背景知识 点.线.面以及文字的实时绘制是GIS很重要的一个功能,是用户对感兴趣区域标注的业务需要.同时Cesium提供了点.线(多段线).面及文字(label)绘制的接口,绘制方式总共有两种,一种是通过Entity实体的方式,一种是通过Primitives的方式.第一种使用较为简单,是在Primitives基础上进行了封装:第二种则更加贴近WebGL底层,语法更复杂但是绘制效率更高效率.鉴于实时绘制数据量并不大,不需要使用复杂高效的方法,第一种方法完全适用. Cesium通过ScreenSpac

整体思路: fbx格式→dae格式→gltf格式→cesium加载gltf格式模型 具体方法: 1. fbx格式→dae格式 工具:3dsMax, 3dsMax插件:OpenCOLLADA, 下载地址:https://github.com/KhronosGroup/OpenCOLLADA/releases 方法:将下载好的COLLADAMaxNew.dle文件复制粘贴到3dsMax的安装目录的plugins文件夹中:打开3dsMax:选择导出,将fbx模型导出为OpenCOLLADA(*.dae

用过Polar SI9000的都知道,阻抗模型图片可以进行用户鼠标交互,那么它的是如何实现的呢,下面就讲一下如何实现此功能的方法   一.看看Polar SI9000阻抗模型图片交互效果 鼠标点击阻抗模型图片某个像素点, 它可以实现找到离它最近的阻抗参数的文字并用红色框选出来, 还可以识别文字是哪一个阻抗参数.  二.解决方法思路 解决方法一: 1.将每一种阻抗模型图片中的所有参数在图片中的位置区域信息与参数值记录到数据库中 2.鼠标点击阻抗模型的坐标位置后,再进与数据库中的参数坐标位置匹配 这

CSharpGL(15)用GLSL渲染2种类型的文字 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. 下载 这个示例是CSharpGL的一部分,CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(https://github.com/bitzhuwei/CSharpGL) 血条 玩家头顶的

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本

let startPoint = this.viewer.entities.add( //viewer.entities.add 添加实体的方法 { name: '测量距离', //这个属性跟页面显示的内容没有关系,只是一个属性 position: this.Cesium.Cartesian3.fromDegress(longitude, latitude, height), point: { //表示点 heightReference: this.Cesium.HeightReference.

摘要:在此解决方案中把表格识别分成了四个部分:表格结构序列识别.文字检测.文字识别.单元格和文字框对齐.其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的,文字检测模型用到的是PSENet,文字识别用到的是Master模型. 本文分享自华为云社区<论文解读二十八:表格识别模型TableMaster>,作者: cver. 1. 概述 在表格识别中,模型一般先回归出单元格的坐标,然后再根据单元格的坐标得到表格的行列信息.对于有表格线的场景,模型可以比较准确地获取单元格坐标,进而可以利用单元格坐

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.

基于监听的事件处理机制 前言: 我们开发的app更多的时候是需要与用户的交互----即对用户的操作进行响应 这就涉及到了android的事件处理机制; android给我们提供了两套功能强大的处理机制: ①基于监听的事件处理机制 ②基于回调的事件处理机制 在这一节中,我们会先介绍一下基于监听的事件处理机制 好了,废话不多说! 我们要先了解一下监听处理机制的模型 监听的处理模型: 处理模型图: 文字表述: 事件监听机制中由事件源,事件,事件监听器三类对象组成 处理流程: step 1:为某个事件源

Zinnia库及其实现方法研究 (转) zinnia是一个开源的手写识别库.采用C++实现.具有手写识别,学习以及文字模型数据制作转换等功能. 项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ] License: NewBSD 作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki) 我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法 Zinnia库特点 SVM机实现 轻量级,可移植 线程安全,可供C,C++,Perl,Python,Ruby调用 每秒50-1

我一直认为专业是一种态度.不同于业余,专业代表无论技术高低都会遵守一定的规范,专业代表对某一领域不断的精益求精.专业就是比业余逼格高. 习惯书写规范 css 属性声明的顺序:Positioning(定位)---Box model(盒子模型)---Typographic(文字系列)--Visual(背景颜色)--其他(例animation) .declaration-order { /* Positioning */ position: absolute; ; ; ; ; ; /* Box mod

介绍   前几天,某个公众号发文质疑马蜂窝网站,认为它搬运其它网站的旅游点评,对此,马蜂窝网站迅速地做出了回应.相信大多数关注时事的群众已经了解了整个事情的经过,在这里,我们且不论这件事的是是非非,也不关心它是否是通过爬虫等其他技术手段实现的.本文将会展示一种自动生成旅游点评的技术手段.我们用到的模型为LSTM模型.   LSTM模型是深度学习中一种重要的模型,全称为Long Short-Term Memory,中文译为长短期记忆网络,是RNN家族中的重要成员,它模拟了人的大脑,具有一定的记忆功

这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这里. 训练数据处理 我们的训练选择天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集,天池ICPR的数据集为网络图像,都是一些淘宝商家上传到淘宝的一些商品介绍图像,其标签方式参考了ICDAR2015的数据标签格式,即一个文本框用4个坐标来表示,即左上.右上.右下.左下四个坐标,共八个值,记作[x1

训练数据处理: 天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集: 1)天池ICPR的数据集为网络图像,都是一些淘宝商家上传到淘宝的一些商品介绍图像,其标签方式参考了ICDAR2015的数据标签格式,即一个文本框用4个坐标来表示,即左上.右上.右下.左下四个坐标,共八个值,记作[x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4]  2)MSRA_TD500使微软收集的一个文本检测和识别的一个数据集,里面的图像多是街景图,背景比较复杂,但文本位置比较明显,一目了然. 因为MSRA_TD500的标

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度.语音识别.机器人.无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好. 基于AI技术,美团搭建了世界上规模最大,复杂度最高的多人.多点实时智能配送调度系统:基于AI技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为50万骑手配备了智能语

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可

macOS下用什么cad软件?mac在哪下载cad软件? AutoCAD 2019 for mac 是一款非常好用的CAD三维设计绘图软件,可应用三维建模.CAD.渲染.动画.视觉特效和数字图像. AutoCAD® 是一种计算机辅助设计 (CAD) 软件,建筑师.工程师和建筑专业人员可依靠它来创建精确的 2D 和 3D 图形使用实体.曲面和网格对象绘制和编辑 2D 几何图形及 3D 模型使用文字.标注.引线和表格注释图形使用附加模块应用和 API 进行自定义 下载地址:https://www.m

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆

智慧园区 智慧园区围绕“园区行为数据化”和“园区数据可视化”的核心理念,依托EasyEarth三维可视化基础地理信息云平台,综合运用云计算.物联网.自动化控制.现代通讯.图像识别.软硬件集成等技术,借助地理信息技术.三维虚拟化等高科技手段,建设了集地上地下.室内室外一体化的二三维地理信息平台. 定制研发了园区门户.智慧管网.智慧工地.智慧资产.智慧节能和智慧规划等子系统,实现各个系统的信息交互.信息共享.参数关联.联动互动,独立共生,为园区管理者.园区企业和园区居民提供全方位智能服务. 智慧资产

今天没有编码,还是属于纯理论的东东,概念也比较多,但是实际真正完全理解它们的人不多,也很重要,这些东东在实际中也经常被用到,但需要真正理解了才能正确的使用它们,这里列一下相关司:MD5.SHA1.RSA.DSA.AES.BASE64.encoded URL.Unicode.UTF-8.GBK.ISO-8859-1..........一看都眼熟,但是它们具体哪个场合去用它们还是比较难理清的,所以这次的目的就是彻底理清这些东东. 加密解密 Entryption & Decryption: 古典密码学

css属性值语法:https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/Value_definition_syntax 1.margin-top属性不起作用的几个原因  : 参考   http://www.php.cn/div-tutorial-55481.html  及  关于内层DIV设置margin-top不起作用的解决方案: http://www.cnblogs.com/huangyong8585/archive/2013/05/21/3090