隐藏一些源码中无法删除的代码比如说广告、站长统计和音乐播放器..等等等,还是比较实用的
visiblity 是设置元素的可见性，即可见 / 隐藏；隐藏后元素所占有位置保留；
做项目的时候，AppBarLayout里面嵌套RecycleView。当没有数据的时候就提示请求出错的图片。当Fragment互相切换切回这个Fragment的时候（切的时候因为需求原因，有的时候需要沉浸式，有的时候又不需要，所以设置了Padding），重新请求数据，发现请求出错的图片往下挪了点位置。后来经过定位，是在设置Visiblity的时候引起的，而且获取同一个控件宽高的时候发现位置和padding还有点关系，注释掉padding就没有这个问题。（我看了一下setPadding源码，发现它会重绘整个view）很明显，setVisiblity和重绘有关联，需要看源码
核心思想是利用视觉上的感觉，在用户无感的情况下切换回去，这里有一个思路和以前有点不同，切换回去这个动作改在了切换的时候进行复位重置并且弃用用了之前的absolute布局，改用了flex布局的方式，移动主要还是依靠通过改变外层容器transform来实现,无缝轮播的思路步骤如下
本文是一篇来自Carnegie Mellon大学和Argo AI的合作工作，目前已经被CVPR20接收（oral），该文的主要内容是基于点云的3D目标检测，与以往的研究内容不同的是，本文基于观察发现在BEV视图中无法区分free和unknown区域，如下图中(a)展示的两个红色框所示，在BEV看上去都是不包含点的free space。但是假如通过lidar的扫描的激光对该图重新绘制如图（b）,其中绿色表明为激光扫描到的区域，白色为未知的区域，即白色是被前景物体所遮挡的区域，而绿色是真正被扫描到的，因此，我们可以得到的信息是左边的红框区域表示的是未知，而右边实际上是真正的freespace。因此本文的作者正是利用freespace的信息来提高检测精度。
2017-10-03 by Liuqingwen | Tags: Kotlin | Hits
前言 《CSS魔法堂：重新认识Box Model、IFC、BFC和Collapsing margins》中提到在没有floated兄弟盒子时，line box的左右边框会与所属的containing block的左右content edge相接触。那到底什么是containing block(abbr. CB)呢？ containing block在CSS的visual formatting model中十分重要的理论基础，因为盒子的宽/高度自动值/相对值的计算，相对/浮动/绝对定位，均依赖conta
简介 Unity 图形用户界面(unity Graphical User Interface) Unity4.6版本之后引入的界面显示系统 Unity公司自己研发的一套界面显示系统 UGUI和OnGUI、NGUI的区别 uGUI的Canavas有世界坐标和屏幕坐标 uGUI的Image可以使用material UGUI通过Mask来裁剪，而NGUI通过Panel的Clip NGUI的渲染前后顺序是通过Widget的Depth，而UGUI渲染顺序根据Hierarchy的顺序，越下面渲染在顶层。 UGUI不需要
在web侧运营活动中，分享传播是重要的一环。普通的h5链接/结构化消息分享已经不能满足产品越来越大的脑洞。在很多场景下，我们需要将个性化内容（如帐号信息，头像，用户输入等）固化为一张完整的图片，一秒分享到朋友圈&AIO&群，藉此提高传播效率。
前端基础打卡已经基本结束了,内容从css基础,动画,js基本算法,作用域,闭包,节流防抖这些基本的web知识大家有没有都掌握了呢?年后会出一个进阶路线规划图,希望笔者可以带着大家,一起进步,一起成长.
拖拽交互常见于各种前端编辑器里，而“编辑器”是一个集成前端技术能力的综合性工程，其中就会涉及到各种形式的拖拽交互，因为“拖拽”是提升用户体验的重要交互方式，所以需要对拖拽的交互效果做各种定制化，作为开发者理应熟练掌握“拖拽”的使用！
https://www.heywhale.com/mw/notebook/655ec29e998f42fde5818d35
接着一篇说道整个App以及内部子组件都已经渲染成了Fiber树，那么接下来就会看看如何将Fiber树渲染为真实的DOM节点。
子元素伪类选择器就是选择某一个元素下面的子元素的方式，在jQuery中，子元素伪类选择器分为两大类：
今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box proposals。今年在CVPR20上也至少有两篇该文章的后续工作，分别是来自pointnet之父的Imvotenet，地址是：https://arxiv.org/pdf/2001.10692.pdf；另外一篇MLCVNet来自南京大学和卡迪夫大学的联合工作 ,文章地址：https://arxiv.org/pdf/2004.05679，该文章在vote的基础上利用自注意力机制融合Multi-scale的特征。 此外，在室外场景的目标检测中，可以大致按照输入分为lidar-input，image-input和multi-sensors-fusion的研究工作。
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