一.安装GLUT 工具包 GLUT 不是OpenGL 所必须的,但它会给我们的学习带来一定的方便,推荐安装. Windows 环境下的GLUT 本地下载地址:glut-install.zip(大小约为150k). 也可直接去官方网站下载:http://www.opengl.org/resources/libraries/glut/glutdlls37beta.zip Windows 环境下安装GLUT 的步骤: 1)将下载的压缩包解压,得到5 个文件放到以下三个指定位置: 2)glut.h 放到

目录 一.构建虚拟web主机 1.1.虚拟web主机概述 二.搭建虚拟web主机步骤 2.1.基于域名搭建虚拟主机 ①为虚拟主机提供域名解析 ②为虚拟主机准备网页文档 ③添加虚拟主机配置 ④设置访问路径 Options指令解释 AllowOverride指令解析 地址限制策略 ⑤加载独立的配置文件 ⑥客户机访问验证 2.2.基于IP地址的虚拟主机 ①配置第二张网卡 ②修改虚拟web主机配置 ③添加监听地址 ④客户机验证 2.3.基于端口的虚拟主机 ①修改监听端口 ②修改监听地址 ③客户及验证 2

tox 是一个方便的工具,可以帮助我们管理python 的虚拟环境,同时可以进行项目自动测试以及构建 tox 如何工作的 说明 从上图我们也可以看出如何在我们项目中使用tox 参考资料 https://github.com/tox-dev/tox https://tox.readthedocs.io/en/latest/

VR三维全景虚拟现实技术的应用,能够通过全方位互动式来还原真实场景,令人产生一种身临其境的感觉,由于三维全景虚拟现实技术具有一定应用优势,其在企业与院校展示.建筑规划展示.酒店宾馆展示等方面都逐步得到广泛应用.为缓解社会发展新时期传统实体展馆所面临的问题,探讨三维全景虚拟现实技术在虚拟展馆构建中的应用是非常必要的. 随着信息时代的到来,科学技术快速发展,三维全景虚拟现实技术应运而生,作为虚拟现实的分支之一,其在网络三维业务中发挥着不可替代的作用.全景技术是运用数码照相机于固定视点依照某种方式拍摄

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

作者 / Very Good Ventures Team 我们 (Very Good Ventures 团队) 与 Google 合作,在今年的 Google I/O 大会上推出了 照相亭互动体验 (I/O Photo Booth).您可以与深受喜爱的 Google 吉祥物合影: Flutter 的 Dash.Android Jetpack.Chrome 的 Dino 和 Firebase 的 Sparky,并用各种贴纸装饰照片,包括派对帽.披萨.时髦眼镜等.当然,您也可以通过社交媒体下载并分享

随着互联网的爆炸性增长及其在我们生活中日益重要的作用,互联网上的流量急剧增加,并且每年以超过100%的速度增长.服务器上的工作负载正在迅速增加,因此服务器很容易在短时间内过载,尤其是对于流行的网站.为了克服服务器的过载问题,有两种解决方案.一种是单服务器解决方案,即将服务器升级到性能更高的服务器,但是当请求增加时很快就会超载,因此我们必须再次升级,升级过程复杂且成本高.另一种是多服务器解决方案,即在服务器集群上构建可扩展的网络服务系统.当负载增加时,我们可以简单地将新服务器或更多服务器添加到集群

最近一两年前端最火的技术莫过于 reactjs,angularJS,vuejs,即便你没用过也可能听过,像ReactJS由业界顶尖的互联网公司facebook提出,其本身有很多先进的设计思路,比如页面UI组件化.虚拟DOM等.本文将带你解开虚拟DOM的神秘面纱,不仅要理解其原理,而且要实现一个基本可用的虚拟DOM. 1.为什么需要虚拟DOM DOM是很慢的,其元素非常庞大,页面的性能问题鲜有由JS引起的,大部分都是由DOM操作引起的.如果对前端工作进行抽象的话,主要就是维护状态和更新视图:而更新

本文译自2018CVPR Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network 代码: github (in caffe) 特点:结构简洁.实时速度,更好精度 结果:state-of-the-art 摘要: 近来深度卷积网络在单图像超分辨上取得明显成果.然而随着网络的深度和宽度增加,基于CNN的超分辨方法面临着计算和内存的问题.为解决这个问题,我们提出一个深但简洁的卷积网络直接从原

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

1.为什么需要虚拟DOM DOM是很慢的,其元素非常庞大,页面的性能问题鲜有由JS引起的,大部分都是由DOM操作引起的.如果对前端工作进行抽象的话,主要就是维护状态和更新视图:而更新视图和维护状态都需要DOM操作.其实近年来,前端的框架主要发展方向就是解放DOM操作的复杂性. 在jQuery出现以前,我们直接操作DOM结构,这种方法复杂度高,兼容性也较差:有了jQuery强大的选择器以及高度封装的API,我们可以更方便的操作DOM,jQuery帮我们处理兼容性问题,同时也使DOM操作变得简单:但

(摘抄自一篇文章,觉得这里写得非常不错,所以单独放出来,希望能对大家有帮助.)React为啥这么大?因为它实现了一个虚拟DOM(Virtual DOM).虚拟DOM是干什么的?这就要从浏览器本身讲起 如我们所知,在浏览器渲染网页的过程中,加载到HTML文档后,会将文档解析并构建DOM树,然后将其与解析CSS生成的CSSOM树一起结合产生爱的结晶——RenderObject树,然后将RenderObject树渲染成页面(当然中间可能会有一些优化,比如RenderLayer树).这些过程都存在与渲染

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/17/2644903.html http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/30/2229530.html http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7482960 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e1ecaf30100wgfw.html http://blog.c

前言 Docker可以通过读取Dockerfile中的指令来自动构建图像.Dockerfile是一个文本文档,包含用户可以在命令行上调用的所有命令来组装一个图像.使用docker构建用户可以创建一个自动构建,该构建可以连续执行多个命令行指令. 构建方法 # 这里的"."代表了目录结构上下文docker build . # -f可以指定Dockerfile文件路劲,但是后面一定要用".",并且你当前的位置一定要在文件所要上传的目录位置docker build -f /

概述 你对智慧城市的想法感到兴奋吗?如果是的话,你会喜欢这个关于建立你自己的车辆检测系统的教程的 在深入实现部分之前,我们将首先了解如何检测视频中的移动目标 我们将使用OpenCV和Python构建自动车辆检测器 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771

一.前言 现在web前端的开发,对于MVVM框架的运用,那是信手拈来,用的飞起.一个xxx-cli工具,就能初始化一套模板,再填充业务代码,打包部署即可.但是会用,是一个方面,大家有没有底层深入思考一下,这些框架核心的技术突破点在哪里?解决了哪些问题?作为一个爱主动学习的童鞋,我们得花点小时间稍微去研究一下才行.今天,我们就简单谈谈虚拟dom,来揭开它的神秘面纱. 首先看一道经典的面试题: "为什么我们需要虚拟 DOM?". 这个问题比较常见的回答思路是:"DOM 操作是很慢

摘要:近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>强势上榜. 本文分享自华为云社区<昇腾CANN论文上榜CVPR,全景图像生成算法交互性再增强!>,作者:昇腾CANN . 近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>

The Python Tutorial (Python 2.7.11) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 2.7.X 系列. 在线阅读 » Fork Me » The Python Tutorial (Python 3.5.1) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 3.5.x. 在线阅读 » Fork Me » Flask 是一个轻量级的 We

一.配置指南 1,客户端配置 2,服务端配置 3,典型配置 4,配置.NET垃圾收集 5,SQL系统存储 二.监控 1,运行时监视 2,silo错误代码监测 3,客户端错误代码监测 三.解决部署问题 四.异构silos 五.开始使用Azure Web Apps 六.Docker部署 七.服务结构托管 一.配置指南 本配置指南介绍了关键配置参数以及如何在大多数典型使用场景中使用这些参数. Orleans Configuration xsd file is located here. Orleans

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

package Day8_06; import java.awt.Color; import java.awt.Dimension; import java.awt.Graphics; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.MouseAdapter; import java.awt.event.MouseEvent; import java.aw