前言 Qualoth是韩国FXGear公司推出的一款布料模拟插件,可以计算出很自然的衣褶以及动态效果,并且能应对大幅度动作的碰撞解算,可以和Houdini的Cloth Solver相媲美: 目前这款插件的教程很少,只能找到一个冗长的韩文视频以及官方帮助文档,没有其他更详细的教程: 我下载了for Maya的版本体验了一段时间,摸索出大体的制作流程,现分享如下: 制作流程 Qualoth的制作流程和nCloth差别较大,主要是前期衣物建模流程的不同,前几步类似传统服装制作: 1.先用Curve曲线

转自:http://www.cnblogs.com/super-king/p/3296333.html /proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的

/proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的包. ForwDatagrams   : IP转发的数据包个数 InUnknownProtos : IP

-XX:+PrintGC 使用这个参数,虚拟机启动后,每次GC就会打印日志. -XX:+UseSerialGC 使用串行垃圾回收器. -XX:+PrintGCDetails 打印详细信息.包括各个区的情况. -XX:PrintCoommandLineFlags 将隐式或者显示传给虚拟机的参数打出. -Xms 设置java程序启动时,初始堆大小. -Xmx 设置java程序能获得的最大堆大小. -Xmn 设置新生代的大小. -XX:ServivorRatio 设置新生代中eden空间和from/t

PID调节器参数整定方法很多,常见的工程整定方法有临界比例度法.衰减曲线法和经验法.云润仪表以图文形式分别介绍调节器参数整定方法. 临界比例度法一个调节系统,在阶跃干扰作用下,出现既不发散也不衰减的等幅震荡过程,此过程成为等幅振荡过程,如下图所示.此时调节器的比例度为临界比例度δk,被调参数的工作周期为为临界周期Tk. 临界比例度法整定PID参数步骤1.将调节器积分时间设定为无穷大.微分时间设定为零(即Ti＝∞,Td＝0),比例度适当取值,调节系统按纯比例作用投入.稳定后,适当减小比例度,在外界

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo

JDK内存 jdk内存实际是jvm内存,jvm有一个运行时数据区,其实就是对这一部分的大小分配. 运行时数据区通常包括这几个部分:程序计数器(Program Counter Register).Java栈(VM Stack).本地方法栈(Native Method Stack).方法区(Method Area).堆(Heap) Xss:每个线程的stack大小(栈) Xmx:JAVA HEAP的最大值.默认为物理内存的1/4 Xms:JAVA HEAP的初始值,server端最好Xms与Xmx一

我们在对音频格式的转换中,打交道最多的就是MP3了.如果你能彻底玩转MP3,那么对你的音频创作和对其他音频格式的掌握会有很大的帮助.下面我们给大家介绍MP3制作软件:LAME 要制作出高音质的MP3靠以前广为流传的MP3编码器是不行的.LAME与一般MP3编码器与众不同,它支持几乎所有能够采用到MP3编码中的技术,LAME支持CBR(固定码率)和VBR(动态码率,还有一个效果不是很出众的ABR),LAME是MP3史上具有里程碑意义的软件,LAME是一个Command line程序,象Dos程序一

1. JVM内存管理:深入垃圾收集器与内存分配策略 http://www.iteye.com/topic/802638 Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙,墙外面的人想进去,墙里面的人却想出来. 概述: 说起垃圾收集(Garbage Collection,下文简称GC),大部分人都把这项技术当做Java语言的伴生产物.事实上GC的历史远远比Java来得久远,在1960年诞生于MIT的Lisp是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言.当Lisp还在胚胎时期,

1.Java虚拟机运行时的数据区 2.常用的内存区域调节参数 -Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB):默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制,此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存 -Xmx:最大堆大小,默认是老年代的内存空间大小,如果(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制,不包括PermSize(

内容概要¶ 如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数 如何让搜索参数的流程更加高效 如何一次性的搜索多个调节参数 在进行真正的预测之前,如何对调节参数进行处理 如何削减该过程的计算代价 1. K折交叉验证回顾¶ 交叉验证的过程 选择K的值(一般是10),将数据集分成K等份 使用其中的K-1份数据作为训练数据,另外一份数据作为测试数据,进行模型的训练 使用一种度量测度来衡量模型的预测性能 交叉验证的优点 交叉验证通过降低模型在一次数据分割中性能表现上的方差来保证模型性能的稳定性 交叉验证可以用于选择

大家奉上一篇关于PID算法及参数整定的知识! 1.位置表达式 位置式表达式是指任一时刻PID控制器输出的调节量的表达式. PID控制的表达式为 式中的y(t)为时刻t控制器输出的控制量,式中的y(0)为被控制量没有偏差时控制器输出的控制量. 由于计算机进入了控制领域.人们将模拟PID控制规律引入到计算机中来.由于计算机控制是一种采样控制,它只能根据采样许可的偏差计算控制量,而不能象模拟控制那样连续输出控制量,进行连续控制.由于这一特点,上面公式中的积分和微分项不能直接使用,必须进行离散化处理.离

PID参数整定方法很多,常见的工程整定方法有临界比例度法.衰减曲线法和经验法.云南昌晖仪表制造有限公司以图文形式介绍以临界比例度法和衰减曲线法整定调节器PID参数方法.临界比例度法一个调节系统,在阶跃干扰作用下,出现既不发散也不衰减的等幅震荡过程,此过程成为等幅振荡过程,如下图所示.此时PID调节器的比例度为临界比例度δk,被调参数的工作周期为为临界周期Tk. 临界比例度法整定PID参数步骤临界比例度法整定PID参数具体操作如下:1.被控系统稳定后,把PID调节器的积分时间放到最大,微分时间放到

上节学习回顾 1.判断对象存活算法:引用计数法和可行性分析算法 2.垃圾收集算法:标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法 3.垃圾收集器: Serial:新生代收集器,采用复制算法,单线程. ParNew:新生代收集器,采用复制算法,多线程. Parallel Scavenge:新生代收集器,采用复制算法,多线程,注重吞吐量. Serial Old:老年代收集器,采用标记-整理算法,单线程. Parallel Old:老年代收集器,采用标记-整理算法,多线程,与Parallel Scaveng

1. 前言 Jieba是由fxsjy大神开源的一款中文分词工具,一款属于工业界的分词工具--模型易用简单.代码清晰可读,推荐有志学习NLP或Python的读一下源码.与采用分词模型Bigram + HMM 的ICTCLAS 相类似,Jieba采用的是Unigram + HMM.Unigram假设每个词相互独立,则分词组合的联合概率: \begin{equation} P(c_1^n) = P(w_1^m) = \prod_i P(w_{i}) \label{eq:unigram} \end{eq

个人收藏了很多香港大学.香港科技大学以及香港中文大学里专门搞图像研究一些博士的个人网站,一般会不定期的浏览他们的作品,最近在看杨庆雄的网点时,发现他又写了一篇双边滤波的文章,并且配有源代码,于是下载下来研读了一番,这里仅仅对一些过程做简单的记录,以防时间久了忘记. 关于杨庆雄的相关文章可见:Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching以及一篇  Recursive Bilateral Filtering,都配有相关的源代码.

概况:Beanstalkd,一个高性能.轻量级的分布式内存队列系统,最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟,支持过有9.5 million用户的Facebook Causes应用.后来开源,现在有PostRank大规模部署和使用,每天处理百万级任务.Beanstalkd是典型的类Memcached设计,协议和使用方式都是同样的风格,所以使用过memcached的用户会觉得Beanstalkd似曾相识. beanstalk核心概念: job:一个需要异

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘

一.抽屉算法 抽屉算法,又名鸽巢原理,它是德国数学家狄利克雷首先明确的提出来并用以证明一些数论中的问题,因此,也称为狄利克雷原则.它是组合数学中一个重要的原理. 具体算法讲的是: 第一抽屉算法: 如果n+1个物体被放进n个盒子,那么至少有一个盒子包含两个或更多的物体. 证明(反证法):如果每个抽屉至多只能放进一个物体,那么物体的总数至多是n,而不是题设的n+k(k≥1),故不可能. 第二抽屉算法:把多于mn(m乘以n)个的物体放到n个抽屉里,则至少有一个抽屉里有不少于m+1的物体. 证明(反证法