http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7210511 1. 简介 FBX是Autodesk的一个用于跨平台的免费三维数据交换的格式(最早不是由Autodesk开发,但后来被其收购),目前被 众多的标准建模软件所支持,在游戏开发领域也常用来作为各种建模工具的标准导出格式.Autodesk提供了基于C++(还有Python)的SDK来实现对FBX格式的各种读写.修改以及转换等操作,之所以如此是因为FBX的格式不是公开的,这也是FBX的诟病之一.…

8. 骨骼蒙皮动画 骨骼蒙皮动画是当前游戏引擎中最常用的一种动画方式,关于其基本原理网络上的资料较多,关于到涉及的其它较复杂操作,如插值.融合等在这里也就先不再讨论了,而且其实现方式也与具体引擎的动作管理系统相关:在这里就主要简单介绍一下如何从FBX里加载骨骼以及蒙皮信息并完成最基本的蒙皮动画效果.骨骼动画的实现主要包括骨骼的驱动和蒙皮两部分操作,骨骼的驱动在前一篇中介绍动画数据的加载时已经完成了,接下来就是对于Mesh与Skeleton之间的Skinning操作. 我们知道,骨骼动画其实就是通…

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7229416 6. 加载Camera和Light 在FBX模型中除了几何数据外较为常用的信息可能就是Camera和Light,虽然在游戏中一般不直接从模型中得到这两部分信息,而是由引擎来提供,但是FBX中提供了对这些信息保存的支持.其实单纯加载这两部分的信息很简单,就像之前介绍的在整个Scene Graph中对每个Node遍历过程中,判断得到当前结点是Camera或Light时调用相应的Process…

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7211515 5. 加载材质 Material是一个模型渲染时必不可少的部分,当然,这些信息也被存到了FBX之中(甚至各种贴图等也可以直接内嵌到FBX内部),就需要从FBX中加载这些信息以完成带有材质的渲染.材质的加载可以与Mesh的加载相结合来完成,但更好的方法是独立进行,这样各模块间的关系更清晰,但这就需要一个额外的操作,那就是关联Mesh与Material.FBX中的材质对象包含了丰富的信息,比…

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

今天要给大家带来一款基于jquery带百分比的响应式进度加载条.这款加载条非常漂亮,而且带有进度的百度比,且在不同的百分比用的是不同的颜色.而且这款加载条采用了响应式设计,在不同的分辨率的显示器下完美支持.一起看下效果图吧. 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <h1> Battle.net <b>style progress bar</b></h1> <div class="progress"> <b…

Mybatis源码解析(二) -- 加载 Configuration    正如上文所看到的 Configuration 对象保存了所有Mybatis的配置信息,也就是说mybatis-config.xml 以及 mapper.xml 中的所有信息 都可以在 Configuration 对象中获取到.所以一般情况下,Configuration 对象只会存在一个.通过上篇文章我们知道了mybatis-config.xml 和 mapper.xml 分别是通过 XMLConfigBuilder 和…

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu…