（当你实现了一个自定义的打包策略，下面 Customizing the Sprite Packer 解释，一个相关的 Repack 按钮会显示）。...在工具栏右边有两个控件放大缩小视图，并且在彩色和透明度显示之间切换。 打包策略 Sprite Paker使用一个 pcaking policy 去决定如何在地图集中分配sprites。...如果 Packing Tag 指定了"[RECT]"，将使用矩形打包（如设置了"[RECT]UI_Elements"，强制使用矩形打包） 如果Sprite有机密网格并且可以旋转，则默认使用TightRotateEnabledSpritePackerPolicy...如果 Packing Tag 指定了"[RECT]"，矩形打包会被完成（如设置了"[RECT]UI_Elements"，强制使用矩形打包） 自定义Sprite Packer 虽然 DefaultPackerPolicy...如果你在用纹理空间效果或者想使用一个不同的网格去渲染Sprite，那么会非常有用。自定义策略可以覆盖这个并且代替使用紧密打包。
之前我们在数据库查询操作中，由一查多的时候，是下面的操作： # 1.查询id为200001的地区 area = Area.objects.get(id=200001) # 2.查询area的下级地区 #...前后端分离：后端只返回前端所需的数据，至于数据怎么显示，由前端自己控制。...在使用ModelSerializer的时候，可以使用model来指定模型类，使用fields来指定具体生成的字段，使用exclude可以明确排除掉哪些字段，使用readonlyfields来指明只读字段...路由Router 作用 配合视图集进行使用，动态生成视图集中处理函数的url配置项。...权限：区分的是认证与未认证的用户。可以进行DRF框架默认全局权限设置，也可对其进行修改，还可以指定某个视图的权限控制设置，甚至可以自定义权限控制类。权限和认证通常是一起使用的。
一、警惕小众场景下的误导性回答 ChatGPT 作为一个问答式的大数据模型，本质上是通过大量数据集训练而成。然而，在某些偏门问题上，通常很少会有所谓的“准确答案”。...作为前端工程师，我在这里举两个前端兼容性问题，演示我如何在面对误导性问题时找到真正的解决思路。 1.特定版本的渲染引擎下的纹理坐标范围 我在业务中使用 Pixi JS 4.x 版本的渲染引擎。...**视口和画布缩放** Pixi.js 可能会基于视口或画布的比例调整纹理坐标。...**纹理集（Texture Atlas）或子纹理** 当使用纹理集（Texture Atlas）时，单个纹理只占整个纹理图集的一部分。...然而，在我不熟悉的领域，例如我之前遇到的两个小众场景，我就无法根据它的回答做出准确的判断。由于这些场景不熟悉，一个错误的方向往往会大大增加我定位问题的难度。
鉴于机器学习系统的在执行方面的准确性比不使用机器学习、直接由人为设计的系统更好，机器学习系统开始变得无处不在。...下面显示的激活图集是根据在 ImageNet 数据集上训练的卷积图像分类网络 Inceptionv1 构建的。...为此，我们在之前创建的 2D 布局上提前绘制好了网格。对于网格中的每个单元格，我们对位于其边界内的所有激活取均值，并使用特征可视化来创建图标表示。 ?...下面我们可以看到仅一层神经网络的激活图集（请记住，这些分类模型可以有六个或更多层）。它显示了在该层，网络在做图像分类时学到的一般视觉概念。这张图集第一眼看上去气势如虹——感觉很多东西在一起涌过来！...这些图集不仅揭示了模型中细微的视觉抽象概念，而且还揭示了高层次的误解。例如，通过查看「大白鲨」的激活图集，我们可以看到水和三角形的鳍（正如预期的那样），但我们也会看到看起来像棒球的东西。
合并纹理图集，形成 “设计→导出→开发” 的工业化工作流。...”（Frustum Culling）只渲染当前视角可见的地形瓦片，使用 “预加载 + 缓存策略” 减少加载卡顿；进阶优化：3D 地形的 LOD（细节层次）技术，远处地形使用低多边形模型，近处切换高精度模型...、合并重复材质），使用 “图集（Sprite Atlas）” 减少纹理切换；视觉增强：实现 “动态光影”（方向光模拟日光变化）、“天气系统”（雨水、雪花粒子效果）、“地图标记”（任务点、传送门图标），...编辑 2D 地图数据，导出 JSON 格式配置；通过自定义 Blender 插件，将 3D 地形的 LOD 模型与碰撞数据批量导出；游戏端编写 “配置解析器”，动态加载地图数据；实战价值：理解 “开发工具链...、使用实例化渲染）、降低 Overdraw（避免透明物体叠加过多）、优化 Shader（减少纹理采样次数、使用低精度变量）；内存优化：动态卸载不可见资源（如远处的地形瓦片、离开区域的实体模型）、复用对象池
为什么要使用视图集？优势：代码复用：无需为每个动作（列表、详情、创建等）单独写视图类。路由自动化：通过 Router 自动生成 URL（如 /users/ 和 /users/{id}/）。...其他视图集的使用场景GenericViewSet使用场景适用场景：需要灵活组合 Mixin 的场景（如仅支持部分操作）。...ReadOnlyModelViewSet使用场景适用场景：只读接口（如公开的数据查询 API）。...视图集中 @action 装饰器的使用@action 是 DRF 中用于在视图集（ViewSet）中定义自定义动作的核心装饰器，可以将任意方法暴露为 API 端点。下面通过更多场景详细说明其用法。...自定义参数可通过正则表达式在 url_path 中定义（如示例 5）。Q2：如何控制动作的 URL 路径？使用 url_path 参数覆盖默认路径（如 url_path='custom-path'）。
Dynamic fonts and font atlases（动态字体和图集） 在字符集很大或者运行时字符使用不确定时，可以用动态字体来显示文本。...如果一个UI包含两个字体组件，都显示字符'A'： 如果两个组件使用相同大小、字体图集那么它们将使用同一个字形。...Specialized glyph renderers（专用字形渲染器） 对于字形众所周知的情况，在每个字形之间具有相对固定的位置，编写自定义组件以显示显示这些字形的精灵显然更有利。...任何在fonts lsit中将加载到内存中，如果首选字体中没有，将在备用字体在FontName中查找。...使用自定义的shader来提升SDF文本渲染的能力，TextMesh Pro可能通过简单的改变材质来动态地改变视觉效果。
拆分过重的UI 将界面中隐藏的独立界面做一次拆分 对二次显示内容，如部分动效图标，小窗口等做二次拆分。...TMP，同样会生成纹理和图集，相比TEXT优势是，TMP是矢量字算法，MESH顶点数少，字体同源，各语言能同屏显示 ScrollView优化 不停滚动会导致合批网格重构、渲染裁剪 使用对象池进行优化...这就是说，根据摄像机与模型的距离，来决定显示哪一个模型，一般距离近的时候显示高精度多细节模型，距离远的时候显示低精度低细节模型，来加快整体场景的渲染速度。...场景里频繁使用的资源或数据结构做好资源复用和对象池. 对于频繁显示隐藏的UI，可以先移出到屏幕外，如果长时间不显示再进行Deactive....代码级别的检查，如Cache预分配空间、容器的Capacity、GC等. 使用Profiler定位下GC，特别是Update类函数里的. 如：字符串拼接、滥用容器等.
在views.py中定义了一个视图集，使用了ModelViewSet，它提供了默认的CRUD操作。在urls.py中配置了路由，将API端点映射到对应的视图集上。6....下面是一些可能的改进和扩展：自定义API端点在路由配置中，我们使用了DefaultRouter提供的默认路由，但有时候我们可能需要自定义API端点。...例如，我们可以在视图函数或视图集中使用Response对象返回自定义的响应数据：from rest_framework.response import Responsedef my_view(request...另外，我们还可以使用Django ORM的性能优化技巧，如使用select_related和prefetch_related方法来优化数据库查询，减少数据库访问次数，提高API的性能和响应速度。...首先，我们学习了如何使用Django REST框架来创建简单的API端点，包括定义模型、序列化器、视图集以及路由配置等。
没有授权的请求应该只有只读权限。 在我们的模型中添加信息 我们打算对我们的Snippet模型类做些改变。首先，让我们添加几个字段。其中一个字段将显示出哪个用户创建里snippet数据。...REST框架包括许多权限类(permission classes)，我们可以使用这些权限类来现在视图的访问权限。...对象等级权限 虽然我们真的想任何人都和一看见snippets数据，但也要确保只有创建snippet的用户可以修改或删除他的snippet。 为此，我们需要创建自定义权限。...目前，一个ViewSet类只绑定一个方法的集合，当它初始化一个视图的集合时，一般使用为你处理复杂的URL定义的Router类。 使用视图集(ViewSets)重构 让我们来用视图集重写当前视图。...使用@detail_route装饰器的自定义动作会响应GET请求。如果我们让动作响应POST请求，我们可以使用methods参数。 自定义动作的URL在默认情况下是依赖于方法本身。
这类算法已经引导了Structure from Motion（SfM）和Multi-view Stereo（MVS）的开发，并被用于制作城市规模的 3D模型，并且实现了丰富的视觉体验，如3D立体 地图。...在近期工作中，我们尝试统一这些单视和多视三维重建的范例。...我们提出了一种叫做Learned Stereo Machine（LSM）的新颖系统，它可以利用单眼/语义线索进行单视图三维重建，同时还可以使用立体视图集成来自多个视点的信息 - 所有的这些都在一个端到端学习的深度神经网络中...在我们的报告中，我们对基于像素的多视图三维物体重建进行了大量的改进，与之前的先进技术相比，它使用了一个递归的神经网络集成了多个视图。...我们迫不及待想要在LSMs中使用这些技巧/想法。还有待观察的是，如何将图像从二维提升到三维以及如何在公制世界空间推理这些图像将有助于其他下游相关任务（如导航和抓取），但是这确实会是一个有趣的旅程！
1 摘要 本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用单眼、双目和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统....是第一个可以重用历史所有算法得到的信息的系统,也就以为着之前的共视关键帧也可以用来一起BA(无论是地图集里活动地图还是非活动地图的共视关键帧). 3 介绍 在过去的二十年里，通过单独使用摄像机或与惯性传感器相结合...An abstract camera representation使SLAM与所使用的相机模型无关,并允许通过提供投影、反投影和雅可比函数来添加新模型.我们提供了针孔和鱼眼模型的实现 4 ORBSLAM3....同时ORB-SLAM3还提供了鱼眼模型.下面是为了抽象相机模型做出的调整： 1 Relocalization（重定位 之前ORB-SLAM当跟踪失败的时候,系统会启动重定位.找出一些候选关键帧,...我们的位置识别算法的步骤是： 1、DBoW2候选关键帧 我们用活动关键帧检索地图集DBoW2数据库中三个最相似的关键帧，排除与共视的关键帧。我们将位置识别每个匹配的候选关键帧称为Km。
Router(urls文件中使用) 作用：（重点） 配合视图集进行使用，动态生成视图集中处理函数的url配置项。...，如: REST_FRAMEWORK = { # 权限设置 'DEFAULT_PERMISSION_CLASSES': ( 'rest_framework.permissions.IsAuthenticated...', # 仅仅允许认证用户进行访问 ) } 也可以在具体的视图中通过 permission_classes属性来指定某个视图所使用的权限控制类，如: from rest_framework.permissions...= (IsAuthenticated,) ... 5.2自定义权限（了解即可） 如需自定义权限，需继承 rest_framework.permissions.BasePermission父类，...# 指定当前视图所使用的认证类 authentication_classes = [SessionAuthentication] # 使用自定义的权限控制类 permission_classes
上述视图都是基于django自带的views进行相关方法的分装 二.viewsets视图集 ViewSetMixin：视图集工具 - 重写as_view - 将 请求方式 映射到视图类中的 指定方法...我们在路由中 类名.as_view({'get': 'retrieve', 'delete': 'remove_obj'}) GenericViewSet：与模型类有关的接口视图集 - 可以从mixins...那继承功能，也可以自定义功能 ViewSet：与模型类无关或不是标准模型类接口 - 一般都是自定义功能 三.generics中GenericAPIView使用 将 queryset 和 serializer_class...self.方法名(request,*args,**kwargs) 如单取 首先我们要类进行继承class 类名(mixins.RetrieveModelMixin) self.retrieve(request...models.Book.objects.filter(is_delete=False).order_by('-id') serializer_class = serializers.BookModelSerializer 其实再之前的基础再进行方法的分装
在 DRF 中，你可以使用内置的过滤器或者编写自定义的过滤器。...，它使用了 Book 模型和 BookSerializer 序列化器。...编写自定义的过滤器除了使用内置的过滤器之外，你还可以编写自定义的过滤器来满足你的需求。编写自定义的过滤器可以让你更好地控制过滤逻辑，并且可以使用任何 Django QuerySet 方法来处理过滤器。...在这个例子中，我们使用 queryset.filter() 方法过滤出价格大于等于 10 的书籍。接下来，我们需要将这个自定义的过滤器添加到我们的视图集合中。...我们还展示了如何在视图集合中使用这些过滤器，并提供了一些例子来帮助你更好地理解它们的用法。
后台界面图片文件 inc 部分后台菜单名称配置 js 后台JS效果文件 templets 系统后台的模板存放目录 下属各模版文件（以下代表的是文件开头前缀部分） ad 广告管理模块 album 图片模型相关发布更改... apiUChome 整合文件 archives 通用文档相关发布更改 article 文章模型相关发布更改 ask 问答模块 cards 点卡管理 catalog 栏目相关管理... co 采集相关 diy 自定义表单 file 文件管理器 freelist 自由列表管理 friendlink 友情链接管理 group 圈子模块 index2 后台头部页面...inc_arclist_view.php 用于浏览频道列表或对内容列表生成HTML inc_arcmember_view.php 用于浏览会员发布的文档 inc_arcpart_view.php 用于解析和创建全局性质的模板，如频道封面...guestbook.php 留言板 posttocar.php 购物车相关 recommend.php 推荐文章给好友 stow.php 收藏功能 task.php 计划任务功能 view.php 文章阅读权限功能
fields 指明为模型类的哪些字段生成 指定字段 1) 使用fields来明确字段，all表名包含所有字段，也可以写明具体哪些字段，如 class BookInfoSerializer(serializers.ModelSerializer...fields = '__all__' depth = 1 4) 显示指明字段，如： class HeroInfoSerializer(serializers.ModelSerializer...该方法会默认使用APIView提供的check_object_permissions方法检查当前对象是否有权限被访问。...() 删除数据 ViewSet视图集类不再实现get()、post()等方法，而是实现动作 action 如 list() 、create() 等。...视图集只在使用as_view()方法的时候，才会将action动作与具体请求方式对应上。
作品等级 width smallint(6) 影片宽度 height smallint(6) 影片高度 flashurl varchar(80) FLASH地址 dede_addonimages 附加图集表...aid int(11) 图集编号 typeid int(11) 分类栏目编号 pagestyle smallint(6) 表现方式（1单页显示；2分多页显示；3多行多列展示） maxwidth smallint...dede_arcatt 文档自定义属性表 att smallint(6) 编号 attname varchar(30) 属性名称 dede_archives 文章表 ID int(11...sortrank int(11) 文章排序（置顶方法） iscommend smallint(6) 是否推荐 ismake smallint(6) 是否生成静态 channel int(11) 文章所属模型...60) 文档模板 lastpost int(11) 最近评论时间 postnum int(11) 评论数目 redirecturl varchar(150) 跳转网址 mtype int(11) 用户自定义分类
它显示了网络用来给图像分类的很多视觉检测器，如水果状纹理、蜂窝图案和纤维状纹理。...下面是神经网络其中一层的激活值图集（注意，这些分类模型能够有 6 层甚至更多层）。它揭示了这层网络执行图像分类时学到的全部视觉概念。该激活值图集可能乍一看让人头晕——但还有很多呢！...我们也可以在特定层为 ImageNet 1000 种类别创建激活值图集，而不是在特定层放大整个激活值图集的特定区域。这样将展示网络经常用来进行具体分类（如红色的狐狸）的概念和检测器。 ?...这些激活值图集不仅展示了模型内微妙的视觉抽象，还揭示了概念上的误区。例如，看「大白鲨」的激活值图集时，我们不仅会看到水和三角形，还会看到类似棒球的东西。...这暗示了该研究模型采取的一个捷径：它将棒球红色的缝合处与大白鲨的嘴混合在一起了。 ? 我们可以使用棒球图像的缝合处来测试这一点，将模型对特定图像的分类从「灰鲸」切换成「大白鲨」。 ?
2）景区直播可在景区现场接入摄像头并连接视频汇聚EasyCVR平台，对景区特色场景进行网络直播，支持全天候7*24小时直播、点播、录像与回放，还可在PC端、移动端、小程序等观看，更能使用链接分享，简单快捷...3）周界入侵周界入侵智能识别、主动监测、可视化预警，实现周界入侵“零误报”、“零事故“，对消防器材、工程器械等器具配备AI算法，实时监控，一旦检测消防器材缺失，可立即通知管理人员进行检查。...4）视频汇聚监控视频监控综合管理EasyCVR平台可将景区各个区域内部署的摄像头快速、便捷地接入，实现分散视频监控资源的统一汇聚与集中管理，并采用设备树进行分组、分级管理、角色与权限配置等，达到统一、集中...视频联网/视频上云/视频云存储EasyCVR平台支持多协议方式接入（国标GB/T28181、RTMP、RTSP/Onvif协议，海康Ehome、海康SDK、大华SDK、宇视SDK、华为SDK、萤石SDK...、乐橙SDK等）、支持单画面、多画面显示，可选择任意一路或多路视频观看，视频窗口数量1、4、9、16个可选，支持视频上墙、电子大屏、拼接大屏等多终端显示，还支持视频轮巡播放，提高监管效率。
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