材质属性.visible查看Three.js文档的基类Material,可以知道材质属性.visible的作用就是控制绑定该材质的模型对象是否可见,默认值是true,LineBasicMaterial.SpriteMaterial.MeshBasicMaterial等材质都会继承基类Material的可见性.visible属性,也就是说无论点模型Points.线模型Line或网格模型Mesh默认都是可见的.如果想隐藏一个模型可以设置该模型材质的.visible属性值为true. // 隐藏网格模

App项目使用Bugly的内测分发功能进行整包的测试,但日积月累之后,版本就会特别多.而线上同时跑的版本可能不过三个左右,那么多版本会干扰到查看崩溃.选择版本,如何隐藏呢? 右上角,更多 –> 产品设置 –> 版本管理 可是bugly有bug,只能设置显示,不能设置隐藏 >_<,好几十个版本要一个一个去点击隐藏,好麻烦,所以就用Fiddler抓了一下包然后整了一个脚本. 注:本想直接用一个for循环里 new Image().src 的方法直接批量请求,但发现它请求的时候参数fsn

首先我们创建一个模型对象 var geometry = new THREE.BoxGeometry( 100, 100, 100); //边长100的正方体 var material = new THREE.MeshLambertMaterial({ color: 0xFF0000 }); var mesh = new THREE.Mesh(geometry, material); scene.add(mesh); 移动 接下来我们尝试将模型中心移动到 100,100,100的位置 方法1:Me

选取gltf格式时,出现模型为黑色,模型出不来 原因: 我们设计部可能是用maya或者3dmax去做:在模型导出时,没有gltf格式:如果maya或者3dmax导出obj然后导进blender,再导出gltf格式,就容易再格式转换的过程中出现数据丢失.(这时候你会发现你展示出来的模型为黑色,在你代码没有问题的情况下,你会发现后台也不报错,别的模型也可以展示出来) 解决办法: 我们把设计部做出来的模型导出来,放进这个网站进行格式转换 www.sketchfab.com  模型网站(gltf,fbx

概率图模型 HMM 先从一个具体的例子入手,看看我们要解决的实际问题.例子引自wiki.https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model Consider two friends, Alice and Bob, who live far apart from each other and who talk together daily over the telephone about what they did that day. Bob is

display.overflow.隐藏.border.margin.样式支持,层级结构 一.盒模型之display 1.三种样式 block 块 inline 内联/行内 inline-block 内联块 2.block.inline.inline-block的区别 (1)display:block block元素会独占一行,多个block元素会各自新起一行.默认情况下,block元素宽度自动填满其父元素宽度 可以设置宽高,宽默认适应父级,高默认由子级或内容撑开 设置宽高后,一定采用设置的宽高

在SQL Server中,除了系统数据库外,你创建的每一个数据库都有三种可供选择的恢复模型: Simple(简单), full(完整), bulk-logged(批量日志). 下面这条语句可以显示出所有在线数据库的恢复模型:SELECT name, (SELECT DATABASEPROPERTYEX(name, 'RECOVERY')) RecoveryModel FROM master..sysdatabases ORDER BY name SQL Server 2005及以上版本也可以使用

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域. 1. RNN概述 在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的.但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722178 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型. 在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的.这样状态的转换概率便是全部的参数.[马尔科夫模型HMM概述] 而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的

最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下. 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception.faster_rcnn.rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各种模型中性能最好,所以便采用它来进行训练. 配置环境 1. 在GitHub上下载所需的mod

原文链接:caffe Model的可视化 snapshot: 6000       一个在线可视化小工具:http://blog.csdn.net/10km/article/details/52713027       Place205 Model集结地:http://places.csail.mit.edu/downloadCNN.html 参考文章:深度学习之可视化-ZfNet去卷积     前言 由来已久,ANN方法被称为模式识别里面的"黑盒"方法,因为ANN模型不能使用明确的函

一.RNN的作用和粗略介绍: RNN可解决的问题: 训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一,比如基于时间的序列:一段段连续的语音,一段段连续的手写文字.这些序列比较长,且长度不一,比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练. T个时间步: 我们先来看单个RNN cell: 简单的RNN前向传播实现过程: 以上代码实现: import numpy as np # 定义RNN的参数. X = [1,2] state = [0.0, 0.0] w_cell_state = np

在ZBrush®中对模型进行雕刻时,随着细节越来越丰富,原有的面数已经不能满足我们对细节的要求,为了得到更多的细节,我们就必须增加模型的面数,让更多的面来支持我们进行雕刻,如下图(左)和下图(右)所示,设置不同细分级别时模型的雕刻结果. 打开Light Box(灯光盒子),选择DemoHead,拖拽鼠标左键,在场景中绘制一个DemoHead,单击tool>GempHead,(工具>几何体)命令,打开其菜单,它是ZBrush®中用于控制细分功能的主要菜单,如图所示,当前导入的模型在菜单中显示出自

模型 模型是您的数据唯一而且准确的信息来源.它包含您正在储存的数据的重要字段和行为.一般来说,每一个模型都映射一个数据库表. 基础: 每个模型都是一个 Python 的类,这些类继承 django.db.models.Model 模型类的每个属性都相当于一个数据库的字段.每个属性映射为一个数据库列. 综上诉说,Django 给你一个自动生成访问数据库的 API 默认情况下表名是appname_classname,由app名和你创建的模型名组成,可以自定义. 默认情况下会在表中自动创建一个'id'

wx.ready(function () { // 8.3 批量隐藏菜单项 wx.hideMenuItems({ menuList: [ 'menuItem:share:qq', //分享到QQ 'menuItem:share:weiboApp', // 分享到Weibo 'menuItem:favorite', // 收藏 'menuItem:share:QZone', // 分享到 QQ 空间 'menuItem:copyUrl', // 复制链接 'menuItem:openWithQQB

<谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读>,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码.现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现[点击阅读原文直接访问]: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFl

目录 朴素贝叶斯分类(NBC) 程序简介 分类流程 字典(dict)构造:用于jieba分词和槽值替换 数据集构建 代码分析 另外:点击右下角魔法阵上的[显示目录],可以导航~~ 朴素贝叶斯分类(NBC) 这篇博客的重点不在于朴素贝叶斯分类的原理,而在于怎么用朴素贝叶斯分类器解决实际问题.所以这边我就简单介绍以下我们使用的模型. NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类.它假设特征条件之间相互独立,先

HInton第8课,之所以说之二三,是因为训练RNN的四种方法之一:长短时记忆在lecture7中介绍过了,这里介绍的是第二和第三种方法:HF优化和Echo (这个字觉得翻译成回声是不是欠妥,所以保留着,不过个人觉得"回显"不错)状态网络.这课有两个论文作为背景可以看<Generating Text with Recurrent Neural Networks>和<Echo state network - Scholarpedia>. 一."Hessi

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir