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模型 格式 方法obj

模型放置到3D场景中后模型位置与鼠标选中的位置不一致怎么办？

在线工具推荐：3D数字孪生场景编辑器 - GLTF/GLB材质纹理编辑器 - 3D模型在线转换 - Three.js AI自动纹理开发包 - YOLO 虚幻合成数据生成器 - 三维模型预览图生成器 - 3D模型语义搜索引擎 1、问题 从事3D建模相关工作的朋友们在工作中经常会遇到以下几种问题： 1、 ......
模型 位置 场景 鼠标 怎么办

如何创建逼真的3D模型

要实现逼真的 3D 视觉效果，需要关注细节并了解照明、纹理和材质的原理。要使 3D 场景看起来更逼真，请专注于精确的照明设置，使用高分辨率纹理和凹凸贴图来增加表面的深度，并合并逼真的着色器和材质。此外，请注意构图、摄像机角度和后期处理效果，以增强 3D 渲染的整体真实感。 ......
模型

如何删除/替换3D模型的材质贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
材质 模型 贴图

GLB/GLTF 模型压缩轻量化

Draco 是用于网格压缩的 glTF 扩展，以及由 Google 开发的开源库，用于压缩和解压缩 3D 网格以显着减小 3D 内容的大小。它压缩顶点位置、法线、颜色、纹理坐标和任何其他通用顶点属性，从而提高通过 Web 传输 3D 内容的效率和速度。 ......
模型 GLTF GLB

php 16个魔术方法

16个方法的简单介绍 __construct()，类的构造函数 __destruct()，类的析构函数 __call()，在对象中调用一个不可访问方法时调用 __callStatic()，用静态方式中调用一个不可访问方法时调用 __get()，获得一个类的成员变量时调用 __set()，设置一个类的 ......
魔术 方法 php

ChatGLM2-6B模型的微调

概述 GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。 ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程 ......
ChatGLM2 模型 ChatGLM 6B

子类父类有相同的方法优先调用子类-重写-递归

子类和父类有相同的方法，优先调用子类。如果子类没有，父类。 package studyDemo9yue; public class study01 { public static void main(String[] args) { Son s1 = new Son(); s1.test(); } ......
子类 方法

redis stream的所有方法以及用处和使用场景

目录一、用途： 将消息添加到 Stream 中。二、用途： 按范围获取消息。三、用途： 阻塞读取消息，支持多个 Stream。四、用途： 创建消费者组。五、用途： 阻塞读取消息并将其分配给消费者组中的消费者。六、用途： 确认消息已被消费。七、用途： 获取待处理的消息列表。八、用途： 删除消息。九、用 ......
用处 场景 方法 stream redis

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

https://mp.weixin.qq.com/s/4EJAKBcqlCzDXib1_TKJxw 点击下方卡片，关注「AI视界引擎」公众号 AI视界引擎 「AI视界引擎」公众号不仅致力于分享AI视觉与大语言模型的前沿科技，还将成为连接业界专家、学术界和广大读者的桥梁。我们将提供最新的研究进展、技术 ......
Pose YOLO 架构 YOLO-Pose 模型

三维模型的顶层合并构建的模型层级和块大小划分规则浅析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
模型 层级 顶层 大小 规则

前端:数组中的map 和reduce方法

// 数组中的map 和reduce方法 // map() :接收一个函数,将原数组中的所有元素用这个函数处理后放入新数组中返回 let arr = [1, 2, 3]; // 写法1 箭头函数 arr = arr.map((item) => { return item * 2 }); consol ......
数组 前端 方法 reduce map

KDNet：西工大&同济&中南大学提出一种快速知识蒸馏的车牌检测方法

前言 本文分享论文“Knowledge Distillation with Fast CNN for License Plate Detection”，由西工大&同济&中南大学联合提出一种知识蒸馏的车牌检测方法。 本文转载自极市平台 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注 ......
车牌 amp 方法 知识 大学

关于java的多态方法调用顺序的问题

使用父类类型的引用指向子类的对象，该引用调用的师父类中定义的方法和变量，变量不能被重写（覆盖）；如果子类中重写了父类中的一个方法，那么在调用这个方法的时候，将会调用子类中的这个方法； 注意特殊情况，如果该父类引用所调用的方法参数列表未定义，就调用该父类的父类中查找，如果还没找到就强制向上类型转换参数 ......
顺序 方法 问题 java

bootstraptable 全事件 触发事件 表格事件及fastadmin 的使用方法案例

Option 事件jQuery 事件参数描述 onAll all.bs.table name, args 所有的事件都会触发该事件，参数包括：name：事件名，args：事件的参数。 onClickRow click-row.bs.table row, $element 当用户点击某一行的时候触发， ......
事件 bootstraptable 使用方法 fastadmin 表格

linux-格式转换工具

1 将gbk格式转换成utf-8格式 iconv -f 原格式 -t utf-8 原始文件 > 新文件 如iconv -f gbk -t utf-8 file_old > file_new 2 dos转成unix格式 dos2unix 待转换的文件 执行后文件直接转成unix格式 ......
格式 工具 linux

360N6线刷参考，最新方法（转载）

转载自：360N6线刷参考，最新方法 - 思考的菜鸟 - 博客园 (cnblogs.com) 360n6线刷参考 线刷包校验服务器停服后的线刷方法 大部分参考我写的“360n7root参考” 导入的文件可能显示不全，放一个word版的教程在这里： https://files.cnblogs.com/ ......
方法 360N6 360N 360 N6

致命小问题：YYYY-MM-dd格式化时间

开始 日期格式化可以说是最常用的一个小知识了，例如格式化成"年-月-日"、"年-月-日 时-分-秒"、“年/月/日”等等，随之也就出现了“yyyy-MM-dd”、"yyyy-MM-dd HH-mm-ss"等格式，使用不当就会一脸懵逼。 运行 public static void main(Strin ......
YYYY-MM-dd 格式 时间 问题 YYYY

类特殊成员(属性与方法)

目录1. setattr()、getattr()、hasattr()2. init():初始化对象的实例3. new():init()能力补充4. repr():输出对象内部信息5. str():输出提示信息6. issubclass和isinstance函数issubclass 的应用场景isin ......
属性 成员 方法

HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 训练和预测

训练的过程，就是求三个矩阵的过程 初始概率矩阵 转移概率矩阵 发射矩阵 每个字有4种可能性，上图中有7个字，就是 4^7 种可能性 维特比算法，从众多路径中，挑出最优的那条，他和隐马尔可夫没有强关联 初始概率矩阵 根据频率得到概率 今天 天气 真 不错。 麻辣肥牛 好吃 ！ 我 喜欢 吃 好吃 的！ ......
模型 HanLP HMM

Diffusion Model扩散模型

1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......
Diffusion 模型 Model

一文带你了解LoRa微调语言大模型的实用技巧

微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 ......
实用技巧 模型 语言 技巧 LoRa

大模型-向量数据库

向量数据库很多，先试试milvus。 1、安装：通过docker pull没搞定。使用官网的docker-compose搞定了。 2、运行：需要启动3个容器： docker start milvus-etcd docker start milvus-minio docker start milvus ......
向量 模型 数据库 数据

HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 语料库

BMES => B:词语开始、M：词语中间、E：词语结束、S:单独成词 并非所有中文任务都需要分词 语料库 每行是一篇“文章” 每篇文章用空格分开 语料库的准确性，严重影响分词结果 理论上，语料库越大越好 每个字都有一个标识（隐藏状态），可以根据语料库得到所有标识 中文分词就是为了得到状态 麻 辣 ......
语料库 语料 模型 HanLP HMM

Altium designer21启动慢的解决方法

安装altium designer21，启动非常慢，卡在starting GUI manager步骤，经搜索确认是卡在了网络等待环节。 解决办法： 1、先等待进入软件。 2、进入后点击右上角的⚙齿轮图标，进入设置界面，在system——network activity下面，把allowed Netw ......
designer 方法 Altium 21

IntelliJ IDEA 2020.2 破解版（附永久破解激活方法）

对于Java学习者和开发者而言，IDEA是很多人最常用的软件了，也是站长一直推荐大家使用的，在百度、腾讯、阿里巴巴等一线互联网公司也是被重度使用的工具了，深受程序员和开发者的喜爱了。 jetbrains公司发布了Java的最强编辑器IntelliJ IDEA 2020.2。本次更新提供了重大的性能和 ......
激活 IntelliJ 方法 2020.2 IDEA

大语言模型LLM的核心技术及应用场景案例的分析

自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… ......
模型 场景 核心 案例 语言

【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性

本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
事实性 客观性 Attention 模型 客观

js中Array.from方法

这个方法,主要用于将一个类似数组的东西变成为数组 一.将一个字符串转化伪数组 let str='helloWord' let arr =Array.from(str) console.log(arr) //输出 ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'W', 'o', 'r', 'd' ......
方法 Array from

Vue3 setup 方法的一些基本使用总结

官网介绍：https://cn.vuejs.org/api/composition-api-setup.html 基本使用 setup() 钩子是在组件中使用组合式 API 的入口，通常只在以下情况下使用： 需要在非单文件组件中使用组合式 API 时。 需要在基于选项式 API 的组件中集成基于组合 ......
方法 setup Vue3 Vue

训练一个目标检测模型

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ （一）识别背景/目的 第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外 ROS 无人车赛（高教组） 无人车在室外运行中， 需要探索未知环境， 识别障碍物， 停车标志牌、红绿灯等标志物。 比赛场地为不规则环形场地， 由红蓝两色锥桶搭建而成 ......
模型 目标
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