1.人脸识别之insightface
2.openxr runtime Monado 源码解析 源码分析：整体介绍 模块架构 模块作用 进程 线程模型 整体流程
3.如何用github找到需要的测量测量代码?
4.ARCore系列教程（1）---创建第一个原生AR应用
5.编程猫源码编辑器V3413官方XP版编程猫源码编辑器V3413官方XP版功能简介
6.EasyAR 初学者入门指南 (2）---多图识别

人脸识别之insightface

       人脸识别技术中的InsightFace是一个重要的研究项目，其论文和源码分别位于arxiv.org和deepinsight/insightface。源码项目作者主要在三个方面进行了创新：首先，软件他们使用公开数据集去除噪声后进行训练，测量测量以提高模型的源码准确性。其次，软件yarn提交任务源码分析他们采用了高性能的测量测量卷积神经网络，如ResNet和Inception-ResNet，源码这些网络在移动设备上平衡了速度与精度，软件尤其重视在资源有限的测量测量设备上保证高精度。

       传统的源码softmax损失函数在处理大规模数据集时存在内存消耗问题。为了解决这一问题，软件作者引入了欧式边际损失函数，测量测量如对比损失和T三元损失。源码然而，软件选择有效的正负样本匹配策略是个挑战。相比之下，作者提出了角度和余弦损失函数，如SphereFace和ArcFace，通过L2正则化和角度边距m的调整，减少了复杂性并提升了性能。

       具体来说，SphereFace采用L-softmax，而ArcFace在softmax的基础上引入角度边距，使得模型在正样本和负样本区分上更加精确。作者使用LResNetE-IR网络和MS1M数据集进行实验，结果显示，适当调整边际惩罚项可以在不同阶段带来性能提升，但过度惩罚可能引发训练问题。关系图js源码

       实验部分，InsightFace在MegaFace、LFW、CFP和AgeDB等多个验证集上表现出色，通过处理噪声数据和网络设置优化，如使用conv3×3代替conv7×7，提高了识别精度。项目还对比了不同网络结构、损失函数和输入输出选择对性能的影响，最终选择LResNetE-IR作为关键模型，并展示了权重损失和m值对性能的优化。

       总之，InsightFace通过创新的损失函数和网络结构优化，有效提升了人脸识别的精度和鲁棒性，特别是在处理大规模和复杂数据集时，表现出了优秀的能力。

openxr runtime Monado 源码解析 源码分析：整体介绍 模块架构 模块作用 进程 线程模型 整体流程

       Monado作为首个开源的Linux平台上的OpenXR™运行时，旨在推动开源XR生态系统的建设，为设备厂商提供在Linux平台上开发XR应用的基础组件。

       作为完全开源的项目，Monado提供了一个方便的合作环境，不仅实现了OpenXR API规范，更在设计上采用了模块化结构，使不同目的的定制和扩展变得灵活。每个模块有着明确的功能定位，例如合成器系统、设备发现与管理、OpenXR API实现、付费群源码修改目标驱动、辅助工具等，构建了一个完整且易于理解的架构。

       在Monado的源码目录中，如compositor、ipc、state_trackers、drivers、auxiliary等，每个部分都扮演着关键角色。compositor系统是核心，负责处理渲染流程。ipc模块则在inProcess和outOfProcess运行模式下提供进程间通信。state_trackers模块实现OpenXR API标准，而drivers则兼容各种设备驱动，例如android、psvr、rift、vive等。辅助工具和外部依赖则提供了额外的功能支持，确保了系统的灵活性和扩展性。

       Monado构建的so库按照源码目录的划分生成，每个so库对应特定的模块功能，便于理解与定制。按照进程维度，runtime库分为inProcess和outOfProcess两种模式，inProcess模式下，libopenxr_monado.so直接加载到应用进程空间，远程usb共享源码而outOfProcess模式则生成libopenxr_monado.so和libmonado_service.so两个库，后者在独立进程空间运行，与前者通过IPC进行通信，出错运行模式更为常见。

       Monado的关键流程涵盖了OpenXR Runtime、合成器、Vulkan、OpenGL ES、Swapchain、hello_xr、VR、AR、instance、prober、system device、session、swapchain等概念，形成了一条清晰的开发与使用路径，为开发者提供了丰富的功能与便利的集成环境。

如何用github找到需要的代码?

       找到所需GitHub代码的实用指南

       在整理学习CVPR论文时，寻找源码成为一项关键任务。结合多方信息和个人经验，以下是一些有效的资源和策略，帮助您高效地在GitHub上找到所需代码。

       有价值的网址

       1. paperswithcode

       paperswithcode整合了arXiv上最新机器学习研究论文，并关联了论文在GitHub上的代码。这是一个一站式查找资源。

       搜索建议

       2. 查找论文作者的社区生鲜平台源码个人主页

       通过Google搜索论文名称与作者姓名，访问作者的个人主页。在许多情况下，他们会在主页上提供论文链接与代码资源，有时甚至有您在其他网站上找不到的内容。

       调整搜索策略

       3. 更改搜索关键字

       使用“开发语言+论文关键字”的方式搜索，可以找到其他牛人在实现论文代码时的贡献，这些代码可能正是您需要的。

       直接联系作者

       4. 联系论文作者

       查阅论文或作者的个人主页，寻找****。通过直接联系作者，询问代码资源，往往能获得第一手的信息。

       总结经验，希望本文能为您的学术研究提供有价值的帮助。

ARCore系列教程（1）---创建第一个原生AR应用

       AIRX的全新教程系列专注于ARCore，帮助开发者掌握在Android平台上创建AR应用的技巧。ARCore是Google提供的增强现实开发平台，它利用API让手机感知环境并实现与现实世界的交互。

       ARCore的核心功能包括设备兼容性（支持Android 7.0及以上版本），以及三项关键技术：运动跟踪、环境理解和光估测。运动跟踪通过摄像头识别特征点并结合惯性传感器，确定设备位置和方向；环境理解则通过检测平面和估计光照，增强虚拟内容与现实环境的融合；光估测则提供了现实光照信息，提升虚拟物体的真实感。

       开发者可以利用这些功能在Android Studio中开发应用，如安装并配置Android Studio和SDK工具，包括ARCore SDK。步骤包括安装Android Studio，设置SDK，安装ARCore服务，以及构建和部署示例应用程序。在源代码中，例如HelloArActivity，开发者可以深入理解代码逻辑，如加载ARCore表面的处理和UI更新的优化。

       继续学习，下一章节将带领你使用Unity构建ARCore应用，进一步探索AR开发的无限可能。

编程猫源码编辑器V官方XP版编程猫源码编辑器V官方XP版功能简介

       大家好,关于编程猫源码编辑器 V3.4. 官方XP版，编程猫源码编辑器 V3.4. 官方XP版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！

       编程猫源码编辑器是一款由编程猫出品的图形化编程工具，软件支持离线编辑代码，让创作更加简单，能够让用户随时随地开展代码工作，随时都可以将瞬间的灵感和创意记录下来，更加有利于程序员的编程开发与青少年的编程学习。

功能特点

       1、支持离线编辑代码，让创作更简单。

       2、支持XP系统、win7及以上系统下载。

       3、拥有独立的素材库，可随意使用。

       4、随时可上传自己设计的作品。

       5、熟悉编程猫在线编程的用户可以立刻上手使用。

       6、它与编程猫一样内置了图形化编程，引起学生学习兴趣。

       7、无需编程功底。

       8、使用简单，鼠标点击即可。

       9、条理清晰，快速完成作品。

特色介绍

       1、软件采用寓教于学的方式来激发孩子的学习兴趣。

       2、软件带领孩子走进编程的世界，一个神奇的世界。

       3、支持源码精灵图鉴信息浏览，方便训练师获取对应信息。

       4、与现实空间无缝对接，随时随地收集源码精灵。

       5、扫描AR卡牌，投影3D立体虚拟角色，与虚拟角色进行互动。

更新日志

       1、性能体验优化提升

       2、修复了已知bug

EasyAR 初学者入门指南 (2）---多图识别

       开发资源：

       源码：链接: pan.baidu.com/s/1kVf5... 密码: sr

       Step 1: 新建项目导入sdk

       新建一个unity项目，命名为"ARMultiTarget"。

       导入EasyAR 2.0 package，搭建基本环境。创建"StreamingAssets"文件夹，导入识别图。删除原"Main Camera"，在面板中拖入"EasyAR_ImageTracker-1-MultiTarget"。在相机上填写官网申请的Key。

       Step 2: 处理相机

       编写脚本处理多图识别功能，创建"HelloARTarget"。脚本下载：链接: pan.baidu.com/s/1qYyQ1k... 密码: tipp

       脚本具体内容如下：

       Step 3: 处理ImageTarget

       准备两张识别图，拖动"ImageTarget"组件到面板。处理ImageTarget显示模型，创建cube，调整材质。新建一个ImageTarget，改变识别图和cube的材质。

       完成设置后，Build测试即可实现预览效果。

XR VR AR monado oculus quest pico性能分析工具综述

       本文综述XR、VR、AR领域的性能分析方法，重点介绍Monado、Oculus Quest、Pico等工具的性能分析技术。Monado性能分析工具包括Metrics源码库，其指标定义与写入功能通过环境变量`XRT_METRICS_FILE`实现运行。

       Metrics源码库位于gitlab.freedesktop.org，提供指标数据读取和可视化功能。使用cmd.py脚本读取指标pb文件，可视化指标信息。

       渲染分析工具RenderDoc通常通过hook现现函数捕获帧数据，以识别应用程序帧渲染过程。对于OpenXR应用程序，RenderDoc API允许捕获xrBeginFrame和xrEndFrame之间的应用程序帧，无需修改应用程序代码。

       Monado提供了PerCetto和Tracy两种性能追踪后端。PerCetto是Monado性能追踪的基础，通过一个轻量级的C语言封装实现与Perfetto SDK的集成，用于应用特定的追踪。

       Tracy工具则针对Linux和Windows系统，支持实时数据流查看，仅能同时跟踪一个应用。而Perfetto则支持Linux和安卓系统，同时执行多个进程和系统级跟踪。

       Monado还提供了其他性能分析工具，如Compositor的FPS指标、Frame Times、Readback等功能，帮助优化OXR_DEBUG_GUI工作流程。此外，Monado支持使用Android GPU Inspector进行GPU性能分析。

       此外，Oculus提供了OVR Metrics Tool，结合RenderDoc和Logcat VrApi日志，实现Oculus应用程序的性能监控。Snapdragon Profiler和ovrgpuprofiler提供GPU性能数据。OVR Metrics Tool提供报告模式和性能HUD模式，支持高级性能指标显示。

       Pico Metrics Tool是Pico设备上的性能监控工具，提供实时监控和指标更新功能。不同版本更新了性能监控和实时分析工具的特性与性能指标。

       总结，这些工具通过跟踪、指标、日志分析等手段，为XR、VR、AR应用提供性能优化与分析支持。通过Perfetto、Tracy、RenderDoc等工具，开发者能够深入了解系统性能瓶颈，优化应用表现。Pico Metrics Tool等实时监控工具则帮助用户直观了解设备运行状况，提升用户体验。