转自:http://www.cnblogs.com/graphics/archive/2009/11/25/1583682.html DirectX 总结 DDS DirectXDraw Surface file format, .dds.这是微软从DirectX7开始引进的一种文件格式,它用来存储压缩的或未压缩的纹理,该格式支持mimaps cube maps和volume maps, D3DX和许多其他的DX工具都支持这种格式,比如DirectX Texture Editor(dxtex.e…

osgEarth学习笔记1.        通过earth文件创建图层时,可以指定多个影像数据源和多个高程数据源,数据源的顺序决定渲染顺序,在earth文件中处于最前的在渲染时处于最底层渲染:所以如果有高低精度不同的影响数据或者高程数据,在创建earth文件时要将粗精度的数据放在上方xml节点,高精度的放在其下面的节点:2.        osgEarth自带多种驱动器,不同的驱动器驱动不同的数据源,自己也可以扩展驱动器读取相应的数据:3.        可以通过profile属性指定数据的投影…

放着好好的成熟的AJS 3.19不学,为什么要去碰乳臭未干的AJS 4.2? 4.2全线基础学习请点击[直达] 4.3及更高版本的补充学习请关注我的博客. ArcGIS API for JavaScript 4.2概述 AJS 4.2,即ArcGIS API for JavaScript 4.2,是美国ESRI公司针对WebGIS市场推出的.利用JavaScript和Dojo开发的一款产品,它在2016年12月发布.而AJS 4.0 beta则在一年前就发布了. 关于AJS3和AJS4选择的问题…

gPRC学习笔记 gPRC基础教程. gPRC官方文档. protobuf 3.0的简易教程. 什么是RPC RPC(remote procedure call) -- 远程过程调用(相对于本地调用的概念). 本地调用 ex:本地的函数调用 在函数调用的时候,一般会经过几个步骤 返回地址入栈 参数入栈 提升堆栈空间 函数参数的复制 执行函数调用 清空堆栈 为什么需要RPC? ex:两台机器 一台机器想调用另一台机器的函数执行某个功能 由于是两个不同的进程 我们无法使用函数指针来调用该函数 而只能…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …

路径规划问题是机器人学研究的一个重要领域,它是指给定操作环境以及起始和目标的位置姿态,要求选择一条从起始点到目标点的路径,使运动物体(移动机器人或机械臂)能安全.无碰撞地通过所有的障碍物而达到目标位置.路径规划从研究对象上可分为关节式机械臂和移动机器人.一般来讲前者具有更多的自由度,而后者的作业范围要更大一些,这两类对象具有不同的特点,因此在研究方法上略有不同.在V-rep学习笔记:机器人路径规划1中主要讲的是移动机器人的路径规划,接下来我们研究一下在VREP中如何实现机械臂的运动规划. 如果不…

k-nearest neighbors algorithm - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm Not to be confused with k-means clustering. In pattern recognition, the k-nearest neighbors algorithm (k-NN) is a non-parametric method used for cla…

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络.预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning) 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特征.然后将这些特征输入一个新的分类器,从头开始训练 ,简言之就是用提取的特征取代原…

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小.通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制 用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类Demo from keras import layers from keras import models from keras.datasets import mnist from…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…