mesh回归透视投影)

Three.js基础探寻三——透视投影照相机

本篇主要介绍Three.js照相机中的透视投影照相机. 上一篇:正交投影照相机 5.透视投影照相机构造函数透视投影照相机(Perspective Camera)的构造函数是: THREE.PerspectiveCamera(fov, aspect, near, far) - fov 可视角度 - aspect 实际窗口的纵横比 - near 近处的裁面的距离 - far 远处的裁面的距离只有离相机的距离大于near值,小于far值,且在相机的可视角度之内,才能被相机投影到. 让我们通过几

three.js透视投影照相机

透视投影照相机(Perspective Camera)的构造函数是: THREE.PerspectiveCamera(fov, aspect, near, far) 让我们通过一张透视照相机投影的图来了解这些参数. [+]查看原图透视图中,灰色的部分是视景体,是可能被渲染的物体所在的区域.fov是视景体竖直方向上的张角(是角度制而非弧度制),如侧视图所示. aspect等于width / height,是照相机水平方向和竖直方向长度的比值,通常设为Canvas的横纵比例. near和far分别

蚂蚁金服 Service Mesh 渐进式迁移方案|Service Mesh Meetup 实录

小蚂蚁说: 本文是基于在 Service Mesher Meetup 上海站的主题分享<蚂蚁金服 Service Mesh 渐进式迁移方案>内容整理,完整的分享 PPT 获取方式见文章底部. 敖小剑,蚂蚁金服高级技术专家,十六年软件开发经验,微服务专家,Service Mesh 布道师,Servicemesher 社区联合创始人:龙轼,阿里巴巴技术专家.前京东 Hadoop 负责人.Hadoop 代码贡献者.现负责UC 基于 Kubernetes 自研的 PaaS 平台整体的稳定性. 大家好,

Qcon2017实录|Service Mesh：下一代微服务

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30292372 数人云11月Meetup报名开启,看中西方大神如何论道云原生与微服务!本文作者敖小剑老师将在本次Meetup上继续分享Service Mesh相关内容,欢迎报名~ 数人云之前给大家分享过敖小剑老师的<万字解读:Service Mesh服务网格新生代--Istio>,详细地阐述了发展及理念,在Qcon2017上,敖小剑老师又做了关于Service Mesh的演讲,以下是本次演讲的实录. 敖小剑/数人云资深架构师十五年软件

什么是 Service Mesh

作者|敖小剑微服务方兴未艾如火如荼之际,在 spring cloud 等经典框架之外,Service Mesh 技术正在悄然兴起.到底什么是 Service Mesh,它的出现能带来什么,又能改变什么?本文整理自数人云资深架构师敖小剑在 QCon 2017 上海站上的演讲. 简单回顾一下过去三年微服务的发展历程.在过去三年当中,微服务成为我们的业界技术热点,我们看到大量的互联网公司都在做微服务架构的落地.也有很多传统企业在做互联网技术转型,基本上还是以微服务和容器为核心. 在这个技术转

微服务架构之「下一代微服务 Service Mesh 」

Service Mesh 被大家称为下一代的微服务,是微服务领域的一颗新星,被大家讨论的非常多. 我在大家的讨论中,还看到有人说 “目前的微服务架构我都没学会呢,现在又来一个下一代微服务,真学不动了”. 哈哈,没办法,互联网技术就是发展得这么快,这些技术其实也都是由于大家所在的公司业务规模和复杂度变大以后所推动出来的. 最开始 Service Mesh 的概念是由Buoyant公司在2016年提出.然后在随后几年,业内就围绕着 Service Mesh 思想探索出了各种实现,其中包括以 Link

深入理解Three.js中透视投影照相机PerspectiveCamera

前言在开始正式讲解透视摄像机前,我们先来理理three.js建模的流程.我们在开始创建一个模型的时候,首先需要创建我们模型需要的物体,这个物体可以是three.js中已经为我们封装好的,比如正方体,球体,平面等,当然我们也可以通过导入的方式导入模型文件.然后我们需要根据项目的需求为创建好的物体添加不同类型的材质,材质可以是纹理,颜色或者是贴图.物体和材质通过new Mesh()方法就会组合成一个网格mesh,这个时候我们会通过three.js提供的渲染方法将创建好的网格mesh渲染到场景sce

three.js之正投影摄像机与透视投影摄像机的区别

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Three框架</title> <script src="../static/three.js-master/build/three.js"></script> <style type="text/css"> div#ca

解开Service Mesh的神秘面纱

一.什么是Service Mesh? 下面是 Willian Morgan 对 Service Mesh 的解释: A Service Mesh is a dedicated infrastructure layer for handling service-to-service communication. It’s responsible for the reliable delivery of requests through the complex topology of service

什么是Service Mesh

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/61901608 Service Mesh作为下一代微服务技术的代名词,初出茅庐却深得人心一鸣惊人,大有一统微服务时代的趋势. 那么到底什么是Service Mesh? 一言以蔽之:Service Mesh是微服务时代的TCP协议. 有了这样一个感性的初步认知,我们再来看到底什么是Service Mesh. 提到Service Mesh,就不得不提微服务.根据维基百科的定义: 微服务 (Microservices) 是一种软件架构风格

Service Mesh架构的持续演进单体模块化 SOA 微服务 Service Mesh

架构不止-严选Service Mesh架构的持续演进网易严选王育松严选技术团队 2019-11-25 前言同严选的业务一样,在下层承载它的IT系统架构一样要生存.呼吸.增长和发展,否则过时的.僵化的IT系统架构会使我们的组织和业务陷入停顿,无法面对新的机遇和挑战.这些年业界的服务端架构理念一直在持续演进,从单体模块化架构,到SOA,再到微服务,最后到Service Mesh.严选服务端架构的演化正是它的一个缩影,在某些方面我们甚至还领先于业界的发展.架构成熟度虽然业界没有一种通用的架构成

EasyMesh - A Two-Dimensional Quality Mesh Generator

EasyMesh - A Two-Dimensional Quality Mesh Generator eryar@163.com Abstract. EasyMesh is developed by Bojan Niceno, it is a two-dimensional quality mesh generator. EasyMesh can generate two dimensional, unstructured, Delaunay and constrained Delaunay

神经网络、logistic回归等分类算法简单实现

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

SVM分类与回归

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

原创：去繁存简，回归本源：微信小程序公开课信息分析《一》

以前我开过一些帖子,我们内部也做过一些讨论,我们从张小龙的碎屏图中 ,发现了重要讯息: 1:微信支付将成为重要场景: 2:这些应用与春节关系不小,很多应用在春节时,有重要的场景开启可能性: 3:春节是一个重要的推广时机,非常适合推广,微信应该不会错过这个时机: 4:春节前需要做好准备,那么预留一定的天数是必要的,10-15天是一个合理的准备时间: 在12月19号时,我回帖中有一个个人的预测:http://www.wxapp-union.com/forum ... pid=11965&fromui

[占位-未完成]scikit-learn一般实例之十:核岭回归和SVR的比较

scikit-learn一般实例之四:管道的使用:链接一个主成分分析和Logistic回归

主成分分析(PCA)进行无监督的降维,而逻辑回归进行预测. 我们使用GridSearchCV来设置PCA的维度 # coding:utf-8 from pylab import * import numpy as np from sklearn import linear_model, decomposition, datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import GridSear

机器学习实战笔记(Python实现)-08-线性回归

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

逻辑回归 Logistic Regression

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型概率P的值域是[0,1],线性函数

mesh回归 透视投影)

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