一个导出3dmax场景模型数据的简单案列。这里用二进制文件的方式进行数据储存。导出模型最基本的顶点相关数据。(3dmax版本以9.0为例)首先得设计一个简单的模型文件结构储存顶点与面索引 Data:0x5FD size:4 ===== 这是一个整数标识，代表一个顶点数据区开头，可以随便取，数据必须占
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2024-05-18 15:31:51
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1. 模型简介C3D模型广泛用于3D视觉任务。C3D网络的构造类似于常见的2D卷积网，主要区别在于C3D使用像卷积3D这样的3D操作，而2D卷积网则是通常的2D架构。要了解有关C3D网络的更多信息，您可以阅读原始论文学习3D卷积网络的时空特征。3D卷积图示：深度学习在图像领域的成功应用产生了多个优秀预训练特征提取模型。提取的特征基本都是网络后面FC层的激活值，并且在迁移学习任务上表现良好。但是，基
继续我们前面所说的知识点进行下一个知识点的分析，这一次我们来说明一下数据验证。其实这是个很容易理解并掌握的地方，但是这会浪费大家狠多的时间，所以我来总结整理一下，节约一下大家宝贵的时间。在MVC 3中 数据验证，已经应用的非常普遍，我们在web form时代需要在View端通过js来验证每个需要验证的控件值，并且这种验证的可用性很低。但是来到了MVC 新时代，我们可以通过MVC提供的数据验证Att
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2024-10-22 20:24:21
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3D打印软件——Repetier-Host 简单的使用总结一、3D打印机三维打印机——百度百科三维立体打印机，也称三维打印机（3D Printer，简称3DP）是快速成型（Rapid Prototyping,RP）的一种工艺，采用层层堆积的方式分层制作出三维模型，其运行过程类似于传统打印机，只不过传统打印机是把墨水打印到纸质上形成二维的平面图纸，而三维打印机是把液态光敏树脂材料、熔融的塑料丝、石膏
文章目录大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程一、深度残差网络（Deep Residual Networks）简介深度学习与网络深度的挑战残差学习的提出为什么ResNet有效？二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失？激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（Residual Blocks）基础残差块的核心思想结构组
简介进行上图所示的3D格子地板的渲染，需要进行Canvas的像素级别操作，从视点连接屏幕（屏幕就是canvas）中的所有像素点，形成大量的射线，倘若射线与地板相交，把交点以及交点的颜色反馈给屏幕(canvas)。如下图所示: 像素操作在进行3D渲染之前，必须了解Canvas的像素操作相关概念。在给定了width和height的canvas上，在坐标(x ,y)上的像素的index构成如下。va
Allegro cadence 17.4 如何查找、导入自己想要的3D模型 3D模型图除了看电路板焊上元件后的效果外，还可以用来检查丝印的字是否会被器件挡住，比如这个，当我发现这个时，板子已经在打印了。。。 有些器件边沿会凸出来一点，但第一次用某个器件时，可能没有这样的意识。 那么Allegro绘制PCB时，怎么去坐这样的3D效果图呢？当然了，我们可以自己用proE或者CAD去绘制，不过，我个人
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2024-07-16 17:31:44
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影像组学学习笔记题外话这仍然是一篇学习笔记。近期在不同的学术会议上，有幸聆听学习了几位影像组学的大咖做报告，受益匪浅。以大咖们的报告为指导，自己也学习查找了一些文献，加入了一点点自己的理解和想法，整理成一篇笔记，与大家分享。名词解释：影像组学（Radiomics)“影像组学”，一共4个字，每个字都是常见字啊。但4个字放一起啥意思？好吧，我们把它们拆成“影像”和“组学”两个词来说。这里的“影像”通常
本项目将整合之前Unity程序基础小框架专栏在Unity 3D模型展示项目基础上进行整合，并记录了集成过程中对原脚本的调整过程。增加了Asset Bundle＋ILRuntime热更新技术流程。效果展示 1.通过框架中的BasePanel.cs脚本进行UI事件的注册。BasePanel.cs的脚本将寻找UI控件并完成事件的注册，使得注册事件变得异常简单。/// <summary>
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2024-03-25 09:30:55
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一维数组1.一维声明数组类型[] 数组名称 或 数组类型 数组名称[]int[] arrayname 或 int arrrayname[]2.一维数组的创建数组的定义只是声明了数组类型变量，实际上数组在内存空间中并不存在，必须使用new操作符为数组申请连续的空间来存放申请的数组变量。中括号里面表示数组长度，为数组分配内存空间。下面必须放到方法中，若是成员变量，内存中已经默认初始化，无法
D3D三层Texture纹理用HLSL写的像素着色器实现渲染YUV420P
简单记录一下这两天用Texture实现渲染YUV420P的一些要点。 在视频播放的过程中，有的时候解码出来的数据是YUV420P的。表面（surface）通过设置参数是可以渲染YUV420P的，但Textu
1需求工程的模型 环境模型、规格模型、需求模型 制作一个在环境中运行的软件，要软件实现什
原创
2023-07-14 14:24:59
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如果你深入去看那些optimize的代码你就会发现，这些融合的操作是非常有限的，甚至都是基于已知的模板优化，换一个模型，
原创
2024-08-08 14:48:49
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今天我们首先要了解下角色建模到底是什么第一步肯定是你得知道你要做什么模型？或者是公司指定你做的角色模型，又或者是你自己想做的模型。这就是构思，确定好要做的模型就可以进行下一步了！次世代、游戏建模、3D建模、手办模型、3Dsmax、Zbrush、动漫建模、游戏模型、建模学习、建模教程3Dmax、Maya建低模，什么是低模？准确的说叫低模手绘，分为3D角色/3D场景，简单说就是3D设计师根据原画，通过
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2023-09-06 21:26:45
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yoloV3模型目标检测：YOLO V1、YOLO V2、YOLO V3 算法KITTI自动驾驶数据集的训练和检测过程(人、车检测案例)、KITTI数据集的TFRecord格式存储、YOLO V3/Yolo V3 Tiny 迁移学习使用OpenCV进行深度学习：YOLO、SSD3.10.yoloV3模型学习目标知道yoloV3的多尺度检测方法知道yoloV3模型的网络结构及网络输出了解yoloV3
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2024-08-01 07:40:09
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李宏毅自然语言处理——GPT3简介本文原地址：引言今天来介绍下牛逼的GPT-31，它是一个拥有1750亿参数的巨大的自回归(autoregressive)语言模型。GPT-3简介之前最大的语言模型是Turing NLG，它由170亿参数，而GPT-3的参数量是它的10倍。由于它的参数量过于巨大，如果你想自己训练一个GPT-3模型，需要花费1200万美元，呵呵，这真的是炫富。15亿的参数需要6G的硬
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2024-02-05 15:07:08
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Claude 3 模型列表
原创
2024-03-20 23:01:42
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3D模型题目描述一座城市建立在规则的 网格上，并且网格均由 正方形构成。在每个网格上都可以有一个建筑，建筑由若干个 的立方体搭建而成（也就是所有建筑的底部都在同一平面上的）。几个典型的城市模型如下图所示：现在给出每个网格上建筑的高度，即每个网格上建筑由多少个立方体搭建而成，要求这个建筑模型的表面积是多少。输入格式第 行包含 个正整数 ，为城市模型的长与宽。接下来 行，每行 个数字字符
原创
2024-01-14 08:21:30
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8 关于机器学习，你需要了解的基本概念（一）前面我们已经完整体验了大模型的相关技术，可以把大模型简单地运行起来辅助业务了。但是如果我们想要进行更复杂的使用，比如训练、全参数微调等，那以目前的技术和能力还是不够的，我们还需要进一步掌握一些内部的技术原理。对比软件开发来说，目前我们仅仅是把一个开源的软件在自己的服务器环境里跑了起来，并且可以简单做一些配置和开发，如果想真正进行二次开发，或解决实际运行中
1.对话能力LLaMA 3 主要依赖于 Next Token Prediction（下一个词预测）机制，通过预测下一个词来生成连贯的对话。这种机制基于海量文本数据的训练，使模型能够捕捉语言的模式和规律，生成符合上下文逻辑的文本内容。因此，LLaMA 3 模型的推理过程是一个循环：通过预测下一个词，将其加入到序列中，再预测下一个词来生成连贯的文本。这种循环造成了大量的模型推理算力开销，这也是为什么
