综合点线特征双目视觉惯导里程计，基于VINS-Fusion，参考PL-VIO和VINS-Fusion框架

我关注了这个系列的书有一段时间了，本来是不想买这本书的，动画相关的部分目前对我来说没用。
但是，前一段时间我们的项目需要做到活动的人体与衣服做碰撞，模拟组调研了一些资料，如实时体素化之类的，但是貌似开销很大，我这段时间想弄明白跟人体动画相关的知识，看看这个部分大致有哪些基础工作和难点，就弄了一本。
 入门的好书，覆盖了动画效果中的大部分内容。
插值计算部分还是有一些深度的，这部分要求还记得微积分和数值计算；
也讲明了前向动力学、逆向动力学各自的优劣；
隐式方程与levelset，这部分在实时布料模拟方面也有应用；
流体模拟方面讲解的不是很深入，而这方面更多是模拟方向，而且可以做的很深入，基本上不算动画了；
关于动作捕获技术，这部分本应该是重点的，但是，本书只讲了传统的CV实现技术，个人基本上使用不了，而没有提到最新的传感器fusion技术，深度摄像头技术，像Noitom的高性价比动作捕捉设备，Kinect/XtionPro通过简单的算法直接获取简单的骨骼信息，这些都是可以个人实现的。
12年出版的书，还是有点落后了。
总体来说，还是入门时必备。
希望作者尽快更新。
 我现在依然在学习渲染和物理引擎，等这两个主要部分学习完成了，就可以在整个系统中加入人物，动画效果。
还是挺爽的。
最近想到了在VR游戏中，动画部分还是很有用处的。
以前在表现效果较好的端游中，人物的动作还是没有达到令人舒服的连贯与流畅，在VR游戏中，两个虚拟的人彼此可见，动作效果不好会很容易观察出来的。
所以，这一块儿还是需要做一些工作的。
---------------------作者：knowthyselfcn来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/cloudqiu/article/details/54969965版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

React本机传感器融合在ReactNative中进行稳健的绝对3D定位，使用来利用设备加速度计，陀螺仪和磁力计的优越特性，同时减轻其负面影响。
物理数据采集是使用。
使用高质量的从输入信号中过滤掉采样数据中的噪声，并使用计算传感器融合。
:rocket:入门使用：npminstall--savereact-native-sensor-fusion使用：yarnaddreact-native-sensor-fusion:writing_hand_selector:例importReactfrom'react';import{Text}from'react-native';importSensorFusionProvider,{useSensorFusion,useCompass,toDegrees}from'react-native-sensor-fusion';constIndicator=()=＞{const{ahrs}=useSensorFusion()

Ansible模块与VMwareWorkstation/FusionPro的RESTAPI交互简介：入门启动vmrest并运转设置您的凭据：在Windows上，将目录更改为WorkstationPro安装文件夹，然后运转vmrest.exe-C。
在Unix上，运转vmrest-C。
然后运转vmrest：在Windows上，将目录更改为WorkstationPro安装文件夹，然后运转vmrest.exe命令。
在Unix上，运转vmrest。
有关VMwareRESTAPI文档的更多信息：|安装模块从ansible-galaxy安装：ansible-galaxycollectioninstallqsypoq.vmware_desktop手动安装：将plugins/modules的内容放在~/.ansible/plugins/modules/或您的剧本旁边的library文件夹中。
资讯资讯信息检索对于仅用于检索信息的模块，必须使用详细标志设置ansible命令，例如：ansible-playboo

材料包括《贝叶斯网引论》（张连文郭海鹏,2006,科学出版社），《贝叶斯网络学习推理与使用》，《动态贝叶斯网络推理学习理论及使用》和《Fusion,Propagation,andStructuringinbeliefnetworks》四本材料

DaVinci-Resolve-15-Definitive-Guide-CN《DaVinciResolve15之Fusion视觉特效》BlackMagic-DaVinci-Resolve-15（官方教程Fusion视觉特效）之后还会上传其他4部，共计5部的官方资源课本

一个通讯测试工具，QSAK（QtSwissArmyKnife）是一款基于Qt开源框架打造的多功能、跨平台调试工具。
目前支持串口调试、udp调试、tcp调试及websocket调试等。
支持Windows、Linux、raspberrypi等平台。
特性数据转发模块添加数据持久化功能（未实现，将来重新设计转发模块）tcp客户端添加自动重连配置功能将软件风格模块整合至主窗口中移除样式模块（真实鸡肋，当前添加调试版来调整软件配色）数据转发模块tab页面索引添加记忆功能Windows，Linux平台默认使用fusion软件风格完善消息输出功能，可查看历史输出消息发送数据为空时弹窗提示添加原始数据输出选项，方便查看嵌入式设备启动信息modbus页面tab选项卡添加持久化记录功能

适用于Android的传感器融合演示此应用程序演示了各种传感器和传感器融合的功能。
来自陀螺仪，加速度计和罗盘的数据以不同的方式组合在一起，结果显示为可以通过旋转设备旋转的立方体。
在阅读完整的文档。
此应用程序中的主要新颖之处在于虚拟传感器的融合：改进的方向传感器1和改进的方向传感器2将Android旋转矢量与虚拟陀螺仪传感器融合在一起，从而获得了以前未知的稳定性和精度的姿势估计。
除了这两个传感器之外，还可以使用以下传感器进行比较：改进的方向传感器1（Android旋转矢量和校准的陀螺仪的传感器融合-不稳定，但更准确）改进的方向传感器2（Android旋转矢量和校准的陀螺仪的传感器融合-更稳定，但准确性更低）Android旋转向量（加速度计+陀螺仪+指南针的卡尔曼滤波融合）校准的陀螺仪（加速度计+陀螺仪+指南针的卡尔曼滤波融合的单独结果）重力+指南针加速

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。