TAPD是源自于腾讯的敏捷产品研发协作平台,提供贯穿敏捷开发生命周期的一站式服务。
覆盖从产品概念形成、产品规划、需求分析、项目规划和跟踪、质量测试到构建发布
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2023/8/30 10:40:26
2.32MB
1
本代码是用OPENGL实现光线跟踪算法，从影响光照效果的因素着手，主要演示了静态多光源，材料属性，动态多光源三个方面。
2023/8/26 22:35:02
810KB
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项目概况项目进度该时间表将用于跟踪您整周的进度，并与我们的期望保持一致。
您有责任与小组安排时间，在相应的一天结束时（Saturday和Sunday除外）为每项可交付成果寻求批准。
天可交付成果状态第一天项目描述不完整第一天线框/优先级矩阵/时间轴不完整第三天核心应用程序结构（HTML，CSS等）不完整第四天MVP和错误修复不完全的第五天最后的润色不完全的第六天当下不完整；
项目描述这个健身应用程序将能够使用户每天保持锻炼程序的常规性，每次锻炼都将对如何锻炼他们进行描述，并且用户将能够进行多少次重复和重量锻炼。
Google表格（）线框将线框图像上传到cloudinary，并在此处添加链接，并提供特定线框的描述。
不要包括实际图像，而是将其呈现在页面上。
Vue架构线框图资源：MVP/PostMVP-5分钟然后将功能
您有责任与小组安排时间，在相应的一天结束时（Saturday和Sunday除外）为每项可交付成果寻求批准。
天可交付成果状态第一天项目描述不完整第一天线框/优先级矩阵/时间轴不完整第三天核心应用程序结构（HTML，CSS等）不完整第四天MVP和错误修复不完全的第五天最后的润色不完全的第六天当下不完整；
项目描述这个健身应用程序将能够使用户每天保持锻炼程序的常规性，每次锻炼都将对如何锻炼他们进行描述，并且用户将能够进行多少次重复和重量锻炼。
Google表格（）线框将线框图像上传到cloudinary，并在此处添加链接，并提供特定线框的描述。
不要包括实际图像，而是将其呈现在页面上。
Vue架构线框图资源：MVP/PostMVP-5分钟然后将功能
2023/8/25 15:39:38
223KB
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有关目标跟踪相关的总结，以PPT形式进行展开讲述，内容简练，有助于学习论文主要思想。
2023/8/23 23:26:36
2.19MB
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结合图像处理技术和概率数据关联（PDA）运动模型，我们开发了一种新颖的框架来解决噪声背景不佳的非机电系统的对象跟踪问题。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
2023/8/17 17:44:48
1.47MB
1
今天在网上看到有人介绍一本新出的书，叫做ComputerVisionforVisualEffects。
现在的很多大片例如阿凡达等，里面的特效制作都使用了大量的计算机视觉技术。
这本书就是用来介绍如何使用现在最先进的计算机视觉技术来制作电影电视特效。
在书中，首先介绍了好莱坞特效制作中设计到的基本的计算机视觉算法，例如蓝色背景图像matting，SFM，光流，特征点跟踪等。
也介绍了一些最近发展的新算法，这些都可能被用于未来的电影特效中，例如自然图像matting，多图像合成，图像中目标的重定位，以及视点模拟等。
书中也介绍了运动捕捉和3D数据获取的原理。
全书使用了超过200张原始图像来展示原理，算法，以及结果。
同时还有好莱坞视觉特效专家的采访。
这本书于2012年秋天由剑桥大学出版社出版。
获取方式可以参考作者主页。
同时，博主发现网上也可以下载到这本书。
大家可以自己上网搜索一下。
作者的主页上还放上了书中涉及到的一些有用的代码，供大家参考
现在的很多大片例如阿凡达等，里面的特效制作都使用了大量的计算机视觉技术。
这本书就是用来介绍如何使用现在最先进的计算机视觉技术来制作电影电视特效。
在书中，首先介绍了好莱坞特效制作中设计到的基本的计算机视觉算法，例如蓝色背景图像matting，SFM，光流，特征点跟踪等。
也介绍了一些最近发展的新算法，这些都可能被用于未来的电影特效中，例如自然图像matting，多图像合成，图像中目标的重定位，以及视点模拟等。
书中也介绍了运动捕捉和3D数据获取的原理。
全书使用了超过200张原始图像来展示原理，算法，以及结果。
同时还有好莱坞视觉特效专家的采访。
这本书于2012年秋天由剑桥大学出版社出版。
获取方式可以参考作者主页。
同时，博主发现网上也可以下载到这本书。
大家可以自己上网搜索一下。
作者的主页上还放上了书中涉及到的一些有用的代码，供大家参考
2023/8/14 21:15:08
14.67MB
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使用matlab编写的运动目标跟踪算法，核心代码均自己手写，包括帧间差分法，ViBe算法和高斯混合建模法，并且使用了matlabGUI，可直接选择视频查看算法效果。
2023/8/14 20:40:42
14.8MB
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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。
2024-04-09 15:03
15KB