Yalmip建模+Cplex类求解 一.缘由 Yalmip只能设置部分Cplex的参数,所以需要调用Cplex类.而且optimize是Yalmip提供的常用函数,但此函数的返回结果参数有限. 图1  Yalmip网站对于Cplex求解器的说明 二.解决方法 为了能够既利用Yalmip来建模(方便),又能调用Cplex类(功能齐全).我们可以使用Yalmip提供的export函数来输出model,在新建一个Cplex类实体,将model中整理好的诸如Aineq.bineq等赋值给新建的Cplex

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

在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下

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

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

[iTyran原创]iPhone中OpenGL ES显示3DS MAX模型之二:lib3ds加载模型 作者:u0u0 - iTyran 在上一节中,我们分析了OBJ格式.OBJ格式优点是文本形式,可读性好,缺点也很明显,计算机解析文本过程会比解析二进制文件慢很多.OBJ还有个问题是各种3D建模工具导出的布局格式还不太一样,face还有多边形(超过三边形),不利于在OpenGL ES里面加载..3ds文件是OBJ的二进制形式,并且多很多信息.有一个C语言写的开源库可以用来加.3ds文件,这就是li

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在之前的<C#开发BIMFACE系列>中主要介绍了BIMFACE平台提供的服务端API接口的封装开发与测试过程. 服务端API测试通过后,需要根据具体业务的需求集成到管理系统中,配合BIMFACE提供的前端JavaScript API的使用可以很轻松的集成到网页中实现模型/图纸的加载.浏览.批注对比等功能. 接下来的系列主要介绍网页集成开发方面的实现过程与经验. 本篇主要介绍如何在网页中加载与浏览BIM/CAD模型. 先展示网页中加载BI

Assimp :全称为Open Asset Import Library,这是一个模型加载库,可以导入几十种不同格式的模型文件(同样也可以导出部分模型格式).只要Assimp加载完了模型文件,我们就可以从Assimp上获取所有我们需要的模型数据.Assimp把不同的模型文件都转换为一个统一的数据结构,所有无论我们导入何种格式的模型文件,都可以用同一个方式去访问我们需要的模型数据.仓库地址:assimp/assimp: The official Open-Asset-Importer-Librar

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十一课:加载模型 模型加载: 你知道大名鼎鼎的Milkshape3D建模软件么,我们将加载它的模型,当然你可以加载任何你认为不错的模型.   这篇渲染模型的文章是由Brett Porter所写的. 这篇教程的代码是从PortaL

先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl

首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/

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 ####

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

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

转自:知乎 目录: 保存模型与加载模型 冻结一部分参数,训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法: # 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法,加载的方法分别是: model_dict=torch.

pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl') GPU->CPU torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage) CPU->GPU1 torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storag

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

大多数情况(非源文件错误)下载源文件到本地不能加载模型,那么你可能需要搭建一个本地WEB服务器. 1.安装apache或ngnix,可以参照这个博客 2.强烈推荐一个Chrome插件Web Server for Chrome,进入谷歌商店,添加扩展应用即可. 大概长这样: 你首先需要选择一个文件夹与之关联. 有多个可访问的URL,自定义端口,以及设置CORS header.

原文:WPF 3D动态加载模型文件 这篇文章需要读者对WPF 3D有一个基本了解,至少看过官方的MSDN例子. 一般来说关于WPF使用3D的例子,都是下面的流程: 1.美工用3DMAX做好模型,生成一个obj文件 2.程序然后打开Blender,将obj拖动到Blender中,生成xaml代码 但是这样做会有至少两个问题: 1. 维护麻烦,因为一旦模型修改,你需要重复上面的步骤,至少要修改xaml的代码. 2. 只能使用原生的ModelVisual3D,这会导致模型扩展的困难,具体见这篇文章.