是不是有时候盔甲很多很碎头很大,用代理一个个拷贝很麻烦吧 用下面代码直接运行进行一对多或者一对一拷贝 第一个先选择参考物体,加选其他一堆有的没的有权重或没权重的物体执行一键拷贝,就可以啦 以下是源码送上,带走吧 ------------------------ #! -*- coding:utf -8 -*- #author:liubingdong #date:20190427import  maya.cmds  as  mcimport  maya.mel  as  mel#一对多拷贝权重al

1 角色建模 略,以后补充 2 骨骼绑定 一般不用骨骼直接拉,Biped足够,以后适当补充骨骼直接拉的操作 1 将Biped骨骼和模型对齐 1 创建biped之后,第一步一要先选择,然后再对位骨骼到模型.如果不选直接对位无效(只在对位时选中这个,对位完立刻关闭,蒙皮不需要选这个,开着这个会引发奇怪问题,比如调整完骨骼ctrl+z无法恢复骨骼到之前位置) 2 给骨骼一个集合,以后选中时比较方便 3 可以考虑给当前模型加一个集合,然后对当前模型alt+x使其透明,最后冻结当前模型(这样可以在调整骨骼

wolf5x Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 402    Accepted Submission(s): 248 Special Judge Problem Description There are n grids in a row. The coordinates of grids are numbered fro

原文地址:http://www.oschina.net/translate/crush-controlled-scalable-decentralized-placement-of-replicated-data 论文概况 论文名称:CRUSH: Controlled, Scalable, Decentralized Placement of Replicated Data论文作者:Sage A. Weil Scott A. Brandt Ethan L. Miller Carlos Maltz

0.背景 通过对<tensorflow machine learning cookbook>第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读,发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义,并利用了tf中的变量重用的能力,使得在训练阶段模型的许多变量,比如权重等,能够直接用在预测阶段.十分方便,不需要自己去做一些权重复制等事情.这里只是简单记录下这一小节的源码中几个概念性的地方. # 定义LSTM模型 class LSTM_Model(): def __i

Tensorflow[LSTM]   0.背景 通过对<tensorflow machine learning cookbook>第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读,发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义,并利用了tf中的变量重用的能力,使得在训练阶段模型的许多变量,比如权重等,能够直接用在预测阶段.十分方便,不需要自己去做一些权重复制等事情.这里只是简单记录下这一小节的源码中几个概念性的地方. # 定义LSTM模型 class LS

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4be33b740102e9ae.html 24式太极拳:3D动画演示(图文) (2013-03-10 18:45:55) 转载▼ 标签: 24式太极拳:3d动画演 分类: 健康养生 24式太极拳:3D动画演示(图文) 24式太极拳-01起式: (1)起势. 自然直立,两臂自然下垂,两眼平视前方,精神集中,呼吸调匀:左脚向左迈出一步,成开立步,与肩同宽:两臂慢慢向前抬起与肩平,掌心向下:两腿微屈下蹲,两掌轻轻下按. 24式太极拳-02

一.方法总结 Network Pruning Knowledge Distillation Parameter Quantization Architecture Design Dynamic Computation 二.Network Pruning 模型通常是过参数的,即很多参数或者neuron是冗余的(例如非常接近0),因此我们可以移除这些参数来对模型进行压缩. 1. 重要性判断 那么怎么判断哪些参数是冗余或者不重要的呢? 对权重(weight)而言,我们可以通过计算它的l1,l2值来判断

一.封装(访问控制) 就是将属性私有,并提供公有的setter放置与getter取值方法注:封装是进行访问控制,不是拒绝访问             public(公有)    protected(受保护)    private(私有)      ===========================================================       在本类中      Y               Y                   Y       在子类中  

Java的集合主要有List , Set, Map List , Set继承至Collection接口,Map为独立接口 List下有ArrayList,LinkedList,Vector Set下有HashSet,LinkedHashSet,TreeSetMap下有HashMap,LinkedHashMap, TreeMap,Hashtable 总结:Connection接口: 1.List 有序,可重复 ArrayList:优点: 底层数据结构是数组,查询快,增删慢.缺点: 线程不安全,效率

MinkowskiEngine多GPU训练 目前,MinkowskiEngine通过数据并行化支持Multi-GPU训练.在数据并行化中,有一组微型批处理,这些微型批处理将被送到到网络的一组副本中. 首先定义一个网络. import MinkowskiEngine as ME from examples.minkunet import MinkUNet34C # Copy the network to GPU net = MinkUNet34C(3, 20, D=3) net = net.to(

第64招 置换新意 Displacement(置换)和Bump(凹凸)效果类似,但运行方式不同.将一个File结点用中间拖动到材质上有的shading Group属性中的置换属性上,这个时候可以看到outAlpha和Displacement Mat连接起来了,然后可以执行Modify|Convert|Displacement to polygons,进行预览.但是在最后渲染的时候一定要把它删除. 对于Displacement,我们可以选择应用置换的物体,然后在属性编辑窗里打开Displaceme

Maya 将最大的联合影响力降至最低 最大的联合影响力是游戏角色装备的已知要求. 但是,对于每种类型的生产来说,这实际上都是一个很好的工作流程. 从透视图上看,如果你将联合影响力从4更改为5,则不一定会增加25%的开销,但可能使其复杂度是以前的两倍,因为它将更加难以维护和调试. 你可以在skinCluster节点>平滑皮肤属性>保持最大影响下设置最大关节影响. 在大多数情况下,一个顶点不需要超过4个联合影响.但是,如果你需要更多,那么也许是时候考虑使用专用的blendShape变形器与面部钻机

SEO:权重如何做到从0到1 [写于2016年9月]我真的好久好久没到我的博客上去看过了,今天突然登上 seo.chinaz.com,搜索 dkplus.iteye.com,发现自己的博客在百度收录中发生了巨大的变化!权重居然出现1了!!而且某些关键词居然也有了排名!这对于一个接触seo5个月未见任何成效的我来说是多么了不起的创举啊! 初学seo 即使是大神也有过懵懂的日子. 我刚学seo的时候就在发外链,什么技术含量都没有. 进阶seo 但是现在的我总结出了一个步骤: 首先,要明确你网站是用来

今天上网查了查资料,之前使用apache的jk模块做负载均衡.后来觉得jk的负载配置有点死板,只能按照负载权重值来进行请求的分发,没有做到比较智能的负载平衡,并且使用mod_jk访问页面发现确实比较慢.可能是jk路由到真正的Node Server上比较费时间吧.结合笔者提出的jk的缺点,今天使用mod_proxy来进行负载均衡和路由选择. 之前提出了jk相关的缺点 1):负载均衡权重是在配置文件中写死的.不能根据实际的运行时机器的环境来决定负载均衡的策略,显得比较死板 2):虽然在apache中

终极解决maya渲染层丢材质,变线框等问题 相信有很多同志在使用maya做灯光渲染的时候,经常能遇到渲染层的模型丢材质.变线框等问题,特别恶心.我也经常遇到,所以和大家分享一下我的解决或尽量避免的方法. 引用文件(Reference)工作原理: 引用文件在生产中以层级的方式来工作,每个层级都可以同时做不同的工作. 当创建完引用文件后,在当前场景里会保存引用对象的原始数据,并且所有编辑修改的数据都会储存在引用节点(Reference)里,也就是当前的maya文件里. 当打开当前场景文件时数据是从低

8 复制 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 8 复制 8.1

实验室做网格处理方面的算法,写界面很麻烦,所以有了利用maya和matlab进行数据连通的念头,于是有了这个插件. 这个插件可以把maya的网格数据导入matlab之中,完成计算之后重新返回maya.适合平时快速做一些网格数据的可视化工作,以及一些小试验. 选择maya而不是max的原因是,maya的数据是用节点组织的,可以很方便地组合不同的节点构造出新的功能,而在max里面一切都是隐藏的,要实现新的功能十分不方便. 如果需要代码,可以在这里下载 https://github.com/leagu

快捷键 功能解释 工具操作 enter 完成当前操作 ~ 终止当前操作 insert 插入工具编辑模式 w 移动工具 e 旋转工具 r 缩放工具 y 非固定排布工具 shift+Q 选择工具,(切换到)成分图标菜单 alt+Q 选择工具,(切换到)多边形选择图标菜单 Q 选择工具,(切换到)成分图标菜单 动画关键帧 s 设置关键帧 i 插入关键帧模式( 动画曲线编辑) shift+e 存储旋转通道的关键帧 shift+r 存储缩放通道的关键帧 shift+w 存储转换通道的关键帧 操作杆操作 t

1.下载对应的openCollada插件内容 https://github.com/KhronosGroup/OpenCOLLADA/wiki/OpenCOLLADA-Tools 该页面目前提供Mac OS maya2010-2014版本的直接安装包,以及Windows 2010-2013版本的直接安装包,所以对于高版本的maya,需要下载手动配置插件. 以maya 2015为例,它的openCollada插件请点击如下图所示的地方寻找. 这里边提供了非常多的版本,找到对应的x86/x64版本下