引言 最近做T级互动,需要使用到3D模型.相信大家和我一样,在开始着手的时候,一定会有这么些问题: 1.如何选择3D模型的导出格式 2.如何对模型文件进行优化 3.在大流量的项目中兼容性怎么样 让我们通过这篇文章,进行细致的探索.调研与沉淀. 一.什么是 glTF 文件 glTF 全称 Graphics Language Transmission Format,是三维场景和模型的标准文件格式. glTF 核心是 JSON 文件,描述了 3D 场景的整个内容.它由场景结构本身的描述组成,其由定义场

比如初始化的模型,笔记本长度只有120mm,实际上应该是3倍左右   右击特征,勾选模具工具,然后可以发现多出来一个页面   点击比例缩放,选中要缩放的特征,设置比例,然后打钩   可以发现已经缩放到差不多的比例了,虽然两个元素尺寸已经错位了(可以重新布局,或者拆分成两三个文件凑成一个装配体)      

摘要:CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台,通过深耕先进的模型压缩技术,聚力打造AMCT模型压缩工具,在保证模型精度前提下,不遗余力地降低模型的存储空间和计算量. 随着深度学习的发展,推理模型巨大的参数量和计算量,需要耗费越来越多的硬件资源,也给模型在移动端的部署带来了新的挑战. 能不能像哆啦A梦一样,变出一条缩小隧道,不管再大的模型,塞进去后就能变小变轻,在寸土寸金的AI硬件资源上身轻如燕- 答案是:当然可以! 通常来说,想要构建深度学习领域的模型缩小隧道,加速模型推理部署,一般需要借助量化

在CSS中浮动.定位和盒子模型,都是很核心的东西,其中盒子模型是CSS很重要基石之一,感觉还是很有必要把CSS盒子模型相关知识更新一下...... CSS盒子模型<BoxModel>示意图 通过CSS盒子模型示意图所示,我们知道由内到外内容<content>.填充<padding>.边框<border>.外边距<margin>组成盒子模型 CSS盒子模型宽度 a.设置固定宽度的情况下,在盒子模型中,在没有使用box-sizing情况下,设置的宽度

安装软件 在此处下载blender并安装. 添加平面 1.打开blender,右键删除初始的立方体. 2.shift+a选择平面添加进场景: 3.按下s键鼠标拖动调节平面大小确定后按下鼠标左键: 4.选择顶部菜单的modeling后再右键选择细分: 5.在左下角输入细分的数值后按下回车: 导入灰度图 1.选择顶部菜单的layout后点击右下角的纹理属性然后新建: 2.打开自己的灰度图: 3.选择修改器属性: 4.添加修改器:置换 5.选择刚才添加的纹理: 6.地形模型生成成功,但会有锯齿感: 7

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun

1.redis两种存储机制(持久化) Redis的存储机制分为:Snapshot和AOF 都先将内存存储在内存中. (1)Snapshot当数据累计到一定的阈值,就会触发dump将数据一次性写入到数据文件RDB文件.批量数据存储,写入频率低,效率也高.但是安全性小,redis宕机,没有写入的数据会造成丢失. (2)AOF采用日志追加的方式来持久化数据,调用fsync来完成对本次写操作的日志记录.调用fsync追加日志文件的频率可以更改,always每次记录都添加进来,everysecond每秒添

B3dm,Batched 3D Model,成批量的三维模型的意思. 倾斜摄影数据(例如osgb).BIM数据(如rvt).传统三维模型(如obj.dae.3dMax制作的模型等),均可创建此类瓦片. 瓦片文件二进制布局(文件结构) ① 文件头:占28字节(byte) 位于b3dm文件最开头的28个字节,是7个属性数据: 属性的官方名称 字节长 类型 含义 magic 4 string(或char[4]) 该瓦片文件的类型,在b3dm中是 "b3dm" version 4 uint32

在 Django 中构建 Oracle 数据库支持的 Web 应用程序 了解如何配置 Django 以便与 Oracle 数据库交互,并使用 ORM 进行数据库连接.             产能在软件开发环境中意味着及时完成工作的能力.开发人员经常发现自己在重复执行相同的任务,这无疑会降低其产能.这是框架能够派上用场的地方:使用适当的框架,您可以将重点放在项目需求上,而不是处理低级.棘手的实施细节.            Django 是基于 Python 的 Web 应用程序框架,最初旨在简

最近遇到一个mmap的问题,然后为了测试该问题,写了如下测试代码: #include <sys/mman.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #define handle_error(msg) \ do { perror(msg); exit(EXIT_FAILURE

一直有人问我,第三方应用在HoloLens上可以实现3D启动图标吗?就像微软官方出的应用那样.在不久之前,这个问题的答案还是No. 但是随着最新的Windows build 1803版本的发布,现在我们可以创建3D启动图标了. 实现方法 要实现一个3D启动器很简单,三步走: 设计模型 优化和导出模型 集成到应用项目中 关于模型 对于MR应用,想要使用3D启动器,那么使用的模型格式必须为.glb,而且必须满足微软官方对模型面数和大小的要求.最简单获取glb模型的方式是使用Windows 10自带的

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) [导读]随着深度学习方法的应用,浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升.在实际过程中也具有其特有的优势,通过集成与人脸检测与识别相关的API,通过更为简单的coding就可以实现.今天将为大家介绍一个用于人脸检测.人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别.大家不仅可以更快速学习这个,对有

mkisofs mkisofs指令可以创建ISO9660/Joliet/HFS文件系统,现在使用指令genisoimage代替它.genisoImage是一个预掌握程序,用于生成iso 9660/joliet/hfs混合文件系统. genisoImage能够生成由Rock Ridge交换协议指定的系统使用共享协议记录(SUSP),用于向unix主机进一步描述iso 9660文件系统中的文件,并提供诸如长文件名.UID/GID.POSIX权限.符号链接以及块和字符设备文件等信息.如果指定Jolie

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

主要机器学习算法的project适用性分析 前段时间AlphaGo跟李世石的大战及相关的深度学习的新闻刷了一遍又一遍的朋友圈.只是这件事情,也仅仅是在机器学习的深度上进一步拓展,而机器学习的广度(也即project化实践)上,仍然没有什么突破性的理论或实践,用的领域继续用,不用的领域依旧不用. project性分析的作用 project上的琐事 机器学习的使命是使计算机强大的运算能力和存储能力转化为推演能力.能转化是一方面.转化的效率则是还有一方面.科研性质的AlphaGo,拥有近乎无限的计算资

深度神经网络繁多,各自的性能指标怎样? 实际应用中,在速度.内存.准确率等各种约束下,应该尝试哪些模型作为backbone? 有paper对各个网络模型进行了对比分析,形成了一个看待所有主要模型的完整视角,其分析结果可以在实践中提供指导和帮助. 这篇博客主要整合了其中3篇文章的结论,分别是 201605-An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications 201809-Analysis of deep neur

介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络. 我们的一般印象当中,深度学习愈是深(复杂,参数多)愈是有着更强的表达能力.凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层,后来更有了Googlenet的22层.可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高,反而会招致网络收敛变得更慢,test dataset的分类准确率也变得更差.排除数据集过小带来的模型过拟合等问题后,我们发现过深的网络仍然还会使分

TOEFL托福词汇串讲(文本) alchemy(chem-化学)n. 炼金术 chemistry 化学 alder 赤杨树 联想:older 老人坐在赤杨树下 sloth 树懒 algae n.海藻 algal a. alien n.外国人 alienate v.疏远 all but + a. almost几乎+n. all except 除...之外所有的 all inclusive 无所不包的 allocate(loc-地方) v.分配(财富) alloy n.合金 ally n.联盟,盟军

深度残差网络—ResNet总结 写于:2019.03.15—大连理工大学 论文名称:Deep Residual Learning for Image Recognition 作者:微软亚洲研究院的何凯明等人             论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf 摘要: 随着人们对于神经网络技术的不断研究和尝试,每年都会诞生很多新的网络结构或模型.这些模型大都有着经典神经网络的特点,但是又会有所变化.你说它们是杂交也好,是变种也罢,总之针对