之前在公司参与的一个与国外合作的项目中,有一景需要动态.随机地选取场景中的一些物体,同时显示指定材质,当时是用Houdini的节点+Hscript 解决的: 今天用简洁优雅的Python在Maya中写了一个类似的效果, 代码如下: import maya.cmds as mc import random def selTest(): mc.select(allDagObjects=1) sel = mc.ls(sl=True) selSize = len(sel) #print sel rand

# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg # Youku video tutorial: http://i.youku.com/pythontutorial """ Please note, this code

虽然利用threejs来在网页中渲染3d模型不是第一次折腾了,但是还是遇到了各种问题.总结下我所遇到的问题,希望能给正在使用threejs的小伙伴一个帮助. 一.所使用的软件与开发环境 Maya2014.Blender2.77a threejs-r82 webpack + gulp 二. 动画模型的导入导出 1.格式的选择 threejs支持的动画模型有Collada(.dae).mmd(用过MikuMikuDance的应该知道) .fbx.json. Collada里面包含了你场景中所有数据(

只是作简单的了解. 1区别 (1)Python scripts:可以在Maya的script editor 执行.用于扩展maya.cmd模块. The import statement below is typically found at the head of Maya Python scripts: import maya.cmds as cmds (2) Python plugins: Maya Python plug-ins can be used to define your ow

今天看到这篇文章里面提到如何选择模型,觉得非常好,单独写在这里. 更多的机器学习实战可以看这篇文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别, 参考这篇文章:https://www.zhihu.com/question/30557267 数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念.字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信息.这个工作BI(商业智能)可以做,数据分析可以做,甚至市场运营也可以做

1月28日学习 Python选择与循环 选择结构 多分枝选择结构 if 表达式 1: 语句块 1 elif 表达式 2: 语句块 2 elif 表达式 3: 语句块 3 ... else : 语句块 n 循环结构 带else的循环结构 while循环和for循环都可以带else字句,如果循环因为条件表达式不成立而自然结束(不是因为执行了break而结束循环),则执行else结构中的语句,如果是因为break,则不执行 迭代对象如果是空列表的话 也不会执行else while 条件表达式: 循环体

Winsock中提供了一些I/O模型帮助应用程序以异步方式在一个或多个套接字上管理I/O. 这样的I/O模型有六种:阻塞(blocking)模型,选择(select)模型,WSAAsyncSelect模型,WSAEventSelect模型,重叠(overlapped)模型,完成端口(completion port)模型. 选择模型: 目的:允许想要避免在套接字调用上阻塞的应用程序有能力管理多个套接字. 一.select函数             select函数可以确定一个或者多个套接字的状态

本篇的内容是为表格添加行号,和复选框,最后谈一下Ext的选择模型.内容比较简单,就直接上代码了.一. 设置行号   行号的设置主要问题在于删除某一行后需要重新计算行号  Ext.onReady(function() {         var cm = new Ext.grid.ColumnModel([                     new Ext.grid.RowNumberer(),           --在这里设置行号                    { header:

C#.C++.Java.Python 选择哪个好? 2019年03月06日 16:54:34 编程小火车 阅读数:214   首先排除Python,光动态语言一个理由,就已经万劫不复了.无论有多少所谓优势,在这一个缺点面前,都显得微不足道. 动态语言是为了七八十年代的古董计算机而设计的,那个年代的电脑操作系统还不到1MB,比如MS-Dos,Unix,Amiga等,所以绝大多数动态语言都是古董语言.Python在其中算是相对“年轻”的,但也是30年前的技术了. 除了Lua,Julia等极少数90后

目录 事件选择模型概述 API详解 工作原理 代码实现 事件选择模型概述 Winsock提供了另一种有用的异步事件通知I/O模型--WSAEventSelect模型.这个模型与WSAAsyncSelect模型类似,允许应用程序在一个或者多个套接字上接收基于事件的网络通知.它与 WSAAsyncSelect模型类似是因为它也接收FDXXX类型的网络事件,不过并不是依靠Windows的消息驱动机制,而是经由事件对象句柄通知 API详解 WSAEVENT WSAAPI WSACreateEvent()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import validation_curve #模型选择验证曲线validation_curve模型 def test_validation_curve(): ''' 测试 validat

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import learning_curve #模型选择学习曲线learning_curve模型 def test_learning_curve(): ### 加载数据 digits = lo

from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error #模型选择回归问题性能度量mean_absolute_error模型 def test_mean_absolute_error(): y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0] print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_tr

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.model_selection imp

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,StratifiedKFold,LeaveOneOut,cross_val_score #模型选择数据集切分train_test_split模型 def test_train_test_split(): X=[[1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34], [41,42,43,4

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

from sklearn.metrics import zero_one_loss,log_loss def test_zero_one_loss(): y_true=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,1,1,0,0] print("zero_one_loss<fraction>:",zero_one_loss(y_true,y_pred,normalize=True)) print("zero_one_loss&

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

Django 模型类的Meta是一个内部类,它用于定义一些Django模型类的行为特性.下面对此作一总结: abstract      这个属性是定义当前的模型类是不是一个抽象类.所谓抽象类是不会相应数据库表的.一般我们用它来归纳一些公共属性字段,然后继承它的子类能够继承这些字段. 比方以下的代码中Human是一个抽象类.Employee是一个继承了Human的子类,那么在执行syncdb命令时,不会生成Human表.可是会生成一个Employee表,它包括了Human中继承来的字段.以后假设再

缘由 之前写socket的CS模型代码,都是利用最原始的多线程方式.服务端是主线程,接到客户端的连接请求就从线程池中获取一个线程去处理整个socket连接的所有操作,虽然在连接数较短的情况下没有什么影响,但是当连接数很大的情况下,线程的切换和线程池的大小问题就明显起来了. 问题 应该存在一种方式可以让一个线程去处理多个连接,在连接有事情做的时候才过去处理,不然的话线程就挂起,让线程的利用率更高,于是后来学习了select以及epoll.在这里我重点总结一下select select的原理 sel