目前实现捏脸功能的方式主要有两种.一个是Blendshape(融合变形),一个是基于骨骼驱动的方式,通过修改骨骼矩阵(bindpose)来影响SkinMesh.这两种方式的最终原理都是在shader 生效之前修改顶点. 融合变形 优点:可以控制非常细微的变化,通常用于面部动画. 缺点:Blendshape在捏脸制作上工作量非常大,我想把一个结构捏的多么细微就要制作多少张脸,这个细微度和工作量是成正比的.这样会导致后期修改不方便,更重要的是性能消耗非常大.另外跟我们第三方动画软件不兼容. 骨骼驱动

侧脸生成正脸我一直很感兴趣,老早就想把这块理一理的.今天来给大家分享一篇去年的老文章,如果有不对的地方,请斧正. Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis 文章下载地址: https://arxiv.org/abs/1704.04086 有很多公众号和博客都写过了,翻译的文字我觉得有些生硬.俗话说,一

其实这是之前Michael_z 5篇文章的集合,但作者做了一些补充 参考重要安装文档:http://www.cnblogs.com/Michael_z/category/322108.html(本博客主要使用) SAP ECC6.0 R3 IDES FOR ORACLE 安装笔记(一)-系统管理(BASIS)-SAP中文学习网 DB安装文档:sqlserver 2008 r2 直接下载地址,可用迅雷下载 - chinaifne - 博客园(百度E网盘已经上传) SQL SERVER 2008R2

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

今天我很郁闷,在实验室凑合睡了一晚,准备白天大干一场,结果一整天就只做出了一道算法题.看来还是经验不足呀,同志仍需努力呀. 算法题目要求是这样的: Return the number of total permutations of the provided string that don't have repeated consecutive letters. Assume that all characters in the provided string are each unique.F

  JS中总共有六种继承模式,包括原型链.借用构造函数.组合继承.原型式继承寄生式继承和寄生组合式继承.为了便于理解记忆,我遐想了一个过程,对6中模式进行了简单的阐述. 很长的一个故事,姑且起个名字叫女娲造人吧. 创建对象 女娲一个一个的捏人(创建对象),这样太慢,于是设计了一种机器(函数),想造什么样的,告诉他这个人有哪些特点和功能,机器来制造.这就是工厂模式的(使用同一个接口创建对象,回产生大量重复代码,由此发明了一种函数(模具)). 但是机器造人同样也比较麻烦(挖土.和泥.捏眼睛.捏鼻子.

paip.陕北方言 广东方言的不同单字 1千高频字  SELECT * FROM `canx` c where c.cn in (  select zi from hezi1k h)  and st like 'b%' ORDER BY ati 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 尔 ar 2163 尔 ji bt 898 而 ar 2150 而 ji bt 2

memcache redis缓存技术mysql中的int和text是有区别的, , 按字节长度来记忆jquery中的选择器中的空格是运算符, 所以不能多也不能少, 非常严格层次运算符: 空格 大于 等号 减号 波浪号过滤器:first last even  odd gt lt 还有序号选择器index()相对选择器:$("#tb tr").click() 与区别: $("td", $(this)). 注意第二个参数是用逗号分隔的 jquery设置样式有两种途径: c

MIT BBS上说微软电话面试的一道题就是"Who do you think is the best coder,and why?”.我觉得挺有意思的,也来凑个热闹.排名不分先后. 1.Bill Joy 2.John Carmack 3.David Cutler 4.Don Knuth 5.Ken Thompson 6.Rob Pike NO.1 Bill JoyBill Joy, 前任Sun的首席科学家,当年在 Berkeley时主持开发了最早版本的BSD.他还是vi和csh的作者.当 然,C

原文出处我已经找不到了,总之不是原创了,不过,重新看过,挺受震撼的.程序员出身的我们,或许记不住某些算法细节,但记住他们的名字,也许是应该的. MIT BBS上说微软电话面试的一道题就是“Who do you think is the best coder, and why?”.我觉得挺有意思的,也来凑个热闹.排名不分先后. 传奇编程高手:Bill JoyJohn Carmack David Cutler Donald E. Knuth Ken Thompson Rob Pike Dennis

http://blog.csdn.net/tianjian4592/article/details/44336949 好了,前面主要讲了Animation,Animator 的使用,以及桌面火箭效果和水波纹效果,分别使用android框架和自己绘制实现,俗话说,工欲善其事,必先利其器,接下来几篇文章主要讲绘制中我们需要常使用的一些利器: Paint:画笔 Canvas:画布 Matrix:变换矩阵 绘制动效确实就像拿着笔在画布上面画画一样,而Paint就是我们拿着的笔,Canvas就是使用的画布

首先引入需要的包 %matplotlib inline import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import sys import os path = os.path.abspath('..') if not path in sys.path: sys.path.append(path) 载入数据集,使数据中心化(减去平均值) from dataset.cl

http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 LDA算法入门 一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息

参考书籍 <JavaScript高级语言程序设计>—— Nicholas C.Zakas <你不知道的JavaScript>  —— KYLE SIMPSON   在JS的面向对象编程中,我们最为关注的是两种行为,一是创建对象,二是类继承   JS创建对象   构造函数模式创建对象 第一种创建对象的方式是构造函数模式   如下所示, 将构造函数中的属性和方法赋给一个新对象 /** * description: 构造函数模式创建对象 */ function Type (p) {  

译文: <基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计> 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分.基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8的,并将梯度幅值转化为一个简单的64维的特征来描述这个窗口. 我们进一步说明这个二值化赋范特性(BING),它可以很有效的用于一般对象估计.而且只需要一些原子操作(例如加法

写点流水账放松身心... 10.8 前一天考完NHEEE的一调考试终于可以开始集训了Orz (然后上来考试就迟到5min, GG) T1维护队列瞎贪心, 过了大样例交上去一点也不稳...T出翔只拿了50分... T2看了看似乎维护前缀和用树状数组搞搞比较可做, 爆肝到最后也没肝出来... T3正解玄学十字链表, 然而正解常数太大暴力卡一卡就过了Orz 下午惊喜意外又刺激地发现有了恶心大模拟的专题...爆肝猪国杀然后成功RE QAQ 欢声笑语中打出GG.png 10.9 机房电脑被 $ln$ 给关

"知物由学"是网易云易盾打造的一个品牌栏目,词语出自汉·王充<论衡·实知>.人,能力有高下之分,学习才知道事物的道理,而后才有智慧,不去求问就不会知道."知物由学"希望通过一篇篇技术干货.趋势解读.人物思考和沉淀给你带来收获的同时,也希望打开你的眼界,成就不一样的你.当然,如果你有不错的认知或分享,也欢迎通过邮件(zhangyong02@corp.netease.com)投稿. 以下是正文: 本文作者:ArturBaćmaga,YND的AI专家. 想象一

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52098864 非负矩阵分解(NMF,Non-negative matrix factorization) NMF的发展及原理 著名的科学杂志<Nature>于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果.该文提出了一种新的矩阵分解思想--非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)算法,即NMF是在矩阵中所

一.服务器 1.1 什么是服务器,做什么的? 服务器,就是放在机房中的电脑,和我们的电脑的区别在与服务器有固定的IP,服务器的安全性和稳定性相当的高;性能一般就可以了,但是CPU的性能要比普通的客户机高的多. 服务器,就是给计算机网络提供服务的设备.服务器要长时间的运行,所以要求稳定性极强. 服务器的硬件:处理器.硬盘.内存.系统总线等等和我们的电脑一样.但是系统架构是服务器级别的.所有的硬件基础设施都是在处理能力.稳定性.可靠性.安全性.扩展性.管理性能都要求高. 1.2 服务器呢是做什么的?

input样式 定制一个泥团input,想怎么捏就怎么捏 appearance: none 所有主流浏览器都不支持 appearance 属性. Firefox 支持替代的 -moz-appearance 属性. Safari 和 Chrome 支持替代的 -webkit-appearance 属性. 去除系统默认appearance的样式引发的问题 改变按钮和其他控件的外观,使其类似于原生控件. appearance 是一个 不规范的属性(unsupported WebKit property