(VRPinea 7月14日讯)近期,AR相关信息及动态迎来井喷之势。Facebook、谷歌、苹果、任天堂等科技巨头纷纷押宝,推出或计划推出相关AR产品;AR初创企业成为资本宠儿,融资收购动作频频;AR相关专利、技术接二连三被曝光;AR技术高管和相关人才也成为巨头争抢的香饽饽。
(VRPinea 6月28日讯)2021年,虽然疫情给全社会带来的打击仍然存在,但各行业都在慢慢复苏。尤其VR/AR行业,整体态势还是很蓬勃的,不论是在软硬件方面,还是行业内投融资情况,都能看出很多积极的动向。
本文系投稿作品,作者 | Karen 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 除了应用于新闻领域(点击查看相关文章2016年下半年10个重要的可视化发展),今年,可视化在学术界也有不少优秀成果——来自刚结束的国际可视化盛会之一的IEEE PacificVis 2017的十个演讲,涵盖了城市数据可视化、科学可视化、图可视化、高维数据可视化、人机交互(HCI)、AR/VR、数据叙事、可视分析等多个方面。 温馨提示:文中提到的大量文章及案例,笔者都帮你整理好了,请移步文
问题一: 既然是选课,肯定是要有课程的,因此我们需要为每个学生的特征上面重新添加上一些课程信息,包括的有课程名,课程时长,课程价格。因此出现了下面的修改的代码。
想象一下,如果虚拟与现实世界之间没有了界限,那将会怎样?有了增强现实,这种体验将不仅仅是一种可能,而是真真切切的感受。增强现实的绝妙之处,在于能将原本不切实际或天马行空的想法呈现在你眼前,令你的工作、学习、玩乐、购物,以及与周围世界的联系,都随之发生蜕变 。 Apple官网对AR的介绍,以下简单了解一下增强现实(AR)是什么?
【文】王艺 关注人工智能 投稿请联系wangyi@csdn.net或公众号后台留言 ---- 10月15日下午,在北京兆维大厦,由CSDN社区主办的技术主题月系列之——《深度学习框架的重构与思考》活动成功举办。CSDN邀请了用友畅捷通人工智能负责人张俊林、创业公司大数据总监周步恋、亮风台高级算法研究员史信楚、IBM中国研究院高级研究员薛超共同围绕“深度学习”这个热点话题,分享了深度学习方向创业、 深度学习如何教机器学会阅读理解、 深度学习与AR的结合、 分布式深度学习做监测分析以及优化等议题。近200位开
近日,曾于E3上推出过AR艺术展览《Unreal Garden》的Enklu,在美国旧金山成立了一家线下AR艺术展馆E.den。
昨天,Facebook首席执行官马克·扎克伯格宣布推出Facebook Shops。
今天跟大家分享一篇ICCV 2019 跟踪的论文:Deformable Surface Tracking by Graph Matching,国内AR(增强现实)公司亮风台提出使用基于图匹配的可变形表面跟踪算法,能够充分探索可变形表面的结构信息,显著提高跟踪性能。
开发中我们经常会利用SparkStreaming实时地读取kafka中的数据然后进行处理,在spark1.3版本后,kafkaUtils里面提供了两种创建DStream的方法:
框架由Scala语言开发,原生提供4种API,Scala、Java、Python以及最近版本开始支持的R。Python不是Spark的“亲儿子”,在支持上要略差一些,但基本上常用的接口都支持。得益于在数据科学中强大的表现,Python语言的粉丝遍布天下,如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark可以翻译为火花),因此PySpark是本节的主角。
今天给大家介绍了一种在增强现实(AR)环境中使用机器学习(ML)进行实时目标检测的软件体系结构。
(VRPinea 3月14日讯)今日重点新闻:奥迪宣布MIB 3车型6月全面支持Holoride VR驾乘娱乐,支持Pico Neo 3、Vive Flow等;AR远程协作方案商Kognitiv Spark获470万美元新融资;VR动作游戏「The Patcher」开启第二轮公测
引言 这是来自John Snow Labs工程团队的社区博客和工作,解释了他们对开源Apache Spark自然语言处理(NLP)库的贡献。 Apache Spark是一个通用的集群计算框架,它支持分布式SQL,流式处理,图处理和机器学习。现在,Spark生态系统还有一个Spark Natural Language Processing库。 John Snow Labs NLP库是在Scala编写的Apache 2.0以上,不依赖于其他NLP或ML库。它本地扩展了Spark ML管道API。该框架提供了
Hive建表语句指定tblproperties('transactional'='true'),则执行插入操作时,不能直接使用insert..values语句,原因是开启了事务机制。建议使用insert..select方式。
ICCV 由IEEE 主办,每两年召开一次,与计算机视觉模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉会议(ECCV)并称计算机视觉方向的三大顶级会议。据了解,今年一共收到4328篇投稿,与上一届 2143 篇相比,数量超出一倍,“竞争”激烈。10 月 27 日 - 11 月 2 日,ICCV 2019 将在韩国首尔举行。
端午小长假即将到来,准备出门游玩的你是不是还打算在景点凹造型拍照片,再回到酒店修图发九宫格?长假年年有,每年都如此,你是不是已经厌倦了这样的玩法。今天,小编就来带你解锁拍照新姿势,让你从此和游客照说拜
未来交互离我们还远吗?还是在等待一个时机,我觉得未来可以用“涌现”这个词。先说下 ”涌现“这个词,特别有意思。
今日,“人眼分辨率”VR头显技术厂商Varjo宣布完成由Atomico领投的3100万美元B轮融资。据悉,他们将利用这笔资金来创造世界上第一款“人眼分辨率”VR/MR产品。该产品将主要针对工业用例,如模拟与培训、建筑、汽车、航空、制造和设计等。
2024年,技术领域将迎来新的机遇和挑战。本文将深入探讨三大趋势:增强现实(AR)技术、分布式云计算和可解释性人工智能(Explainable AI, XAI)的发展,并探讨这些趋势对各行业和个人的影响。
CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者,在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持,并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。
提到Spark必说RDD,RDD是Spark的核心,如果没有对RDD的深入理解,是很难写好spark程序的,但是网上对RDD的解释一般都属于人云亦云、鹦鹉学舌,基本都没有加入自己的理解。本文基于Spark原创作者的论文,对Spark的核心概念RDD做一个初步的探讨,希望能帮助初学的球友们快速入门。《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》这篇论文是Spark最为准确最为经典的描述,在网上可以很容易的搜到pdf版,建议学习Spark的球友们一定要去看看,多读几遍。从论文题目我们可以看到RDD的英文是:Resilient Distributed Datasets,我们从这三个单词入手来解释什么是RDD。
前言 互联网市场环境瞬息万变,在玩法层出不穷的今天,运营活动从来要求创新以及出其不意,以此来实现拉新、促活、回流、营收等产品设计目标,一个个运营活动也在不断塑造品牌认知、提升品牌价值。 与此同时,快速变化的技术也在影响着运营活动的落地实现方式。市场变化背后,自有根源和连接,本文尝试探求变化的脉络,从全局视野观察,形成运营体验设计趋势判断。 我们将运营体验设计归纳为3个大层面:基础层、风格层、策略层,拆解各个层面的模块内容、元素、玩法,从字体、图形、色彩、动效、空间等多个维度出发,同时考虑技术趋势等
后续业务开发过程中,每个子业务(kudu、es、clickhouse等等)都会创建SparkSession对象,以及初始化开发环境,因此将环境初始化操作封装成工具类,方便后续使用
本文介绍了如何利用机器学习方法在渲染中自动生成布料模拟,并针对该方法在真实感、计算效率、易用性、模拟质量等方面进行了评估。作者提出了一种基于神经网络的方法,可以自动从输入的渲染图像中提取布料模拟信息,并利用该方法对多个渲染结果进行评价。该方法在多个公共数据集上进行了实验验证,结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性,可以有效地支持布料模拟的自动生成和优化。"
在集群中访问Kudu的方式有多种,可以通过Impala使用JDBC的方式,也可以通过Kudu提供的Client API方式,参考Fayson前面的文章《如何使用Java API访问CDH的Kudu》和《如何使用Java代码访问Kerberos环境下的Kudu》。在做Spark开发时也有访问Kudu的需求,Kudu API访问是一种方式,这里Fayson使用KuduContext实现对Kudu的读写操作。
VR/AR如何普及,如何进入我们的生活?或许可以从日常的“看电视”入手。随着VR/AR开辟出另一种观影方式、硬件设备的日益完善,VR/AR影视正越来越旺盛的生长。
导语 本文是由未来影像高精尖创新中心举办的ICEVE2017(北京国际先进影像大会暨展览会)的精华演讲等整理而成的系列专题文章,本系列内容涵盖专家专访、大会报道、行业纪实等,致力于梳理和提炼ICEVE大会的精华内容并传播给行业和大众。 大家上午好!非常荣幸能有这个机会向大家展示一下我们在微软亚洲研究院最近所做的一些工作,在去年先进技术影像会议上,我给大家介绍了我们如何研发一些技术帮助大家更迅捷、更方便地来采集真实世界中的一些三维内容,那么今天我讲的是进一步的如何“从交互图形到智能图形”。 在过去的几
变化是唯一不变的。这也适用于您的职业生涯。如今,提高自己的技能是必需的,原因很简单,技术发展非常迅速。我列出了十大趋势技术,这些技术有望在2020年获得巨大的市场。
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢?可能很多人还不是太理解,通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的,将大量集数据先拆分,分别进行计算,然后再将计算后的结果进行合并。
对软件命名并不是一件容易的事情,名字要朗朗上口,易于记忆,既不能天马行空,又要代表软件本身的功能和创新。本文将历数几款大数据框架及其创始背后的故事。
iPhone X的前置原深感相机由红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素摄像头、点阵投影器组成。通过结构光技术,可以获取场景中物体距离摄像头的距离,用于人脸识别、动画表情等。该技术安全性高,可识别出普通RGB相机难以处理的攻击,也可以用于人脸活体检测。苹果将其用于Face ID,并衍生出艺术自拍、人像光效、动画表情等玩法。该技术还可用于三维建模、自然人机交互、AR/VR、自动驾驶等领域。
不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。
其实关注 ARCore也蛮久了,但一直没有腾出时间来写个总结。正好应朋友之约,我们今天就来好好聊一聊 ARCore.
近日,韩国初创公司LetinAR宣布其以完成360万美元的A轮融资。据悉,该公司正在开发的AR光学系统,由名为“Pin Mirror(PinMR)”的镜片,以及外部供应商提供的微型显示器组成。LetinAR将于明年,为智能眼镜制造商提供其PinMR镜片的样品进行试制。
今日,英特尔宣布已收购英国FPGA解决方案供应商Omitek。其可编程解决方案事业群的高级副总监Dan McNamara表示,近年来,Omitek面向视频和其他计算机视觉的解决方案正不断扩展,包括医疗设备、国防应用、安全、VR/AR和专业视频会议等。其技术将会是对英特尔FPGA业务的一次优秀补充。
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
volatile的原理和实现机制 || volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的?
日前,Greenlight Insights对F8大会进行了分析。其认为,相较于Snapchat提供了更有意义的AR内容参与度,Facebook提供了更与众不同的卖点:品牌曝光度。Facebook向第三方开发者开放Spark AR,将允许所有人轻松创建和发布AR体验。而AR于消费者的未来在于零售,Facebook正努力将自己变成用户首选的平台。
AI,作为一个强大的生产力工具,正在逐步渗透到各行各业中去,这不图片领域,又放出一个王炸:通过鼠标拖动就可以完成图片变换。
本文来自Fourth Workshop on Computer Vision for AR/VR的一篇演讲,演讲者是Carol O’Sullivan,来自Trinity College, Dublin, 她是计算机图形学和机器视觉方面的专家,是学校统计与计算机科学学科的带头人,她对混合现实的AR/VR研究很感兴趣。
问题导读 1.你认为spark该如何入门? 2.你认为spark入门编程需要哪些步骤? 3.本文介绍了spark哪些编程知识? spark学习一般都具有hadoop基础,所以学习起来更
在许多应用中,移动机器人必须在特定的环境中执行自主导航。在移动过程中,机器人应能够识别或区分环境中的不同区域。这个行为相当于在其当前的传感器观测与存储数据库的一部分之间找到对应关系。这种能力通常被称为地点识别。为了加快这一过程,作者们经常专注于通过不变描述子来描述环境的一些部分。通过这种方式,机器人应该能够通过在数据库中找到与其当前观测相关联的描述子最相似的描述子来识别环境的一部分。地点识别的概念在诸如定位、建图和导航等任务中至关重要。
问题导读 1.你认为spark该如何入门? 2.你认为spark入门编程需要哪些步骤? 3.本文介绍了spark哪些编程知识?
最近又有很多关于“Hadoop已死”的论调,似乎每隔一段时间就会有一些类似的文章或声音。几年前Cloudera就已经停止了以Hadoop来营销自己,而是一家企业数据公司。如今,Cloudera也已进入企业数据云市场:混合/多云和多功能分析,具有通用的安全和治理,所有这些都由开源提供支持。
在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识;然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因。
这次推荐的是ios上的文章,无奈ios上的东西没接触过,权且当做开拓视野了。老规矩,原文如下:
最近,Apple公布了名为ARKit的新增强现实(AR)库。对于许多人来说,它看起来只是另一个优秀的AR库,而不是一个值得关注的技术破坏者。但是,如果你看一下过去几年的AR进展,就不应该太快得出这样的结论。
在计算成像和计算机视觉领域,图像变形(IMAGE warping)至关重要,它是众多应用的基础,包括图像校正、图像矩形化、相机标定以及三维重建等。通过缩放、旋转和倾斜等过程对图像数据进行操作,可以实现不同视觉元素的无缝集成以及光学缺陷的校正。此外,在开发增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用时,图像变形也是不可或缺的,它有助于通过将纹理和图像精确映射到3D模型上,从而创建出沉浸式且逼真的环境。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云