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

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模

此章节不是必须做的!!!! 因为我已经用solidworks画了机器人的3D模型,那我就直接导入已经画好的三维模型. 如果大家没有画也是可以直接使用上一章节我们已经构建的机器人模型.我这里只是一个对显示的优化,不会影响后续功能的测试. 我们之前已经画好了三维模型,那么我们如何将solidworks中的模型导入到urdf中呢?我在百度上查到了solidworks有一个插件(sw2urdfSetup.exe),可以直接将三维模型生成ros的package.这个插件是ros提供的,但是在生成的pack

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi

CSS3之简易的3D模型构建[开源分享] 先上一张图(成果图):这个是使用 3D建模空间[源码之一] 制作出来的模型之一 当然这是一部分模型特写, 之前还制作过枪的3D模型等等. 感兴趣的朋友可以自己下载分享的源码自己制作一些好看的模型! 3D建模空间 的界面: 这其中只使用可 Jquery 1.11.3 和 Jquery UI 1.9.2 这两个插件辅助编写. 其中包括了 3D操作功能 和 3D创建和销毁功能 (见上图) 隐藏 Delete(删除选中对象) 的说明 也许很多朋友会问:“这东西有

​蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露 槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去. 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户. 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路. 欲寄彩笺兼尺素.山长水阔知何处? --晏殊 导读: 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中具有重要应用,如逆向工程.SLAM.图像处理和模式识别等.点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵,利用该矩阵实现多视扫描点云的精确配准,最终获取完整的3D数字模型.场景.本质上,关于六自由度(旋转和平移)的3D点云配准问题是典型的

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的

CVPR2020论文介绍: 3D 目标检测高效算法 CVPR 2020: Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud 随着CVPR2020入选论文的曝光,一篇关于自动驾驶的文章被录用,该论文提出了一个通用.高性能的自动驾驶检测器,首次实现3D物体检测精度与速度的兼得,有效提升自动驾驶系统安全性能.目前,该检测器在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV排行榜上排名第三.论文是如何解决物体检测难题的? View

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(

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

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

1.首先得说明的是这并不是真正的3D,模型被导出为一系列的单个图片,例如一个3D户型图,以某个视角旋转360°,渲染出一系列连续的单个图片文件. 2.在Image.MouseMove事件中添加相应代码,根据move的方向(根据当前鼠标点和前一鼠标点即可判断出),来更新Image.Source(赋值为上一张or下一张图片) 3.如果进展顺利,那么你就可以使你的3D模型流畅的旋转起来. 然而事情的发展往往让人很不愉快. 于是乎,展开各种网络搜索.略去其中各种奇葩想法,例如异步加载啦.预加载啦等等乱七

一直以来很多Stage3D开发者都在为3D模型在2DUI上显示的问题头疼.Stage3D一直是在 Stage2D下面.为了做到3D模型在2DUI上显示通常大家有几种实现方式,下面来说说这几种实现方式吧. 实现方式1: 在2DUI上挖个洞透过去显示3D层.这种做法的缺陷在于如果两个UI界面同时打开就会UI错层显示错乱.为了解决这问题很多程序员选择了当挖洞显示3D的UI打时把其他界面隐藏掉,用户体验超差. 实现方式2: 利用Context3D 的 drawToBitmapData API 实时将3D

优化算法-BFGS BGFS是一种准牛顿算法, 所谓的"准"是指牛顿算法会使用Hessian矩阵来进行优化, 但是直接计算Hessian矩阵比较麻烦, 所以很多算法会使用近似的Hessian, 这些算法就称作准牛顿算法(Quasi Newton Algorithm). 1. 牛顿算法(Newton Algorithm) 牛顿算法考虑了函数的二阶单数, 是一种二阶优化方法, 并且是所有其他二阶优化方法的鼻祖. 作为对比, 梯度下降(Gradient Descent)只考虑了函数的一阶导数

需求为(自己编的,非实际项目): 某配送中心进行揽货,目标客户数为50个客户,配送中心目前的运力资源如下: 现有车辆5台 单台运力最大行驶距离200千米 单台运力最大载重公斤1吨 问:运力怎样走法才能以最低的成本完成针对这50个客户的揽货行为 是个最优化问题(运筹学),我们只考虑简化后的模型,不考虑路面交通.时间窗口这些复杂计算,用蚁群优化算法来实现接近最优解的计算. 关于蚁群优化算法的理论请看这篇文章:https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Path_Optimiz

1 EM算法的引入1.1 EM算法1.2 EM算法的导出2 EM算法的收敛性3EM算法在高斯混合模型的应用3.1 高斯混合模型Gaussian misture model3.2 GMM中参数估计的EM算法4 EM推广4.1 F函数的极大-极大算法 期望极大值算法(expectation maximizition algorithm,EM).是一种迭代算法,1977年由Dempster总结提出,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计.EM算法分为

本文原创 如转载请注明出处!!! 本博客地址http://www.cnblogs.com/we-jack 本文原创,如果有同样需求的小伙伴请第一时间联系我 或者在留言区留言 上次为大家提供了3D模型的展示之后 发现网上有很多想要计算3D模型表面积和体积的需求 那么经过掉了几百根头发的艰辛历程之后 终于为大家解决了这一需求 按照惯例先上图为证 当然我这样写 有的人认为我在忽悠 你说你的体积 表面积是这就是这啊 没有可验证性么 那好~ 没有对比就没有伤害 下面是某3D打印网站上传同样模型后给出的数据

MapReduce 计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化:二是I/O操作方面的优化.这其中,又包含六个方面的内容. 1.任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容.计算方面,Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资源.I/O方面.Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器,以减少网络I/O的消耗. 2.数据预处理与InputSplit的大小 MapReduc

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系.最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数.但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,

搭建好网络后,常使用梯度下降类优化算法进行模型参数求解,模型越复杂我们在训练神经网络的过程上花的时间就越多,为了解决这一问题,我们就需要找一些优化算法来提高训练速度,TF的tf.train模块中提供了丰富的优化算法,这一节对这些优化器做下简单的对比. Stochastic Gradient Descent(SGD) 最基础的方法就是GD了,将整个数据集放入模型中,不断的迭代得到模型的参数,当然这样的方法计算资源占用的比较大,那么有没有什么好的解决方法呢?就是把整个数据集分成小批(mini-bat

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las