今日话题：如何快速掌握一门新技术，有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？图片这个话题引起了我的思考和总结，现在的技术这么多，我们该如何高效的学习呢？我先总结一下我所了解的技术和学习的路径。...，有很多也用不上了。...针对这么多的技术，我也总结了我学习过程中的技巧。快速学习技巧学习目标的确立在学习一门新技术之前，可以先确定自己学习的目标，为什么要去学，要学到什么程度。如为了更高的薪资、为了学习技术。...可以跟着视频教程做项目，也可以根据实际的问题开发出对应的代码。如：shigen上次就使用python开发了一个在控制台阅读Excel文件内容的工具。...不断的分享新技术新体验新技巧，主打一个与shigen一起，每天不一样！以上就是shigen对于如何快速掌握一门新技术，你有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？的经验总结和分享了。
AR.js是开源的，不需要任何特殊的应用程序，它可在默认浏览器中运行。 为了讨论AR.js及其对WebAR的含义，值得快速浏览一下为框架提供支持的组件。...AR.js为移动网络提供了前进的脚，并可以与基于应用程序的AR竞争。 看一下苹果和谷歌的努力，我们看到他们已经采取了一些措施，以实现3D模型与其各自的移动浏览器之间更深层次的集成。...有一些实验性浏览器利用ARKit / ARCore，但它们需要特定的JS框架。 USDZ是一个良好的开端，但缺少重要的组成部分，而这一层增加了对交互的支持。...就像我之前提到的，我们过去常常通过对场景进行编码以在后台下载资产的方式来发挥创意，那么有什么大不了的呢？...事实证明，为什么大小很重要，保持正确的平衡对您的AR体验的成功至关重要，但背后还有一些颇具影响力的数字。
前言 作为一个对UI和动画敏感的切图仔，在日常开发之余，也会关注一些贼好看的图表库和插件。 接下来，我将给大家介绍几款web/python/vue/react里漂亮得不行的开源库/实现。 ? 1....1.1 衡量方式 有三种衡量方式： 粗糙度： ? 线条种类： ? 线条粗细： ?...最新版本采用了Hooks的写法，不像以往强行兼容的Threejs,写起来更加友好。 不止抖音字体爆炸特效，它能实现什么，源于你的技术和想象力。 以下一部分特效： ? 如果有人学会了...大佬带带？...标签添加一个a-scene摄像头并把AR.js崁入 第 7 行：标记Marker如果标记的Marker出现在摄像头里就会执行下方的事情 第 8 行：新增你想要跟对方说的话 第 9 行：新增3D模型 4....[1] 请欣赏一个价值 2199 刀的模型 ? 还有超赞的《这个杀手不太冷》女孩模型 ? 这也太好看了吧。 ? 4. 后记&引用 原本想凑齐十个再发的，但找了好久，都没什么开源库能入我法眼。
Devices.css 是一个使用纯 CSS 实现移动设备的库。它包含了一些目前主流的移动设备，如 iPhone X，Google Pixel 2 XL 和三星Galaxy S8。...由于其高品质的设计，可用于着陆页面或者网页快照。 项目地址：https://github.com/picturepan2/devices.css 11.AR.js ? 想在移动设备上体验增强现实吗？...那么，AR.js 将会帮你完成体验之旅。它完全基于 Web，可在使用 webgl 和 webrtc 的手机上流畅运行。...它提供了一种使用高性能的 WebGL2 在浏览器中展示大量数据的方法，并且它还引导了一个高级的 API 库 – deck.gl 项目地址：https://github.com/uber/luma.gl...觉得本文对你有帮助？请分享给更多人。
很多市民都知道这家日料店的海鲜非常新鲜实惠，价格只有别家的七折。 我也曾经询问过这位大厨朋友，是什么能做到这么好的生意？ 大厨神秘兮兮地问我“你有没有看到每个餐桌上的摄像头？...一家没有ERP系统的传统餐厅，通过摄像头实现了对采购的信息化管理：收集用户信息，分析进而用于第二天的采购决策，循环反复，以此降低生意成本。 对很多人而言，大数据只是一个流行词。...他们可以知道自己会员喜欢什么品牌，偏好什么样的付费方式，也可以向生产厂商下单，预购符合会员兴趣的商品。 数据可以帮助零售业对人群的需求与商品的供应快速有效率匹配起来，最大的价值就在这里。...对于业务人员，也可以问问自己：现在拥有的数据能帮我解决问题吗？假定所有数据可以获取，我需要什么数据来解决问题？要怎么做才能更更容易获取需要的数据呢？...这是训练数据敏感度的好方法，也是过去十年我个人一直在用的方法——透过周遭事物训练数据敏感度，让数字“说话”。
市面上浏览器对 WebXR 的支持整体较弱，后面会介绍相关的兼容库和现成的解决方案。...挑战 如何保持低延迟、高精度的场景，以及快速处理数据进行渲染和展示动画的能力。 传统的通信方法速度不够快。查看场景产生的大量数据可能超出渲染限制。...WebAR 优缺点 和 WebXR 有相似的优缺点。...苹果：WebARonARKit[7]（源自移动端 ARKit） 安卓：WebARonARCore[8]（源自移动端 ARCore） 主流AR 框架：目前维护和使用比较多的是 AR.js[9]，另外还有一些其他的...主要是封装了： WebRTC：获取视频流（最关键的 API 方法是 getUserMedia() ，实时获取摄像头的视频流） JSARToolKit[16]：主要提供了识别和追踪 marker 的功能。
但意识到数据化的重要性的企业家又感慨人才难求, 甚至不知从何入手。可能大家都没想到原来传统企业要数据化的最大障碍是新的数据思维方法。 在中国香港，有家日料店。...一家没有ERP系统的传统餐厅，通过摄像头实现了对采购的信息化管理：收集用户信息，分析进而用于第二天的采购决策，循环反复，以此降低生意成本。 对很多人而言，大数据只是一个流行词。...他们可以知道自己会员喜欢什么品牌，偏好什么样的付费方式，也可以向生产厂商下单，预购符合会员兴趣的商品。 数据可以帮助零售业对人群的需求与商品的供应快速有效率匹配起来，最大的价值就在这里。 ...对于业务人员，也可以问问自己：现在拥有的数据能帮我解决问题吗？假定所有数据可以获取，我需要什么数据来解决问题？要怎么做才能更更容易获取需要的数据呢？ ...这是训练数据敏感度的好方法，也是过去十年我个人一直在用的方法——透过周遭事物训练数据敏感度，让数字“说话”。
其实Pupil的核心不难，里面内置了2D追踪，3D追踪用来给2D做一部分的校准，这两个算法有论文还有源码，是之后主要分析的部分。 为什么这个源码看起来这么复杂呢？...我们追踪的是瞳孔，确保摄像头的视野永远可以把瞳孔都拍到，这个可以作为选型依据。 内置的检测算法，是可以让眼球一直转，然后一个蓝色的圆圈出现，我们后面分析到这个算法。...校准就是创建瞳孔位置到凝视位置的函数，这个在文档里面只是有一段操作文档，事实上我查阅资料发现还发了篇论文。 你感觉上面我说的校准过程对吗？如果你说对，那我觉得你有些不求甚解。...2D 瞳孔检测 2D 检测使用计算机视觉技术在摄像头图像中检测瞳孔位置。这种方法依赖于图像处理算法来识别瞳孔的形状和位置，通常通过边缘检测、轮廓分析以及其他视觉特征提取技术来实现。...3D 瞳孔检测 3D 检测使用眼睛的三维模型，该模型基于对眼睛的观察不断更新。这种方法允许系统补偿 Pupil Core 眼动追踪头戴设备在参与者脸部上的移动（也称为滑动）。
市面上浏览器对 WebXR 的支持整体较弱，后面会介绍相关的兼容库和现成的解决方案。...挑战 如何保持低延迟、高精度的场景，以及快速处理数据进行渲染和展示动画的能力。 传统的通信方法速度不够快。查看场景产生的大量数据可能超出渲染限制。...WebAR 优缺点 和 WebXR 有相似的优缺点。...苹果：WebARonARKit（源自移动端 ARKit） 安卓：WebARonARCore（源自移动端 ARCore） 主流AR 框架：目前维护和使用比较多的是 AR.js，另外还有一些其他的： three.ar.js...WebRTC：获取视频流（最关键的 API 方法是 getUserMedia() ，实时获取摄像头的视频流） JSARToolKit：主要提供了识别和追踪 marker 的功能。
他们是停止的还是移动的 吗? 你有可能捕捉他们的运行模式 ：他们去哪里,在什么时间?你能照出好的制服照 作为你的优势吗?安保人员自有或外包， 如果是后者 ，由 哪个公司负责安全?...自动ISO会带有噪点，但不至于毁了你的照片。ISO指的是对光的敏感度。低ISO需要长时间曝光，因此称之为慢速电影。另一方面，更高的灵敏度意味着可以用更短的曝光拍摄完全相同的对象。...唯一的缺点是如果拍摄的是移动目标，会因为快门延迟而拍得很模糊。 ? 图4 傻瓜相机 分离式摄像头 最好的是采用了分离式摄像头（一个隐蔽的摄像头），你可以在互联网上或现实世界中的各种间谍商店获得。...不久的将来隐蔽摄像机将会变得更物美价廉。 ? 图5 分离式摄像头 如何融入 隐秘摄影有很多书籍，在这里我提供几个建议来满足我们的要求。大多数现代紧凑型相机非常小，在现实中每个人都拥有一个。...如果下次你在大街上你真的看周围，你会注意到有多少人将 相机放置在脖子上或在他们的手中并拍摄。而被拍的人不会看他们一眼。 拍摄时假装你在看风景，对周围漠不关心。其他人没在看你，你也不会去看其他人。
这样的人逻辑性极强且对你的汇报有生杀大权，最重要的是他有极强的数据敏感度。 那么，什么是数据敏感度？...如何提升数据敏感度呢？ 秘籍：熟悉业务 数据敏感度练成的基础是一定要对业务非常熟悉，无数次的推测及验证都是有用的宝贵经验。 接下来我会根据分析师数据敏感度高的三个表现来给出提升数据敏感度的方法。...假如你是百度外卖的运营负责人，某天移动端的订单量比前一日下降了5%，你的老板要求你对这一变动做出合理解释，你如何应答？...App广告的展示位置，或是搜索引擎的算法调整降低了网民常用关键词的权重等（通过下载来源的分渠道数据可以明显看到哪个下载来源的数据有减少）； 舆情监控：包括但不限于通过人工或机器方式，从内部反馈渠道如客服系统到论坛...极有可能因此发现导致产品数据骤然降低或飙升的特殊舆情，如竞争对手有了哪些动作、母公司运作重大纰漏等； 定位到具体的问题和原因后，给出对应的结论和解决方案，比如修复某个bug，针对竞争对手的营销策略做出同等力度的折扣反击等
摄像头里的数据宝藏 大家可以设想一下自己周围有多少观察我们的摄像头，有我们随身携带的手机、平板电脑等移动设备的前后摄像头；如果你开车，你的车至少会有一两个摄像头；当你走在大街上或商场、超市里时，随便一抬头都能看到一个监控摄像头...例如商场的管理人员可通过摄像头判断此时商场里有多少顾客，大致掌握顾客的男女比例，年龄层次，从而掌握潜在消费群体的实时动向；也可以通过摄像头搜寻经常前来消费的顾客，并在正确的位置精准投放相应广告吸引其消费从而增加销售额...为了解决此问题我们提高了标准检测方法输出的图像分辨率，提升最后一层深度学习网络对细小的物体的检测敏感度。这样便可帮助我们对红绿灯等小物体实现更准确的检测。...对物体进行分类与识别时需要采用一定深度的语义信息，而当面对如车道线检测等信息时可能是比较浅的信息就可达到要求。那么面对不同的任务，设计网络时有什么原则可以分享一下吗？什么样的任务适合什么样的网路？...Q6：前深度学习时代有人用图象处理或简单的机器视觉也可实现诸如人行横道检测的功能，那么您有关于将这些传统方法与深度学习相结合的想法吗？
这样的人逻辑性极强且对你的汇报有生杀大权，最重要的是他有极强的数据敏感度。 那么，什么是数据敏感度？...所谓的数据敏感度，其实就是在大脑内建立了数字和业务之间的联系，而优秀的数据敏感度，就是能够一眼看出数据的问题和背后可能的原因。 什么叫一眼看出？...如何提升数据敏感度呢？ 秘籍：熟悉业务 数据敏感度练成的基础是一定要对业务非常熟悉，无数次的推测及验证都是有用的宝贵经验。 接下来我会根据分析师数据敏感度高的三个表现来给出提升数据敏感度的方法。...假如你是百度外卖的运营负责人，某天移动端的订单量比前一日下降了5%，你的老板要求你对这一变动做出合理解释，你如何应答？...App广告的展示位置，或是搜索引擎的算法调整降低了网民常用关键词的权重等（通过下载来源的分渠道数据可以明显看到哪个下载来源的数据有减少）； 舆情监控：包括但不限于通过人工或机器方式，从内部反馈渠道如客服系统到论坛
患者移动可大大降低 ICU 后综合征和长期功能障碍的风险，但相关的具体研究还很匮乏。...结果 检测移动性活动的算法性能 研究者对算法在视频数据单个帧上的预测结果（帧级别预测）进行了评估，发现检测移动性活动发生的算法在四种活动上达到了 87.2% 的平均敏感度和 89.2% 的平均特异性，平均曲线下面积...对 2 或 3 名医护人员检测的准确率分别为 62% 和 60%。在 78% 的时间里，算法可以正确检测 2 个或更多的医护人员。 ? 图 2：量化移动事件中医护人员人数的算法性能。...我们可以看到这种增强数据方法有效地提升了模型性能，且时间效率很高，它将模型在评估数据集上的平均敏感度和特异性分别从 82.93% 和 84.44% 提高到了 87.20% 和 89.20%。 ?...算法的性能评估 该算法的准确率评估方法是：对比真值结果和算法的预测结果。使用 Python 3.6 执行敏感度、特异性和 ROC 计算。 ?
机器之心报道 编辑：张倩 用 GAN 生成的 2D 二次元「老婆」已经过时了。 ? 还记得前不久的「东升发型生成器」吗？在那个视频中，B 站 up 主 Mars 隆重推出了自制的秃头生成器。...思路有了，接下来就是寻找解决方案了。 备选的解决方案有这么几个：谷歌的 WebXR、AR.js 和 Argon.js。...问题解决了，再来试一下，果然，这次真的出现了增强现实的画面。 ? 测试成功，接下来就是使用自己的模型了。 AR.js 提供了一个接口，可以将自己的模型对应到二维码或者图案上。...但这里有一个问题：精美的 3D 模型要从哪里找呢？在视频中，Mars 推荐的是一个叫 Sketchfab 的网站。...为了方便大家自己动手，此次 Mars 还开源了整个项目的代码并在第二个视频（代码详解）中对代码和各个步骤进行了详细讲解，感兴趣的同学可以自己动手试一下。
在CNN中也是类似的思想，因为在大型的模型中，总是不可避免的存在大量的权重冗余，这种冗余甚至有可能降低模型的准确率。...因此需要借助剪枝的方法压缩模型，在压缩率合适的条件下，可以提高模型的准确率的同时减少模型大小。同时，在往移动端部署模型的时候也会考虑牺牲一点精度换取时间和空间的节约。...其中曲线的斜率就可以代表敏感度，斜率比较平缓的说明该层对剪枝的敏感度就更高。...然而理解如何能一次性的对多层进行剪枝是有有必要的:（1）因为对于深层网络来说，逐层剪枝再训练太耗时。（2）整体剪枝的方法可以为网络鲁棒性提供一个全局视野，从而形成了一个更小的网络。...（3）对于复杂的网络，一个整体的方法是有必要的。例如对于ResNet，对恒等映射特征图或者每个残差模块的第二层剪枝会导致额外层的剪枝。为了对多层同时剪枝，论文考虑了两个策略。
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