streaming的效果。...目前国内视频CDN约500T，70%左右集中在移动设备上，10亿移动用户每人每天上网7～8小时，其中30%时间用于视频。
为了准确和公正地评估大模型的能力，国内外机构在大模型评测上开展了大量的尝试和探索。 斯坦福大学提出了较为系统的评测框架HELM，从准确性，安全性，鲁棒性和公平性等维度开展模型评测。...多模态大模型：在基座模型的基础上，经过指令微调或人类偏好对齐获得的模型（如OpenAI的ChatGPT、上海人工智能实验室的书生·浦语），能理解人类指令，具有较强的对话能力。...例如，若模型在 问题? 答案1 上的困惑度为 0.1，在 问题? 答案2 上的困惑度为 0.2，最终我们会选择 答案1 作为模型的输出。...可以激活飞书状态上报功能，此后可以在飞书客户端中及时获得评测状态报告。 接下来将展示 OpenCompass 的基础用法，展示书生浦语在 C-Eval 基准任务上的评估。...并准备好数据集后，可以通过以下命令评测 InternLM-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能。
典型代表手机是：LG G5、iPhone 7 plus LG G5后置摄像机有两个，主摄像头1600万像素，视场角78°，f/1.8大光圈，暗光拍照效果比较好；辅摄像头800万像素，具有135°的超广角...iPhone 7 plus的双摄像头升级是iPhone问世以来在摄像头方面最大的一次飞跃。...而iPhone 7 plus的2倍光学变焦，实际是56毫米镜头在28毫米镜头数字变焦达到最远的时候切换到56毫米镜头，接过变焦的任务，这样使用起来就像是整体光学变焦能力提升了一倍。...这是因为，苹果公司一向非常注重图像处理算法，所以iPhone系列手机摄像头通常在硬件上不是最先进的，但在拍照效果却一直非常出色。...虽然iPhone 7 plus的双摄镜头光学变焦并非真正的平滑变焦，但在其强大的双摄图像处理算法的帮助下，实际使用时还是非常顺畅的，并不会出现变焦挫顿，仍然可以实现比单摄像头好的多的变焦效果和成像质量。
2、初次使用这个定点库，感觉在各种Q格式的互转，Q格式数值和浮点数的互转处理上更专业些，让人看了一目了然。 3、这个库的移植比较省事，直接添加库文件，设置头文件路径即可使用。...原始的库可以从这里下载： https://github.com/hrshygoodness/Luminary-Micro-Library 4、测试发现找个的这个库不能使用硬件FPU，需要关闭了测试才正常...2、由于MDK5的AC6在浮点处理上的强劲性能，所以每个例子必定会做一个AC6版本，但是AC6有两个地方在使用的时候要注意 （1）工程目录切记不要有中文路径，而且不要太长，否则会导致无法使用go to...（2）GBK编码文件使用汉字会报错，请修改为UTF-8，所以串口打印的时候，使用的串口助手要支持UTF-8，推荐用SecureCRT，设置如下： ? ---- 配套例子和DSP库文档： ?...链接：https://pan.baidu.com/s/1sKRGi_5wM7ZdDL9inX1fUA 提取码：31k5 ---- ?
2）如果相机之间有重叠的视野，建议将机器移动一小段距离，但不要转动过多，例如图7(a)中的运动轨迹。 3）否则，最好使机器在环形轨迹中移动，以便系统检测到回环闭合，例如图8(b)中的运动轨迹。...实验 我们的工程在Ubuntu 20.04上运行，使用Intel Core i7-1165G7@2.8 GHz CPU。...具有重叠视场的三个相机 图5显示了三个相机的布置以及相应的视场，我们使用提出的校准流程进行校准，并将Kalibr 的结果作为标准参考，经典的开源校准工具Kalibr要求校准模式应该出现在视场的所有角落和边缘...在ORB-SLAM3中，如果几个关键帧共享重叠的视野，这些关键帧和相应的地图点都是活动的。巧合的是，在图7(a)中可以看到所有的地图点都是活动的，在局部BA模块中会进行优化以减少漂移。...无重叠视场的四台摄像机 我们在图8(a)所示的办公室进行校准实验，为了减小累积误差，我们使用操作规则（3），让图1(a)中的TurtleBot自动旋转一圈。
在镜头、曝光，以及对焦（上）中，我们看到了采用镜头能获得更加清晰和更高信噪比的图像，理解了薄透镜模型的几何关系，景深以及影响景深大小的典型因素，真实镜头和薄透镜模型不同的地方。...有很多人研究如何从图像中去除运动模糊，例如Shah等在SIGGRAPH2008上展示的High-quality Motion Deblurring from a Single Image中的方法，就是经典的去除运动模糊的技术...实际的光圈通常不是圆形的，而是机械结构导致的多边形： ? 正如我在31. 镜头、曝光，以及对焦（上）中介绍的，光圈值会影响CoC，影响景深。...总而言之，曝光的三个控制要素 快门、光圈、ISO是相互影响相互制约的，所以现在的相机上通常会有一些特定的模式，来简化使用，例如： ? 四、远心相机 在29....现实中是用另外一种方式来实现这种效果的，这就是所谓的远心相机，是在焦距处放一个小孔，光线通过小孔成像到传感器上。 ?
此方法不依赖视场重叠或标定板，首先通过运动结构（SfM）建立相机间的数据关联，完成相机内参的自标定。接着通过自适应体素地图构建LiDAR间的数据关联，在地图内优化外参标定。...2) 相机内参初始化 为了标定相机的内参，本文采用了运动结构（SfM）方法，这一方法不需要特定的标定目标，而是通过图像的特征点进行标定，使用了开源软件 COLMAP 来执行 SfM。...由于绕“8”字形的运动沿着车辆的z轴旋转，根据分析传感器-IMU沿旋转轴的外部平移可以忽略，因此我们不估计z轴的平移，且车辆的结构值平移在工厂设计时精心设计，误差较小。...接下来，使用LSD算法检测图像中的线段，这些线段对应于“标定哈普”上的直线，如图7(c)所示。图中共检测到383条线。通过重新采样检测到的边缘点并进行高斯模糊处理，以减少噪声并提高边缘点的精度。...该算法利用自然场景中的空间结构和纹理信息在传感器之间建立数据关联，并在连续时间框架内对所有传感器的共同视野特征和运动信息进行联合标定。
在⾮ 重复扫描⽅式中，视场中被激光照射到的区域⾯积会随时间增⼤，这意味着视场覆盖率随时间推移⽽显著提⾼，可减⼩视场内物 体被漏检的概率，有助于探测视场中的更多细节。图中给出了⼀个直观的例⼦。...⾮重复扫描(a)及重复扫描(b)体系下的扫描轨迹 Livox Mid-40以及Livox Mid-100通过使用非重复扫描技术，具有较高的视场覆盖率，且随着积分时间的增大，视场覆盖率也会显著增大，探测到视场中的更多细节...两种扫描方式场景分析 重复性扫描 特点 扫描轨迹固定：激光束在预设的扫描轨迹上重复运动，通常呈现为固定的扫描线。 点云分布规律：点云的空间分布具有规律性，容易建立一致的点云模型。...结构化环境下的应用：如工厂、仓库等环境规则、重复性高的场景。 优点 数据稳定，易于处理。 对算法要求较低，尤其是点云配准和特征提取环节。...非重复性扫描的多帧叠加可以为 LOAM 提供更丰富的特征点（如角点、平面点），有助于里程计和建图的精度提升。 但需要权衡： 非重复性扫描在单帧点云上的密度较低，可能会增加特征提取和匹配的难度。
方案是指我们选定某个芯片之后，芯片得跑在什么样的板子上，板子上得有些什么元器件、什么样的摄像头、什么样的云台，使用什么样的总线、结构等等。...最终我们的板子就长这样，成品之后就相当于iPhone7的一半大小，这就是我们微型化的结果，这就满足了我们前面提到的便携的要求。...上图是系统的软件结构，这个跟前面讲的硬件结构其实能对应上，两块主内存，一个DSP，一个NPU和两个Core，然后上面是一个云台的控制器，边上是一个索尼的摄像头Sensor，再加上屏幕和触摸屏，万象键、SD...自动跟踪 我们认为拍视频的时候，我们更关注里面的人物，会希望TA总是在视频中的C位。 比如说学校运动会，我去看我小孩参加运动会的时候，我会希望镜头跟着TA走的，而我什么也不用干。...比如上图视频里有个小女生，她在视频里运动的时候，实际上每一帧她的位置我们都会计算出来。
，影响测量准确性， 所以可以采用多个调制频率，真实距离就是多个调制频率共同测到的值，但这会导致追踪反射信号时间变长，从而增加了信噪比，并且在相机或物体运动的情况下造成运动漂移。...，若相机或被测物体运动则产生运动模糊 受多路径光线返回的影响深度数据畸变 环境光过强影响反射信号的探测 视场角一般小于60度 输出的是点云数据并非图像 ---- 双目立体视觉相机 双目原理与ToF完全不同...但是，双目也存在一些缺点： 双目的准确性受表面纹理影响，成像非常依赖物体表面的纹理，所以双目适用于纹理丰富的场景，或者采用主动成像的方法——用带有图案的结构光投影，通过反射回来的变形图案来来解决对应点匹配的问题...双目相机测试图 双目相机基线距为7cm，可以看到对于纹理较少的黄铜、镜子等的成像噪声很多，这也证实了双目确实不适合纹理较少的场景。...---- 总结 人无完人，当然也没有任何场景都适用的超能三维传感器，它们都会有限制条件和极端情况，所以不能直接照搬别人的方案，其他人用了这个传感器有不错的效果，不意味着在你的应用场景下会有同样好的效果，
相机的放置方式使非常靠近车辆的区域可见，这对于停车场景至关重要，因此，摄像机的很大一部分包括自车车身，还可以注意到在相交区域中看到的视场的显著重叠，这可以用来解决运动问题中的结构比例问题。...主要优点是，垂直物体保持垂直，如建筑物上的垂直线所观察到的，因此，保留了扫描线，用于在两个连续鱼眼图像（运动立体）之间或鱼眼和窄视场相机（非对称立体）之间水平搜索立体算法，主要缺点是其固有的无法捕获靠近车辆的近场区域...先前的运动结构（SfM）接近[106]，[107]，通过将网络的视差预测参数化为深度，以在视图合成步骤期间进行非投影操作，估计逆深度。...C、 实时任务 虽然深度和运动等几何任务可以使用多帧进行训练和推理，但输出仅在一帧上定义，我们将时间任务定义为其输出在多个帧上定义的任务。它通常需要多帧顺序注释。...，本文是详细描述鱼眼几何结构和模型的部分教程，以及讨论在鱼眼上开发的感知算法的部分综述。
视觉SLAM框架： 本文主要讲RGBD SLAM，RGBD SLAM属于视觉SLAM中的一种，使用的RGBD传感器包括zed（双目立体，适用于室外）、Kinect（结构光，仅限室内）、...今天还体验了一下Tango，不得不说Google的东西就是屌，无论在室内还是室外都能运行，当然室内效果更好，只要手机运动不是太快，基本上都能稳健运行，并构建mesh地图。...(2)视场角不够 视场角不够，帧间的重叠区自然就小（zed视场角较大，而Kinect太小），可使用视场角大的相机解决，或者多用几个RGBD相机。...上述问题在视觉SLAM中普遍存在，自然也在RGBD SLAM中存在，6、7、8这几个问题还在研究阶段，远达不到应用的要求，前面的几个问题倒是可以在一定程度上解决。...比如使用广角相机，或者增加RGBD相机个数（时间同步问题无法解决），再或者使用IMU进行辅助（IMU优点是能测量快速运动，在视觉里程计失败时提供短时间的位姿估计）。
相机 成像可以通过我们之前学过的光栅化成像和光线追踪成像来渲染合成，也可以用相机拍摄成像 今天就来学习一下相机是如何成像的，就是研究相机的构造结构 成像有这个小孔成像和透镜成像，小孔成像即针孔相机，无法做景深虚化...，那么传感器上每个像素点记录的光都来着物体所有点的光，那记录的值都是差不多一样的了 视场 Field of View (FOV) 这个视场FOV指的是一个角度，可以用来衡量相机拍摄到场景的范围，这个传感器的尺寸为...irradiance，这个曝光时间是由快门控制的，这个irradiance通过光圈大小和焦距控制 感光度（ISO） 这个感光度是一个像素值的放大率，这个可以在传感器上改变光感灵敏度或者后期成像直接将数值乘以某个系数实现...快门控制光进入传感器的时间，快门是一个机械装置，就是一个上下弹射的门，它开门的时间就是快门速度 对于一个运动的物体，如果快门速度很慢，像这个1/2，就是0.5秒，它会有这么一种模糊的感觉，为什么呢？...，因为这个光圈大 的时候可以得到景深的效果，而快门速度慢的时候可以得到运动模糊 那这样通过极快的开门速度加上大光圈或者高ISO就可以实现高速摄影，这样就可以在很短的时间内拍摄很多帧 同样用小光圈加上很长的曝光时间就可以实现延时摄影
在获得LiDAR-camera初始估计的基础上，使用基于视角的隐藏点去除方法，去除在相机视角下不可见的LiDAR点云，然后通过基于NID（归一化信息距离）最小化的精细LiDAR-camera配准，进一步优化...为了高效地从过去的观测中创建目标点云，我们使用线性iVox结构，该结构简单地将点保留在每个体素的线性容器中。...基于估计的LiDAR扫描开始和结束姿态，校正输入点云上的运动畸变，并通过将所有点在第一个扫描的坐标系中累积来创建稠密点云。图3(b)展示了应用动态LiDAR点积分过程后的稠密点云。...对于稠密点云和相机图像，我们应用直方图均衡化，因为在精细配准步骤中使用的NID度量在具有均匀强度分布时效果最佳。...首先使用SuperPoint在图像上检测关键点，然后使用图神经网络找到关键点之间的对应关系，本文使用了在MegaDepth数据集上预训练的权重，虽然SuperGlue能够在不同模态的图像之间找到对应关系
在定位追踪上，Mirage Solo采用了谷歌的WorldSense内向外定位技术。WorldSense能够支持诸如躲避、下蹲、向前、向后或左右移动等动作，从而可以增加新的玩法元素。...同时，Pico Neo实现了稳定高精度的头部和手部六自由度（6DoF）追踪定位功能，无需任何外部传感器，即可完成对头部和双手运动的追踪，是全球首款同时实现了头和手6DoF追踪及交互的量产VR一体机。...此次CES 2018上展示的蚁视Mix原型机，使用了蚁视独家研发的“时分透视TDST（Time-Division See-Through）”技术，可以将真实和虚拟环境的光线通过光学调制器快速切换融合在一起...VR内容创作者可以拍摄高质量的VR视频和照片，将它们拼接在一起，并使用Pilot Era将其上传到云端，而无需额外的设备。...相机正面配备两个拥有180°x 180°视场角、1300万像素鱼眼摄像头，不仅3D效果更好，视野也更加宽广。
5）立体视觉 两只眼睛看到的不同场景根据视网膜影像的不同进行补偿，构建的深度感觉。 上图是双眼视界horopter某特定固定物体上的点在响应的视网膜结构上所形成的轨迹。...6）运动差异 近处的东西比远处的移动更快（应用：三维场景中的航行）。 7）隐藏和显示 在移动中，远处物体的删除和增强的速度会更快。 8）线性透视 平行线条间的距离越来越小。...4）视场角（FOV）多少合适？ 合理范围内，视场角越大越好。可以理解为： 没有导致明显的透视变形之前 尽量达到人眼最大视场角 当分辨率不足够的时候，FOV越大，会导致纱窗效果越明显。...在目前大部分设备上，视场角并没有越大越好，普遍在90-100之间，最高的貌似也就105左右。...两款大热VR设备产品的特性和规格 分辨率和延迟 要达到“视网膜”效果，人眼在12英寸的距离上的分辨率可以超过900ppi。
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