子墨子曾经曰过,LTP是个好模型! car老师oneplus还有bhan开发的LTP4J是个很好的项目,使用起来也非常方便,下面贴几个常见的错误使用引起的bug的log分析 1.现象描述:程序中断,生成一个hs_err_pidXXXX.log文件 # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # # SIGSEGV (0xb) at pc=0x00007fab8c69b911, pid=2398, tid=1

Linux 的 GConf error 解决办法 问题: Centos系统创建用户oracle后,用该用户登陆系统,页面加载报错,导致重新进入Centos系统后出现: GConf error:Failed to contact configuration server;some possible cause are that you need to enable TCP/IP networking for ORBIT or you have stale NFSlocks due to a sys

之前为了测试一个模块优化问题,于是用angular-cli快速搭建了个ng5的脚手架demo,在应用惰性加载功能的时候发现浏览器报错如下: ERROR Error: Uncaught (in promise): TypeError: __webpack_require__.e is not a function TypeError: __webpack_require__.e is not a function at webpackAsyncContext (eval at ./src/$$_l

转自:https://blog.csdn.net/u013270444/article/details/60869376 问题描述: 我的应用当中集成了一个安全相关的sdk,而这个sdk中使用的so是加过壳的. 它加载native so的方式是:Java System.loadLibrary ——> native so 壳 ——> 内存中脱壳 ——> 写到/data/data/package/files/libxxx.so ——> c 中调用dlopen. 此时dlopen报错dl

vue-cli3的版本是3.4.1 出现的情况是网页显示正常,但是终端一直提示找不到模块: 如果去掉路由懒加载的方式,就没有报错: 原因是以前我们习惯直接写文件名而不加后缀, 现在使用ts时就需要写vue文件后缀了,现在加上.vue文件后缀就没有报错了:

背景:React使用create-react-app脚手架创建,然后yarn run eject暴露了配置之后修改less配置, 需求:实现antd组件按需加载与修改主题. 一开始是按照webpack.config.dev.js文件中的配置进行less的配置. 可以看到脚手架创建的config文件为加载loader写了一个公共方法,不是以前的webpack配置,所以仿照他的方式进行配置less文件. 直接复制css的配置,修改成less的配置,然后yarn start重启项目. 此时可以加载le

基于create-react-app 搭建的 react 项目 引入  antd UI  配置按需加载 但是报一下错误 .翻译过了一下 是内嵌JavaScript选项没有开启什么的 大白话就是 less 少个配置 查了半天 有的说是 版本问题  说less@2.x 是OK的 高版本怎么怎么的 话不多说 解决方法如下 less@3.x,需要开启 配置项 javascriptEnabled: true 在config目录下,webpack.config.dev.js 和 webpack.config

问题: "xxx.js 出现脚本错误后者未正确调用Page()"       最近看小程序启动时间(性能监控),启动时间比较长,所以考虑使用分包加载.       但在使用过程中遇到"出现脚本错误后者未正确调用Page()"的问题.       通过看wepy-cli源码,找到解决方案:将app.wpy中配置的subpackages修改为subPackages. 原因: 1.微信官网提供案例如下 { "pages": ["pages/i

"destroy":true, "scrollX": true, "ordering": false, "sScrollXInner": "100%", "pagingType": 'full_numbers', "destroy":true,可以解决 官网自带方法 Datatables.ajax.url(url).load()

# chkconfig: # description:Redis is a persistent key-value database 网上资料 上面的注释的意思是,redis服务必须在运行级2,3,4,5下被启动或关闭,启动的优先级是90,关闭的优先级是10. 附录: linux 运行级别 运行级别就是操作系统当前正在运行的功能级别.这个级别从0到6 ,具有不同的功能.这些级别在/etc/inittab文件里指定.这个文件是init程序寻找的主要文件,最先运行的服务是那些放在/etc/rc.d

1. 如图 解决方案: 1.先关闭vs: 2.把C:/Users/<users name>/AppData/Local/Microsoft/VisualStudio/14.0/ComponentModelCache文件夹中删除所有文件及文件夹: 3.重新打开VS,再次打开解决方案,解决方案资源管理器中就有内容列表了.

前言 一个模型通常是由三个部分组成:网格.纹理.材质.在一开始的时候,我们是通过Geometry类来生成简单几何体的网格.但现在我们需要寻找合适的方式去表述一个复杂的网格,而且包含网格的文件类型多种多样,对应的描述方式也存在着差异.这一章我们主要研究obj格式文件的读取. 因为精力问题无法对obj做完整支持,如果需要读取obj格式的模型文件,推荐各位使用ASSIMP库 纹理映射回顾 DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 727623

在我们前面绘制一个屋,我们可以看到,需要每个立方体一个一个的自己来推并且还要处理位置信息.代码量大并且要时间.现在我们通过加载模型文件的方法来生成模型文件,比较流行的3D模型文件有OBJ,FBX,dae等,其中OBJ模式只包含静态的模型,相对FBX这种来说,比较简单,刚好给我们用来学习之用. 对比我们之前用代码来一个一个建模型,用模型文件OBJ的不同就是在OBJ里包含了我们需要的顶点,法线,以及纹理坐标以及顶点组成面索引.去掉了我们用代码建模最要时的过程.用模型文件我们要做的仅仅是读出里面的信息

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i

整体思路: fbx格式→dae格式→gltf格式→cesium加载gltf格式模型 具体方法: 1. fbx格式→dae格式 工具:3dsMax, 3dsMax插件:OpenCOLLADA, 下载地址:https://github.com/KhronosGroup/OpenCOLLADA/releases 方法:将下载好的COLLADAMaxNew.dle文件复制粘贴到3dsMax的安装目录的plugins文件夹中:打开3dsMax:选择导出,将fbx模型导出为OpenCOLLADA(*.dae

上传到Wish3D的模型加载不出来,作品显示页面漆黑一片,是什么原因? 很有可能是操作过程中的小失误,不妨从以下几点检查.还是不行的请加QQ群(Wish3D交流群3):635725654,@Wish3D技术支持解决您的问题. 01   压缩格式是否为zip Wish3D目前支持的模型数据格式有 .osgb..3ds..fbx和.obj数据,无论是倾斜摄影数据还是传统三维数据,上传网站时都需要压缩成zip文件后上传,很多用户一不注意就压缩成了rar文件,导致模型无法正常显示. .osgb数据压缩过

前言 在上篇文章中,介绍了基本图形的绘制.这篇博客中将介绍模型的加载.绘制以及鼠标交互的实现. 模型加载 模型存储 要实现模型的读取.绘制,我们首先需要知道模型是如何存储在文件中的. 通常模型是由网格组成的,且一般为三角网格.原因为: 其它多边形网格可以容易地剖分为三角形 三点共面:保证平面性 可以容易地定义内外方向,进行插值等操作 可采用地数据结构包括: 面列表 存储面中顶点的三元组(v1, v2, v3) 优点:方便而紧凑,可表达非流行网格 缺点:不能有效地支持点.面之间的邻接关系查询 邻接

一般来说PyTorch有两种保存和读取模型参数的方法.但这篇文章我记录了一种最佳实践,可以在加载模型时避免掉一些问题. 第一种方案是保存整个模型: 1 torch.save(model_object, 'model.pth') 第二种方法是保存模型网络参数: 1 torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pth') 加载的时候分别这样加载: 1 model = torch.load('model.pth') 以及: 1 model_object.

伴随无人机性能的提升,单个项目涉及到的倾斜摄影数据范围不断扩大,模型的数据量越来越大,在同配置机器上的显示速度也相应的越来越慢,那么如何在不升级配置的情况下提升模型的加载速度呢? 01 百GB倾斜摄影模型合并根节点前后加载效果对比 话不多说,先上对比图:▲未合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间56.4秒) ▲合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间小于1秒) 02加载速度差异那么大的原因? 软件对于模型的

Mysql in子查询中加limit报错 select id from aa where id in ( select id from bb limit 10 ); 改写成 SELECT id FROM aa WHERE id IN ( SELECT * FROM (SELECT id FROM bb LIMIT 10) AS ids );

我们经常遇到训练时间很长,使用起来就是Weight和Bias.那么如何将训练和测试分开操作呢? TF给出了模型的加载与保存操作,看了网上都是很简单的使用了一下,这里给出一个神经网络的小程序去测试. 本博文使用了Titanic的数据进行操作: Train.Py import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split ####