excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...如何实现？ ? 图1 （注：这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题，我觉得程序编写得很巧妙，使用了递归的方法来解决，非常简洁，特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享！）....End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据 vElements =Application.Index(Application.Transpose...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
在Java源代码到字节码的转换过程中，Javac编译器会对异常进行处理。具体的处理方式如下：源代码中出现的异常会被编译器捕获和检查。...如果源代码中的代码块可能抛出异常，编译器会检查这些代码块是否包含try-catch或者throws声明来处理这些异常。如果异常被try-catch块捕获，编译器会生成适当的字节码来处理这些异常。...这通常涉及到生成异常表和相应的异常处理代码。如果异常未被try-catch块捕获，编译器会搜索当前方法的调用者链来查找是否有try-catch块可以捕获这些异常。...如果找到合适的try-catch块，编译器会生成相应的字节码来处理异常。如果异常最终未被捕获，编译器会生成字节码来创建异常对象并抛出异常。这会导致程序的执行终止，并将异常传播到调用者的异常处理机制中。...总之，Javac编译器会生成适当的字节码来处理源代码中出现的异常。这可以包括生成异常表和生成异常处理代码来捕获和处理异常，或者抛出异常到调用者链的异常处理机制中。
02、Docking & MDI for UWP一个完整的对接工具窗口和多文档界面解决方案用户可以随意拖动和停靠窗口，并保留他们的布局自定义包含流行IDE中的停靠窗口和MDI功能，以及您在其他任何地方都找不到的扩展功能旨在完全支持数据绑定和在...在状态栏、应用程序按钮、后台视图和突出显示的GUI元5、素中使用强调色。...所有这些功能都是由库自动提供的，因此不需要额外的代码。06、日历（Planner）控件日历控件拥有您需要在应用程序中包含的一切，一个复杂的日程安排和约会工具。...连续无限数量的项目按单列排序按多列排序隐藏/显示列集成字段选择器拖放列就地单元格编辑单行和多行选择单项和多项（网格单元格）选择将数据复制到剪贴板单元格拖放支持键盘导航就地工具提示列大小调整行大小调整 -...我们的组件可以轻松集成到您的应用程序中，并为您节省数百个开发和调试时间。
在这种情况下，父级是网格。通常，列与其中最宽的单元格一样宽。在下面的示例中，橙色列的宽度由第二行中最宽的单元格决定。身高也是如此。在示例中，第二行与行中最高的紫色单元格一样高。...gridColumnAlignment 只能在每列一个单元格中使用。否则行为未定义。 在以下示例中，您可以看到所有对齐组合： 单元格 (1,1)：对齐顶部前导。...如果仔细看，这是“先有鸡还是先有蛋的问题”。如果您查看第一行中的第二个单元格，它应该跨越到以下列。但是第二行中的以下列应该扩展到第三列。那是什么？...蜂窝再访 在文章 Impossible Grids 中，我们是否探索了Lazy Grid，我写了一个示例，说明如何使用这些网格来呈现蜂窝中的单元格。...视频中使用的图片来自该网站。 从方形到六边形的步骤 我们必须从某个地方开始，所以我们将创建一个方形图像网格，然后逐渐添加代码将我们的简单网格转换为蜂窝。 到现在为止，您应该具备实现转换所需的所有知识。
@TOC在小程序场景中，有很多横向滚动的效果，比如我们的官方模板电商展示里就有一个横向滚动的效果，本篇我们解读一下横向滚动该如何实现图片1 添加滚动容器不管是横向滚动还是纵向滚动，我们都是依靠组件实现的...，微搭里实现滚动的效果是使用的滚动容器往页面中先添加一个滚动容器组件图片组件添加好后在右侧的面板切换到属性面板，打开基础属性，将配置切换为允许横向滚动图片2 滚动内容设置里边的内容我们使用网格布局来实现...，先添加一个网格布局图片选中行组件，修改列的数量为1图片需要在列里迭代显示具体的卡片，我们这里使用循环展示来设置循环，选中列往里添加一个循环展示组件图片循环展示需要绑定一个数组，我们通过定义变量来读取数据库的内容...在代码区，点击新建来创建变量图片选择新建微搭数据表查询图片选择数据源，方法选择查询单条，输入我们的数据标识图片绑定我们的循环数据，绑定到店铺优势图片循环展示里的卡片我们使用普通容器进行布局，在普通容器里添加图片和两个文本组件图片然后设置一下普通容器的宽和高...低代码开发虽然是可视化开发，但是组件如何组合，样式如何设置还是需要积累的，积累最快的方式就是细细研读每一个官方模板，将里边的知识点牢固掌握，在自己开发应用时候就可以灵活进行配置。
您既可以单独设置每列的宽度，也可以使用 repeat() 函数为所有列设置统一的宽度。 02 grid-template-rows 该属性用于定义行数和高度。...03 grid-template-areas 该属性用于指定网格单元格应在整个父容器中按列和行进行承载的空间量。这个属性可以让我们直观地看到自己在做什么。 我们称之为布局的蓝图（模板）。...它的4个值表示情况如下： 08 justify-content 此属性用于将我们的网格 [基本上所有内容] 沿X轴 [主轴] 放置在网格容器内。...它的7个值表示情况如下： 09 align-content 这用于沿着Y轴 [Cross Axis] 将我们的网格[基本上所有内容]放置在网格容器内。...03 grid-area 首先，我们需要设置 grid-template-areas☝️完成后，我们必须在子类中指定父类中使用的名称，如下所示： 在父容器内指定网格模板区域 在带有网格区域的子类中指定在父容器中使用的名称
可使用 RowDefinitions 和 ColumnDefinitions 属性指定网格的行和列。属性列表属性名类型描述默认值Columnint附加属性，指示视图在父 Grid 中的列对齐方式。...N/AColumnSpacingdouble指示网格列之间的间距。0ColumnSpanint附加属性，指示视图在父 Grid 中跨越的总列数。...1Rowint附加属性，指示视图在父 Grid 中的行对齐方式。0RowDefinitionsRowDefinitionCollection定义网格行高度的 RowDefinition 对象列表。...数据绑定方便：BindableLayout可以直接绑定一个集合数据源，无需编写额外的代码来维护数据绑定。...这意味着你可以把一个数据列表绑定到这个布局上，然后布局会根据数据集中的每一项自动生成对应的视图组件。
当渲染一个3D多边形网格的图像时，首先，顶点着色器将场景中的每个3D顶点投射到定义的二维图像平面上。然后使用栅格化来确定由这些顶点定义的基元覆盖哪些像素以及以何种方式覆盖像素。...渲染器模型 1.基本模型：DIB-R支持基本的渲染模型，可以直接用顶点颜色或纹理绘制图像。为了定义网格的基本颜色，我们支持顶点属性为顶点颜色或u,v坐标在一个学习或预定义的纹理映射。...DIB-R的应用 1从单一图像预测3D物体：输入一张RGBA图片，RGB值I和轮廓S到一个卷积神经网络F中，用特殊的拓扑学预测出网格中每个顶点的位置和颜色值。...在渲染预测的网格时，不仅使用了真实值的相机位置和原始图像比较，并且任意生成了第二视角和从新的角度生成的真实值做比较，这能够确保网络不仅集中于网格属性在已知的角度。最后，定义损失函数如下： ?...纹理形状的3D生成对抗网络通过二维监督：在第二个应用中，进一步证明了这个方法的能力，通过训练一个生成的对抗网络(GAN)来产生3D纹理形状，只使用2D监督。
代码、项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「3D鸟类重建」，即可直接下载。 概述 动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。...动物姿势和形状的估计：在生物学中，大部分的工作都是集中在单独的动物，没有杂乱的背景和少数的遮挡。...另外，通过变形球形网格来预测CUB-200中鸟类的形状、姿态和纹理，但没有对姿态进行建模，因此在拓扑结构上，翼尖在网格上的位置通常与尾巴相邻，而不是靠近肩部。...还有大量工作是关于SMPL模型的，但是该模型仅在四条腿的动物上训练，因此模型学习到的形状空间不足以用于建模鸟类，因为鸟类在四肢形状和关节角度上都有显著差异。...线性关节鸟类模型：为了定义一个初始网格、关节位置和权重，作者使用了一个鸟类模型的三维网格。
1.介绍 在本文中，我们探讨深度学习架构，可以学习和理解三维几何数据（如点云或网格）的。典型的卷积架构需要高度规则的输入数据格式，如图像网格或三维体素，以便执行权重共享和其他内核优化。...出于这个原因，我们专注于使用简单点云的三维几何体的不同输入表示，并将我们生成的深层网络命名为 PointNet。 输入点云是简单而统一的结构，可以避免网格的组合不规则性和复杂性的情况，因此更容易学习。...网络的最终全连接层将这些学习到的最优值汇总为上述整体形状的全局描述符（形状分类）或用于预测每个点标签（形状分割）。 我们的输入格式很容易应用刚性或仿射变换，因为每个点都独立 变换。...在从形状分类， 部分分割到场景分割的许多基准数据集上，我们通过实验将我们的 PointNet 与基于多视图和体积表示的最先进方法进行比较。...我们工作的主要贡献如下： 01 设计了一种适合在 3D 中利用无序点集的新型深层网络体系结构; 02 展示如何训练这样的网络来执行 3D 形状分类，形状部分分割和场景语义分析任务; 03 对我们的方法的稳定性和效率提供全面的经验和理论分析
此外，解决的任务相当多样，学习到的模型通常接近于任务的最简单模型（在选定的模型类别中）。 本报告的组织如下。第2节给出了ARC网格和任务的正式定义。...在ARC中，网格的大小从1 × 1到30 × 30不等。 定义3（示例）。一个示例是一个网格对e = (gI, go)，其中gI称为输入网格，go称为输出网格。...描述图1中第一个训练对的数据结构是： 数据结构中的路径是从数据结构的根到某个子结构的字段序列。...在版本2中，唯一的运算符是对自然数进行零、加法和减法运算，它们用于计算网格和形状的位置和大小。变量是对环境部分的引用。引用环境数据结构中这些部分的一种方便方式是使用环境数据结构中的路径。...在这个类比中，网格是句子，网格模型是文法规则，而根据模型的数据是解析树。解析树解释了文法规则如何生成句子。
网格布局需要用到addWidget函数，它的上图中的4个参数分别代表放置的空间、放置行数、放置的列数，上述3个控件分别放在第1行的1-3列。效果如下图所示： ?...这里需要注意一下，我在第二行第二个网格里又嵌入一个新的网格对象，将其分成1个1行3列的网格，其中第1个网格放红方得分，第二个网格放“VS”，第三个放蓝方得分。...3.绑定“开始游戏”、“重新开始”信号槽 ? 用QpushButton创建“开始游戏”按钮，绑定gamestart函数（后续还会讲），并将该按钮放入第三行的第二个网格中。 ?...用QpushButton创建“重新开始”按钮，绑定restart函数（后续还会讲），并将该按钮放入第三行的第三个网格中。效果如下图所示： ? 现在基本框架已经搭建好了。...欢迎大家尝试，消耗在家的无聊时间。本文涉及的代码都上传到了github地址上，后台回复“剪刀石头布”五个字即可获取代码。
静态网格组件是一种常见的Scene 组件类型，一个 Actor 可以附加多个静态网格组件，从而在世界中创建更复杂的形状。...这些对象不会生成到世界中，但仍可以被其他对象/Actor 引用，对于在不污染关卡的情况下包含数据很有用。...然后，可以将输入操作绑定到函数，以使代码能够对输入做出反应。Unity 也使用类似的系统：代码可以使用 **Input.GetAxis()**函数从定义的 Axes 读取输入。...在 Unity 中，可以通过多种方法创建和绑定事件。最新的示例是 UnityEvents 系统，它提供了一种使用 Inspector 将处理程序绑定到事件的强大方式。...7.其他引擎属性 7.1 物理和碰撞 Unreal 的模拟和碰撞属性直接内置于原始组件中，它管理与组件交互的通道以及物理材质、质量之类的数据。碰撞边界由组件使用的可视网格定义。
混合形状（Blendshape）是化身动画中经典的表示形式，因其易于控制和高效的优点，在专业动画制作和化身应用中具有显著优势。在本文中，我们为逼真的头像化身建模引入了 3D 高斯混合形状。...训练 数据准备 我们使用现成的人脸追踪器来计算中性表情的 FLAME 网格、 个基表情、前景头部掩膜、每帧的摄像机参数、关节参数、姿态参数以及表情系数。...优化过程类似于 3DGS，涉及添加和删除高斯的自适应密度控制步骤。 在优化过程中，避免过拟合的关键在于保持每个高斯混合形状 与其对应的网格混合形状 的语义一致性，即 和 一致。...具体而言，对于每个高斯 ，令 为其在 和 中的属性差异，我们引入中间变量 使得： 其中， 为初始值， 为从 到 最接近 的曲面点位移大小， 为距离归一化线性函数，将 到 的最大位移差缩放为...将高斯差异与位移相关，并对应于网格混合形状中的位移，从而有效引导高斯差异随位移发生一致的变化，使得高斯混合形状的优化与网格混合形状具有强语义一致性。
直到该管线与许多制作中建立的最相似级面部管线匹配上。这个过程中DD对于如何处理素材和输入数据进行了创新。如何创新的呢？这里我们详细说说。...也就是说Masquerade之前用高分辨率扫描收集的数据进行过训练。然后通过机器自己学习到的内容，将实践中动捕采集的低分辨率网格会自动的转变为高分辨率网格。当然完事没有完美的，它也会出错。...不过，出现错误了，制作团队就会进行修正，然后将其反馈到机器学习算法中。这也是“机器学习的过程”，所以修正反馈的数据越多，Masquerade在解决下一个案例时精度会越高。...这个映射包括定义参与者与角色之间的对应关系，包括每个独特解剖结构的不同元素如何对齐。 Direct Drive然后找出将布洛林的独特脸部表演转移给灭霸独特脸部的最佳方式。...但从绑定到渲染的解决方案两个公司都不同，Weta的管线是建立在标准的FACS上，最后的灭霸是在Weta的Manuka渲染器渲染的。
考虑到计算效率，我们将传统图匹配问题中的强匹配约束放宽到松匹配约束。这种松匹配约束使我们能够保持更多匹配细节，从而产生更精确的形状，并且通过在软匹配约束下开发的新颖匹配算法也极大地提高了计算效率。...为了进行全面评估，我们将我们的方法与几个最近提出的方法在两个数据集上进行比较：一个是提供的跟踪存在遮挡的表面（TSO）基准，包括存在目标被遮挡现象的两个视频序列，另一个是新收集的数据集，包括使用不同表面在显著形变的条件下记录的...新收集的数据集 最近，几个数据集被提供来用于评估可变形表面目标的跟踪。但是，它们中的大多数缺少带注释的真实结果(groundtruth)网格顶点。...为了评估重建精度，我们使用Kinect点云来构建真实网格，并计算从重建网格到真实网格中顶点到顶点的平均距离。...当我们将N上升到2000时，我们的算法的跟踪精度在两个数据集上都得到了显着的改善。 考虑到计算时间(表2)，DIR在两个数据集上都是最耗时的。我们的算法在N=1000时在两个数据集上击败其他算法。
代码的黄色部分，是指在原有代码基础上变化的部分，完整源码会在后台通过回复关键字获取。 这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。...1 空间可视化 你已经知道什么是Mesh网格以及如何在场景中对其进行定位了。但是这种定位实际上是如何完成的呢？着色器如何知道在哪里绘制？...创建一个点，实际上就是实例化预制件，确定其坐标并为其赋予独特的颜色。 ? 网格最明显的形状是一个立方体，所以让我们开始吧。我们将其以原点为中心，因此变换（尤其是旋转和缩放）相对于网格立方体的中点。...实际上，我们执行的乘法是 ? ， 这是矩阵乘法。2 x 2矩阵的第一列表示X轴，第二列表示Y轴。 ? （用2D的矩阵定义X和Y轴） 通常，将两个矩阵相乘时，在第一个矩阵中逐行，在第二个矩阵中逐列。...但是我们如何支持重新定位呢？ 这不是对三个轴的重新定义，而是一个偏移量。 因此，我们无法用现在拥有的3 x 3矩阵表示它。 我们需要另外一列来包含偏移量。 ?
（添加完组件之后的展示） 这里需要注意，和前面的章节不同，这里我们只需要mesh filter。这里我们不在乎它是如何得到网格数据的。...除此之外，还必须跟踪变形过程中的位移点。 ? 在Start方法中对网格及其顶点进行赋值，并将原始顶点复制到移位点。 ?...把这个组件附加到相机上，因为它代表了用户的视角关注点。绑在其他物体上也行，但不应该绑定到需要变形的网格对象上，因为场景中可能有很多网格对象。 ?...如果光线与某物发生接触，就可以从被击中的对象中检索 MeshDeformer 组件。 ? Physics.Raycast 是如何工作的？ 这是一个静态的方法，用来把射线投影到3D的场景里。...如果它们不停地移动的话，物体的原始形状就会消失。现在我们来让物体进行回弹以恢复到原来的形状。 真实的固态物体，在变形的过程中会被压缩和拉伸，但是它们自身能抵抗这种变形。
本篇文章将带你了解如何使用 RGL（React Grid Layout），以及核心功能断点布局、网格布局、以及缩放、拖拽功能的代码实现。...断点布局和网格布局不同点在于，断点布局需要根据不同屏幕大小的断点来设置不同的布局，例如下面代码，定义 lg、md、sm、xs 四个断点 ，并设置每一个断点对应的列数和布局。...下面分别详细介绍： 计算每一列的宽度 根据 positionParams 属性中的 margin, containerPadding, containerWidth, cols 等，计算网格中每一列的宽度...在 DraggableCore 组件中的回调函数提供了一个包含拖拽事件相关信息的回调数据对象叫作 ReactDraggableCallbackData，里面的属性包含当前被拖拽的元素节点 node。...在实际使用拖拽功能时，会有当前拖动元素的阴影站位，如下图11号元素： 如何实现拖拽过程中的阴影？
1) 平面特征选择：在所提出的点云到网格配准框架中，选择平面点云来促进精确的位姿估计，这一过程包括通过拟合当前激光雷达扫描中的局部平面来估计三维点 p = (x, y, z) ⊤ 的表面法线。...3) 位姿优化：为了在优化过程中实现更有效的收敛，重点估算相对姿态T,而不是直接计算全局姿态Tk。T是预测帧 Pw 与全局三角网格之间的偏差，因此目标是最大限度地减小点到网格的误差。...里程计评估 为了检验激光雷达里程计的性能，我们利用广泛使用的 KITTI 里程计数据集，将我们提出的方法与采用不同类型地图的最先进纯激光雷达方法进行比较。...运行时间性能主要归功于被动 SDF 计算模型和可扩展的分区模块，该模块利用了高效的并行空间散列方案。速度瓶颈主要来自于在点到网格测度步骤中多次搜索正确的点到网格对应关系。...由于网格提取是在 GPU 上进行的，因此需要一定的 GPU 内存。在未来的工作中，我们将探索网格简化技术，以减少内存使用。
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