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前言 众所周知作为webgl的插件，three.js肯定没有原生webgl那样，添加一个阴影这么费劲。所以，经过一小时的研究（笨人不聪明，已经是极限速度了）。终于将阴影效果做了出来，并且还发现一些容易犯错的地方。话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。 先上效果图： 实现这个效果其实很简单，只需要设置几个属性就可以实现当前的效果。而上面的材质问题我将放到下一节： （1）首先需要告诉渲染器我需要阴影，你给我生成阴影： renderer.shadowMap.enabled = true; （2）然后告诉灯光，我需要阴影： light.castShadow = true; （3）告诉模型哪些

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版本号：2.1.3.2 修复ios门店加购物车显示错乱 修复门店推广小程序二维码扫码显示错误 修复头条弹窗数量与后台不一致 修复前端核销数据模块不显示 修复前端核销数据切换门店不显示 修复头条输入余额充值金额无法调起键盘 修复代理端的平台管理员收到总平台的订单通知 修复同地区多个代理无法切换 修复导出订单不显示订单状态 优化消息推送性能优化

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matlab人头检测的代码用于人体姿势估计的深度高分辨率表示学习（CVPR 2019） 消息 [2019/08/27] HigherHRNet现已启动，这是由HRNet支持的自下而上的人体姿态估计方法。 我们还将在发布代码和模型，敬请期待！ 我们的新作品可在上找到。 我们的HRNet已应用于多种视觉任务，例如和。 介绍 这是的非官方pytorch实现。 主要结果 MPII val的结果 拱 头 肩膀 弯头 手腕 时髦的 膝盖 踝 吝啬的 均值@ 0.1 pose_resnet_50 96.4 95.3 89.0 83.2 88.4 84.0 79.6 88.5 34.0 pose_resnet_101 96.9 95.9 89.5 84.4 88.4 84.5 80.7 89.1 34.0 pose_resnet_152 97.0 95.9 90.0 85.0 89.2 85.3 81.3 89.6 35.0 pose_hrnet_w32 97.1 95.9 90.3 86.4 89.1 87.1 83.3 90.3 37.7 笔记： 使用翻转测试。 输入大小为256x256 pose

matlab心线代码基于3D人脸地标的远程心率估计 我们提供了在EMBC2020中提供的“基于3D面部地标的远程心率估计”的代码。 概述 该代码基于3D面部标志来估算一个人的心率（HR）。 我们提出了一种基于3D空间中正常人脸补丁的新颖人脸补丁可见性检查方式。 我们仅将可见斑块用于血容量脉冲（BVP）估计。 下图是对可见性检查的逐步说明。 快速开始使用我们的样本数据 下载我们的存储库git close https://github.com/ymonno/3DfaceHR.git /path/to/direc 运行以下Matlab命令以下载示例数据cd /path/to/direc setupHRestimation() 运行demo.m *在我们的方法中，我们用于3D面部界标检测。 对于此演示代码，我们为示例视频提供了检测到的3D面部地标数据。 使用您自己的数据的设置 在运行main.m代码之前，您需要准备面部3D地标数据。 安装 使用conda安装面部对齐在anaconda上运行以下命令conda create face_alignment conda activate face_a