mesh2关键点 命令行模式（）util模式（声明一个类并将输出存储到实例变量中） 相对于输入摄像机视图，将SMPL和MANO网格划分为3D关键点，深度图和人体轮廓。 mesh2keypoint.py --mesh [网格目录或文件的路径] --regressor [mano或smpl回归器] --camera [摄像机视图文件的路径] --write_contour [写入轮廓的路径] --write_depthmap [写入深度的路径贴图] --write_keypoint [写入关键点的路径] --write_all [写入轮廓，深度图和关键点的路径]

视图的缩放 很好的例子 值得一看

做多表关联查询，如果表间关系非常清晰，结构简单，使用视图的方式比自己反复写复杂跨表SQL要容易的多

上下滑动可以在周视图和月视图之前切换，左右滑动可以切换日期。

oracle 创建视图为读

Delphi Treeview树形菜单视图源码，通过数据库读取到资料，然后绑定显示到TreeView中，通过多组数据的比较，可以看出不同方式之间速度的差异，一般情况下我们都是在使用时才打开树状菜单，才开始加载数据。同时这个树状菜单也是挺实用的一种窗体菜单。

昨天我姐问我有没有软件可以批量识别图片上的文字，她在帮客户做资料整理，但是用的方法只能一张一张上传识别，不仅效率低还浪费时间。 ​我就找了找批量识别的软件，下载下来觉得：嗯？不错，界面也挺好，小东西做的还挺别致。但是，识别三张就停止了，提示非最新版本要联系客服升级之类的，妥妥的套路，果断删除。又找了一个，嗯？界面更加好看一点儿，人家就很直接，三张之后提示购买会员，还显示了几种VIP的费用，很“人性”嘛。 ​但是，在这个万物开源的互联网时代，让程序员掏腰包买软件是不可能滴，反正我是不会，啊哈哈。我首想到了反编译，把三张的限制取消，之前看过一些ios逆向工程的东西，这些应该都是通的。搜索了一番

本书全面介绍了近10年来发展的基于几何的计算机视觉计算方法及其数学基础。除了上述内容外，其中多摄像机视图几何及其计算方法，值得读者关注。这是因为当前计算机的性能价格比大大提高，使人们有条件在视觉系统中使用更多的摄像机，以利用冗余的信息，来换取系统对噪声的鲁棒性。系统对噪声的鲁棒性一直是实用计算机视觉系统的瓶颈问题，解决该问题的可能的办法是：提高摄像机的分辨率、多摄像机方法和近年来大量引进的统计最优化鲁棒算法(本书许多章节也有描述)。本书对我国专门从事计算机视觉研究的读者有较好的参考价值。此外，从事相关数学领域研究的人士也值得一读。

实现QT对echart图调用与交互 1、QT中采用webview加载html 2、echart图布局，实现可拖拽重算、鼠标悬停提示、动态实时刷新、自适应窗体大小等功能

行业分类-外包设计-具有用于在展示中增强认知度的两种不同视图的包装.zip