引言 最近做T级互动,需要使用到3D模型.相信大家和我一样,在开始着手的时候,一定会有这么些问题: 1.如何选择3D模型的导出格式 2.如何对模型文件进行优化 3.在大流量的项目中兼容性怎么样 让我们通过这篇文章,进行细致的探索.调研与沉淀. 一.什么是 glTF 文件 glTF 全称 Graphics Language Transmission Format,是三维场景和模型的标准文件格式. glTF 核心是 JSON 文件,描述了 3D 场景的整个内容.它由场景结构本身的描述组成,其由定义场

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px

在使用表单获取用户输入的数据时,我们必须对数据进行有效性验证,因为来自网络的信息都是不可信的.同时也要给用户即时的反馈,避免让用户感到困惑.这就涉及到数据验证的范畴. 数据验证最直接的做法是在服务器端对回传的数据加以甄别.在MessageBoard这个demo中,用户留言时昵称和留言内容都不能为空,并且留言内容不得少于15字.为此我们需要修改Write动作方法. [HttpPost] public ActionResult Write(Message message) { if (string.

一.字典转模型的键值对与模型属性不匹配问题 1. 字典的键个数 < 模型的属性个数 (key 能与模型的属性匹配) 1> .KVO 方式: - setValuesForKeysWithDictionary: 2> for循环的方式,一一赋值 2.字典的键个数 = 模型的属性个数 (key 能与模型的属性匹配) 同1. 3.字典的个数 > 模型的属性个数 (模型的属性为字典key 的其中一部分) 一共有三种解决方式 二.解决办法: 建立一个GXApp的模型,申明两个属性: name(

时间序列分析模型——ARIMA模型 一.研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型.但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂.为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型,如向量自回归模型(vector autoregression,VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model,VEC). 在经典的回归模型

我们的模型训练出来想给别人用,或者是我今天训练不完,明天想接着训练,怎么办?这就需要模型的保存与读取.看代码: import tensorflow as tf import numpy as np import os #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) y_data = np.square(x_data)-0.5+noise #输入层

之前训练模型,认为网络图构建完成,Loss肯定是呈现下降的,就没有太留心,知识关注F1的变化情况,找到最优的F1训练就停止了,认为模型就ok. 但实际中发现,我们要时刻关注网络的损失变化情况,batch size过小(6,8)都会导致模型不收敛,此时你就看不到损失的变化,只能根据F1优劣判断模型. 那么,我们可以将batc size调的大一些(128),可以观察到损失是平滑降低的,F1的性能也在慢慢变好.这就是通常大家用128的原因.关于迭代停止条件, 一般选20个epochs的迭代,每一次迭代

模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件: meta文件:保存了网络的图结构,包含变量.op.集合等信息 ckpt文件: 二进制文件,保存了网络中所有权重.偏置等变量数值,分为两个文件,一个是.data-00000-of-00001 文件,一个是 .index 文件 checkpoint文件:文本文件,记录了最新保持的5个模型文件列表 tf中模型保存使用 tf.train.Saver类来保存模型.使用方式: 1. 在Session外生成一个模型保存对象 saver =

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.选择最简单模型 如果不能满足: 增加参数,增加R**2 判断是否overfittiing 调整R方,BIC,AIC(选择较小BIC或AIC值)

模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件: meta文件:保存了网络的图结构,包含变量.op.集合等信息 ckpt文件: 二进制文件,保存了网络中所有权重.偏置等变量数值,分为两个文件,一个是.data-00000-of-00001 文件,一个是 .index 文件 checkpoint文件:文本文件,记录了最新保持的5个模型文件列表 tf中模型保存使用 tf.train.Saver类来保存模型.使用方式: 1. 在Session外生成一个模型保存对象 saver =

先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化. In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe In [2]: #设置当前目录,判断模型是否训练好 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.inse

/// <summary> /// DataSet转换成model 自动赋值返回集合 /// </summary> /// <typeparam name="T">模型类型</typeparam> /// <param name="dataList">传入数据DataSet数据源</param> /// <param name="obj">传入模型</par

Error | 误差 Bias | 偏差 – 衡量准确性 Variance | 方差 – 衡量稳定性 首先我们通常在实际操作中会直接用错误率或者与之对应的准确率来衡量一个模型的好坏,但是更加准确的做法是误差衡量时综合考虑偏差和方差的共同作用. 所谓偏差Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度.Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望值之间的误差,即模型的稳定性. 举个例子,对于一个二分类问题,比如测试图片是不是猫,是猫的话就是1,不是猫就是2. 现

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿

目录 ${\rm ARIMA}$ 模型 滞后算子 ${\rm MA}(q)$ 模型 ${\rm MA}(1)$ 模型 ${\rm MA}(q)$ 模型 ${\rm AR}(p)$ 模型 ${\rm AR}(1)$ 模型 ${\rm AR}(p)$ 模型 ${\rm ARMA}(p,,q)$ 模型 ${\rm ARMA}(1,,1)$ 模型 ${\rm ARMA}(p,,q)$ 模型 模型的选择 弱相依时间序列 ${\rm ARIMA}(p,,d,,q)$ 模型 \({\rm ARIMA}\) 模

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为

最近有客户试用我们的三维平台,在导入模型的时候,会出现模型全黑和不可见的情况.本文说下全黑的情况. 经过测试,发现可能有如下几种情况. obj 模型没有法线向量 如果obj模型导出的时候没有导出法线向量,会导致模型不能接受光照,从而导出的模型是全黑的. 此种情况下,高光反射也没有. 解决方案上,一种是让建模人员重新导出模型,导出的时候勾选上导出法线向量. 另外也可以从程序上兼容一下,判断模型是否有法线向量,如果没有,程序自己计算法线向量. 以threejs为例,调用computeVertexNo

NLP论文解读 原创•作者 | 小欣   论文标题:PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.09895.pdf 代码:https://github.com/hy-struggle/PRGC 1.前言 1. 论文的相关背景 关系抽取是信息抽取和知识图谱构建的关键任务之一,它的目标是从非结构化的

书接上文:不知怎么选,用RFM模型看舔狗质量! 这里要注意一个问题,我这里是因为内部信息敏感,才抽象成舔狗,大家不要以为我真的在说舔狗...... UE模型即Unit Economics,是指单体经济模型. 什么是UE模型? ​大概在五年前,我们做了一个智能硬件项目,为了刺激流量做了一个活动,每购买一个硬件项目,会送一个折扣比较低的线下诊所服务包. 于是,项目本身购买量上来了,但作为诊所履约的负责人就不乐意了,因为硬件项目负责人相当于吃了这波流量带来的红利,却将相关的成本转移给了诊所承担,这个U

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] WebView2控件基于组件对象模型(COM),必须在单线程单元(STA)线程上运行. 线程安全 WebView2必须在使用消息泵的UI线程上创建.所有回调都发生在该线程上,对WebView2的请求必须在该线程上完成.从另一个线程使用WebView2是不安全的. 唯一的例外是CoreWebView2WebResourceRequest的Content属性.内容属性流是从后台线程读取的.流应该是灵活的,或者应该从后台STA创建,以防止UI线程