Vue新一代状态管理插件Pinia
什么是 Pinia如果你之前使用过vuex 进行状态管理的话，那么 pinia 就是一个类似的插件。它是最新一代的轻量级状态管理插件。按照尤雨溪的说法，vuex 将不再接收新的功能，建议将 Pinia 用于新的项目。Pinia 的优点简便，存储和组件变得很类似，你可以轻松写出优雅的存储； 类型安全，通过类型推断，可以提供自动完成的功能； vue devtools 支持，可以方便进行调试； Pinia 支持扩展，可以非常方便地通过本地存储，事物等进行扩展； 模块化设计，通过构建多个存储模.
知乎：月薪2~3万，码农怎样度过一天
来源丨新智元编辑丨极市平台还记得扎克伯格的时间管理吗？小扎亲手做了26张PPT，教员工如何管理时间。小扎说：「你的时间值1000美元/时，但你自己得动起来，所以要尊重你的时间，并且让它被尊重。」另外，他还留下了很多关于时间的金句，比如「每天只计划4-5小时的真正工作。」、「工作时间越长，并不等于产出越多，把约束当机会。」、「行胜于言！工作是迭代的，一开始就追求完美会让人窒...
分割冠军 | 超越Swin v2、PvT v2等模型，ViT-Adaptiver实现ADE20K冠军60.5mIoU
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨吃饭机@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/200924181与最近将视觉特定的归纳偏差引入Vision Transformer架构不同，ViT由于缺乏图像的先验信息，在密集预测任务上的性能较差。为了解决这个问题，本文提出了一种Vision Transformer适配器（ViT-...
YOLO算法最全综述：从YOLOv1到YOLOv5
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨初识CV@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/136382095YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknetYOLO v.s Faster R-CNN1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-...
三维重建：基于RGB-D相机的三维重建总览(静态&动态)
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源丨三维匠心编辑丨3D视觉开发者社区✦导读✦本文作者对基于RGB-D相机的三维重建做了系统性的总结与分析，对各类算法都有简要的介绍，逻辑清晰，讲解全面细致，可以说是一篇干货满满的文章，不仅如此还配以生动的GIF图，让其趣味十足，非常推荐想要了解这方面知识的开发者阅读！✦目录0 “基于RGB-D相机的三维重建"和传...
前沿丨基于深度学习的点云分割网络及点云分割数据集
众所周知，点云的有效分割是许多应用的前提，例如在三维重建领域，需要对场景内的物体首先进行分类处理，然后才能进行后期的识别和重建。传统的点云分割主要依赖聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法，在很多技术上得到了广泛应用，但当点云规模不断增大时，传统的分割算法已经很难满足实际需要，这时就需要结合深度学习进行分割。因此，本文将重点介绍5种前沿的点云分割网络，包括PointNet...
字节提出TRT-ViT：面向TensorRT的视觉Transformer，加速显著！
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童TRT-ViT: TensorRT-oriented Vision Transformer论文：https://arxiv.org/abs/2205.09579本文作者从实际应用的角度重新审视现有的Transformer。它们中的大多数甚至不如基本的ResNets系列高效，并且偏离...
【综述专栏】基于深度学习的深度图补全
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。来源：专知，编辑：人工智能前沿讲习【导读】深度图补全在自动驾驶、三维重建、增强现实和机器人导航等各种应用有着...
Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决Yolov3两大问题，附源代码）
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Edison_G来源丨计算机视觉研究院论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf源代码：https://gitlab.com/irafm-ai/poly-yoloYOLOv3改进版来了！与YOLOv3相比，Poly-YOLO的训练参数只有其60％，但mAP却提高了40％...
SAP Spartacus 开源项目里 activeCartId$ 的实现
我们可以在 app.module.ts 里使用如下代码，获得当前 cart id：export class AppModule { constructor(_cart: ActiveCartService){ _cart.getActiveCartId().subscribe((data) => console.log('Jerry: ', data)); console.log(_cart); }}打印输出：在执行 Angular 依赖注入框架时，首先依次
AttributeError: module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘TrackerKCF_create‘
报错AttributeError: module ‘cv2.cv2’ has no attribute ‘TrackerKCF_create’类似AttributeError: module ‘cv2.cv2’ has no attribute “xxxx"解决方法先卸载：pip uninstall opencv-contrib-python再重新安装：pip install opencv-contrib-python成功：...
【三维光流估计】基于三维光流估计算法的医学器官运动估计
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识3.部分源码clc;clear;close all;warning off; tic;len = 76;sizes = 128; %图片缩小比例，越小处理速度越快。由于3D图非常耗资源，所以得小点。。areas = min(64,sizes);%光流场计算范围缩放sel = 1;%是否显示原三维图%1.读取图像数据%1.读取图像数据for...
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】184.鼠标交互标记的分水岭算法
基于标记点的改进算法在原始图像中寻找一些内部标记和外部标记来引导分割，关键就在于如何获得准确的标记图像，即如何准确地标记前景物体与背景。本例程给出通过鼠标交互进行标注的例子。由于在例程中并未区分前景或背景，对分割目标和背景都要做标记。
Rxjs SwitchMap 的一些容易犯的错误和替代方案
下面是一个在 Effect 里使用 SwitchMap 的例子：从购物车里移除某个行项目@Effect()public removeFromCart = this.actions.pipe( ofType(CartActionTypes.RemoveFromCart), switchMap(action => this.backend .removeFromCart(action.payload) .pipe( map(response => new Re
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】185.图像金字塔之高斯金字塔
高斯金字塔（Gaussian pyramid）用于向下降采样，分辨率逐级降低。高斯金字塔通过高斯平滑和降采样获得一系列下采样图像。OpenCV 为向下采样和向上采样提供了两个函数：**cv2.pyrDown** 和 **cv2.pyrUp**。
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】186.图像金字塔之拉普拉斯金字塔
图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，常用于图像分割、图像压缩和机器视觉。在计算高斯金字塔时，不断进行高斯滤波和下采样，丢失了高频信息。为了描述这些高频信息，将通过原图像减去先缩小后放大的图像的一系列差分图像，定义为拉普拉斯金字塔（Laplacian Pyramid）。用高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像（或称复原图像），得到一系列的差值图像，即为拉普拉斯金字塔的分解图像。
使用OpenCV在图像和视频流中执行基于深度学习的超级分辨率
这篇博客将介绍如何使用OpenCV在图像和视频流中执行基于深度学习的超级分辨率。深度神经网络中有超分辨率相关的预训练好的模型与OpenCV兼容OpenCV的超分辨率功能实际上“隐藏”在一个名为dnn_superres的子模块中，该子模块位于一个名为DnnSuperResImpl_create的模糊函数中。1. 效果图对图像中的灯笼和鱼区域进行超像素化原图 VS 双三次差值后图 VS EDSR效果图如下：可以看到中间应用双三次插值后，大小调整后质量较低。水纹有些模糊。在右侧应用超分辨
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