上一节我们介绍了Threejs中二维图形相关的类，这一节我们来聊一聊如何通过创建的二维图形来生成三维图形
最近在学习Three.js，无奈不知道从哪里下手，查阅大部分资料都是先介绍渲染器（Renderer）、场景（Scene）、照相机（Camera），其实这些概念确实需要了解，如果不给你立体模型，你始终是无法理解的。网上看了一个大佬（神说要有光）的教程，感觉算是一只脚已经入了门，接下来我们通过这篇文章，从造物主的视角开始创建一个房子。我们先看下最终效果。
这两天用 Three.js 画了一个 3D 的房子，放了一个床进去，可以用鼠标和键盘控制移动，有种 3D 游戏的即视感。
在很多数字孪生项目中，都会涉及到楼层的建模。楼层的建模由于结构繁多，如果都是建模师进行手动建模，工作量会比较大。而楼层本身的结构，可以抽象成可以通过路径构造的对象(这和之前的文章提及的的管路以及道路类似)，这方便我们通过代码的方式来生成房间楼层。
这篇郭先生就来说说使用three.js几何体制作3D地图。在线案例点击3D中国地图
上一篇说顶点着色器和片元着色器的皮毛，这篇郭先生说一说着色器变量，通过变量可以设置材质。先看看今天要做的如下图。在线案例请点击红绿灯。
这篇郭先生来说一说three.js几何体都有哪些？在线案例点击预览three.js 几何体
最近有three网友，问我要不要学习blender，其实我感觉学习一下也无妨，不过花大量时间精通，尚可不必，术业有专攻给别人留一条路吧，哈哈。那我我们就是用ThreeBSP和uv贴图的知识来制作一个定制化的快递柜，先上图，在线案例请点击你的专属快递柜。
这是最近公司的一个项目。客户的需求是基于总公司和子公司的数据，开发一个数据展示大屏。 大屏两边都是一些图表展示数据，中间部分是一个三维中国地图，点击中国地图的某个省份，可以下钻到省份地图的展示。 地图上，会做一些数据的标注，信息标牌。 如下图所示：
上一篇简单的介绍了几何体的构造体参数，这一篇郭先生就更加详细的说一说（十分简单的几何体我就不说了）
最近从北京搬到了上海，开始了一段新的生活，算是人生中一个比较大的事件，于是特地用 Three.js 做了下可视化。
官方文档中的新手示例过于简单，所以本节对Three.js中的概念进行一些补充描述：
这一篇郭先生就说说ThreeBSP（组合网格）的使用，先上图，在线案例点击ThreeBSP案例
数控CNC加工中出现的工件过切，分中问题，对刀问题，撞机，编程这些问题如何解决？
3、对实际在工件上加工的深度进行测量，在程序单上写清楚刀具的长度及刃长（一般刀具夹长高出工件2-3MM、刀刃长避空为0.5-1.0MM）。
在使用深度学习框架进行模型训练时，有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN"的错误信息。这种错误通常与cuDNN库有关。本文将详细解释该错误的原因，并提供可能的解决方案。
TensorRT（TensorRT ）是一个高性能深度学习推理优化器和运行时引擎，用于在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。然而，在使用TensorRT时，我们可能会遇到一些错误提示。其中，一个常见的错误是：[TensorRT] ERROR: Network must have at least one output。本文将详细解释这个错误的含义，以及如何解决它。
要提高神经网络性能并使其适配可用计算资源，一个常见做法是调整结构的深度和宽度。实际上流行的神经网络系列，包括 EfficientNet、 ResNet 和 Transformers，都是由一组灵活深度和宽度的结构组成。但是除了对准确率的影响之外，目前对于这些结构设计的基本选择如何影响模型的理解是很有限的，例如对其内部表征（internal representations）的影响。
题目描述： 如果二叉树每个节点都具有相同的值，那么该二叉树就是单值二叉树。只有给定的树是单值二叉树时，才返回true；否则返回 false。
输入一棵二叉树，判断该二叉树是否是平衡二叉树。在这里，我们只需要考虑其平衡性，不需要考虑其是不是排序二叉树 平衡二叉树（Balanced Binary Tree），具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
有了上一篇基础知识的储备，本节就来制作一下简易版的MARVEL的片头动画。【点击观看动画效果】
作者｜Thao Nguyen, AI Resident, Google Research
文章：Robust Intrinsic and Extrinsic Calibration of RGB-D Cameras
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会使用view()函数来改变张量的形状。然而，有时候在使用view()函数时可能会遇到如下错误：
本文从生产实际出发，总结了CNC加工过程常见的问题点及改善方式，以及速度、进给量和切削深度三个重要因素在不同的应用范畴如何选用，供大家参考。 一、工件过切 原因： 1. 弹刀，刀具强度不够太长或太小，导致刀具弹刀。 2. 操作员操作不当。 3. 切削余量不均匀（如：曲面侧面留0.5，底面留0.15） 4. 切削参数不当（如：公差太大、SF设置太快等） 改善： 1. 用刀原则：能大不小、能短不长。 2. 添加清角程序，余量尽量留均匀，（侧面与底面余量留一致）。 3. 合理调整切削参数，余量大拐角处修圆。 4. 利用机床SF功能，操作员微调速度使机床切削达到最佳效果。 二、分中问题
计算树的节点数: 函数TreeSize用于递归地计算二叉树中的节点数。如果树为空（即根节点为NULL），则返回0。否则，返回左子树的节点数、右子树的节点数和1（表示当前节点）的总和。
我们都知道深度卷积神经网络是依靠大量的数据和具有大量特征映射的层来完成学习和更新的，这个过程并不是非常高效，对于大型数据集来说，这意味着有大量冗余的特征检测器。
当我们在训练深度学习模型时，有时会遇到这样的错误消息：Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size。这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。
from weibo 写书哥 大多数人认为放松令人愉悦。我们想要少工作，在吊床上悠闲地过上更多的时间。但是契克森米哈赖的研究揭示，工作其实比休闲时光更容易带来享受，因为工作类似于心流活动，尤其内在目标，反馈规则和挑战，所有这些都鼓励个人积极参与到工作中，全身心投入到工作里。 一旦你的大脑习惯了随时分心，即使在你想要专注的时候，也很难摆脱这种积习。更具体地说：如果你生活中潜在的每一刻无聊时光——比如说，需要排队等5分钟或者是在餐厅坐等朋友——都是用浏览智能手机来打发，那么你的大脑就可能已经被重新编排。 “你的
本文由Ilya Sutskever（Google研究员、深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生、DNNresearch的联合创始人）受Yisong Yue之邀所写，综合讲述了有关深度学习的见解及实用建议。文章由Yisong Yue授权《程序员》电子刊翻译，并刊载于《程序员》15·2B期。 近年来IT界里掀起了一股深度学习热，有望成为下一个技术创新风口。在诸如语音识别、影像识别及其他语言相关的如机器翻译等领域里，深度学习业已取得了相当不错的成绩。 为什么呢？深度学习究竟有何神通？（接下来在论述深度
近些年，人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等，人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业，其前景是毋庸置疑的，未来绝对是一个万亿级市场。
流行的神经网络，如EfficientNet，ResNet和Transformers都具有可灵活调整深度和宽度的体系结构。但是，除了对准确性的影响外，对于这些架构设计的基本选择如何影响对模型的理解还很有限。
Material Design 是 Google 在 2014 年 I/O 大会上发布的一种新的设计规范。这种设计风格给 Android UI 设计带来了很多的变化。让页面变得美感十足。
在机器学习和深度学习中，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
浮雕模型，简单地说就是在木板上刻字时所形成的效果，如果把字的部分都剔除掉，就得到一个凹浮雕模型，如果把字以外的部分都剔除掉，就得到一个凸浮雕模型。本文分别对利用Three.js在Web环境中生成凹浮雕模型时的几种策略进行讲解。
近年来，随着大家能力的成长，团队里不少同学都被要求去承担更大职责，从过去只是做一些技术点上的事，升级到要去解决整个项目甚至业务线的质量保障问题。
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
这是有关渲染的系列教程的第20部分。上一部分介绍了GPU实例化。在这一部分中，我们将添加到目前为止尚不支持的标准着色器的最后一部分，即视差贴图。
路面路缘检测是自动驾驶的重要环节。 它可以用来确定道路边界，约束道路上的车辆，从而避免潜在的事故。 目前的大多数方法都是通过车载传感器在线检测路缘，比如摄像头或3D激光雷达。 然而，这些方法通常会有严重的咬合问题。 特别是在高度动态的交通环境中，大部分视场被动态物体所占据。 为了解决这一问题，本文采用高分辨率航拍图像对道路路缘进行离线检测。 此外，检测到的路缘可以用来为自动驾驶汽车创建高清地图。 具体来说，我们先预测路缘的像素分割图，然后进行一系列的后处理步骤提取路缘的图结构。 为了解决分割图中的不连通性问题，我们提出了一种新颖的保持连接丢失(CP-loss)方法来提高分割性能。 在公共数据集上的实验结果证明了本文提出的损失函数的有效性。
在使用Python开发机器学习或深度学习模型时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是absl.flags._exceptions.UnrecognizedFlagError，通常会附带一条错误消息，如Unknown command line flag 'data_format'。本篇文章将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。
https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/2041-210X.13115
然而，这些并非新概念。第一个人工神经网络（ANN）是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢？我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
许多因素，例如刀片宽度、几何形状（右开刃、左开刃或左右开刃）、断屑槽几何形状、刀具悬伸、进给/速度、中心高度和对齐，都会影响切断操作的成功。
paper：Learning on Arbitrary Graph Topologies via Predictive Coding
本文为CSDN原创编译文章，禁止转载。 【编者按】深度学习尽管对当前人工智能的发展作用很大，然而深度学习工作者并非一帆风顺。Chris Edwards发表于Communications of the ACM的这篇文章，通过不同的深度学习研究人员的现身说法，列举了深度学习在不同场景下面临的一些挑战以及目前的解决方案。CSDN翻译此文，希望对国内深度学习从业者有借鉴意义。 理论和计算机硬件的进步促使神经网络成为在线服务的核心部分，如微软的Bing，采用神经网络驱动图像搜索和语音识别系统。这些公司提供这样的能力
当在使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等进行GPU加速计算时，有时你可能会遇到 CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 的错误。这个错误通常是由于一些基础设置或配置问题引起的，下面将介绍解决这个问题的几种方法。
我们日常使用的大小桌面版视频播放器，或者命令行使用的播放器，大多数是基于 ffmpeg 开发的。
二叉搜索树一定程度上可以提高搜索效率，但是当原序列有序时，例如序列 A = {1，2，3，4，5，6}，构造二叉搜索树如图 1.1。依据此序列构造的二叉搜索树为右斜树，同时二叉树退化成单链表，搜索效率降低为 O(n)。
理论和计算机硬件的进步促使神经网络成为在线服务的核心部分，如微软的Bing，采用神经网络驱动图像搜索和语音识别系统。这些公司提供这样的能力是希望在未来该技术能驱动更先进的服务，因为他们扩展了神经网络来处理更复杂的问题。 神经网络从50年前的最初设想，到成为信息技术应用的公认部分，花了很长的时间。上世纪90年代，在一阵混乱的兴趣之后，部分支持通过发展高度专业化的集成电路设计来克服传统计算机性能的不足，神经网络在各类算法中脱颖而出，比如在图像处理中的支持向量机以及语音识别中的高斯模型。 旧版简单的神经网络最多
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
