virtface 是一套融合计算机视觉、分布式计算与隐私保护的虚拟现实/增强现实（VR/AR）设备解决方案，核心目标是实现全球范围（约70亿人）的高精度人脸识别。本手册涵盖 virtface 的架构设计、核心技术、部署流程及实践案例，适用于从入门到进阶的技术学习者。1. 名称与概述（NAME）virtface 是一套模拟“全人类人脸识别眼镜”的系统框架，通过软硬件协同实现：前端：轻量化 AR 眼
概述情感视觉分析系统（Emotion Vision Analysis System，EVAS）是一套基于生物特征识别与机器学习相结合的智能视觉分析技术。该系统通过分析人类瞳孔虹膜的细微变化特征，结合面部表情、微表情以及生理信号，实现对人类情感状态和行为倾向的实时预测与分析。本文档详细描述了EVAS系统的技术架构、核心算法、部署方法以及使用规范。该系统主要面向心理学研究、人机交互优化、智能安防监控等
名称虹视（IrisVision）—— 高精度虹膜情感行为预测智能摄像头系统概述虹视是一款融合计算机视觉与机器学习技术的智能摄像头系统，通过非接触式采集人类虹膜纹理与瞳孔动态信息，实现对情感状态（如愤怒、平静、焦虑）及后续行为（如起身、点击鼠标、说话）的高精度预测。本系统适用于安防监控、人机交互优化、心理健康辅助等领域，核心优势在于无需主动配合（被动采集）、高隐私保护（仅处理生物特征编码而非原始图像
一、美颜 SDK 的核心定位：从 “可选功能” 到 “基础配置”用户需求本质：一对一视频交友因互动直接、距离感近，用户对画面质感和面部细节关注度极高，“看起来更好” 是核心诉求 —— 自然美颜可快速建立用户自信，直接影响留存率。数据支撑：集成优质美颜 SDK 的 APP，用户日均使用时长比未集成的高 30% 以上，因此美颜 SDK 是这类 APP 的 “基础配置” 而非可选功能。二、选型关键：围绕
在ENVI中也不例外，打开16bit图像时候会以某一种方法拉伸显示，那么问题来了，如何显示效果很好的图像保存为8bit图像，使得在其他软件中可以不拉伸也能很好的显示。如下图所示。图：左-未拉伸，右-拉伸后 在ENVI5.3SP1中很容易实现。（1）选择一种拉伸方式，让图像很好的显示。（2）在主窗口中，选择
对于计算机专业的学生来说。肯定听说过或者上过一门课，叫做——编译原理。被称为计算机专业的天书。反正无论是学习这门课的时候，还是如今，我都是没搞懂当中的技术和知识。但就期末考试而言，提前做了几道题目，得到了90+的分数，也算是可喜可贺。各位ITer假设想检验自己的智商的话，大能够去学习编译原理，你会收获非常多的。如
开源指开源你对源码进行二次开发进行修改bug修复等版权可以标为自己开发。不开源则和开源相反你不知道源码内容无法对源码进行修改等版权也是开发人所有。开源（Open Source，开放源码)被非盈利软件组织（美国的Open Source Initiative协会）注册为认证标记，并对其进行了正式的定义，用于描述那些源码可以被公众使用的软件，并且此软件的使用、修改和发行也不受许可证的限制。 &
一、微波散射计1.探测方式是一种斜视观测的主动式微波探测装置，是一种非成像卫星雷达传感器。2.原理散射计通过测量海线表面后向散射系数获得海表面粗糙度信息，进而反演得出海表面风矢量。散射计资料可以提供准确的海洋表面风速和风向的信息。3.特点与应用散射计资料覆盖全球海面约 70%的面积，能穿透云层、可进行全天候、全天时风场监测。散射计高分辨率，高时效性，覆盖面广的特点有效的弥补了海洋常规观测资料的不足
Haar特征是一种很早就被提出的图像特征提取算法，后面还经过了几次改进。Haar特征能够很好地运用于人脸识别技术，当然很多目标检测技术中对目标图像的特征提取也可以使用Haar特征。当我们使用opencv自带的cascade分类器时可以选择Haar特征作为训练样本数据的特征描述子，然后将特征描述子作为样本
作者 | 王汝嘉 编辑 | 汽车人论文：https://arxiv.org/pdf/2301.04275.pdf代码：https://github.com/fengluodb/LENet 摘要激光雷达的语义分割可以为车辆提供丰富的场景理解，是机器人和自动驾驶中感知系统的关键。本文提出了一种轻量级、高效的基于投影（projection-based）
0：介绍数据集来自kaggle五种车辆目标检测这篇文章适合那些刚接触深度学习，想尽快完成在自己数据上训练目标检测模型的同学。本文利用paddle与paddlex框架实现。文中重结果实现，无yolov3原理解释，可以看作黑盒操作。数据集私聊0.1：原始数据集Images-所有的图片test.csv-测试集的名称train.csv-训练集的名称(图1)train_boxes.csv-训练集标注数据,共
上一篇教程中我们学习了如何读取按键状态。而按键的动作，比如单击，至少需要两个状态才能判定，长按、双击的判定更加复杂。今天我们来学习如何使用库函数判断按键单击，以及其实现原理。我们要实现的是：当一个按键被单击时，一个LED的状态改变（即亮变暗，暗变亮）；4个按键对应4个LED。利用库提供的 button_pressed1 #include <ee1/button.h>
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三坐标测量机结构材料对测量精度、性能有很大影响，随着各种新型材料的研究、开发和应用，三坐标测量机结构材料种类越来越多。目前三坐标测量机主流结构材料为花岗岩、铝合金，工业陶瓷基本只出现在高端三坐标测量机中。
一、材料分类
1.1铸铁
铸铁是应用较为普遍的一种材料，主要用于底座、导轨、立柱、支架、床身等。优点是变形小、耐磨性好、易于加工、成本较低、热膨胀系数与多数被测件（钢件）接近，是早期三坐标测量
想要仪器占地面积小？想要实现高精度测量？想要仪器长时间精度稳定？想要测量效率高？
一、Mizar Gold如何实现占地面积小
高精度三坐标测量机，结构形式基本上都是固定桥形式，固定桥精度高，但是占地面积都比较大。Mizar Gold相对于固定桥，占地面积小，总重量轻，运输安装方便。二、Mizar Gold如何实现高精度
相信大家在用三坐标测量探测误差（MPEP）的时候，都会发现一个现象，垂直度补偿
本文深入解析了直播平台集成美颜SDK的全流程，从SDK选择、性能评估到美白与滤镜的调优技巧，结合实际开发经验，分享了避免假面效应、滤镜GPU加速、动态参数调整等核心方法，并探讨了美颜功能在提升直播用户体验与商业价值方面的作用。适合直播技术开发者与产品经理参考。
前言 工欲善其事必先利其器，操作 Linux 服务器得有一个用着舒服的客户端，这里推荐使用 MobaXterm MobaXterm 下载地址：https://mobaxterm.mobatek.net/download.html Tomcat8 下载地址：https://tomcat.apache.org/download-80.c
本文深入解析了跨平台直播美颜SDK在架构设计中的核心思路，重点探讨了美白、滤镜功能的实现方法，以及低延迟渲染的优化方案。从C++核心引擎跨平台适配，到GPU加速的实时美颜处理，再到滤镜系统的可扩展设计与延迟优化，文章结合实战经验，为直播平台、短视频应用开发者提供了一套完整的美颜技术实现参考，帮助产品提升画质体验与用户留存。
在 Fedora 下建立 ARM－Linux 交叉编译环境
引用《嵌入式设计及Linux驱动程序开发指南——基于ARM9处理器（第2版）》的原话：“在这项工作上浪费时间似乎没有任何意义，我也是这么认为的，”。由于在公司做事，时间不多，最后，我利用crosstool－0.43,自动完成了这项工作。 在是否有必要自己建立交叉编译环境的问题上，我建议：如果你是一个学生，建议你认真学习编译原理、
一、环境：虚拟机 Win2003+MoSS2007中文版+Office 2007中文版本。如果要在VS2005中开发Infopaht2007，需要安装VSTO+2005+SE.exe。该文件大小为7.7M。下载地址是：。下载完毕后安装VSTO+2005+SE.exe。安装VSTA VSTASDKFebruary2007(设计infopath).exe二、设计InfoPath表单1、建立项目：打开V
需求要求只有一个程序启动，OK,这个很简单，以前在Form中我们很简单就可以实现，我们考虑的就是用Mutex类来向线程授予共享资源独占访问权。但是如果使用的是WPF，还使用了MVVMLight，恭喜你，你马上要面临一个很诡异的错误，我们看下面： 我们使用net3.5，新建一个MVVMLight模板的WPF程序。如图示： &nb
图像处理中的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔在接触高斯金字塔的时候，对于它的作用疑惑的时候有人这么跟我讲..它就是模拟人类的视觉，近处的东西看着大，并且能够看到东西的细节所在，当把这东西从眼前拿到几米外，虽然还是能看到东西，但也只能窥见它的轮廓了，对于细节无从得知。高斯金字塔就是模拟了这样的一种视觉特性，当对图像进行下采样的时候，图像的分辨率降低，就好比把东西从近处拿到了远处。。以下内容为转载的，转自，
目录?论文下载地址??论文作者?模型讲解[背景介绍][模型解读][旋转框参数化][旋转灵敏度误差][损失不连续性][回归不一致][五参数旋转损失][八参数旋转损失][结果分析][数据集][训练细节][损失消融研究][不同损失对比][DOTA数据集上不同方法对比][ICDAR2015与HRSC2016数据集上性能对比][UCAS-AOD数据集上性能对比] ?论文下载地址 [论文地址]??论文作者
前面很早就使用TreeView做了一些效果;这不周末又去摸索,毕竟温故而知新;直接进入主题:1、节点的增加和删除:2、节点的重命名(附加属性控制):3、TreeView的样式:4、TreeViewItem的样式:5、TreeView的数据模板:6、使用的转换器:关于样式和模板直接VS修改就行;不用右键菜单根据类型通过转换器转换;重命名就直接使用附加属性绑定来控制内部文本框的呈现和修改;最终简单的效
目标检测作为一项发展了20年的技术，技术层面已经非常成熟，涌现了一大批如Faster R-CNN、RetinaNet、YOLO等可以在工业界实用的目标检测方法，但小目标检测性能差的问题至今也没有被完全解决。因为Swin Transformer的提出，COCO test-dev上的 已经刷到61 ，但小目标检测性能（即 ）和大目标检测性能（即 ）
本文是《CDH5部署三部曲》的第二篇，上一篇《CDH5部署三部曲之一：准备工作》将集群所有机器做了必要的设置，今天一起来完成CDH的部署、启动、设置等操作；系列文章链接《CDH5部署三部曲之一：准备工作》《CDH5部署三部曲之二：部署和设置》《CDH5部署三部曲之三：问题总结》master机器上的设置SSH登录master机器，执行以下操作：安装mariadb：yum install mariad
背景识别二维码的项目数不胜数，每次都是开箱即用，方便得很。这次想用 OpenCV 从零识别二维码，主要是温习一下图像处理方面的基础概念，熟悉 OpenCV 的常见操作，以及了解二维码识别和编码的基本原理。作者本人在图像处理方面还是一名新手，采用的方法大多原始粗暴，如果有更好的解决方案欢迎指教。 QRCode二维码有很多种，这里我选择的是比较常见的 QRCode 作为探索对象。QRCode 全名是
OpenCV包含了大量的机器视觉处理算法，虽然也提供了highgui的界面功能，但实在有限（也就是一个窗口，加一些使用像素进行绘图的方法），与用户交互相关的功能极少（比如有Trackbar），貌似连个可视化的用户接口的button也没见过，而Qt正好能弥补OpenCV在这些方面的不足：通过OpenCV完成底层算法，用Qt完成上层的应用接口，哇咔，这不是完美组合么！本文原来的初衷是想通过Qt开发来
本文翻译自 https://docs.spring.io/spring-boot/docs/1.5.7.RELEASE/reference/htmlsingle/#boot-features-sql受个人水平有限，部分翻译可能不正确，欢迎指正。29.使用SQL数据库Spring 框架提供了对使用SQL数据库提供了大量支持。使用 JdbcTemplate 直接访问JDB
（一）Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针，CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。 二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问，i是行序号，j是列序号。注：后来知道可以通过类型转换，用指针访问data数据，见后文）。可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针，在通过行数与通道数计算相应点的指针。 参照OpenCV的Mat::at()函数
我曾在不同场合，多次向人表达我对游戏程序设计的一个重要观点：时间控制，对于游戏程序设计至关重要。这是因为，大多数电子游戏，都是一个实时人机互动系统。在非人机互动的软件中，软件及硬件一起是一个封闭系统，时间参数对这个系统是否正确工作是无意义的量。这样的系统，我们尽量应该设计成自动化工作模式，只要有正确的输入，得到正确的输出即可。通常，这样的系统的开发，还应该有自动化测试的流程去驱动它。但实时人机互动