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    Art of Android Development Reading Notes 9

    (1)四大组件中只有BroadcastReceiver既可以在AndroidManifest文件中注册,也可以在代码中注册,其他三个组件都必须在AndroidManifest文件中注册;ContentProvider的调用不需要借助Intent,其他三个组件都需要借助Intent。 (2)Activity是一种展示型组件,用于向用户展示界面,可由显式或者隐式Intent来启动。 (3)Service是一种计算型组件,用于在后台执行计算任务。尽管service是用于后台执行计算的,但是它本身是运行在主线程中的,因此耗时的后台计算仍然需要在单独的线程中去完成。Service组件有两种状态:启动状态和绑定状态。当service处于绑定状态时,外界可以很方便的和service进行通信,而在启动状态中是不可与外界通信的。 (4)BroadcastReceiver是一种消息型组件,用于在不同的组件乃至不同的应用之间传递消息,它工作在系统内部。广播有两种注册方式:静态注册和动态注册。静态注册是在AndroidManifest中注册,在应用安装的时候会被系统解析,这种广播不需要应用启动就可以收到相应的广播。动态注册需要通过Context.registerReceiver()来注册,这种广播需要应用启动才能注册并接收广播。BroadcastReceiver组件一般来说不需要停止,它也没有停止的概念。 (5)ContentProvider是一种数据共享型组件,用于向其他组件乃至其他应用共享数据。ContentProvider中的insert、delete、update、query方法需要处理好线程同步,因为这几个方法是在Binder线程池中被调用的,另外ContentProvider组件也不需要手动停止。

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    ICCV 2021 | BA NeRF 神经辐射场 (BARF)

    Neural Radiance Fields (NeRF) 最近在计算机视觉领域获得了极大的关注,它提供了一种崭新的合成真实世界场景新视角的方法。然而,NeRF的一个局限性是它需要准确的相机位姿来学习场景表征。本文提出了一种 Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields(BARF)算法,用于从不够准确(甚至是未知)的相机姿势中训练NeRF,可用于同时学习3D表征以及完成相机注册。本文从理论上建立了与经典图像对齐(image alignment)之间的联系,并阐明从粗到细的相机注册也适用于NeRF。此外,本文还发现,在NeRF中简单地使用位置编码对合成目标有负面影响(本文有改进)。在合成和真实世界数据上的实验表明,BARF可以有效地优化神经场景表征,并同时解决摄像机的姿势的错位。这使得视频序列的视图合成和来自未知摄像机姿势的定位成为可能,这为视觉定位系统(如SLAM)开辟了新的途径,也为密集的3D重建提供了潜在的应用。

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