Geant4学习之CAD模型导入Geant4中CAD模型导入必要性CAD模型导入方法CAD模型导入Geant4过程(一)、CADMesh开源代码(二)、如何修改代码实现CAD模型导入1.CADMesh.hh2.CMakeLists.txt3.DetectorConstruction.cc4.运行编译总结&&CADMesh源码链接 Geant4中CAD模型导入必要性三维实体建模方法
文章导航背景实践1.前置准备2.准备daz模型3.第一次导出 (Daz -> Fbx, 不减面)4.不减面模型重新导入Daz5.使用decimator进行减面6.第二次导出(减面后的模型)7.导入unity总结 背景daz有着高质量的绑定模型以及活跃的社区, 对于缺少美术能力的个人开发者（比如我）有着很大的帮助。 本文分享如何将Daz高模进行减面处理并导入到unity的思路。实践1.前置准
嵌入式vxWorks系统属于静态加载方式，程序直接全部装载在内存去运行，对于这种处理方法，理论上运行速度优势明显，缺点是内存永远不够。
数据存储方式 代码段：代码段是用来存放可执行文件的操作指令，也就是说是它是可执行程序在内存中的镜像。代码段需要防止在运行时被非法修改，所以只准许读取操作，而不允许写入（修改）操作――它是不可写的。数据段：数据段用来存放可执行文件中已初始化全
最近做项目想把bert的词向量提出来用，好好研究了一下词向量的嵌入。传统词向量嵌入主要就是word2vec和keras.layers.Embedding层了，除此之外还打算讲一下bert的词向量应用：词向量嵌入的基本流程不管是用word2vec、embedding层还是bert，每个词都会被先编码为一个数字，你的数据集/batch会先被转化为一个[batch_size,seq_length]的矩阵
一 模型保存加载方法注意：torch.load 进行加载模型的时候，会根据模型训练方式（CPU训练或者GPU训练），自动选择加载设备1.1、直接保存模型（参数+网络）# 保存模型
torch.save(model, 'model.pth')
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')1.2、只保存参数；（官方推荐）由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保
1. 模型构建Model和Layer使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程。这种方式灵活度高，且与其他流行的深度学习框架（如 PyTorch、Chainer）共通，是本手册所推荐的方法。1.1 模型构建class MyModel(tf.keras.Model):
d
UE4模型整体导入流程序言在工业开发项目流程中,往往有复杂模型导入,其中包含了大量的细碎零件与模型,将其导入后手动摆放位置在实现上是不合理的 那么如何在最短时间内导入模型并生成出可供开发使用的蓝图对象,就是本文用来解决的问题首先,我们一般导入资源有3种方式通过Content Browser的Import或者拖放FBX文件到文件目录窗口中通过Datasmith来导入模型整体资源
在做渲染处理或格式转换时，有时需要将其他文件导入KeyShot软件进行转换；或者其他文档需要修改时，随着KeyShot版本的更新，在软件中导入模型的方式也随之增多，导入KeyShot内修改也是非常便捷的方法，本文介绍将3D文档导入KeyShot软件的多种途径。将3D文档导入KeyShot有以下几种途径。(1)启动KeyShot软件时，在欢迎界面的底端显示“导入模型”的按钮，单击该按钮就可以导入模型
使用AWS最便宜的GPU实例 from 动手学深度学习v2 李沐大神由于购买的电脑没有配NVIDIA独立显卡，故在学习到AlexNet的时候就没办法在CPU上运行相关代码，感谢李沐大神手把手教学使用AWS最便宜的GPU实例，视频有点加速，本人也是放了0.75倍速看了好几遍才操作成功，所以将此过程写成如下内容，供大家参考。1.注册AWS账号进入网站：https://portal.aws.
NumPy学习笔记NumPy简介NumPy基础1、创建数组(矩阵)、数据类型2、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度3、小数、reshape(括号维度辨析)4、广播5、轴概念、数组拼接5.1轴5.2拼接6、三元运算符、行列交换7、numpy中的nan和inf7.1 简介7.2 nan性质NumPy常用方法NumPy生成随机数NumPy中的布尔索引NumPy常用统计方法思维导图 &n
【用户实体】【如何把用户属性存到表中？——不合理做法】优点：易于数据存取缺点：数据存在冗余 数据表过宽，会影响修改表结构 [ 数据库设计范式 ] 设计范式是数据库设计的规范，有第一、第二、第三范式。 数据库设计最低要满足第三范式的要求。[ 第三范式（3NF） ] 一个表中的列和其他列之间既不包含部分函数依赖关系，也不包含传递函数依赖关系，那么这个表的设计就符合第三范式
搞深度学习的同学肯定一直都在跟ubuntu服务器打交道，无论创建用户，配置远程桌面，远程调试，配置TF或者PT的GPU环境等等，很多都是重复繁琐的步骤，还有可能各种踩坑，笔者就把的一些配置经验整理一下分享给各位。1 英伟达驱动安装拿到一台新的ubuntu服务器，首先安装一下英伟达驱动，建议去官网下载对应GPU版本的驱动文件。这一步我不赘述，很多关于驱动安装的帖子。 安装好显卡驱动之后通过nvidi
在微软最新发布的 Windows Insider 预览版本中，WSL2 获得了 GPU 计算支持。这意味着 Linux 二进制文件可以利用 GPU 资源，在 WSL 中进行机器学习、AI 开发或是数据科学等工作。微软在今年五月份的 Build 2020 大会上宣布了 WSL 对GPU 计算的支持，对这项功能的需求在社区中一直拥有很高的呼声。目前，需要在WSL中启用GPU支持需要加入Windows
在做渲染处理或格式转换时，有时需要将其他文件导入KeyShot软件进行转换；或者其他文档需要修改时，随着KeyShot版本的更新，在软件中导入模型的方式也随之增多，导入KeyShot内修改也是非常便捷的方法，本文介绍将3D文档导入KeyShot软件的多种途径。将3D文档导入KeyShot有以下几种途径。（1）启动KeyShot软件时，在欢迎界面的底端显示“导入模型”的按钮，单击该按钮就可以导入模型
这次GIS思维——GIS技巧100例的第七讲《ArcGIS三维模型导入Sketchup》，这次其实是我们03讲《ArcGIS导入Sketchup模型》的衍生篇。 1、 我们主要介绍的内容就是根据常规的二维建筑矢量数据，经过一系列的处理转换为sketchup的三维模型。2、我们的做法就是利用ArcScene将二维建筑数据处理为三维数据。因为需要将ArcS
# 使用 PyTorch 将模型放到 CPU 上进行训练
在深度学习的实际应用中，使用 GPU 进行模型训练通常会加快训练速度。然而，很多开发者在某些情况下可能需要在 CPU 上进行训练，比如硬件资源有限、调试模型时、或用于小型实验等。本文将探讨如何在 PyTorch 中将模型放到 CPU 上进行训练，并提供一个简单的示例来演示整个过程。
## 一、PyTorch 中的设备管理
PyTorc
起初选用A3D就是看中它可以和3DsMax配合，使用3DsMax设计的3D模型。现对A3D使用3DsMax模型的方法，如下： 1. 使用3DsMax设计一个模型，贴好材质图（这个我就不多介绍了，本人3DsMax玩得不转）； 2. 导出3DsMax中的模型，导出时 保存类型 必须选择 OpenCOLLADE + A3D (*.DAE)，如果保存类型列表中没有这个选项，说明你的 没
Bert与GPT的区别1. 网络结构上的区别上图是Transformer的一个网络结构图，Bert的网络结构类似于Transformer的Encoder部分，而GPT类似于Transformer的Decoder部分。单从网络的组成部分的结构上来看，其最明显的在结构上的差异为Multi-Head-Attention和Masked Multi-Head-Attention。为了解释清楚这两个的区别，先
在对Keras框架的学习中，一个很大的难点就是数据的导入，尤其是当数据不能一次放入内存的时候，应该如何导入的问题。在Keras的官网，没有章节特意讲这个内容，而专门去找资料，也很难找到相关的内容。绝大多数的教程都是直接使用的Keras自带的数据集。为了处理大量数据的情况，我还特意研究了Python的多线程。后来我还知道了导入数据的时候的随机性的重要性等各种问题。这篇文章算是一个总结。方便查看搬运至
规范数据帧在介质上的放置的方法称为介质访问控制。 在数据链路层协议的各种实施中，有多种控制介质访问的方法。这些介质访问控制技术定义了节点是否以及如何共享介质。
介质访问控制相当于规范机动车上路的交通规则。缺少介质访问控制就等同于车辆无视所有其他行人车辆，自顾自地直接进入道路。
但是，并非所有道路和入口都相同。车辆可通过并道、在停车信号处等待轮到自己或
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2011-05-23 17:14:30
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