MS的kinec SDK和OpenNI都提供了人体骨骼跟踪的算法，人体骨骼跟踪算法在kinect人体行为识别中非常重要，该识别过程通常被用来作为行为识别的第一步，比如说，通过定位人体中的骨骼支架，可以提取出人手的部位，从而可以把手的部分单独拿出来分析，这样就达到了手势的定位，而后面的手势识别则可以在
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基于 Create React App 搭起来的 React 项目骨架，脚本配置比较全，适合前端新手上手练习。你只需要跑一行 npm start，本地服务就跑起来了，响应也快，改代码还能热更新，省得来回刷新。 构建命令也挺顺手：npm run build会打包成生产版本，文件名还自动加了哈希值，部署
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React 项目的基础骨架，结构清晰、脚本齐全，挺适合拿来做练手项目或者快速启动一个小应用。只要你装好 Node，直接npm start就能跑起来，改代码还能热更新，开发体验还不错。构建方面也没落下，npm run build能打包优化完毕，连文件名哈希都帮你搞定，部署就更省心了。 npm run
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Webpack 打包器的强大，配上 Riot 的轻巧，搭起来一个干净利落的项目骨架还挺爽的。就是这么一个现成的组合，适合想快速试水 Riot 或者搞点小项目练手的你。整体结构清晰，常用配置都帮你先配好了，少走弯路，省下时间写逻辑。 Webpack 的配置已经写好，大部分基础场景都能应付，比如 Rio
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Kinect 2.0 的骨架识别，最大的特点就是“追得准、数据细”。25 个关节点，全身都能跟上。动作捕捉啥的，用它基本没跑。 微软的 SDK 配合起来也比较舒服，用起来不折腾。你可以直接拿到每个关节的三维坐标、朝向，还有个可信度参数。嗯，靠谱的数据，才能做靠谱的交互。 比如你要做个体感游戏？挥手、
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基于 vue-skeleton-webpack-plugin 的骨架屏实战，挺适合现在这种要优化白屏体验的场景。你有没有遇到过，点开页面得等个两三秒，白的啥都没有？嗯，挺抓狂的。这时候骨架屏就派上用场了。页面还没加载完，先给你一个“假装已经加载了”的壳子，视觉上顺多。本文用的不是自动生成的骨架屏，而
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该资源包提供了一系列高质量的人物对话动作捕捉动画数据，可用于游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域。
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