TiDB in action, TiDB-in-action, 原网站url链接https://book.tidb.io/。介绍tidb的一些原理和最佳实践。由于想要离线看，所以生成pdf，原网站pdft的链接失效，无法下载。本pdf导出时间为 2022.10.16

android Action call 拨打电话 Intent.ACTION.CALL

带有骨骼跟踪技术的Microsoft Kinect的推出为基于骨骼的人类动作识别开辟了新的潜力。 但是，从深度图序列通过骨骼跟踪生成的3D人体骨骼通常非常嘈杂且不可靠。 在本文中，我们介绍了一种基于鲁棒性信息关节的人体动作识别方法。 受人类视觉系统本能的启发，我们通过关节位置的微分熵分析了每个动作类别的人类关节的平均贡献。 大多数动作之间存在显着差异，并且贡献率与常识高度一致。 我们提出了一种新颖的方法，称为骨架上下文，以测量姿势之间的相似性并将其用于动作识别。 通过提取每个信息关节的多尺度成对位置分布来计算相似度，然后使用线性CRF以词袋方式评估特征集。 我们报告实验结果，并在两个公共行动数据集上验证了该方法。 实验结果表明，所提出的方法对于相似的人类动作识别是有区别的，并且很好地适应了类内变异。

This book sets out to introduce people to important machine learning algorithms. Tools and applications using these algorithms are introduced to give the reader an idea of how they are used in practice today. A wide selection of machine learning books is available, which discuss the mathematics, but discuss little of how to program the algorithms. This book aims to be a bridge from algorithms presented in matrix form to an actual functioning program. With that in mind, please note that this book is heavy on code and light on mathematics.

Simple example of an action.

具有自适应时间特征分辨率的3D CNN CVPR 2021论文的源代码： 。 即将推出！ 敬请关注！ @inproceedings{sgs2021, Author = {Mohsen Fayyaz, Emad Bahrami, Ali Diba, Mehdi Noroozi, Ehsan Adeli, Luc Van Gool, Juergen Gall}, Title = {{3D CNNs with Adaptive Temporal Feature Resolutions}}, Booktitle = {{The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) }}, Year = {2021} }

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Nim is a multi-paradigm language that offers powerful customization options with the ability to compile to everything from C to JavaScript. In Nim in Action you’ll learn how Nim compares to other languages in style and performance, master its structure and syntax, and discover unique features

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Denver Intensity of Spontaneous Facial Action ( DISFA ) 数据集由 27 个视频组成，每个视频 4844 帧，共有 130,788 张图像。动作单元注释处于不同的强度级别，在以下实验中将被忽略，动作单元要么设置要么未设置。DISFA 是从面部表情识别领域流行的更广泛的数据库中选择的，因为微笑的数量很多，即动作单元 12。详细地说，有 30,792 个有这个动作单元集，82,176 个图像有一些动作单元集48,612 张图像根本没有设置动作单元。视频数据太大，无法上传，有需要的可以私信我。