如果对补间动画还存在疑惑的同学可以阅读笔者的另外一篇文章弥补一下。这次彻底搞懂Android补间动画 先看效果： 饿，不知道为什么，这里做成gif后异常的卡顿，实际效果肯定是如丝版顺滑的。 ?...，使用方式还是非常简单的，简单的bean文件，支持传入图片和图片描述(可选)，然后调用init方法初始化即可，第二个参数是动画，动画也是选传项，不设置动画则显示传统的轮播控件。 ...在写文过程中，笔者发现，2.0页不是那么完善，比如没有提供网络图片的显示API，没有对外提供动画自定义的支持等等，这些内容笔者会考虑在3.0里提供，如果收到反馈和留言的话！！...，默认为true，即显示 public void setDescVisible(boolean visible)：是否显示文字描述，默认为false，即不显示 关于轮播动画： 从上面的效果图中，我们可以看到...= 0){ //如果不是第一个点，则设置点的左边距 layoutParams.leftMargin = 10; }
不过，这是一项重要的测试。 在上图中的配置中，覆盖整个地球的地形图块位于视锥中。 但是，其中有一半以上不在地平线范围内，不需要渲染。...然后，我将证明我们可以轻松地将其概括为任意的椭球体。 考虑下图： ? 在此图中，蓝色圆圈是我们的单位球面。 从摄影机位置延伸并与球体相切的线代表地平线。黑色垂直线代表所有地平线点。...直观地说，如果该点位于由切向量形成的无限锥内，则该点位于地平线下方，并且位于包含所有地平线点的平面之后。 平面测试 首先，让我们进行一项代价很小的测试，以确定一个点在平面的哪一侧。 考虑下图： ?...如果该值大于从观察者到椭球中心的向量的模的平方减一，则目标点在平面后面。不需要开平方或三角函数操作。 圆锥测试 如果目标点在视平面前面，那么该目标点绝对不会被球体遮挡，此时工作就完成了。...但是，如果它在视平面后方，能否被遮挡是不确定的。如果目标点也在，视点与所有地平线点连接而形成的无限锥体内，则它被遮挡。如果它在那个圆锥体之外，那么它不会被遮挡。那么我们如何通过圆锥测试点呢？
图片优化是最划算的工作 图片加载的优化，是前端性能优化中，最划算的一项工作，往往工作量和难度都不大，但却能给页面性能带来极大极大的提升。...如果我们拿到的设计的切图，我们可以用tinypng或者智图，对图片进行尺寸修改和压缩。...使用懒加载的注意点 懒加载，就是没显示在视口内的图片，先不加载。所以我们需要注意下，不需要加载的图片，不要让它出现在窗口内。...前一个页面有固定的高度，只有前8个图片会出现在视口，也只有前8个图片会加载。 后一个页面，所有图片都先出现在视口了，虽然最后视口中显示的还是只有8个，但是最后没出现的其他几十个图片也会先加载。...同时，前一个视口的界面稳定也更好。 总结 图片优化的点还有很多，今天思维导图中列举的点也没有全部介绍，感觉每个点都可以专门写一篇文章深究。
初始化要求：1、先解决视觉问题有利于IMU初始化；2、尺度显示表示为优化变量将加快收敛速度；3、不能忽略IMU传感器的不确定性。...如果找到的匹配的关键帧属于活动地图，则执行回环闭合。否则，它是一个多地图数据关联，然后合并活动地图和匹配地图。...如果在搜索窗口中有多个候选项，为了丢弃不明确的匹配项，我们检查与第二个最近匹配项的距离比。...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联....为了总结性能,我们给出了每个传感器配置的10次执行的中间值.对于一个稳健的系统,中位数准确地代表了系统的行为.但是一个不稳定的系统会在结果中表现出很大的差异.这可以使用图4进行分析,图4用颜色显示了10
在此之前，旷视每周都会介绍一篇被 CVPR 2019 接收的论文，本文是第 6篇，提出了一种新的带有不确定性的边界框回归损失，可用于学习更准确的目标定位。 ?...旷视研究院已公开相关代码和模型：github.com/yihui-he/KL-Loss 简介 ImageNet、MS-COCO 和 CrowdHuman 等大规模目标检测数据集都会尽可能清晰地定义基本...而分类损失则保持不变。 ?...可以看到，每新增一项改进，都能实现结果的进一步提升。 ?...QUBO 的结果包含 greedy 求解器和经典的 tabu 求解器（二者的惩罚项都经过了人工调整，以得到更好的性能）。
data: ele, index: index + start, })), ); } }; 其它就是这个函数的辅助函数了，包括： 根据外部容器以及内部每一项的高度...，计算出可视区域内的数量: // 根据外部容器以及内部每一项的高度，计算出可视区域内的数量 const getVisibleCount = (containerHeight: number, fromIndex...scrollTop 计算上面有多少个 DOM 节点: // 根据 scrollTop 计算上面有多少个 DOM 节点 const getOffset = (scrollTop: number) => { // 每一项固定高度...满足要求的最后一个 + 1 return offset + 1; }; 获取上部高度: // 获取上部高度 const getDistanceTop = (index: number) => { // 每一项高度相同...list[index]), 0); return height; }; 计算总的高度: // 计算总的高度 const totalHeight = useMemo(() => { // 每一项高度相同
据路透社报道，一项新规将在本周内敲定，主要内容为：任何在日常运营中使用这五家公司的设备或服务的公司，在未获得美国政府豁免的情况下，将不能再向美国政府出售产品。...也就是说，如果一家美国企业，使用了华为、大华、海康威视、海能达和中兴这五家中国公司的任意产品，就没有机会获得美国政府的采购订单了，要想发财请另寻他路。...对于牵扯其中的企业，如果要选「金主」，必须先证明自己没有使用上述五家公司的产品。但做到这一点并不容易。 海康威视成立于 2001 年，以安防监控板卡和 DVR 业务起家。...海能达所处的行业也属于通信设备制造业，但华为、中兴的产品主要用于公网，而海能达的产品则主要为专网提供。...如果新规将在不久后执行，无疑是对上述五家公司的严重打击。 这位官员表示，政府将要求相关机构在豁免批准之前进行国家安全分析，这一项国会在法规中没有明确要求过。
机器之心专栏 作者：陈洁珊 近日，来自澳大利亚国立大学等机构研究者，提出了一种名为 LabelDroid 的方法，帮助视障人士更轻松地使用智能手机。...因此，在移动互联网端口铺好“盲道”，帮助视障人群畅通无碍地使用手机，正是人工智能走进生活当口下的一项紧迫的研究。...如果开发人员没有设置这个字段，那么屏幕阅读器就只会播报 「Unlabeled」（未加标签）字段。 因此，尽管有屏幕阅读器的支持，但只有当开发人员设置了对应字段，屏幕阅读器才能提取出有效的描述信息。...论文也研究了软件下载量跟描述字段缺失率的联系，然而结果显示这两者只有很弱的相关关系（相关系数 = 0.046），这表明 Accessibility 问题在更具名气的软件中也未得到解决。...此外，论文进行了一项用户研究来评估 LabelDroid 是否可以生成比开发者更简洁明了的描述，以及是否可以真的帮助到开发者。
但是对于一项小样本研究就会存在一些缺陷，比如为了留出验证集，用于训练模型的数据点就会进一步被压缩，导致信息丢失等等。 为了应对这些挑战，本文提供了一些建议，可供大家参考。...在最极端的情况下如图 a ，我们只有一个样本，可以看到许多模型都可以很好地拟合这个数据点，但绝大多数模型都是过拟合，且在整个数据集上效果不是很好。...上述公式给出了斜率和截距的预测点，但这些估值总是存在一些不确定性，这些不确定性可由方差方程量化： ? 由公式可得随着数据量的增加，分母会变大，就是我们预测点的方差变小。因此，我们的模型会更稳健。...a 图中我们用较少的数据进行建模，结果显示这个模型把试验点错误分为了分类 2。当数据点越来越多，模型会把数据点正确预测到分类 1 中。...尽管正则化之类的方法有助于减少特征，但是如果特征数远远大于样本数，那么过拟合的问题仍然会持续存在。作为一项额外措施，我们建议用不同的种子进行多次交叉验证。
和我们人眼观察世界时有视野大小和可视距离一样，在计算机空间中观察物体是有范围限制的，这个范围称为视体，只有在这个视体内的物体才可能被渲染到屏幕画面中来。...那如何对三维空间进行一个这样的投影呢，我们可以很自然地想到，由于这是一个正交投影，所以这首先是一个降维的问题，我们需要忽视掉视体中的z轴，将顶点拍扁；然后我们可以将顶点在轴向上进行缩放，将其拉伸对齐到像素网格中...动手计算一下就能知道这样的处理后，如果我们将得到的向量做透视除法齐次化，得到的ys就是d/z*y也就是例图中的样子，这个矩阵利用了携带的z值与焦距d协同完成了缩放操作 ?...利用这个矩阵，我们可以按照物体的距离将远处的物体按比例缩小到投影面上的大小，并且把z值从一个不确定的范围映射到确定的[n,f]中。为什么我们要把z映射到[n,f]中？...由于视体的后面部分由可视距离和上面的θ角度共同决定，因此这里没有画出来。在上图中我们可以想象到，在固定这条式子中的一项的情况下，改变其他项可以调节画面的视野广度。
另外，我们可以看到页面中的内存使用的情况，比如 JS Heap(堆)，如果曲线一直在增长，则说明存在内存泄露，从图中可以看出，相当长的一段时间，内存曲线都是没有下降的，这里是有发生内存泄露的可能的，在...，可以考虑优化js，如果渲染时间过长，则考虑优化渲染过程，如果空闲时间过多，则可以考虑充分利用起来，比如把一些上报操作放到页面空闲时间再上报等。...First Meaningful Paint：可以简单理解为用户看到网页主要内容的时间，分数越低，页面显示其主要内容的速度就越快。图中例子，网页首次有效绘制时间为2.5s。...在文档中，每一项指标都会明确的分为三个部分：为什么说此审查非常重要；如何通过此审查；如何实现此审查； 性能指标优化建议解读 性能建议主要分为3类， Opportunities 可优化项、手动诊断项、通过的审查项...图中的每一项都可以展开来看明细解释，其中： 可优化项有2个建议： 延迟会阻塞渲染的资源加载，这里是一个 navfoot.6bf68af7.css 延迟视口外的图片加载，这里列举了不必要加载的图片(和我上文提的优化建议一致
本文创新性地设计了一个多评估者感知模块（MPM），该模块通过设计地多分支软注意力机制，更好地捕捉和强调模糊区域。...由于估计的不确定性图可能在物体边界存在潜在的不确定性或不完整性，如果直接使用“硬”空间注意力，可能会对模型性能产生负面影响。...Pcup1,Pdisc1}j=14 原始特征F1和空间增强特征之间采用跳跃连接，以缓解注意力图中的潜在错误传播到网络中的问题: F~j=F1+Soft(Aj)⊗F1F~j=F1+Soft(Aj...第三行，基于MRM重构的预测计算出的uncertainty map: 视盘注意力图，视盘不确定性图，视杯注意力图，视杯不确定性图 视盘/视杯注意力图，表示网络认为某个像素属于视盘/视杯的概率...视盘/视杯不确定性图，表示视盘/视杯区域的多评估者预测之间的差异，即模型对这些区域的不确定性 第四行，阶段2的最终预测:视盘分割预测，视杯分割预测，两者叠加 实验步骤 本文进行了较为完整的复现，模型权重
（运动不确定性）。...再次考虑图 4，如果在 1 之前获取最上面的 tile ，则它提供最大的价值，并且在 2 之后获取 tile 的价值逐渐减少。...如果 tile 的空间区域完全位于 RoI 中，则选择 _{} = 1 ，如果没有重叠，则选择 _{} = 0 ，否则选择 _{} 为分数值。...算法将 tile 以质量 插入最大化总效用的最佳位置，或者如果没有位置改善总效用，则保持当前质量。...相比之下，Pano 和 Flare 会话中只有 16% 和 13% 的评分达到这个水平。图 10(b) 显示了用户每个视频的 MOS。Dragonfly 在所有视频中的 MOS 都较高。
因为如果在testing data做这些，那么随着训练的进行，我们的网络实际上就是在一点一点地overfitting我们的testing data，导致最后得到的testing accuracy没有任何参考意义...C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。...比原始的更新规则多出了η * λ * sgn(w)/n这一项。当w为正时，更新后的w变小。...假设我们要训练上图这个网络，在训练开始时，我们随机地“删除”一半的隐层单元，视它们为不存在，得到如下的网络： ?...可以简单地这样解释，运用了dropout的训练过程，相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络（后面简称为“半数网络”），每一个这样的半数网络，都可以给出一个分类结果，这些结果有的是正确的，有的是错误的
其中QChart的继承关系如下图所示； 如果要在项目中使用绘图模块，则必须在项目的*.pro文件中引用Qt+=charts并在主函数中包含绘图头文件，如下所示； #include ...如果未指定系列，则返回第一个 X 轴 axisY(QAbstractSeries *series = nullptr) 返回图表的 Y 轴。...如果未指定系列，则返回第一个 Y 轴 setPlotAreaBackgroundBrush(const QBrush &brush) 设置图表绘图区域的背景画刷 setPlotAreaBackgroundVisible...setViewportMargins(int left, int top, int right, int bottom) 设置视口的边缘，以保留用于显示视图的场景区域之外的空间。...centerOn(const QGraphicsItem *item) 将视图中心对准指定的图形项。 centerOn(const QPointF &pos) 将视图中心对准指定的场景坐标。
我们看看下图，图中最小的点就是设备的像素。 ? 分辨率(Image resolution) 分辨率(Image resolution)日常用语中之分辨率多用于影像的清晰度。...但即便是如此，对于CSS来说，还是希望在不同设备上大小尽可能地看起来相同。 那么这该如何实现呢？ 基于这个问题，W3C提出参考像素这个概念。...maximum-scale 一个0.0 到 10.0之间的正数 定义缩放的最大值；它必须大于或等于 minimum-scale的值，不然会导致不确定的行为发生。...minimum-scale 一个 0.0 到 10.0之间的正数 定义缩放的最小值；它必须小于或等于 maximum-scale的值，不然会导致不确定的行为发生。...按百分比计算尺寸的时候，就是参照的初始视口（viewport）。初始视口指的是任何用户代理和样式对它进行修改之前的视口。桌面浏览器如果不是全屏模式的话，一般是基于窗口大小。
xxd是把文件转换为16进制来显示) ? 上面图片出现的一连串数据都是什么意思呢？...首先我们看到最开始的四个字节：0xcafebabe,这个叫魔数(Magin Number)，它的唯一作用是用于确定这个文件是否为一个能被虚拟机接受的Class文件，换句话说如果一个文件不是以0xCAFEBABE...首先常量池中常量的数量是不确定的，所有常量池的入口放置一项u2(2个字节)类型的数据表示数值：即0x01c2=450。...我们首先看第一项常量的标识位：0x0a=10,它属于CONSTANNT_METHODREF_info(表)，类中方法的符号引用。...常量池中14种常量项的结构总表（共有14种(JDK1.7前只有11种)结构各不相同的表结构数据。
getBoundsZoomLevel(bounds) 返回类型数字返回显示指定的区域需要的最适合的地图缩放等级.该缩放等级是根据当前的地图类型计算出来的，假如还没有指定地图类型,将使用地图类型数组之中的第一项...panTo(center) 设置地图的中心点到指定的坐标，假如该点已经在当前的视口之中，则地图中心会滑动到该位置. panBy(distance) 地图滑动指定的像素距离....mapTypes数组中的第一项是地图加载的默认类型，所以，假如你想默认加载卫星地图，把G_SATELLITE_MAP移到数组的第一项就可以了。...信息窗口的内容显示为包含 HTML 文本的字符串。仅适用于 GInfoWindowOptions.maxWidth 选 项。...12.draggingEnabled() Boolean 假如当前答应用户在地图中拖拽标记，则返回 true。
为了更确定各大视频网站的份额，笔者尝试检索更多数据，来自艾瑞的数据则显示，货币化能力同样是优酷土豆、爱奇艺和腾讯视频稳居前三：2015年年Q1到Q3，优酷土豆、爱奇艺、腾讯视频三者广告收入占行业总收入的近六成...腾讯近年来攻城略地、大举并购，唯有视频领域没有动作（bilibili未被证实），反观阿里则巨资收购了优酷土豆，百度爱奇艺购得PPS。...在PPTV下嫁苏宁之后，留给腾讯的优质标的只有搜狐视频——自成一派的乐视已是视频巨头，自然是不会入瓮的。 问题在于，张朝阳同样将视频视作具有“核心战略价值”的业务。...乐视、PPTV做自己的电视尝试软硬件和内容一体化，爱奇艺、腾讯视频则与TCL等传统电视大厂合作，优酷土豆做路由器；大家都开始做会员模式，高清内容、特定内容卖钱，乐视、爱奇艺、腾讯都取得不错的效果。...事实上，类似的不确定性还有智能电视，乐视是先行者和集大成者，但一直都伴随有牌照这类烦恼。
因为如果在testing data做这些，那么随着训练的进行，我们的网络实际上就是在一点一点地overfitting我们的testing data，导致最后得到的testing accuracy没有任何参考意义...C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。...比原始的更新规则多出了η * λ * sgn(w)/n这一项。当w为正时，更新后的w变小。...假设我们要训练上图这个网络，在训练开始时，我们随机地“删除”一半的隐层单元，视它们为不存在，得到如下的网络： ? ...可以简单地这样解释，运用了dropout的训练过程，相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络（后面简称为“半数网络”），每一个这样的半数网络，都可以给出一个分类结果，这些结果有的是正确的，有的是错误的
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