大会的亮点之一是星期二宣布的三条消息，它们加强了亚马其在企业混合IT基础设施市场中的地位： AWS正在与Verizon合作，以提供5G边缘云计算 第一个“AWS Local Zone”将设在洛杉矶 AWS...5G Edge提供了移动边缘计算和高效的大容量连接，而AWS Wavelength使开发人员可以将其应用程序部署到Wavelength Zones——一个将AWS计算和存储服务嵌入5G网络边缘的网络运营商数据中心内的基础架构部署...Local Zones使用相同的API和工具集，在本地工作负载与在AWS Region中运行的工作负载间提供了高带宽，安全的连接。...第一个AWS Local Zone在洛杉矶。它使开发人员可以在少于十毫秒的延迟内部署到城市应用程序中的最终用户，例如远程实时游戏，电影制作和图形密集型虚拟工作站。...其他AWS Local Zones在计划中。
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...（变数、变量、变项）协变量（covariate）：在实验的设计中，协变量是一个独立变量(解释变量)，不为实验者所操纵，但仍影响响应。...在本例中，不适合。...区分混合线性模型中的随机效应和固定效应是一个重要的概念。固定效应是具有特定水平的变量，而随机效应捕捉了由于分组或聚类引起的变异性。比如下方正在探究尿蛋白对来自不同患者的GFR的影响。...在本例中，不适合。
bauh 提供了有关已安装和已搜索软件包的详细信息。如果你对一种（或多种）软件包类型不感兴趣，则可以在设置中取消选择它们。...接下来，在终端中打开该文件夹。你将需要使用以下步骤来完成安装。...首先，在名为 env 的文件夹中创建一个虚拟环境： python3 -m venv env 现在在该环境中安装该应用程序的代码： env/bin/pip install ....当前的路线图包括： 支持其他打包技术 每种打包技术一个单独模块 内存和性能改进 改善用户体验 结语 当我尝试 bauh 时，遇到了两个问题。...我知道我已经安装了 Snap，因为我在终端中运行了 snap list，并且可以正常工作。我重新启动系统，Snap 才工作正常。 我遇到的另一个问题是我的一个 AUR 软件包无法更新。
我想用Arduino做一个42步进电机的启动和停止，0x02代码表示启动，0x82表示停止，目前就只能按下0x02启动，按下0x82电机无法停止。我怎么才能让步进电机随时启动随时停止呢?
相反，本文采取完整的模型和拟合5586个3D扫描，并且学习形状和依赖姿势的混合形状。这将产生一个具有一致参数化的自然外观的模型。...SMPL-X使用标准的基于顶点的线性混合蒙皮来学习纠正混合形状，顶点 , 关节点 包含包括脖子、下巴、眼球和手指的关节。...更具体的表达是： 其中 是形状混合函数， 是线性形状系数， 为值， 是由于不同的人捕捉到的形状变化顶点位移的标准正交主成分量， 是所有偏移量的矩阵形式。...一个标准的线性混合蒙皮函数 W(.) ，将 T_p(.) 中的顶点围绕估计关键点 J(\beta)$ 旋转。 本文从设计好的3D模板开始，其脸和手匹配FLAME和MANO的模板。...在本工作中，训练一个性别分类器，j将全身和OpenPose关节的图像作为输入，并给被检测到的人分配一个性别标签。 4.6 速度优化 SMPLify采用了Chumpy和OpenDR，这使得优化速度变慢。
操作步骤如下： （1）在Word中的开发工具菜单栏，选择带勾号的复选框，插入到word中。 此时复选框既可以勾选，也可以取消勾选，但是勾选后是叉号（×），不是我们要的勾号（√）。...延伸阅读： 如果不使用控件箱中带勾号的复选框，如何在Word中插入一个带勾号的方框呢？下面介绍两种方法。...选中字母R，鼠标右键，在菜单栏中选择需要的字体Wingdings 2。点击确定，这时，R就变成了我们需要的打钩样式了。...参考资料： [1] 如何在word插入一个可以勾选和取消的方框（https://blog.csdn.net/qq_27445049/article/details/87883134） [2] word方框...（□）中打钩（√）的5种方法（https://zhuanlan.zhihu.com/p/94069754）
在人体相关的研究中，衣物，由于其形状与动态高度复杂，所以一直都是研究的焦点与难点。...但是在现实应用中，衣物的种类繁多，绝不仅限于贴身的衣物。 动态重建：捕捉衣物的动态形状的能力。之前的工作仅限于单帧衣物的重建，忽略了衣物在与人体和环境的互动过程中的动态的重建。...与常用的人体参数化模型一致，本文也采用PCA降维算法对数据集中对齐后的T Pose衣物的顶点坐标进行降维压缩，最终每个衣物的形状都可以用一个低维向量表示。...以往的工作通常会取最近邻的人体面片顶点的混合权重作为衣物面片顶点的混合权重，但是考虑到我们需要对于宽松衣物进行重建，因此本文提出对于最近的K个人体面片顶点的混合权重进行差值。...第二部分，首先对于第一步得到的衣物进行差值线性混合蒙皮得到一个最终重建衣物的初始化，接着通过图卷积网络预测每个顶点的偏移量。最终通过transformer综合时序信息来优化动态重建效果。
混合显隐式 3D 表示 我们使用 SMPL-X 来充分利用人类几何先验对人脸和人体进行基于网格的建模。由于头发和服装的几何形状非常复杂，我们建议使用 NeRF 对头发和服装进行建模。...偏移量由顶点隐函数 F_d:t \rightarrow o 建模，该函数为静止模板中的顶点 t 预测偏移量 o 。...实验 定量结果 表 1：在 People-Snapshot 上对新视图合成的定量比较。 表 2：在公开真实视频中对新姿势和表情合成的定量比较。...图 5：与 NHA 和 IMavatar 关于重建的定性比较。我们的方法在捕捉面部和肩部的几何形状、头发渲染质量方面表现出色。 图 6：服装重建的定性比较。...与原始 NeRF 和基于网格的表示相比，我们的混合表示法能够更好地估计脸部、手部和服装的几何形状。 图 10：姿势优化的消融实验。姿势优化重建了更多的纹理细节，提高了重建的视觉质量。
OpenGL管线对OpenGL上下文的操作是通过着色器(shader)来实现，因为GPU中没有默认的顶点/片段着色器，至少需要定义一个顶点着色器和一个片段着色器。...图元装配(Primitive Assembly) 将顶点着色器输出的所有顶点作为输入，并将所有的点装配成指定图元的形状，简单来说就是把各个顶点连接成多边形。...几何着色器(Geometry Shader) 将图元的一系列顶点集作为输入，可以通过产生新顶点构造出新的图元来生成其他形状，相当于对图元再加工。...Alpha测试和混合(Blending) 这个阶段检测片段的对应的深度值，以此判断这个像素是其它物体的前面还是后面，从而决定是否应该丢弃。...纹理(texture) 纹理是一个2D图片（也有1D和3D的纹理），它可以用来添加物体的细节。
BufferedReader bufrIn = null; BufferedReader bufrError = null; try { // 执行命令, 返回一个子进程对象...（命令在子进程中执行）使用这种方式可以使用｜管道符命令 process = Runtime.getRuntime().exec(new String[]{"/bin/bash",...// 方法阻塞, 等待命令执行完成（成功会返回0） process.waitFor(); // 获取命令执行结果, 有两个结果: 正常的输出 和...return result.toString(); } 当有jar包上传到接口时，调用这个方法，停止正在运行的jar，并启动新jar JAR_NAME校验自定，这里固定使用一个...java及jps命令，可以达到需求 另外需要注意命令字符串中的空格很重要，不能忽略
混合特征就是将多个截面通过一定的方式连在一起从而产生的特征，用于实现一个实体中有多个不同截面的要求。因此，产生一个混合特征必须绘制多个截面，截面的形状以及连接方式决定了混合特征最后的基本形状。...混合特征的产生方式有平行、旋转、一般3种方式，这3种混合方式的绘制原则是每个截面的顶点数或者段数必须相等，且剖面之间有特定的连接顺序。 1....混合注意事项: 在创建混合特征时，每一个混合界面所包含的图元数必须保持相同，即每一个截面的端点数或者线段数必须是相等的。...但在实际应用当中，各剖面之间的端点并不一定是相等的，这时就需要添加混合顶点。混合点可以代表两个点，相邻剖面的两点会连接到所指定的混合点上。...另外，当圆形与任意多边形进行混合时，可以利用分割图元使截面之间的边数相同。在两者之间进行混合，需要在圆上进行打断操作，在圆面上增加断点，以使两截面之间的边数相等.
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。...其实这两部分是大同小异，只要弄懂其中一个，另一个就迎刃而解！ 我们首先来讲第一部分——求该元素的左端点。 第一步将这些数据分为两个部分：小于元素和大于等于该元素这两个部分。...第二步就是普通二分算法的代码 注意这里有一个细节，跟普通二分查找算法不同，也是后面细节的“万恶之源”。...总结：只要左式和右式的操作数不一样，中点就偏向哪边！！！
2021-03-08：在一个数组中，任何一个前面的数a，和任何一个后面的数b，如果(a,b)是降序的，就称为逆序对。返回逆序对个数。 福哥答案2021-03-08： 1.归并排序，从右往左，相等拷右。...数组中的逆序对 评论
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...且数组中不存在target，例如数组{3,6,7},target为5，此时应该返回{-1, -1} 情况三：target 在数组范围中，且数组中存在target，例如数组{3,6,7},target为6...接下来，在去寻找左边界，和右边界了。 采用二分法来去寻找左右边界，为了让代码清晰，我分别写两个二分来寻找左边界和右边界。...刚刚接触二分搜索的同学不建议上来就像如果用一个二分来查找左右边界，很容易把自己绕进去，建议扎扎实实的写两个二分分别找左边界和右边界 寻找右边界 先来寻找右边界，至于二分查找，如果看过704.二分查找就会知道...nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标leftBorder； # 2、在 nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target+1的下标， 减1则得到rightBorder；
混合形状（Blendshape）是化身动画中经典的表示形式，因其易于控制和高效的优点，在专业动画制作和化身应用中具有显著优势。在本文中，我们为逼真的头像化身建模引入了 3D 高斯混合形状。...我们以单目视频为输入，学习一个中性表情的基头像模型，以及一组表情混合形状，其中每个混合形状对应于经典参数化人脸模型中的一个基础表情。...我们的高斯混合形状表示由一个中性基模型 和一组表情混合形状 组成，它们均表示为一组 3D 高斯，每个高斯都有一些基础属性（即位置 、不透明度 、旋转 、缩放 和球谐系数 ）。...的每一个高斯有一组混合权重用于关节和姿态控制，并与每个混合形状 之间存在一一对应的关系。 与 的差异可定义为它们的高斯性质之差，即 。任意表情的头像化身模型表示为： 其中， 为表情系数。...在优化过程中，避免过拟合的关键在于保持每个高斯混合形状 与其对应的网格混合形状 的语义一致性，即 和 一致。我们提出了一种简单有效的策略，引导高斯优化隐式地遵循一致性要求。
此外，变形模型预测用于将规范人体变形成最终姿态的线性混合蒙皮（LBS）权重。我们从参数化的SMPL身体形状模型初始化HUGS，但允许高斯偏离、增加和从SMPL模型中修剪。...HUGS在一个包含50-100帧的单目视频上训练，并学习人体和场景的解耦表示，使得化身可以在不同场景中多样化使用。...SMPL是一个允许姿态和形状控制的参数化人体模型。SMPL模型带有在模板坐标空间中的模板人体网格，处于模版姿态（即T姿态）。是网格上的个顶点，是具有固定拓扑结构的个三角形。...给定体形参数和姿态参数，SMPL通过以下方式将顶点从模板坐标空间变换到形状空间： 其中是形状空间中的顶点位置， 和 是对各个顶点的xyz偏移。...形状空间中的网格适应人体形状（例如体型）的身份，在休息姿态下。为了将人体网格动态化为特定姿态，SMPL利用了预定义的关节和线性混合蒙皮（LBS）。LBS权重由SMPL模型提供。
SMPL是现在最流行的方案，首先使用从超过1000个扫描体中学到的形状和姿态参数变形一个模板网格，然后使用线性混合蒙皮(LBS)对给定的一组关节角的网格顶点进行变换。...动物姿势和形状的估计：在生物学中，大部分的工作都是集中在单独的动物，没有杂乱的背景和少数的遮挡。...其次，从多视图拟合中，作者提取鸟类的形状和姿势分布，使用它来创建一个合成数据集，在这个数据集上训练神经网络，从单个视图中的关键点和轮廓回归姿势和形状参数。第三，训练第二个网络来预测实例分割和关键点。...这个模型原本有18k个顶点和13k个面，但是作者移除了很多与细节相关的点，以获得一个有3932个顶点、5684个面和25个骨骼关节的网格。...最后，使用全局刚性变换Rθ(▪)将J’=J(α)转换成最后的姿势，其中R函数由位姿和根方向参数θ定义，并且应用了线性混合蒙皮LBS函数W。最后的网格顶点如下 ?
SMPL是现在最流行的方案，首先使用从超过1000个扫描体中学到的形状和姿态参数变形一个模板网格，然后使用线性混合蒙皮(LBS)对给定的一组关节角的网格顶点进行变换。...动物姿势和形状的估计：在生物学中，大部分的工作都是集中在单独的动物，没有杂乱的背景和少数的遮挡。...另外，通过变形球形网格来预测CUB-200中鸟类的形状、姿态和纹理，但没有对姿态进行建模，因此在拓扑结构上，翼尖在网格上的位置通常与尾巴相邻，而不是靠近肩部。...这个模型原本有18k个顶点和13k个面，但是作者移除了很多与细节相关的点，以获得一个有3932个顶点、5684个面和25个骨骼关节的网格。...最后，使用全局刚性变换Rθ(▪)将J’=J(α)转换成最后的姿势，其中R函数由位姿和根方向参数θ定义，并且应用了线性混合蒙皮LBS函数W。最后的网格顶点如下 ?
创新点：对话管理中的一个核心就是语义解析，本文提出了一种将自然语言转成逻辑表达形式的方法，引入了一个对话框内存管理组件，该组件在为当前对话生成逻辑表单时利用历史实体、谓词和操作子序列。...Black 发表时间：2015/10/1 论文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/2816795.2818013 推荐原因 提出了一种新的人体形状和位置相关形状变化的学习模型...蒙皮多人线性模型(SMPL)是一种基于蒙皮顶点的模型，它可以准确地表示人体自然姿态中的各种体型。...模型的参数从数据中学习，包括rest位姿模板、混合权重、位置相关混合形状、身份相关混合形状和从顶点到关节位置的回归器。与以往的模型不同，与位置相关的混合形状是位姿旋转矩阵元素的线性函数。...还将SMPL扩展到动态软组织变形的真实模型中。因为它是基于混合皮肤的，所以SMPL与现有的渲染引擎兼容，可以将其用于研究目的。 SMPL是当前3D建模的非常火的项目，很多研究都基于此技术。
#include<stdio.h> #define MAX 100001 int a[MAX]; int n; /* 时间复杂度为3*n/2 */ void...
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