很多业主单位在进行方案汇报时，会应用图新地球叠加多源数据进行更直观的汇报。有时是无人机的全景照片数据，有时是全景数据，那能否添加视频呢？ 工具软件：图新地球 好多工地上都拍摄了空中巡检视频，部分项目需要放置制作精美的工艺视频，还有现场视频。 大致分为四步：绘制点线面、属性插入
1、前言 随着编码过程深入，工程代码量会增加，任何在这大量的代码中能快速找到需要方法或者是刚才修改过代码呢？ 在Swift代码中使用地标注释，然后就可以使用Xcode工具在代码中快速查找了； 地标注释有助于在大量的代码中能快速找到需要方法或者是刚刚修改过代码位置。 2、地标注释 ①
https://www.luogu.com.cn/problem/P2390搜索,贪心,二分黄色题 思路: 其实我觉得吧，这题不用像大家说的，枚举左点，二分右点 题目问的是最多可以访问多少地标。稍稍分析可知，多访问一个路标，时间必定不会减少，显然这具有单调性质。于是很自然的可以想到去二分路标的个数呀QwQQwQ 先将
11、某公司利用两种原料 A、B 生产甲、乙两种产品（吨），各产品所需的原料数，原料限量及单位产品所获利润如下表。企业目标是追求利润的最大化，试写出该线性规划问题的数学模型，并用图解法求出最优解和最大利润。 解题思路: 最大总利润也就是 是一条线A和B的二元一次不等式
作者 Abstract An LBYL (‘Look Before You Leap’) Network is proposed for end-to-end trainable one-stage visual grounding. The idea behind LBYL-Net is intuitive and straightforward: we follow a language’s description to localize the target object based
一、前言 阅读了我的前两篇博客的朋友，应该都熟练掌握了 SwiftUI 如何创建一个任何相关信息的展示视图和各个视图之间的相互组合，以及动态生成一个展示相关信息的可滚动列表，用户可以点击列表项去查看其相关的详细信息。那么，当我们需要去标记相关的信息，亦或者过滤信息列表，只需要
Deep Anatomical Context Feature Learning for Cephalometric Landmark Detection 深度解剖上下文特征学习的头测量地标检测 来源：10.1109/JBHI.2020.3002582 作者： 附：百度学术 | MICCAI论文摘要2019 | 摘要 近十年来，解剖背景特征已被广泛应用于头位测量标志的
在iOS 15 中，Apple 在设备上的机器学习方面取得了进一步的进步，并将它们集成到照片应用程序中，让您的iPhone在识别图片内容方面更加智能。 换句话说，“照片”应用现在可以识别图片库中的各种物体、地标、动物、书籍、植物、艺术品等，然后提供从网络上提取的有关它们的信息。 这项新的
MPE环境是一个时间离散、空间连续的二维环境，UI的界面风格如图所示，它通过控制在二维空间中代表不同含义的粒子，实现对于各类MARL算法的验证。MPE被人们广泛所知是借助于那篇NiPS2017的著名多智能体强化学习算法MADDPG的实验环境，可以直接在arxiv中搜索到。 MPE的使用方法与gym
最近在做一个无人机与车协同的项目，无人机需要比较准确地落到车的平台上，而且因为经费较少只能用树莓派，我的思路以及在调试过程中遇到的问题，将公布在我接下来的博文里。 这里列个目录： 树莓派控制无人机实现定点降落 一、树莓派安装ROS（Kinetic） ps：我这里用的是树莓派4，其他版本同
今天为大家带来一篇关于法语人工翻译译员对地标文化理解文章，这篇文章是[道壹翻译](http://www.cndyfanyi.com/)李老师个人感悟。 法语人工翻译译员对天津五大道历史文化理解，法文翻译成中文示例： Après la révolution de 1911, Tianjin est devenue « l'arrière-cour
今天为大家带来一篇关于法语人工翻译译员对地标文化理解文章，这篇文章是[道壹翻译](http://www.cndyfanyi.com/)李老师个人感悟。 法语人工翻译译员对天津五大道历史文化理解，法文翻译成中文示例： Après la révolution de 1911, Tianjin est devenue « l'arrière-cour
