流水线 深度 逻辑 模型
游戏中模型动画的几种实现方式
游戏内动画的实现方式一般有这几种： 骨骼动画 顶点动画 材质动画 CPU蒙皮动画 骨骼动画 骨骼动画是一种基于骨骼系统的动画技术，它通过对骨骼进行变换来控制模型的姿态和动作。 在骨骼动画中，模型通常被分解成多个部分，每个部分都与一个或多个骨骼相连，通过对骨骼进行旋转、平移、缩放等变换，可以控制模型的 ......
深度解析自然语言处理之篇章分析
在本文中，我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理（NLP）领域中的研究主题，以及两种先进的话语分割方法：基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕， ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
JVM内存模型
JVM内存模型 JVM-就是Java虚拟机 主要由ClassLoader（类加载器），Runtime Data Area（运行时数据区，内存分区），Execution Engine（执行引擎），Native Interface（本地库接口）组成 JVM屏蔽了平台，使Java只需要生成在JVM上运行的 ......
python实现STL模型文件体积表面积计算
没有什么特殊的算法，直接用包，开箱即用 from stl import mesh import numpy as np # 读取stl文件 filename = './text.stl' mesh_data = mesh.Mesh.from_file(filename) xyz = (mesh_da ......
PHP使用php_stl计算STL模型体积和表面积
使用composer安装chubv/php-stl包 <?php require_once 'vendor/autoload.php'; use PHPSTL\Handler\VolumeHandler; use PHPSTL\Handler\SurfaceHandler; use PHPSTL\R ......
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险 风险价值 (VaR) VaR 可以定义为资产在给定时间 ......
R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 原文出处：拓端数据部落公众号 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实意义:当PPI先行地引导着CPI的变动，则意 ......
form表单 数组中对象校验 深度校验
<el-form ref="dataFormRef" :model="form" :rules="dataRules" formDialogRef label-width="100px" v-loading="loading"> <el-form-item label="负责人" prop="dir ......
赋值运算符，比较运算符，逻辑运算符的应用
print(' 赋值运算 ')a=20b=30a=a+b #赋值运算：此处的a是经过20+30后 再次赋值给aprint(a) #运行接轨a=50a+=b #这里的运算相当于 a=a+b 其运算结果为50+30=80print(a) #结果为80a-=b #这里的运算相当于 a=a-b 其运算结果为 ......
大模型时代，程序员的工作还是“写程序”？
过去，作为一名程序员的职责非常明确，具备对计算机和软件基本原理的掌握，至少掌握一门编程语言，了解若干流行的框架，编写和调试代码，确保应用程序正常运行，你就可以称为一名合格的程序员了。 然而，真正专业的“程序员”并不仅仅局限于这一点。 由于软件的长期维护特性和天生的复杂性，编写高效、高质量且易于长期维 ......
开源模型 Zephyr-7B 发布——跨越三大洲的合作
最近我们刚刚发布了新的开源模型 Zephry-7B🪁，这个模型的诞生离不开全球三大洲开源社区的协作 ❤️。 我们的 CSO Thomas 录了一个视频介绍了它的起源故事: ✨ 就在几个月前，巴黎的一个新团队发布了他们首个模型: Mistral 7B，这个模型体积小巧但性能强劲，在基准测试中的表现超 ......
费马点模型
费马点模型 一 费马点概念 到一个三角形三个顶点距离之和最小的点，称为三角形的费马点. 二 费马点模型 如下图，\(∆ABC\)的三个内角均不大于\(120^{\circ}\)，点\(P\)在三角形内， 当\(\angle \mathrm{BPC}=\angle \mathrm{APC}=\angl ......
海盗寻宝模型
海盗寻宝模型 一 模型背后的故事 从前，有一群海盗积攒了很多财富，为了轻装出发，计划把所有财宝埋在岛上.此时，他们发现荒岛上有两个橡树\(A\)，\(B\)，一棵山毛榉树\(C\).海盗头子克罗特吩咐一名海盗从山毛榉树到一棵橡树拉一根绳子，然后从橡树出发，沿着垂直于绳子的方向，走一段等于这段绳子的距 ......
奔驰模型
奔驰模型 一 奔驰模型 奔驰模型多指形如下面的左图，其中\(∆ABC\)是等边三角形，由于图形像奔驰车标，模型名称由此而来. 二 模型结论证明 如图，等边三角形，\(DA=3\)，\(DB=4\)，\(DC=5\)， 则（1）\(\angle ADB =150^{\circ}\)，（2）\(S_{\ ......
将军饮马模型
将军饮马模型 一 模型背后故事 相传亚历山大有一位精通数学和物理的学者，名字叫海伦，有一天，一位罗马将军专程去拜访他，并向他请教一个百思不得其解的问题. 如图，将军每天从军营\(A\)出发，先到河边饮（yìn）马，然后再去河岸同侧的\(B\)地开会，应该怎样走才能使得行走的路程最短？ 据说，海伦稍加 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的并行处理技术分析
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，... ......
婆罗摩笈多模型
婆罗摩笈多模型 一 婆罗摩笈多定理 婆罗摩笈多是七世纪时的印度数学家. 婆罗摩笈多定理：如果\(ABCD\)是\(⊙O\)的内接四边形，对角线\(AC\)和\(BD\)垂直相交，交点为\(E\). 过点\(E\)作\(BC\)的垂线\(EF\)；延长\(FE\)与\(AD\)交于点\(G\).则点\ ......
R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25804 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章是关于 copulas 和重尾的。在全球金融危机之前，许多投资者是多元化的。看看下面这张熟悉的图： 黑线是近似正态的。红线代 ......
matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7973 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯隐马尔可夫hmm的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。该模型将数据解释为一系列隐藏状态生成。每个状态都是重尾分布的有限 ......
如何深度学习Python？
安装必要软件：首先需要安装Anaconda或Miniconda等科研计算环境，并创建虚拟环境以便管理不同项目所需库和版本。可以按照如下步骤进行操作： 下载并安装 Anaconda 或 Miniconda。 打开命令行工具（Windows 系统中为 cmd），输入 conda create --nam ......
TorchScript模型
TorchScript模型 目录TorchScript模型Tracing(跟踪)Scripting(脚本)保存和加载特别注意yolov8模型导出说明参考资料 TorchScript是PyTorch模型（nn.Module的子类）的中间表示，可以在高性能环境（例如C ++）中运行 具有一下特点： 1. ......
生产者消费者模型
生产者消费者问题是一个常见而且经典的问题，相信了解过多线程或者消息队列的同学对这个名词并不陌生。正如Java常用的设计模式一样，生产者消费者问题是为了解决某一类问题而存在，参阅维基百科对Producer–consumer problem的描述： In computing, the producer– ......
从字节码角度深入剖析：i++和++i的逻辑
i++和++i的深入剖析 先说结论： i++或++i不参与运算的话，i++和++i的指令代码是没有区别的。 i++或++i参与运算。从字节码指令角度来看，主要是看先load还是先执行iinc 1 by 1的顺序。 不参与运算 先把0加载到操作数栈上，弹出放到slot1的局部变量表位置，iinc 1 ......
Django动态创建表模型，并使用drf
序列化器 from rest_framework import serializers class MySerializer(serializers.ModelSerializer): """ 序列化器 """ class Meta: model = None # 可以设置为None，动态生成之后， ......
神经网络基础篇：详解向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression)
向量化逻辑回归 讨论如何实现逻辑回归的向量化计算。这样就能处理整个数据集，甚至不会用一个明确的for循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化 首先回顾一下逻辑回归的前向传播步骤。所以，如果有 \(m\) 个训练样本，然后对第一个样本进行预测，需要这样计算。计算 \(z\)，正在使用这个熟悉的公式 ......
动手学深度学习-预备知识-数据操作
动手学深度学习，笔记 第一章：预备知识 第一节数据操作： （1）入门操作： 1.首先导入torch库，我们使用pytorch主要使用这个库的函数 import torch 张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）； 具有两个轴的张量对应数 ......
如何平衡三维模型的顶层合并构建的文件大小与质量关系
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，... ......
小波变换WAVENET原始音频的生成模型
小波变换WAVENET原始音频的生成模型 摘要 本文介绍了WaveNet，一种用于生成原始音频波形的深度神经网络。该模型是完全概率和自回归的，每个音频样本的预测分布以所有先前的样本为条件；尽管如此，还是证明了它可以在每秒数万个音频样本的数据上有效地训练。当应用于文本到语音时，它会产生最先进的表现，人 ......