mesh

参考链接： Blend Shapes / Morph Targets for Facial Animation (Autodesk 3ds Max) 今天逛Youtube的时候Get到了一个新技能：那就是给人物制作表情动画，感觉超简单！(如果人物模型已经有骨骼绑定好面部蒙皮的话，打开auto再调整骨骼位置就行了) <a href="https://sm.ms/image/8fOqM6lciWrZm7C" target="_blank"><img src="https://i.loli.net/2020/01/23/8fOqM6lciWrZm7C.gif" ></a> 制作Unity中可用的人物表情动画流程大致是：在3dMax中制作表情动画->导出成FBX文件->导入Unity 下面以制作微笑和眨眼睛的动画为例进行讲解 ##在3dMax中制作表情动画 首先导入人物模型，这里以亚索为例： <a href="https://sm.ms/image/tPTFBjhCLdbXJsZ" target="_blank"><img src="https://i.loli.net/2020/01/23/tPTFBjhCLdbXJsZ.png" style="zoom:60%"></a> 按住Shift，选择移动工具将当前选中的亚索模型向右拖拽生成一个新的模型用于制作左嘴角上扬的动画，取名为

来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4414849/blog/3421019

前言 使用 API 网关作为内部服务面向客户端的单一入口，是一种普遍采用的架构模式。企业组织通过良好定义的 API 将内部系统向内部和外部用户公开，通常都会采用 API 网关来处理横向的关注点，包括访问控制、速率限制、负载均衡等等，来实现安全可控的 API 开放。而被广泛实践的微服务架构在提供高度灵活性和弹性的同时，也给 API 网关带来了更多的挑战。 阿里云云服务总线（Cloud Service Bus）新推出微服务网关服务（CSB Micro Gateway），针对微服务架构下 API 开放的特点，提供能与微服务环境的治理策略无缝衔接的网关服务，实现高效的微服务 API 开放。 API 网关的作用 API 网关典型作用 相信许多人都熟悉 API 网关的概念。作为内部服务面向客户端的单一入口，API 网关有两个最典型的作用： 1、内外解耦：对客户端屏蔽内部服务的动态多样化实现细节，如技术框架、拆分粒度、接口结构、实例状态等 2、切面控制：让内部服务能专注在业务逻辑上，集中处理横向的关注点，如路由、安全、限流、日志、监控等 API 网关使用类型 实际使用中，对应 API 网关所在位置和针对场景的不同，可分成两种类型： 1、企业级网关：位于企业组织的外围，面对外部的 API 消费者或服务提供者。通常将企业自身的数据和能力 API 化，对外开放，也有允许外部服务入驻的情况。总的来说

来阿里两年多了，从 1 个人，到现在带领 50 多人的团队，走过了一段艰辛的充满变化的带团队历程，在这里总结下自己过去两年带 15 个人，带 50 个人的不同管理方法。1个人的时候，啥也别说，什么都是自己干，不管是写代码，架构设计，业务沟通，工作协调，都得自己亲力亲为。 很快， 3 个月后，我招聘到了第一个兵，因此我把代码工作移交给他，我自己负责架构设计，沟通和协调工作。9 个月后，我已经招聘了 7 个人，有了一支小部队了，因此我开始真正的研发管理。不久后我的团队人数增加到 15 人，而且团队成员横跨杭州和深圳，异地管理问题就出来了。我的方法是，在深圳需要确立一个 Leader ，这个 Leader 需要经常来杭州和杭州团队互动，然后他把杭州大本营的一些工作方式，团队文化带回给深圳团队。当然，我们也会不定期在深圳或者杭州开大团队会议， 15 个同学聚在一起，共创未来。这个阶段，由于队伍还很小，领导风格更加应该是兄弟们跟我上。以下是我在这个阶段的一些管理动作： 一、开周会，周会开什么？ 1、不要报流水账，滔滔不绝介绍自己的工作流水，而是要说一些需要大家注意的技术风险，需要大家了解的新技术、项目情况、行业信息，或者需要大家协同的工作。 2、团队技术分享，大家可以把自己做的工作抽象提炼总结出来，给大家分享技术干货，独乐乐，不如众乐乐。一般 15 分钟的分享比较合适，不宜过长

作者：蒋天园 Date：2020-04-18 来源： 3D-VID:基于LiDar Video信息的3D目标检测框架|CVPR2020 Brief paper地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdf code地址：https://github.com/yinjunbo/3DVID 这是一篇来自北理工和百度合作的文章，目前还未开源，只有项目地址，2020年3月份放置在arxiv上，已经被CVPR2020接收；从标题我们猜测该文采用的时空信息将多帧的点云信息融合做3D目标检测，目前的确是没有研究是通过视频流的方式做3D目标检测，不过这也要求数据集是一些连续的帧才能使得这样一个任务的完成，但是KITTI的确是没有满足这样的要求，因此作者在Nuscence上进行的实验。这是一个CVPR19年上的公布的数据集，这里先给出一张目前在公布的nuscence的榜单，如下，这里的榜一的文章目前将SECOND的代码重构，加入了更多SOTA的方法开源了新的3Ddetection base，即Det 3D项目，链接为：https://github.com/poodarchu/Det3D，而MEGV则是采用了多尺度检测的head，规定了不同大小的物体的检测采用不同的head，同时采用了一种数据增广方式缓解了nuscence中的longtail问题 本文主要内容

这些年，除了消费类服务产品开始注重线上营销，一些工业类生产厂商也逐渐重视网络营销，开始搭建网站、投放线上广告、在意线上口碑；然而更多的厂商还是处于原始粗糙阶段。本期我们将走进澳大利亚AAA Fenceline，分享我们对于工业类厂商的本地优化过程。 一、案例背景 AAA Fenceline是澳大利亚一家户外围栏生产销售厂商，刚接触客户的时候，我们发现和其他刚开始转战线上营销的传统厂家一样，AAA Fenceline刚开始投放Google Ads，同时公司的官网简单的单页面网站，主要承当品牌和产品的展示功能。此次我们的任务在提升Google商家排名的同时，还需要针对网站进行优化，中间还顺便协助客户进行Google Ads广告投放的优化工作。 二、优化过程 1、关键词分析 最开始，客户提供关键词为chain link fence、tubular steel、Colourbond fence、tennis court fence、pool fence、temporary fence。经过Google关键词指数查询，我们建议客户微调下所优化的关键词，选择是搜索量更大的词，更有价值的词语，最终敲定为： wire fence chain wire fencing tubular fence balustrade hain wire mesh tubular steel fence chain

大家好，本文整理了现代图形API的技术要点，重点研究了并行和GPU Driven Render Pipeline相关的知识点，调查了WebGPU的相关支持情况。 另外，本文对实时光线追踪也进行了简要的分析。这是我非常感兴趣的技术方向，也是图形学的发展方向之一。本系列后续文章会围绕这个方向进行更多的研究和实现相关的Demo。 上一篇博文： WebGPU学习（四）:Alpha To Coverage 下一篇博文： WebGPU学习（六）：学习“rotatingCube”示例 本文内容 前置知识 技术要点 并行 Multiple Queues 同步 多线程 内存管理 延迟渲染 Defer Shading Textureless Defer Render GPU Driven Render Pipeline Approaching zero driver overhead GPU Cull GPU Lod Hybrid Render For Real-time Ray Tracing 混合渲染 如何使用WebGPU学习和实现Ray Tracing 学习资料 其它 Bindless Texture Virtual Texture Tessellation Mesh Shader 前置知识 现代图形API包括哪些API？ 包括DX12、Vulkan、Metal MVP是什么？

介绍 当我们的游戏运行时，它使用内存来存储数据。当不再需要该数据时，存储该数据的内存将被释放，以便可以重用。垃圾是用来存储数据但不再使用的内存的术语。垃圾回收是该内存再次可用以进行重用的进程的名称。 Unity使用垃圾回收作为管理内存的一部分。如果垃圾回收发生得太频繁或者有太多工作要做，我们的游戏可能会表现不佳，这意味着垃圾回收是导致性能问题的常见原因。 在本文中，我们将了解垃圾回收如何工作的，什么时候发生垃圾回收，以及如何有效地使用内存，从而最小化垃圾回收对游戏的影响。 诊断垃圾回收的问题 垃圾回收导致的性能问题可以表现为帧率低、性能不稳定或间歇性冻结。然而，其他问题也会引起类似的症状。如果我们的游戏有这样的性能问题，我们应该做的第一件事就是使用Unity的Profiler窗口来确定我们看到的问题是否真的是由于垃圾回收造成的。 要了解如何使用Profiler窗口查找性能问题的原因，请查阅 这一篇 教程。 Unity内存管理简介 要理解垃圾回收是如何工作的，以及垃圾回收何时发生，我们必须首先理解Unity中内存的使用是如何工作的。首先，我们必须理解Unity在运行它自己的核心引擎代码和运行我们编写的代码时使用了不同的方法。 Unity在运行自己的核心Unity引擎代码时管理内存的方式叫做手动内存管理。这意味着核心引擎代码必须显式地声明如何使用内存。手动内存管理不使用垃圾回收

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： 函数计算（Function Compute）: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Fun 版本大于等于 3.6.9。 Egg.js 是什么？ Egg.js 官方描述为： Egg.js 为企业级框架和应用而生，我们希望由 Egg.js 孕育出更多上层框架，帮助开发团队和开发人员降低开发和维护成本。 Egg 奉行『约定优于配置』，按照一套统一的约定进行应用开发，团队内部采用这种方式可以减少开发人员的学习成本，开发人员不再是『钉子』，可以流动起来。 Egg 的插件机制有很高的可扩展性，一个插件只做一件事。Egg 通过框架聚合这些插件，并根据自己的业务场景定制配置，这样应用的开发成本就变得很低。 Egg 特性： 提供基于 Egg 定制上层框架的能力

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 关键词：RFC1242；RFC2544；吞吐量；吞吐率。 吞吐量概述： 吞吐量即吞吐率，这个词首先在RFC1242中被提出，是评估网络设备性能的首要指标，其定义是 在设备没有丢帧的情况下的最大的转发速率 ，通常使用每秒钟通过的最大的数据包数（PPS/FPS）或者bit数来衡量(bit/s, Kbit/s, Mbit/s,Gbit/s…) ，测试公式为： 速率 = 总长度/帧长度 ，简单来说，就是从源发送方，到目的接收方可传输的最大数据量。对于一个以太网系统，绝对的最大吞吐率应该等同于接口速率。而实际上，由于不同的帧长度具有不同的传输效率，这些绝对的吞吐率是无法达到的，越小的帧由于前导码和帧间隔的原因，其传输效率就越低。 在上文中我们提到了测量速率的公式：速率 = 总长度/帧长度，在看这个公式前首先有几个变量大家要清楚： ①速率：FPS（frame per second）； ②帧长度包括前导、开始符和帧间隔； ③帧长度=64 + 7+1 +12 =84Bytes = 84x8=672 bits； ④速率=1000x106/672=1,488,095； ⑤帧间隔为12bytes；2个frame之间的间隔。 而在帧长的选择上，RFC 2544测试标准建议选取以下7种，分别为64、128、256、512、1024、1280和1518字节