第一次课堂作业,需要导入网格三维模型,对齐坐标系,然后在各个关节添加jiont,实现外观模型和运动仿真模型的分离. 1.首先导入模型.导入模型可能是一个整体模型(装配好的),也可能是单个(mesh)网格模型.如果是分开的网格模型,最好合并(group),然后将整个模型移动到合适的位置,对齐世界坐标系. 2.需要对有些连杆添加jiont(我觉得这很像电机,能够驱动其他连杆). 最好一次性添加所有jiont,然后将jiont和其所在连杆(link)对齐.按住ctrl,先选择需要对齐的jiont,再选

Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes with tools to visualize the parameters of your network, visualize arbitrary arrays like gradients. Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧. 它具有可视化网络参数的工具,

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

最近悟出来一个道理,在这儿分享给大家:学历代表你的过去,能力代表你的现在,学习代表你的将来. 十年河东十年河西,莫欺少年穷 学无止境,精益求精    本篇为进阶篇,也是弥补自己之前没搞明白的地方,惭愧惭愧. 如有不明白,请参考:EF CodeFirst 创建数据库 及 EF CodeFirst增删改查之'CRUD' 话不多说,直接上代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System

JMM(内存模型)  1.’主内存+每个线程有自己的内存 JVM运行时数据区 包含:1.程序计算器(每个线程自带):2.JAVA-STACK(每个线程自带):3.本地方法stack:4.堆:5.方法区: 1.程序计算器(每个线程自带) 2.JAVA-STACK(每个线程自带)1:局部变量表2:操作数栈3:动态链接4:方法出口 3.本地stack(每个线程自带) 4.堆(共享) 5.方法区(共享)1:类信息1.1.运行时常量池 2:常量3:静态变量  帮助分析的图

看到知乎上有个关于linux多进程.多线程的讨论:http://www.zhihu.com/question/19903801/answer/14842584 自己项目里也对这个问题有过很多探讨和测试,所以正好开贴整理一下,题目有点长,其实就2点: 1. 多进程模型和多线程模型,这两种模型在linux上有什么区别,各有何优缺点? 这里仅限于linux平台,因为linux平台跟win平台关于线程的实现差异很大. 2. 采用intel dpdk做包处理程序,是采用多进程模型好,还是多线程模型好? 这

前言:当更改model时在次迁移是不是经常报此类错误,解决以下两点便可以更新成功 1. 删除修改模型对应的app应用下的migrations中的生成文件 2. 进入数据库,找到django_migrations表,删除该app应用对应名字的所有记录. delete from django_migrations; 在pycharm中可以直接操作删除 3. 再次执行迁移操作 python manage.py makemigrations python manage.py migrate 到这里就完美

一:说明 1.使用场景 在下面的场景中: 使用new对象时,最后的效果是两个被赋值了,但是还有一个值是空值的,这个不符合只更新两个值,另一个值不变的情况. 正确的做法: 三个值得数据不是new出来的,而是从数据库中获取. 这种做法适合于本文的注解. 2.注解的知识点 有@ModelAttribute标记的方法,会在每个目标方法执行之前被SpringMVC调用. 二:程序 1.bean对象--Person package com.spring.bean; public class Person {

运行时数据区(runtime data area) jvm定义了几个运行时数据区,这些运行时数据区存储的数据,供开发者的应用或者jvm本身使用.按线程共享与否可以分为线程间共享和线程间独立. 线程间独立的运行时数据区 线程间独立的区域随线程的创建而创建,随线程销毁而销毁.线程独立的区域内存储的数据只有该线程能够访问,对其他线程是不可见的. 程序计数器寄存器(pc Register) 每个线程都有自己的pc(程序计数器)register(寄存器).在任意时点上,jvm中的线程只能执行一个类的一个方

服务器上python2.7 打印出的e[0]对应的是 unicode码 于是分别尝试了用e[0].encode('utf-8')转码 和 e[0].decode('unicode-escape')依然是unicode码. 后来,想起很久之前用gensim跑琅琊榜的词向量时没有这个问题,翻出代码看了一下,原来是print语句的写法有问题. 教训:编程语言版本不要随便换,不得不换后要记得语言版本也是debug的一个方向.

TypeError: TF_SessionRun_wrapper: expected all values in input dict to be ndarray 对于下面的实际代码: import tensorflow as tf import os os.environ[' def myregression(): with tf.variable_scope("data"): x = tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5)

当使用Keras API 训练模型时,训练时报错? UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize 在运行手写体数字识别的过程的中报错如上. 那么该如何解决这个问题呢? 其实很简单: 原因是兼容问题,tensorflow的版本过高而和安装的cudnn(我的是7.0)和cuda(我的是9.0

https://msdn.microsoft.com/zh-CN/data/jj591621 Enable-Migrations Add-Migration 名称 Update-Database –Verbose

这种问题是,对于每一个变量 variable 由于是基于protobuf存在这大小限制(2G),这个时候,我们需要将embedding拆开,拆分成N等分,来使得每一个 variable都在2G以下; # !/usr/bin/env/python # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np input_ids = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None,None]) num_sha

为model添加[DisplayFormat(ConvertEmptyStringToNull = false)] [Display(ResourceType = typeof(AppStrings), Name = "MD_Company_ContactPhone")] [StringLength(100, ErrorMessageResourceType = typeof(AppStrings), ErrorMessageResourceName = "Validatio

error:org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Failed to connect to xxxx/xx.xx.xx.xx:xxxx 定位来定位去与防火墙等无关.反复查看日志: 2019-09-30 11:00:46,521 | WARN | [dispatcher-event-loop-50] | Lost task 5.0 in stage 1.2 (TID 24441, dggsafe0321-cm, executor 7): Ex

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach

原地址:http://www.cnblogs.com/ybgame/archive/2013/02/21/2920009.html 如何导入一个模型,导入的模型在unity3d的project面板中是怎样显示的?包含什么内容?如何加载到场景中?怎样去控制它?模型和动画之间的关系?   关于Mesh组件http://game.ceeger.com/Components/comp-MeshGroup.html   关于模型的导入http://game.ceeger.com/Components/cl

The damped least squares method is also called the Levenberg-Marquardt method. Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.它是使用最广泛的非线性最小二乘算法,具有梯度法和牛顿法的优点.当λ很小时,步长等于牛顿法步长,当λ很大时,步长约等于梯度下降法的步长. The damped least squares method can be theoretically justified as follo

There are two ways of using the Jacobian matrix to solve kinematics. One is to use the transpose of the Jacobian JT. The other is to calculate the inverse of the Jacobian J-1. J is most likely redundant and non square,thus an ordinary inverse is not

[本文转自]http://blog.sina.com.cn/s/blog_a6fb6cc90101hh20.html   作者: 一去丶二三里 关于Qt中MVC的介绍与使用,助手中有一节模型/视图编程(Model/View Programming)讲解的很清晰.     Qt包含一组使用模型/视图结构的类,可以用来管理数据并呈现给用户.这种体系结构引入的分离使开发人员更灵活地定制项目,并且提供了一个标准模型的接口,以允许广泛范围的数据源被使用到到现有的视图中.     模型 - 视图 - 控制器