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…

cesium 学习(五) 加载场景模型 一.前言 现在开始实际的看看效果,目前我所接触到基本上都是使用Cesium加载模型这个内容,以及在模型上进行操作.So,现在进行一些加载模型的学习,数据的话可以去网上找,因为目前使用的都是需要保密的数据,所以不能发在网上. 二.加载Entity类型模型 说到加载Entity模型,内容就有点多了,cesium场景中的点.线.面.label以及模型(gltf.glb):还有圆.墙体.方体.球等几何对象也都可以使用Entity来加载.下面分别加载试试看. 2.1…

在调试时,我们经常用到输出model,查看数据是否正确,还会在控制台"po 模型"操作,一般输出都是这样的格式的: person is <Person: 0x608000034300> 这里添加一种解决方法: 1> 解决NSLog(@"person is %@", p)打印model内容: // // Person.m // Demo1 // // Created by 思 彭 on 2017/7/31. // Copyright © 2017年…

y=w0+w1x1+w2x2+....+wnxn coef_:存储w1,w2,...wn. intercept_:存储w0 dual_coef_*support_vectors_=coef_ (1)SVM 只有核函数为linear时,才可以用coef_,intercept_ 其他核函数clf.decision_function(text)可直接输出 (2)Bayes 可以用coef_,intercept_ (3)LogisticRegression 可以用coef_,intercept_ (4)…

服务器上python2.7 打印出的e[0]对应的是 unicode码 于是分别尝试了用e[0].encode('utf-8')转码 和 e[0].decode('unicode-escape')依然是unicode码. 后来,想起很久之前用gensim跑琅琊榜的词向量时没有这个问题,翻出代码看了一下,原来是print语句的写法有问题. 教训:编程语言版本不要随便换,不得不换后要记得语言版本也是debug的一个方向.…

转载自: http://linziok99.blog.163.com/blog/static/100157302009320134826/ 在main menu中选择Archive Model ,再点击Write,最后选中DB All finite element information就可以存成CDB格式了. 如何从Fluent中导入Ansys网格 第一步:在ANSYS中: 1.打开ANSYS网格文件 2.输入命令: ALLSEL,ALL 或 选取你要的网格和节点. 3.输入命令: CDWRI…

Qt3D使用assimp加载三维模型文件,assimp支持很多常规格式的三维模型格式: 其中支持导入的格式有: 3D 3DS 3MF AC AC3D ACC AMJ ASE ASK B3D BLEND BVH CMS COB DAE/Collada DXF ENFF FBX glTF 1.0 + GLB glTF 2.0: 目前,对于glTF2.0,支持以下扩展: KHR_lights_punctual ( 5.0 ) KHR_materials_pbrSpecularGlossiness (…

前言 要想让自己的 3D 之旅多一点乐趣,肯定得想办法找一些有意思一点的 3D 模型.3D 模型有各种各样的格式,obj的,stl的,fbx的等等不一而足.特别是 obj 格式的 3D 模型,完全是纯文本格式,网络上很多高手都喜欢自己写程序对 obj 格式的模型文件进行解析.我自己收集了一些 3D 模型,有几个 obj 格式的,也有几个 stl 格式的,为我以后的学习做准备.当我需要查看这些模型的时候,我首选是使用 Blender.在我的程序中使用的时候,我首选 Assimp 库.在我之前的随笔…

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…

前言 注意:这一章进行了重写,对应教程Dev分支第19章的项目,在更新完后面的项目后会替换掉原来第19章的教程 在前面的章节中我们一直使用的是由代码生成的几何模型,但现在我们希望能够导入模型设计师生成的各种格式的模型.然而,在DirectX中,将模型导入到内存后还需要我们进行处理,最终变成能让管线使用的顶点缓冲区.索引缓冲区.各种常量等,这就意味着我们需要关注这些模型数据的细节了. 然而一个现实问题是,模型的格式有很多种,且每种格式内部的存储结构又各不相同,不仅可以是文本形式,还可以是二进制形式…

本文主要是对Threejs中加载模型的支持种类进行简单的知识科普. 3ds (.3ds) 3ds是3ds max通用储存文件格式.使用的范围更宽,可被更多的软件识别使用. amf (.amf) AMF是以目前3D打印机使用的"STL"格式为基础.弥补了其弱点的数据格式,新格式能够记录颜色信息.材料信息及物体内部结构等.AMF标准基于XML(可扩展标记语言). 3mf (.3mf) 由微软牵头的3MF联盟,于2015年推出全新的3D打印格式--3MF(3D Manufacturing F…

评论区发现的建议,最近没空测试,先贴这 还有好多人说找不到插件的 https://pan.baidu.com/s/1Q5g0... 密码:b43e . 应该是他们现在只是维护blender,只有这个的插件,不如改用blender? 在自己做的一个小玩意中,发现要从3dMax中导出js文件供给threeJS使用,真是太多坑了!所以打算详细记录一下方法,好像开发会3dMax的比较少,但是至少可以帮助开发与美工更好的沟通与交流.在文末,我会附上一个可加载的js模型,方便学习~ 导出文件类型选型 在<T…

虽然利用threejs来在网页中渲染3d模型不是第一次折腾了,但是还是遇到了各种问题.总结下我所遇到的问题,希望能给正在使用threejs的小伙伴一个帮助. 一.所使用的软件与开发环境 Maya2014.Blender2.77a threejs-r82 webpack + gulp 二. 动画模型的导入导出 1.格式的选择 threejs支持的动画模型有Collada(.dae).mmd(用过MikuMikuDance的应该知道) .fbx.json. Collada里面包含了你场景中所有数据(…

继上节课Fisker老师对ZBrush中对渲染和灯光起到重要作用的Light和LightCap进行了具体讲解之后,本节课继续研究Render(渲染)和Light及LightCap相结合会产生什么样的效果. 查看详细的视频教程可直接前往:http://www.zbrushcn.com/qita/zbrush-xuanran-bufen2.html 这里以Fisker老师雕刻的作品为例.首先调整Light里的参数,按照模型从上往下的顺序.将Intensity[强度]设置为1,Ambient值设置为7…

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论…

本文内容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一.什么是seq2seq模型 seq2seq全称为:sequence to sequence ,是2014年被提出来的一种Encoder-Decoder结构.其中Encoder是一个RNN结构(LSTM.GRU.RNN等). 主要思想是输入一个序列,通过encoder编码成一个语义向量c(context),然后decode…

转自:http://blog.csdn.net/qq_24835213/article/details/68063344 一.模型设置: 1.将Vary材质转成标准材质 2.将模型减面 3.加一套UV(虚幻里有两套UV,一套用来反射):Flatiron插件 二.输出设置: 1,先设置好3DMAX里单位,厘米,如图: alt+u+u打开单位设置 2,在3DMAX里,先收集贴图到指定文件夹,最好不要有中文路径,如图: 3,查看贴图路径,贴图格式,导出FBX时,要注意修改贴图格式,最好PNG或TGA图…

花了一天时间对LIME论文:http://arxiv.org/pdf/1602.04938v1.pdf 细致阅读和代码阅读,实验.大体理解了作者的设计思路. 背景: 我们在建立模型的时候,常常会思考我们的模型是不是够稳定,会不会出现样本偏差效应. p>>N时候会不会过拟合? 我们检查模型稳定.我们进行一些cross-validation来看看各项评估指标方差大不大. 但是假设样本一開始由于採样偏差导致样本有偏,导致模型和实际情况有差异.这个就不太好评估了. 相同.p>>N也会有类似…

@author: 白袍小道 查看随意,转载随缘     第一部分: 这里主要关心加速算法,和该阶段相关的UE模块的结构和组件的处理. What-HOW-Why-HOW-What(嘿嘿,老规矩) 1.渲染模块这里有个主要任务需要完成:将需要在屏幕上(或者某设备)显示出来的Primitives(几何体,或者绘制图元)输入到pipeline的下一阶段.     2.渲染的每帧,计算Camera,Light,Primitives输出到几何阶段(非几何着色) 插一句:Geometry State包含了视点…

使用Meshlab软件将点云(Point Cloud)转换为模型(Mesh) 启动Meshlab软件: 导入.ply点云文件: 接着点击: 弹出一个右侧边栏: 接着,计算每个点的法线: 输入100,点击Apply,运行完成,点击Close 现在,进行曲面重建: 不用管第一个文本框,第2个文本框里面,调为1.0.点击Apply,运行之后点击Close,关闭这个对话框. 现在你可以看到,右边栏中的Faces项的值已经不是0了: 但是现在还没有出现效果.怎样做能看到曲面重建后的模型的效果呢: 点击这里…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30302498 陈运文 ​ 复旦大学 计算机应用技术博士 40 人赞同了该文章 [作者] 刘书龙,现任达观数据技术部工程师,兴趣方向主要为自然语言处理和数据挖掘. word2vec是Google研究团队的成果之一,它作为一种主流的获取分布式词向量的工具,在自然语言处理.数据挖掘等领域有着广泛的应用.达观数据的文本挖掘业务有些地方就使用了该项技术.本文从以下几个方面简要介绍Word2vec的skip-gram模型: 第一部分对比word2…

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi…

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型.广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征.模型即使到现在DeepFM类的方法,其实也都很简单.模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上,比如利用低阶和高阶特征.尝试自动学习交叉特征而非手动.尝试更精准地实现高阶特征(bounded-degree). 广告相关的领域最早大行其道的模型当属LR模型,原因就是LR模型简单,可解释性好,拓展性高,精心细调之后模型效果也会非常好.…

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS…

微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成.本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整. 在本文档中,我们将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取.在微调中,我们从预训练模型开始…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

转载于 腾讯Bugly 发表于 腾讯Bugly的专栏 原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 本文首先介绍BERT模型要做什么,即:模型的输入.输出分别是什么,以及模型的预训练任务是什么:然后,分析模型的内部结构,图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出:最后,我们在多个中/英文.不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果. 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是:BidirectionalEnc…

Torchvision模型微调 本文将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成.将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构,对每个模型进行自定义调整. 将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取. 在微调中,从预训练模型开始,更新新任务的所有模型参数,实质上是重新训…

引言   神经网络模型,特别是深度神经网络模型,自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鸣惊人,无疑是Machine Learning Research上最靓的仔,各种进展和突破层出不穷,科学家工程师人人都爱它.   机器学习研究发展至今,除了神经网络模型这种方法路径外,还存在许多大相径庭的方法路径,比如说贝叶斯算法.遗传算法.支持向量机等,这些经典算法在许多场景上也一直沿用.本文介绍的树模型,也是一种非常经典的机器学习算法,在推荐系统上经常能看到它的身影.   那…