一.总述 当代WebGL编程所使用的3D模型大多是从3DsMax模型或Blender模型转化而来,这种工作模式比较适合3D设计师和3D程序员分工配合的场景.但对于单兵作战的WebGL爱好者来讲这种模式过于沉重:且不说转化插件本身存在的各种bug严重降低了转化的成功率,光是为了生成一个简单的模型就需要系统的学习3DsMax或Blender的使用方法就让人感觉得不偿失. 基于以上考虑,我计划编写一个基于Babylonjs的简单WebGL模型编辑器,供自己和其他有同样需求的WebGL爱好者使用.编辑器…

基于slate构建文档编辑器 slate.js是一个完全可定制的框架,用于构建富文本编辑器,在这里我们使用slate.js构建专注于文档编辑的富文本编辑器. 描述 Github | Editor DEMO 富文本编辑器是一种可内嵌于浏览器,所见即所得的文本编辑器.现在有很多开箱即用的富文本编辑器,例如UEditor.WangEditor等,他们的可定制性差一些,但是胜在开箱即用,可以短时间就见到效果.而类似于Draft.js.Slate.js,他们是富文本编辑器的core或者叫做controll…

注:这是大概四年前写的文章了.而且我离开.net领域也有四年多了.本来不想再发表,但是这实际上是Active Object模式在.net中的一种重要实现方法,因此我把它掏出来发布一下.如果该模型有新的发展,望在评论中帮给出一个引用,以便其它读者知晓.感激不尽 基于事件的异步模型实际上是MSDN中讲解异步编程时所提供的一个章节.但在阅读这些章节时,我觉得MSDN在一开始就将所有组成全部列出,然后再联系到一起的讲解次序并不适合我们的思维方式.因此在本文中,我将按照从易到难的方式逐步对该异步模型进行讲…

基于 Angularjs&Node.js 云编辑器架构设计及开发实践 一.产品背景 二.总体架构 1. 前端架构 a.前端层次 b.核心基础模块设计 c.业务模块设计 2. Node.js端设计 三.单元测试 四.持续集成及自动部署 五.打包 六.总结 一.产品背景 产品是一个内部项目,主要是基于语义网本体的云端编辑器,用于构建语义知识库.抛开语义网本体概念不谈 ,简单说就是一个简易的visual studio 云端编辑器.而图形显示则是在百度脑图的基础上改进的,增加了自己的形状和颜色,以及其他…

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox…

20个最强的基于浏览器的在线代码编辑器 - OPEN资讯 20个最强的基于浏览器的在线代码编辑器…

  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了非常多人的关注. 因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上添加了这个工具包的神奇感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源码的方式来一窥到底,出于好奇,我也成为了他们中的一员. 读完代码后,认为收获颇多,整理成文,给有须要的朋友參考. 相关链接 (一)文件夹和前言 (二)…

  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了非常多人的关注.因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上添加了这个工具包的神奇感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源码的方式来一窥到底,出于好奇,我也成为了他们中的一员.读完代码后.认为收获颇多.整理成文,给有须要的朋友參考. 相关链接 (一)文件夹和前言 (二)预备…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础中,我们讲到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题,现在我们开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法.由于word2vec有两种改进方法,一种是基于Hierarchical…