C#操作摄像头，有图有真相，绝对好用！作者本人试验过的，有问题欢迎随时交流。

___werf是一种用Go语言编写的开源CLI工具，旨在简化和加快应用程序的交付。
要使用它，您需要描述应用程序的配置（换句话说，如何将其构建和部署到Kubernetes）并将其存储在Git存储库中-后者是唯一的事实来源。
简而言之，这就是我们今天所说的GitOps。
werf使用Dockerfiles或其他基于自定义语法的快速内置构建器构建Docker映像。
它还会从Docker注册表中删除未使用的映像。
werf使用Helm兼容格式的图表将您的应用程序部署到Kubernetes，该图表具有便捷的自定义功能和改进的推出跟踪机制，错误检测和日志输出。
werf不是完整的CI/CD处理方案，而是用于创建可以嵌入到任何现有CI/CD系统中的管道的工具。
它实际上是“连接点”，将这些实践带入您的应用程序。
我们认为它是新一代的高级CI/CD工具。
产品特点全面的应用程序生命周期管理：构建和发布映像，将应用程序部署到Kubernetes，并根据策略删除未使用的映像。
有关构建和部署应用程序（可能具有任意数量的组件）的所有规则的描述与源代码（真相单源）一起存储在单个Git

CS231A课程项目：深度立体声匹配重新实现GC-Net我主要是重新实现GC-Net。
我实现了两个版本的GC-Net模型：一个带有掩码（损失被掩码），另一个不带掩码。
结果定性结果SceneFlow上的无遮罩版本，原始图像和预测样本：SceneFlow上的带遮罩版本，遮罩的地面真相，遮罩的预测和未遮罩的预测：在KITTI训练集上，要了解真实情况，掩盖的预测和未掩盖的预测：在KITTI测试集中，原始图像和预测样本：定量结果由于KITTI数据集非常稀疏，因而提供的groundtruths是带遮罩的，我首先实现并训练带遮罩的版本。
但是我发现一些预测非常模糊。
（我的口罩有点过多）。
虽然定性结果看起来不错，但是SceneFlow测试集上的定量结果不是很好。
至于KITTI，这不是令人满意的版本，因而我不提交。
并且由于时间和资源的限制，我不进行验证。
我在训

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。