工作需要,研究了一下 threejs 简单逻辑动画交互方法.写了一个小示例,分享一下,挺丑的. 第一步 当然就是初始化 threejs 的渲染场景了. var camera; //相机 var scene;//场景 var renderer;//webGL渲染器 var controls;//轨道控件,用于特定场景,模拟轨道中的卫星,可以用鼠标和键盘在场景中游走 var raycaster;//THREE.Raycaster对象从屏幕上的点击位置想场景中发射一束光线,返回射线穿透物体的数组 va

前言 3D 场景中的面不只有水平面这一个,空间是由无数个面组成的,所以我们有可能会在任意一个面上放置物体,而空间中的面如何确定呢?我们知道,空间中的面可以由一个点和一条法线组成.这个 Demo 左侧为面板,从面板中拖动物体到右侧的 3D 场景中,当然,我鼠标拖动到的位置就是物体放置的点,但是这次我们的重点是如何在斜面上放置模型. 效果图 代码生成 创建场景 dm = new ht.DataModel();//数据模型(http://hightopo.com/guide/guide/core/da

假如我们得到了如下的checkpoints, 上面的文件主要可以分成三类:一种是在保存模型时生成的文件,一种是我们在使用tensorboard时生成的文件,还有一种就是plugins这个文件夹,这个是使用capture tpuprofile工具生成的,该工具可以跟踪TPU的计算过程,并对你的模型性能进行分析,这里就不想详细介绍了.本文主要介绍前面两种文件的作用: tensorboard文件 events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 7-5  从跟踪器中获取实体 问题 你想创建一个扩展方法,从跟踪器中获取实体,用于数据保存前执行一些操作. 解决方案 假设你有如图7-7所示的模型. 图7-7. 包含实体Technician和ServiceCall的模型 在这个模型中,每个技术员(technician)都有一些业务服务请求(service call),业务服务请求包含联系人姓名,问题.使用代码清单7-4,创建一个扩展方法获取

apt: @Retention后面的值,设置的为CLASS,说明就是编译时动态处理的.一般这类注解会在编译的时候,根据注解标识,动态生成一些类或者生成一些xml都可以,在运行时期,这类注解是没有的~~会依靠动态生成的类做一些操作,因为没有反射,效率和直接调用方法没什么区别~~~ RUNTIME, 说明就是运行时动态处理,这个大家见得应该最多,在运行时拿到类的Class对象,然后遍历其方法.变量,判断有无注解声明,然后做一些事情. SOURCE,标记一些信息,这么说可能太抽象,那么我说,你见过@O

摘要: 1.定义 2.常见算法 3.特性 4.优缺点 内容: 1.定义 1.1 生成模型: 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下.它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布(joint probability distribution).在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布.条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯准则形成  (参考自:中文wiki) 1

生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言    最近看文章<A survey of appearance models in visual object tracking>(XiLi,ACMTIST,2013),在文章的第4节第1段有这样的描述,“Recently,visualobject tracking has been posed as a tracking-by-detectionproblem, where statistical modeli

1.WebForm使用母版页后执行的顺序是先执行子页面中的Page_Load,再执行母版页中的Page_Load,请求是先生成母版页的控件树,然后将子页面生成的控件树填充到母版页中,最后输出 2.WebForm使用母版页进行登录时候的验证 //新建一个页面父类 public abstract class BasePage:Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { //1.身份验证的方法 Session if (Se

监督学习可以分为生成方法与判别方法,所学到的模型可以分为生成模型与判别模型. 生成模型 生成模型由数据学习联合概率分布\(P(X,Y)\),然后求出条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的模型,即生成模型: \[P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}\] 这样的方法之所以称为生成方法,是因为模型表示了给定输入X产生输出Y的生成关系.典型的生成模型有:朴素贝叶斯法和隐马尔可夫模型 判别模型 判别方法由数据直接学习决策函数\(f(X)\)或者条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA

Entity Framework连接MySQL时:由于出现以下异常,无法生成模型:"表"TableDetails"中列"IsPrimaryKey"的值为DBNull. 出现以上错误时,考虑连接目标数据库,执行以下sql语句: -- Execute the following commands in MySQL. use <<database name>>; set global optimizer_switch='derived_m

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC

引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X). 监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach).所学到的模型分别为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model). 决策函数和条件概率分布 决策函数Y=f(X) 决策函数Y=f(X

EF6.1.3 ,使用mysql5.7的实体数据模型时,提示: 由于出现以下异常,无法生成模型:“System.Data.StrongTypingException: 表“TableDetails”中列“IsPrimaryKey”的值为 DBNull 网上的解决办法都是: 1. 运行services.msc,重启MySQL服务. 2. 在MySQL运行一下命令: use mydbname; set global optimizer_switch='derived_merge=OFF'; 3. 重

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

DataUml Design支持数据库生成模型,并支持外键关系,能够根据外键自动生成类与类之间的关系. 目前DataUML Design支持MS Server.MY SQL.Oracle和Access数据库,其它数据库待续. DataUml Design支持数据库表生成类图,支持浏览数据库对象功能. 一.浏览数据库对象 1.选择要查看的数据库对象,鼠标右键,点击“连接”菜单.如下图7-1 图7-1 连接成功之后,加载数据库中所有表,如下图7-2 图7-2 2.再选择数据库节点对象,鼠标右键,出现

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设

1.摘要: 组推荐的一个挑战性问题:因为不同组的成员就有不同的偏好,如何平衡这些组员的偏好是一个难以解决的问题. 在本文中,作者提出了一个COM的概率模型来建立组活动生成过程. 直觉上: 一个组中的用户可能有不同的影响,在不同主题影响力不同,如对看电影有权威的用户在音乐上影响力可能低. 群体中的用户可能作为组员的表现和作为独立个体表现不一样. COM基于这些直觉,融合组成员之间的偏好成为组偏好来进行推荐. 2.介绍 传统的组推荐主要分为基于memory和基于model两类,这两类都忽略了组成员之

还是我们上次的图,我们上次大概讲解了类加载子系统的执行过程,验证,准备,解析,初始化四个过程.还有我们的双亲委派机制. 我们这次来说一下运行时内存模型.上一段小代码. public class Main { public int compute() { int a = 11; int b = 22; int c = a + b / 2; return c; } public static void main(String[] args) { Main main = new Main(); int

  从概率分布的角度考虑,对于一堆样本数据,每个均有特征Xi对应分类标记yi. 生成模型:学习得到联合概率分布P(x,y),即特征x和标记y共同出现的概率,然后求条件概率分布.能够学习到数据生成的机制. 判别模型:学习得到条件概率分布P(y|x),即在特征x出现的情况下标记y出现的概率. 数据要求:生成模型需要的数据量比较大,能够较好地估计概率密度:而判别模型对数据样本量的要求没有那么多. 两者的优缺点如下图,摘自知乎 生成模型:以统计学和Bayes作为理论基础 1.朴素贝叶斯: 通过学习先验概

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph Attention Network Tips Deep Generative Models for Graphs GraphRNN: a Auto-Regressive Models Tractability 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106160122 Graph Neural N