jquery 3D タグクラウドのサンプルコード_jquery
関連オプション
zoom: 90 初期ズーム度
min_zoom: 25
max_zoom: 120
zoom_factor: 2 - マウス ホイールのズーム速度
rotate_factor: -0.45 -マウスの移動 球の回転量。正の数値は回転を逆にします
fps: 10 - 1 秒あたりのアニメーション更新数を定義します
centrex: 250 - コンテナー div の中心を水平方向に回転します
centrey: 250 コンテナー div の中心を垂直方向に回転します
min_font_size: 12
max_font_size: 32
font_units: 'px'
random_points: 50 - 効果を向上させるために球にいくつかのランダムなポイントを追加します
foreground_colour: #fff - 受け入れられる形式は次のとおりです: #333 #0A0A0A と rgb(n,n,n)
background_colour: rgb(0,0,0) - カラー名は使用できません
JavaScript コード:
$('.tags').tagcloud();
デモ コードは次のとおりです:
$(function(){
$('#ts1').tagcloud({centrex:250, centrey:250, init_motion_x:10, init_motion_y:10});

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上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

前に書かれたプロジェクトのリンク: https://nianticlabs.github.io/mickey/ 2 枚の写真が与えられた場合、それらの写真間の対応関係を確立することで、それらの間のカメラのポーズを推定できます。通常、これらの対応は 2D 対 2D であり、推定されたポーズはスケール不定です。いつでもどこでもインスタント拡張現実などの一部のアプリケーションでは、スケール メトリクスの姿勢推定が必要なため、スケールを回復するために外部深度推定器に依存します。この論文では、3D カメラ空間でのメトリックの対応を予測できるキーポイント マッチング プロセスである MicKey を提案します。画像全体の 3D 座標マッチングを学習することで、相対的なメトリックを推測できるようになります。

上記と著者の個人的な理解: この論文は、自動運転アプリケーションにおける現在のマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の主要な課題、つまり MLLM を 2D 理解から 3D 空間に拡張する問題の解決に特化しています。自動運転車 (AV) は 3D 環境について正確な決定を下す必要があるため、この拡張は特に重要です。 3D 空間の理解は、情報に基づいて意思決定を行い、将来の状態を予測し、環境と安全に対話する車両の能力に直接影響を与えるため、AV にとって重要です。現在のマルチモーダル大規模言語モデル (LLaVA-1.5 など) は、ビジュアル エンコーダーの解像度制限や LLM シーケンス長の制限により、低解像度の画像入力しか処理できないことがよくあります。ただし、自動運転アプリケーションには次の要件が必要です。

jQueryでPUTリクエストメソッドを使用するにはどうすればよいですか? jQuery で PUT リクエストを送信する方法は、他のタイプのリクエストを送信する方法と似ていますが、いくつかの詳細とパラメータ設定に注意する必要があります。 PUT リクエストは通常、データベース内のデータの更新やサーバー上のファイルの更新など、リソースを更新するために使用されます。以下は、jQuery の PUT リクエスト メソッドを使用した具体的なコード例です。まず、jQuery ライブラリ ファイルが含まれていることを確認してから、$.ajax({u

点の集合体である点群は、3D再構築、工業用検査、ロボット操作などを通じて、物体の3次元(3D)表面情報の取得と生成に変化をもたらすことが期待されています。最も困難だが重要なプロセスは、点群の登録です。つまり、2 つの異なる座標で取得された 2 つの点群を位置合わせして一致させる空間変換を取得します。このレビューは、点群登録の概要と基本原理を紹介し、さまざまな方法を体系的に分類して比較し、点群登録に存在する技術的問題を解決することで、分野外の学術研究者やエンジニアに指導を提供し、統一されたビジョンに関する議論を促進することを目的としています。点群登録用。一般的な点群取得方法はアクティブ方式とパッシブ方式に分けられ、センサーが能動的に点群を取得するのがアクティブ方式で、点群は後で再構成されます。

上記および著者の個人的な理解: 大規模言語モデル (LLM) の開発により、それらと 3D 空間データ (3DLLM) の統合が急速に進み、物理空間を理解し、対話するための前例のない機能が提供されました。この記事では、3D データの処理、理解、生成に対する LLM のアプローチの包括的な概要を説明します。私たちは、文脈学習、段階的推論、オープンボキャブラリー機能、広範な世界知識などの LLM の独自の利点を強調し、空間理解と組み込み人工知能 (AI) システムとの相互作用を促進する LLM の可能性を強調します。私たちの研究は、点群からニューラル レンダリング フィールド (NeRF) まで、さまざまな 3D データ表現をカバーしています。 3D シーンの理解、字幕、

jQueryで要素の高さ属性を削除するにはどうすればよいですか?フロントエンド開発では、要素の高さ属性を操作する必要が生じることがよくあります。要素の高さを動的に変更する必要がある場合や、要素の高さ属性を削除する必要がある場合があります。この記事では、jQuery を使用して要素の高さ属性を削除する方法と、具体的なコード例を紹介します。 jQuery を使用して高さ属性を操作する前に、まず CSS の高さ属性を理解する必要があります。 height 属性は要素の高さを設定するために使用されます

タイトル: jQuery ヒント: ページ上のすべての a タグのテキストをすばやく変更する Web 開発では、ページ上の要素を変更したり操作したりする必要がよくあります。 jQuery を使用する場合、ページ内のすべての a タグのテキスト コンテンツを一度に変更する必要がある場合があります。これにより、時間と労力を節約できます。以下では、jQuery を使用してページ上のすべての a タグのテキストをすばやく変更する方法と、具体的なコード例を紹介します。まず、jQuery ライブラリ ファイルを導入し、次のコードがページに導入されていることを確認する必要があります: <
