Threejs基础部分学习知道透视相机new THREE.PerspectiveCamera(fov, aspect , near,far)中. fov视野角(拍摄距离)越大,场景中的物体越小.fov视野角(拍摄距离)越小,场景中的物体越大. 透视相机(近大远小) PerspectiveCamera //透视照相机参数设置 var fov = 45,//拍摄距离 视野角值越大,场景中的物体越小 near = 1,//相机离视体积最近的距离 far = 1000,//相机离视体积最远的距离 asp

本文主要是对Threejs中加载模型的支持种类进行简单的知识科普. 3ds (.3ds) 3ds是3ds max通用储存文件格式.使用的范围更宽,可被更多的软件识别使用. amf (.amf) AMF是以目前3D打印机使用的"STL"格式为基础.弥补了其弱点的数据格式,新格式能够记录颜色信息.材料信息及物体内部结构等.AMF标准基于XML(可扩展标记语言). 3mf (.3mf) 由微软牵头的3MF联盟,于2015年推出全新的3D打印格式--3MF(3D Manufacturing F

golanggoroutine协程池Groutine Pool高并发 并发(并行),一直以来都是一个编程语言里的核心主题之一,也是被开发者关注最多的话题:Go语言作为一个出道以来就自带 『高并发』光环的富二代编程语言,它的并发(并行)编程肯定是值得开发者去探究的,而Go语言中的并发(并行)编程是经由goroutine实现的,goroutine是golang最重要的特性之一,具有使用成本低.消耗资源低.能效高等特点,官方宣称原生goroutine并发成千上万不成问题,于是它也成为Gopher们经常

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

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

G-P-M 模型概述 每一个OS线程都有一个固定大小的内存块(一般会是2MB)来做栈,这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量.这个固定大小的栈同时很大又很小.因为2MB的栈对于一个小小的goroutine来说是很大的内存浪费,而对于一些复杂的任务(如深度嵌套的递归)来说又显得太小.因此,Go语言做了它自己的『线程』. 在Go语言中,每一个goroutine是一个独立的执行单元,相较于每个OS线程固定分配2M内存的模式,goroutine的栈采取了动态扩容方式,

/// <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

Dubbo的服务暴露是一个重要的特性,了解其机制很重要.之前有很多人写了有关的源代码分析,在本文中不再重新分析.官方文档中的一篇写的就很好,本文主要是有关内容进行补充与总结. 传送门:服务导出 为什么要服务暴露 服务暴露分为远程暴露和本地暴露.在远程服务暴露中会将服务信息上传到注册中心.这时客户端要调用某个服务时会从注册中心找到该服务的远程地址等信息.然后客户端根据这个地址进行远程调用.服务端接收到远程调用请求后会最终调用getInvoker()方法进行查找对用的invoker.在getInvo

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