LittleTools之网格输出为模型

我经常要在Unity中生成一些网格,但是这些网格需要交给美工修改,所以又要将网格输出为模型.于是就有了下面的代码: using UnityEngine; using UnityEditor; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Text; /// <summary> /// 将“一个”选中的对象输出为obj格式 /// </summary>…

[ThinkPHP] 输出、模型的使用

# # ThinkPHP 3.1.2 输出和模型使用 # 讲师:赵桐正微博:http://weibo.com/zhaotongzheng 本节课大纲: 一.ThinkPHP 3 的输出 (重点) a.通过 echo 等(PHP原生的输出方式)在页面中输出. ** V -- 负责输出(页面显示),调用一个方法,输出模板文件. b.通过display方法输出(推荐) 在『模块』中用$this->display();=>指定模板输出 …

thinkPHP模板的输出和模型的使用

a.通过 echo 等PHP原生的输出方式在页面中输出 b.通过display方法输出想分配变量可以使用assign方法 c.修改左右定界符休要修改配置文件中的配置项 'TMPL_L_DELIM'=>'<{', //修改左定界符 'TMPL_R_DELIM'=>'}>', //修改右定界符二.ThinkPHP 3 的模型使用 (重点) 需要在方法中通过new Model(表名)的形式操作数据库 $m=new Model('User'); $arr=$m->select(…

ThinkPHP 3.1.2 输出和模型使用配置项等 - 2

一.ThinkPHP 3 的输出 (重点) a.通过 echo 等PHP原生的输出方式在页面中输出 b.通过display方法输出想分配变量可以使用assign方法 c.修改左右定界符休要修改配置文件中的配置项 'TMPL_L_DELIM'=>'<{', //修改左定界符 'TMPL_R_DELIM'=>'}>', //修改右定界符二.ThinkPHP 3 的模型使用 (重点) 需要在方法中通过new Model(表名)的形式操作数据库 $m=new Model(…

懒人福利:Xcode插件将JSON格式化输出为模型的属性->ESJsonFormat-Xcode

这是一个直接将json数据转换为模型数据的插件,只需要在控制台输入json数据,就可以在模型文件的.h文件中生成对应的模型数据对于模型套模型的数据也做了处理,比较方便. 有需要的人可以尝试一下,但不知道在xcode8中是否支持项目主页…

ThinkPHP的输出和模型使用

1.假设在v层需要输出一个变量怎么办呢?即如同在html当中输出php代码. 可以直接使用{$name}代替.花括号被称之为标识符.可以通过修改配置项('TMPL_L_DELIM'=>'<(')进行修改L是左标识符,R是右标识符. V层 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>title</title> </head> <body> {$data} </body>…

使用GridSearchCV进行网格搜索微调模型

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV from s…

机器学习之路：python 网格搜索并行搜索 GridSearchCV 模型检验方法

git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 如何确定一个模型应该使用哪种参数? k折交叉验证: 将样本分成k份每次取其中一份做测试数据其他做训练数据一共进行k次训练和测试用这种方式充分利用样本数据,评估模型在样本上的表现情况网格搜索: 一种暴力枚举搜索方法对模型参数列举出集中可能, 对所有列举出的可能组合进行模型评估从而找到最好的模型参数并行搜索: 由于每一种参数组合互相是独立不影响的所有可以开启多线程进行网格搜索这种方…

Assimp场景模型输出Collada,STL,3DPDF

本文介绍开源库模型的几种输出格式:DAE,STL,3DPDF. Assimp是C++写的,AssimpNet是C#重构其中主要数据结构,并开通Assimp中重要方法的调用接口,为不熟悉C++的码农带来了便利. Assimp一个重要的结构就是Scene,无论是导入的模型,还是自己创建填充Scene结构的模型,都面向Scene操作. 虽然Assimp提供了几种输出格式的方法,但是对于可扩展的程序要求,必要的重写是要考虑的. 3DPDF: Adobe Reader8+以上开始支持3D模型的写入,貌似只…

mfix中输出DEM颗粒的固相速度到网格

基于mfix-19.1.2版本方法一:直接输出差值网格固相速度注:这种方式只适用于garg 2012颗粒差值格式在DEM中,默认是无法输出固相速度的网格值的: 但是通过搜索des文件夹下V_s关键字可以看到,实际上网格固相速度是会通过差值计算得到的: 并且在计算DEM颗粒脉动速度的地方也用到了网格固相速度: 说明网格固相速度只是默认没有写出,因此只需要人为写出一下即可. 首先找到网格输出的代码位置: 由于MMAX代表TFM的固相数,因此在循环范围部分需要修改,默认只写出TFM的网格固相速度.…

图示详解BERT模型的输入与输出

一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制…

Python机器学习笔记 Grid SearchCV（网格搜索）

在机器学习模型中,需要人工选择的参数称为超参数.比如随机森林中决策树的个数,人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数,正则项中常数大小等等,他们都需要事先指定.超参数选择不恰当,就会出现欠拟合或者过拟合的问题.而在选择超参数的时候,有两个途径,一个是凭经验微调,另一个就是选择不同大小的参数,带入模型中,挑选表现最好的参数. 微调的一种方法是手工调制超参数,直到找到一个好的超参数组合,这么做的话会非常冗长,你也可能没有时间探索多种组合,所以可以使用Scikit-Learn的GridSearch…

GAN实战笔记——第三章第一个GAN模型：生成手写数字

第一个GAN模型-生成手写数字一.GAN的基础:对抗训练形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…

Unity3D脚印6——模型动画

原地址:http://www.cnblogs.com/ybgame/archive/2013/02/21/2920009.html 如何导入一个模型,导入的模型在unity3d的project面板中是怎样显示的?包含什么内容?如何加载到场景中?怎样去控制它?模型和动画之间的关系? 关于Mesh组件http://game.ceeger.com/Components/comp-MeshGroup.html 关于模型的导入http://game.ceeger.com/Components/cl…

(转)iOS Wow体验 - 第六章 - 交互模型与创新的产品概念(1)

本文是<iOS Wow Factor:Apps and UX Design Techniques for iPhone and iPad>第六章译文精选,其余章节将陆续放出.上一篇:Wow体验 - 第五章 - 利用iOS技术特性打造最佳体验关于本套译文分享的详情及目录结构,请参考iOS Wow体验 - 译文分享说明. 全文由C7210自发翻译(编译),并首发于Beforweb.com,如需转载,请注明译者及出处信息.英文原书版权由Apress所有,中文引进版的版权由相关出版社所有. 到目前为…

深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法

深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结. 1. 从感知机到神经网络在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果:$$z=\sum\limits_{i=1}^mw_ix_i + b$$ 接着是一个神经元激活函数: $$sign(z)=\begin{cases}…

循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域. 1. RNN概述在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的.但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不…

使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)—模型调优

通过上一节的探索,我们会得到几个相对比较满意的模型,本节我们就对模型进行调优网格搜索列举出参数组合,直到找到比较满意的参数组合,这是一种调优方法,当然如果手动选择并一一进行实验这是一个十分繁琐的工作,sklearn提供了GridSearch-网格搜索方法,我们只需要将每一个参数的取值告诉它,网格搜索将使用交叉验证方法对所有情况进行验证,并返回结果最好的组合. from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ # 1…

使用numpy实现批量梯度下降的感知机模型

生成多维高斯分布随机样本生成多维高斯分布所需要的均值向量和方差矩阵这里使用numpy中的多变量正太分布随机样本生成函数,按照要求设置均值向量和协方差矩阵.以下设置两个辅助函数,用于指定随机变量维度,生成相应的均值向量和协方差矩阵. import numpy as np from numpy.random import multivariate_normal from math import sqrt 均值向量生成函数输入: n:指定随机样本的维度输出: m1,m2:正类样本和负类样本的均…

Keras官方中文文档：函数式模型API

\ 函数式模型接口为什么叫"函数式模型",请查看"Keras新手指南"的相关部分 Keras的函数式模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个函数式模型 from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense a = Input(shape=(32,)) b = Dense(32)(a) model = Model(inputs=a, output…

Unity插件 - MeshEditor（五）网格顶点动画（变形动画）

源码已上传至github,并持续更新,链接请看底部.(本帖跟随github持续更新) 网格顶点动画(变形动画)是针对于物体的形状可以随意变换并记录为关键帧的动画,虽然模型的顶点数据还是应该交给GPU绘制才是正道,CPU刷新模型顶点始终是个吃力不讨好的事(不过我好像至始至终就是在干吃力不讨好的事来着),所以变形动画还是别用到过于复杂的模型之上,毕竟到头来吃力的只会是你的CPU,不过一些简单的模型倒不用担心,像什么旗帜飘扬什么的,不用打开3DMAX(前提是得会用这东西K动画),不用局限于Unity的…

Keras Model Sequential模型接口

Sequential 模型 API 在阅读这片文档前,请先阅读 Keras Sequential 模型指引. Sequential 模型方法 compile compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None) 用于配置训练模型. 参数 optimizer: 字符串(优化器名)或者优化器对…

simulink创建简单模型

创建简单模型您可以使用 Simulink® 对系统建模,然后仿真该系统的动态行为.Simulink 允许您创建模块图,图中的各个连接模块代表系统的各个部分,信号代表这些模块之间的输入/输出关系.Simulink 的主要功能是对系统各个组件随时间流逝的行为变化进行仿真.简单来讲就是:采用一个时钟,按时间确定各个模块的仿真顺序,并在仿真过程中依次将在上一个模块图中计算得出的输出传播到下一个模块,直至最后一个模块.假设有一个打开加热器的开关.在每个时间步中,Simulink 必须计算开关的输出,将该…

keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent…

移动端目标识别(2)——使用TENSORFLOW LITE将TENSORFLOW模型部署到移动端(SSD)之TF Lite Developer Guide

TF Lite开发人员指南目录: 1 选择一个模型使用一个预训练模型使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式转换tf.GraphDef 完整转换器参考计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练…

tensorflow 查看模型输入输出saved_model_cli show --dir ./xxxx --all

saved_model_cli show --dir ./xxxxxxxx --all 可以查看模型的输入输出,比如使用tensorflow export_model_inference.py 输出的模型就可以查看,在save_model/ 这里输入命令: saved_model_cli show --dir ./save_model --all 可以得到: WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensor…

Keras入门（二）模型的保存、读取及加载

本文将会介绍如何利用Keras来实现模型的保存.读取以及加载. 本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络(DNN)模型,模型的结构示意图如下: 具体的模型参数可以参考文章:Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题. 模型保存 Keras使用HDF5文件系统来保存模型.模型保存的方法很容易,只需要使用save()方法即可. 以Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中的DNN模型为例,整个模型的变量为model,我们设置…

深度学习之Attention Model（注意力模型）

1.Attention Model 概述深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. 人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的…

Verification of Model Transformations A Survey of the State-of-the-Art 模型转换的验证对现状的调查

模型驱动工程范式认为软件开发生命周期由工件(需求规范.分析和设计文档.测试套件.源代码)支持,这些工件是表示要构建的系统不同视图的模型.存在一个由模型转换驱动的(半)自动构造过程,从系统的抽象模型开始转换直到生成一个可执行的模型. 本文关注模型转换,尤其是它们的验证,要验证的最低要求是转换以及源模型和目标模型都是很好地形成的.通过一个案例研究来举例说明那些可以是在模型转换中可以验证方面以及如何验证它们.最后,我们得出结论,需要一个集成的环境来处理模型转换的异构验证. 我们首先在第2节中详细介绍了…

Python机器学习笔记：深入学习Keras中Sequential模型及方法

Sequential 序贯模型序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa…

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