一.什么是大场景? 顾名思义,大场景就是能够从一个鸟瞰的角度看到一个大型场景的全貌,比如一个园区.一座城市.一个国家甚至是整个地球.但过去都以图片记录下大场景,如今我们可以通过建造3D模型来还原大场景,其中方式有很多,比如倾斜摄影模型.手工建模模型.BIM模型等都能做出大场景模型. (倾斜摄影) 二.普遍技术难题 在拥有了建造大场景模型的能力后,普遍的难题出现了. 1.模型过大,低则几十GB,高达几个PB,无法顺畅读取,对硬件设备要求过高: 2.既无法通过网页直接展示,也不能进行模型交互,满足不…

"3D模型体量过大.面数过多.传输展示困难",用户面对这样的3D数据,一定不由得皱起眉头.更便捷.快速处理三维数据,是每个3D用户对高效工作的向往. 在老子云最新上线的单模型轻量化服务里,你可以发现,原来还有这种方式能更快速高效地应用三维! 击破三大痛点轻量三维便捷一点 作为极具创新力的三维技术产品,老子云单模型轻量化向我们展示了全新的模型处理方式. 01全自动!3D处理不再低效 如果你从事的是3D可视化项目开发岗位,处理3D模型肯定是让你最头疼的.想快速推进项目进度,可面对数据量庞大…

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R…

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R…

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…

抖音3d特效,可谓是越来越火爆了,这个有着迪士尼画风的3D大眼,就刷屏了国内外用户的首页! 有人好奇这些特效究竟是怎么制作的?其实就是把3D模型调整适配到头部模型上,调整位置或者大小就可以制作出一个简单的3D特效. 看起来步骤非常简单,但对模型的要求还是比较严格的.抖音平台明确要求3D特效必须上传三角面结构模型,同时它还要求保持模型尽量小的大小. 而小于10M的要求,大部分的模型几乎都不满足,三角面更是需要大量人工时间进行转换,才能得到满足上传需求的模型格式.所以很多人看到这个要求,就直接放弃了…

伴随着互联网的发展,从桌面端走向Web端.移动端必然的趋势.互联网技术的兴起极大地改变了我们的娱乐.生活和生产方式.尤其是HTML5/WebGL技术的发展更是在各个行业内引起颠覆性的变化.随着WebGL标准被广泛接受,出现了许多基于HTML5的开源三维引擎,如threejs.scenejs等.尤其threejs使用非常广泛,一方面由于其使用门槛较低,另一方面是其支持若干种三维文件格式,如stl.obj.3ds.obj.dae.fbx等.对于中小规模的三维模型,使用threejs可以快速搭建一个基…

原文链接在这里 http://dev.cra0kalo.com/?p=213 背景信息 Intel的GPA本身是一款图形分析软件,并没有设计从3D程序里抓取模型资源的功能,但这里作者是通过hook GPA应用,让他可以把捕捉到的顶点缓冲和索引缓冲. Intel GPA 64位的下载链接 http://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/irc_nas/4674/gpa_14.3_release_231370_windows_x64.msi In…

最近一个月一直在研究Revit二次开发-BIM模型的导出,在网上找了很多相关资料学习.下面简单介绍一下我最近做的这个BIM模型的导出功能. 开始尝试使用Revit2015的样例程序里提供的读取模型几何信息的方式直接将所有的模型的坐标点XYZ.三角网信息全部导出来,形成我想要的.x文件,结果还真的得到了我想要的模型数据,但是仅仅得到模型的坐标信息还远远不够,模型的材质信息.UV坐标贴图数据才是最关键的.其实要实现模型导出功能,不需要这样费劲的一个信息一个信息的去调API取了,Revit提供了专门的…

ChemDraw作为一款很受大家欢迎的化学绘图软件,其在绘制平面化学方面的功能已经非常的强大了,其实它也可以绘制3D图形.Chem 3D就是绘制3D图形的重要组件.而且为了满足不同的用户绘图的需求,可以给大家提供三种方法来绘制3D图形.有的方法需要绘制者对化学立体模型的结构比较熟悉,有的要求对化学式比较熟悉,绘制者可以根据自己的实际情况选择绘制方法.下面就来给大家分享一下Chem 3D中怎么创建立体模型? 原文:http://www.chemdraw.com.cn/ruheshiyong/lit…

基于ifc数据的bim模型吊装模拟-1 IfcWallStandardCase    IfcColumn…

MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltw…

0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了…

导言 新的CNN网络的提出,提高了模型的学习能力但同时也带来了学习效率的降低的问题(主要体现在模型的存储问题和模型进行预测的速度问题),这使得模型的轻量化逐渐得到重视.轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的"网络计算方式"(尤其针对卷积方式),从而不损失网络性能的前提下,减少网络计算的参数.本文主要介绍其中的一种--MobileNet[1](顾名思义,是能够在移动端使用的网络模型). 深度可分离卷积 MobileNet实现模型轻量化的核心是depth-wise separable co…

​  前言  由于内存和计算资源有限,在嵌入式设备上部署卷积神经网络 (CNN) 很困难.特征图中的冗余是那些成功的 CNN 的一个重要特征,但在神经架构设计中很少被研究. 论文提出了一种新颖的 Ghost 模块,可以从廉价操作中生成更多的特征图.提出的 Ghost 模块可以作为即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络.堆叠Ghost Module建立了轻量级的 GhostNet. GhostNet 可以实现比 MobileNetV3 更高的识别性能(例如 75.7% 的 top-1 准确率),并…

此篇博客仅为记录,记录钻研过程的零碎思路.         之前考虑过很多可能性,对rvt文件转换格式:.obj.JSON..gltf等等.这些可能性前人一般都尝试过,而且也都做出来了东西.         最近联想到之前做的一个小东西--unity模型在web端的显示. 思路一:Revit直接导出FBX         于是乎,就想到revit模型既然可以导出FBX,那么那么可不可以将导出的FBX文件导入到unity中,再通过unity发布到WebGL平台.         为了省去不必要的麻…

多年以来,BIM一直是曲高和寡,仅仅在建筑圈内孤芳自赏.我们花那么多心思建了那么多BIM模型,如果仅仅在建筑圈内使用,未免暴殄天物.如何充分发掘BIM的价值,让更多的受众从BIM中受益,这是我们亟待解决的问题.北京毕加索智能科技有限公司也正是立志于此,致力于推动从BIM时代向"BIM+"时代的迈进, 在建设新型智慧城市的进程中贡献自己的力量. 全文请看 http://developer.51cto.com/art/201706/543032.htm…

转自http://dongzipnf.blog.sohu.com/189983746.html 产生式模型与判别式模型 产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行. Andrew Ng在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的…

应用场景: 可以应用在不同行业的客户分类管理上,比如航空公司,传统的RFM模型不再适用,通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析:基于消费者数据的精细化营销 应用价值: LRFMC模型构建之后使用了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进行细分,而不是传统的来与参考值对比进行手工分类,使得准确率和效率得到了大大提升,从而实现客户价值分析,进行精准的价格和服务设置: 经常买机票的朋友不知道有没有发现,机票的价格通常“阴晴不定”.3个月前是一个价格,2个月1个月1周前又是另一个价格:有…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以…

我们都知道padding是为块级元素设置内边距 但是在使用过程中,我们却会遇到一些问题.padding的标准盒模型和怪异盒模型 padding盒子模型 我们通过demo来讲这个问题,用文字干讲第一没意思,第二讲不明白 标准盒模型: 我们先摆出HTML和CSS代码: <div class="shoebox"> <!--此div模仿鞋子的鞋盒--> <div class="shoes"> <!--此div模仿鞋子--> &…

eventloop的基本概念可以参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/10/event_loop.html Eventloop指的是独立于主线程的一条线程,专门用来处理IO事件,而如果Eventloop一个不够用,可以开多个. Eventloop底层也要基于异步的网络调用.文件调用才能发挥最大的作用. 可以看到,由于多出了橙色的空闲时间,所以主线程得以运行更多的任务,这就提高了效率.这种运行方式称为"异步模式"(asynchronous I/O)…

首先上图,这两张很明显可以看出IE盒模型和标准盒模型之间的差别. 当然今天不是去细细追究两种模型具体是怎么去计算布局的,那个很多文章已经已经有过了,不再重复.以前刚开始学习盒模型的时候,就学到的是IE的盒模型不规范,不符合标准的盒模型,要加文档申明把IE的转换为标准的.要给文档头部加上 DOCTYPE 声明.让所有浏览器中都可以显示“标准 W3C 盒子模型”.为了让网页能兼容各个浏览器.殊不知,真正开发的时候其实IE模型更利于实际开发. 来说说为什么要将标准盒模型转换为IE盒模型 为什么IE盒模…

一.关联模型 ( RelationMondel ) 1.数据查询 ① HAS_ONE 查询 创建两张数据表评论表和文章表: tpk_comment , tpk_article .评论和文章的对应关系为,一条评论 id 对应一篇文章,为 ONE_TO_ONE 关系 ( 一对一 ).评论表的结构为: 其中 aid 字段与文章表的 id 字段对应.打开自定义模型 ArticleModel,让模型继承于 RelationModel,然后定义成员属性 $_link,代码: ArticleModel.cla…

参考:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51420015 一.套接字模式 套接字模式简单的决定了操作套接字时,Winsock函数是如何运转的.Winsock以两种模式执行I/O操作:阻塞和非阻塞. 在阻塞模式下,执行I/0的Winsock调用(如send和recv)一直到操作完成才返回. 非阻塞模式下,Winsock函数会立刻返回 1.阻塞模式 套接字创建时,默认工作在阻塞模式下,列入对recv函数的调用会使程序进入等待状态,知道接收到数据才返回…

盒子模型是css的专有名词,用来描述页面设置中的各种属性,如内容(content).填充(padding).边框(border).边界(margin),由于这些属性拼在一起,与日常生活中的“盒子”很相像,因而称作盒子模型 盒子模型是分为两类的,一类是W3C盒子模型,另一类是IE盒子模型,最根本区别就是:属性Height与Width这两个值是否包含了padding与border.W3C盒子模型不包含padding与border,仅仅指content的height和width.而IE盒子模型则包含了…

原文:ThinkPHP 的模型使用详细介绍--模型的核心(七) 注意:本节是ThinkPhp框架对数据操作的核心处理部分 大家还是在这里看清楚可以将其剪切放到代码编辑器中查看 本章节给大家着重介绍模型的: 一.普通查询方式    . 二.表达式查询方式 . 三.区间查询      .  四.统计查询  .    五.SQL直接查询 回顾初步模型的-"增删改查": // 直接连接数据库,但是得先去配置文件中配置下才行 class IndexAction extends Action {…

文中所讲基本都是以非阻塞IO.异步IO为基础.对于阻塞式IO,下面的编程模型几乎都不适用 Reactor三种线程模型 单线程模型 单个线程以非阻塞IO或事件IO处理所有IO事件,包括连接.读.写.异常.关闭等等.单线程Reactor模型基于同步事件分离器来分发事件,这个同步事件分离器,可以看做是一个单线程的while循环.下图描述了单线程模型的处理过程,看起来与网上大部分资料的图片不同,但本质是相同的. 注意上面的Selector之所以会有OP_ACEEPT事件,是因为在单线程模型中,Selec…

原始数据接上篇文章来操作.可能需要查看后才能懂.点击这里查看 1.常用的模型字段类型 官方文档:https://docs.djangoproject.com/en/2.1/ref/models/fields/#field-types 定义的模型中,类名对应的表名,类属性对应的表的字段,我们在上节内容有说过,可以查看.这里我们详细了解. django和mysql的对应类型,models.Model下的方法 django类型 映射到mysql类型 IntegerField : 整型 映射到数据库中的…

一,原理 css 属性:Box Moel分为两种:W3C标准和IE标准盒子模型. 大多数浏览器采用W3C标准模型,而IE中采用Microsoft自己的标准. 怪异模式是“部分浏览器在支持W3C标准的同时还保留了原来的解析模式”,怪异模式主要表现再IE内核的浏览器. 当不对Doctype进行定义时,会触发怪异模式. 在标准模式下,一个块的总宽度=width+margin(左右)+padding(左右)+border(左右) 在怪异模式下,一个块的总宽度=width+margin(左右)(既widt…