WKWebView+UITableView混排 做内容展示页的时候，经常会用到WKWebView+UITableView的混排功能，现在此做一个总结，该功能的实现我采用了四种方法。 方案1： webView作为tableView的Header, 撑开webView，显示渲染全部内容，当内容过多时，比如大量高清图片时，容易造成内存暴涨（不建议使用），此方案简单粗暴 , 仅适用于内容少的场景，具体实现不在此赘述，直接看代码。 方案2： 简书的内容页实现方案 : UIWebView与UITableV
Bootstrap滚动监听中文文档：http://v3.bootcss.com/javascript/#scrollspy 我就不在此赘述了。
锚点目录定位功能在长页面和文档类网站中非常常见,它可以让用户快速定位到页面中的某个章节
如果您正在阅读这篇文章[1]，那么我假设您一定听说过用于目标检测的 RCNN 系列，如果是的话，那么您一定遇到过 RPN，即区域提议网络。如果您不了解 RCNN 系列，那么我强烈建议您在深入研究 RPN 之前单击此处阅读这篇文章。
RPN（Region Proposal Network）是Faster-RCNN网络用于提取预选框（也就是RCNN中使用selective search算法进行Region Proposal的部分），我们知道RCNN及Fast-RCNN中一个性能瓶颈就是提取预选框的部分，而RPN很好地对这个部分进行了优化，原因在于它将卷积神经网络引入了进来，使用特征提取的形式生成出预选框的位置从而降低了selective search算法带来的计算时间上的开销。
神经辐射场利用基于学习的参数模型来产生连续的渲染图像，并保留更多的细节。然而，其耗时的随机采样，会导致性能下降和出现潜在的噪声。
Faster R-CNN是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-CNN文章中的测试时间是不包括search selective时间的，而在测试时很大的一部分时间要耗费在候选区域的提取上。所以作者提出了RPN来提取候选框，使时间大大的减少了。
一种可以复制自己子层的layer,并且复制出来的layer和原生子层有同样的属性，位置，形变，动画。
Android ConstraintLayout是谷歌推出替代PrecentLayout的组件。支持相对布局、线性布局、帧布局，笔者看来更像是FrameLayout 、LinearLayout、RelativeLayout三者的结合体，并且比这三者更强大的是实现了百分比布局，大家都知道安卓碎片严重，使用百分比适配，那么将彻底解决适配问题。
研究者在这篇论文中提出了 Matrix Net (xNet)，它是一种用于目标检测的深度架构。研究者利用 xNet 加强基于关键点的目标检测，并且在 MS COCO 数据集上获得了 47.8 的 mAP，这比其它任何一步（single-shot）检测器效果都要好，而且参数量减半。重要的是，相比效果第二好的架构，xNets 在训练上要快了 3 倍。
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)
本文由ELab团队技术团队分享，原题“Twitter和微博都在用的 @ 人的功能是如何设计与实现的？”，有修订。
作者：Abdullah Rashwan、Agastya Kalra、Pascal Poupart
任选 7 张任意尺寸的图片按 p1 至 p7 进行命名并拖拽进 Assets.xcassets 文件中（如图所示）
这是因为我们计算机在处理这些数组时，实际上都是一维的，使用二维索引 [X,Y]可能更加直观，但是使用一维数组索引更贴近计算机的存储方式，所以在提取元素的时候一维索引的处理速度会快于二维数组索引。
航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征，从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换，使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与最先进的检测器相比，我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2007.12147v1.pdf
在开发数字孪生应用程序的时候，除了三维场景展示之外，也需要开发丰富和酷炫的2D页面。 使用UE4的UMG开发图表显得比较笨拙。 而通过Web插件允许开发者创建丰富的基于Web HTML5的用户界面，它由内置在UE4中的web浏览器提供支持，包括对Windows、Mac、Linux、Android和iOS的支持。 基于这种插件技术，普通的前端开发人员也可以开发UE4界面上丰富的2d页面效果。
超链接分为外部链接、内部链接、文本链接、图片链接、下载链接、空链接、电子邮件链接等。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.08508.pdf
对微软Hololens进行开发，要使用微软提供的工具HoloToolkit工具包。我使用的版本是HoloToolkit5.8.0，下载地址：
上述 父容器 的定位 不一定是 绝对定位 , 其它类型的定位也可以 , 在本博客的示例中 , 使用的就是 相对定位 ;
Author：Mr.柳上原 付出不亚于任何的努力 愿我们所有的努力，都不会被生活辜负 不忘初心，方得始终 重感情的人总是被伤害 重感情的人害怕改变 重感情的人总想自己的爱人、朋友、同事都能好好的 重感情的人，狠不下心去批评别人的错误 重感情的人，总是想无限制的去包容身边的人 重感情的人，其实只是希望大家都好 只是太过于包容 却让身边的人习惯了纵容的滋味 最后的结果，却总是和愿望相反 最后，一切的不是，一切的坏，都是自己承担 <!DOCTYPE html> <h
作为前端工程师，页面布局是基本功。面对悟空中台的海量的活动需求，仅仅有几招常规的布局套路显然是难以招架的，悟空开发者团队从个性化需求中提炼特定场景下的共性特点，设计了多个“创意布局”方案。
自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后，用 CNN 进行分类成为主流。一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们使用不同大小和宽高比的窗口。
框架版本 spark2.1.0 kafka0.9.0.0 当使用sparkstreaming处理流式数据的时候，它的数据源搭档大部分都是Kafka，尤其是在互联网公司颇为常见。 当他们集成的时候我们需要重点考虑就是如果程序发生故障，或者升级重启，或者集群宕机，它究竟能否做到数据不丢不重呢？ 也就是通常我们所说的高可靠和稳定性，通常框架里面都带有不同层次的消息保证机制，一般来说有三种就是： at most once 最多一次 at least once 最少一次 exactly once 准确一次 在sto
研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。因此，xNets提供了一种尺寸和纵横比感知结构。
提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。
我们可以通过 vue-router 自定义路由切换时页面如何滚动。比如，当跳转到新路由时，页面滚动到某个位置；切换路由时页面回到之前的滚动位置。
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
看了上一篇博文的评论，大家对MAUI还是比较感兴趣的，非常感谢大家的关注，这个专栏我争取周更😉。
谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果。
AI 开发者按：谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果，AI 开发者将其编译如下。
如果 绝对定位 的元素 的 父级元素 没有定位 , 那么会 一直向上查找有定位的父级元素 , 直到浏览器 ;
主从模式可以保证redis的高可用，那么redis是怎么保证主从服务器的数据一致性的，接下来我们浅谈下redis主(master)从(slave)同步的原理。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
C 库宏 offsetof(type, member) 会生成一个类型为 size_t 的整型常量，它是一个结构成员(member)相对于结构(type)开头的字节偏移量。成员是由 member 给定的，结构的名称是在 type 中给定的。
今天，又摘了一篇官网的文档，献给对2D物理还未入门或刚刚上手的开发者，已经熟悉的朋友们欢迎转发到微信朋友圈，让有需要的开发者看到。
CSS 中的 静态定位 是 默认的定位方式 , 就是无定位 , 设置该定位方式 , 定位盒子不生效 ;
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君offsetof，程序语言，该宏用于求结构体中一个成员在该结构体中的偏移量。
作者：Matt Simon 机器之心编译 本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流，一步步带领读者理解目标检测的工作原理，作者本人也提供了 Luminoth 实现，供大家参考。 Luminoth 实现：https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 在阅读本文之前，若想了解 R-CNN 网络家族的发展，可以参看机器之心的文章： 深度 | 用于图像分割的卷积神经网络：从R-CNN到
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
选自tryolabs 作者：Matt Simon 机器之心编译 本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流，一步步带领读者理解目标检测的工作原理，作者本人也提供了 Luminoth 实现，供大家参考。 Luminoth 实现：https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 在阅读本文之前，若想了解 R-CNN 网络家族的发展，可以参看机器之心的文章： 深度 | 用于图像分割的卷积神
最近做某项目撸代码时用到了offsetof宏，第一次使用这个宏，项目结束后对其用法也略知一二，现分享如下。
customCallout 存在时将忽略 callout 与 title 属性。自定义气泡采用采用 cover-view 定制，灵活度更高。
概念介绍 UIDynamic从ios7才开始有的，其他2D仿真引擎： BOX2D：C语言框架，免费 Chipmunk：C语言框架免费，其他版本收费(C#、Objective-C、Java) 必须遵守了UIDynamicItem协议的控件才能应用这些行为，UIView遵守了，所以所有控件都可以使用 使用步骤：创建一个动画者对象UIDynamicAnimator并设置坐标系，再添加一个动画行为对象（并设置动画作用的控件） UIDynamic中的三个重要概念 UIDynamicAnimator：动画者，为动力
8086CPU以后总线寻址和CPU位数趋于一致，操作系统结构向下兼容，线性地址基址置0：
提出了一种简单有效的单阶段目标检测模块——特征选择无锚定(FSAF)模块。它可以插入到具有特征金字塔结构的单阶段检测器中。FSAF模块解决了传统基于锚点检测的两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。FSAF模块的总体思想是将在线特征选择应用于多水平无锚分支的训练。具体来说，一个无锚的分支被附加到特征金字塔的每一层，允许在任意一层以无锚的方式进行盒编码和解码。在训练过程中，我们动态地将每个实例分配到最合适的特性级别。在推理时，FSAF模块可以通过并行输出预测与基于锚的分支联合工作。我们用无锚分支的简单实现和在线特性选择策略来实例化这个概念。在COCO检测轨道上的实验结果表明，我们的FSAF模块性能优于基于锚固的同类模块，而且速度更快。当与基于锚点的分支联合工作时，FSAF模块在各种设置下显著地改进了基线视网膜网，同时引入了几乎自由的推理开销。由此产生的最佳模型可以实现最先进的44.6%的映射，超过现有的COCO单单阶段检测器。
动机 尽管两阶段检测器取得了成功，那么问题就是:一个简单的单阶段能达到类似的精度吗?单阶段应用于目标位置、尺度和纵横比的常规、密集采样。最近在YOLO和SSD等单阶段上的研究显示出了很有前景的结果，与
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