# 轴的个数（阶）：例如，3D 张量有 3 个轴，矩阵有 2 个轴。这在 Numpy 等 Python 库中也叫张量的ndim。...# 数据类型（在 Python 库中通常叫作 dtype）：这是张量中所包含数据的类型，例如，张量的类型可以是float32、uint8、float64 等。..., 3) 的3D 张量中。...# 由于每一帧都可以保存在一个形状为(height, width, color_depth) 的3D 张量中， # 因此一系列帧可以保存在一个形状为(frames, height, width...# SGD 还有多种变体，其区别在于计算下一次权重更新时还要考虑上一次权重更新，而不是仅仅考虑当前梯度值，比如带动量的SGD、Adagrad、RMSProp 等变体。
我们在屏幕上看到的动画或视频，是单一的一帧一帧画面重复绘制的结果。每一帧渲染主要分为六步： 顶点着色器（Vertex Shader）：顶点着色器主要的目的是把 3D 坐标转为另一种 3D 坐标。...大概可以这么理解：CPU送给GPU需要渲染的画面数据，是立体的，就像重叠的窗口一样，是一个立体、有重叠和覆盖性质的内容；GPU收到这些数据以后，先建点连线，构建3D图形，然后在屏幕上投影，将3D图形转化为...这些函数并不是天生被支持的，OpenGL对显卡的支持是依赖于版本更新。OpenGL像一个适配的插头，处在软件和系统之间。 OpenGL作为一个开放图形库，并不是唯一的。...图源：https://github.com/gephi/gephi 4，Go语言 G3N：https://github.com/g3n/engine G3N是一个用Go语言编写的跨平台的OpenGL 3D...结论 最后总结一下，在计算机中，CPU负责计算，渲染是通过GPU完成的，操作系统（Mac、Windows and Linux）通过OpenGL或DirectX底层图形库实现对GPU的控制。
logout 注：这是在命令行界面使用的 在图形界面下的话，点击右上角电源按钮——点击注销 ---- 文件操作 显示当前操作路径 pwd 文件目录切换 cd 想进入的目录 cd...编辑器中需要默认进入只读模式，以下是一些vim的基本操作 编辑： 在只读模式中输入i 进入编辑模式，可以输入内容 返回到只读模式：按下键盘上的ESC键 保存并退出：在只读模式中输入:wq 文件权限 linux...： 0-6 字符不仅可以填数字，还可以加上特殊符号使得更加的灵活设置 特殊符号 解释 * 表示任何时刻 , 表示分割 - 表示一段时间 /n 没n次执行一次任务 crontab实例 实例 解释 15...3 * * * command 每天3点15分运行命令 0 20 * * 1-6 command 周一至周六晚上8点运行 */10 * * * * command 每隔十分钟执行一次 30 18 1,4,5...在/usr/local/bin路径下，然而crontab中的PATH中没有/usr/local/bin，所以crontab是不会理解python3是个啥的，crontab中直接写python3是不会运行的
还记得第一次接触Parquet的时候，那种兴奋感就像是打开了一个神秘的宝箱。每一列数据都整齐划一，读取速度更是让人惊叹。有了它，处理大规模数据再也不是难题。...结合NetworkX，我们可以将2D图轻松转化为3D图形。...代码运行后，Plotly会自动在本地开启一个端口为52586的网页服务，自动打开网页如下： 从Parquet数据到3D知识图谱的构建过程中，如果数据量过大时，直接加载到内存中可能会导致性能问题。...复杂的图结构在3D空间中会显得非常混乱，节点和边的密集程度可能会影响可视化效果。可以尝试不同的图布局算法，如层次布局、力导向布局等，以优化图的展示效果。...此外，3D可视化虽然炫酷，但用户在浏览图谱时的交互体验也是关键。通过优化Plotly的交互功能，如添加滑块、按钮等，可以提升用户体验。
令人不可思议的是，就如谷歌科学家 Jon Barron 在推特上表示的：18 个月前，训练 NeRF 还需要 5 小时；2 个月前，训练 NeRF 最快也需要 5 分钟；就在近日，英伟达的最新技术——基于多分辨率哈希编码的即时神经图形基元...NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出，其能够将 2D 图像转 3D 模型，可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。...然而，NeRF 的效果是非常消耗算力的：例如每帧图要渲染 30 秒，模型用单个 GPU 要训练一天。因此，后续的研究都在算力成本方面进行了改进，尤其是渲染方面。...结果显示，多分辨率哈希编码实现了几个数量级的综合加速，能够在几秒钟内训练高质量的神经图形基元，并在数十毫秒内以 1920x1080 的分辨率进行渲染：如果你眨眼可能会错过它！...与以往工作不同的是，训练过程中数据结构在任何点都不需要结构更新。 然后是高效性。英伟达的哈希表查找是 ，不需要控制流。
全文6.6k字, 预计需要22分钟. 1 游戏编程概述 游戏主循环 游戏循环: 整个游戏程序的核心流程控制, 不断执行直到退出 帧: 循环的一次迭代....一般一秒30-60帧, 也就是程序每帧耗时需要在33ms以下 传统的游戏循环: 输入(控制器), 更新世界和逻辑, 输出(画面) 多线程游戏循环: 最简单的方法是让线程做自己的事情, 例如一个线程负责图形以外的计算...但因此3D图形向量也有行和列两种等价的表示方式, 对应的变换矩阵是转置与左乘右乘的区别....大多数3D图形库都是以行向量表示的, OpenGL使用列向量表示....注意运算最后的齐次坐标的w分量应该总保持为0或1 w为0的向量表示3D方向, w为1的向量表示3D的点 四种最基本的三维变换: 缩放: 只在需要缩放的轴对应的对角线上设置倍率, 其他位置保持0.
实现RFM模型（用户画像） RFM模型是客户关系管理（CRM）中的一种重要分析模型，用于衡量客户价值和客户创利能力。...购买的总体频率（F）：指的是客户在一定时间内购买商品的次数。这个指标可以反映客户对品牌的忠诚度和消费习惯，进而判断客户的潜力和价值。 花了多少钱（M）：指的是客户在一定时间内购买商品的总金额。...图和统计相关图形的绘制和plotly_express的入门： (1) matplotlib的3D图形绘制 plt.style.use('fivethirtyeight') fig = plt.figure...# 内层循环条件：从1开始循环 print("{}x{}={}".format(i,j,(i*j)), end=' ') # 输出格式 j += 1 # j每循环一次加...初始值 while j <= i: # j的大小由i来控制 print(f'{i}x{j}={i*j} ', end='') j += 1 # j每循环一次都
Omniverse：在元宇宙中加入大语言模型 最后，是NVIDIA Omniverse平台的更新。...在接入了OpenUSD和AIGC工具之后，开发者可以更加轻松地生成模拟真实世界的3D场景和图形。 就像它的名字一样，Omniverse的定位是一个集合了各种工具的3D图形制作协作平台。...3D开发者可以像文字编辑们在飞书或者钉钉中一样，在Omniverse上共同制作3D图形和场景。...而且可以将不同的3D制作工具制作出来的成果直接整合在Omniverse之内，将3D图形和场景的制作工作流彻底打通，化繁为简。 OpenUSD 而这次更新中，接入的OpenUSD是什么东西？...基于大语言模型技术的ChatUSD能像Github Copilot一样，在Omniverse平台中回答开发者的相关问题，或者自动生成Python-USD的代码，让开发人员效率暴增。
图形学和新兴的元宇宙等概念。...在本文中，作者着手构建一个仅从单眼视频学习 3D 虚拟人的系统，该系统足够轻便，可以广泛部署，并且速度足够快，可以实现步行和使用场景。...因此，LBS 只需要为一小组网格点，而不是根查找过程中的所有查询点运行。 针对动态目标的空白空间跳跃 作者注意到，由于 3D 人体肢体的铰接结构，人体周围的 3D 边界框由空白空间主导。...具体来说，作者在训练开始时构建一个占用网格，并通过获取当前占用值的移动平均值和在当前迭代中从构成辐射场查询的密度，每 k 次迭代更新一次。...可以发现，他们的方案在数秒之后就有了可接受的主观结果，而此前的方案在5分钟之后仍然没有出现可接受的视觉效果。
内存64GB或以上,确保数据驻留在内存中。 使用centOS等稳定的Linux发行版。...; i++) { // 初始化位 运动 bodyForceN+255)/256, 256>>>(pos, vel); // 更新位 integrate...2.3 3D渲染 依靠GPU强劲的图形处理功耗,GPU云服务器可以用于实现3D模型渲染,体积可视化等图形处理应用。...API在GPU上进行光线追踪渲染,可实现GPU加速的3D模型渲染。...第三章 总结 GPU云服务器集强大的并行计算能力与灵活的云服务优势于一体,使其在深度学习、科研计算、3D渲染、区块链、游戏直播等许多场景下都可以发挥巨大价值。
，可通过交互式选择并填充单元格范围，例如函数的输入范围 -具有搜索和插入函数的功能 三、能更方便地与 Python 进行交互使用 在此版本中，在Origin中的嵌入式 Python 环境有极大的改进...-在设置列值中，可使用 Python 函数 -可使用 Python 定义非线性拟合函数 -在导入数据向导中，支持 Python 代码 -可以从 LabTalk 和 Origin C 访问 Python...表格助手 -定期报告 PRO -TDMS连接器 -横河电机WDF连接器 七、其他功能 1、通用 改进数据连接器 使用数据连接器进行克隆导入 包含 HTML 颜色代码的颜色列 将图形导出设置保存在图形中...改进HTML报告 在两个项目文件间复制备注（Notes）窗口 坐标轴刻度线标签对齐 公式中括号的颜色为色盲安全色 改进数据库导入支持很长的SQL查询 2、数据处理 在 3D 图形中屏蔽数据...，对数字列中缺失值控件 3、分析 为矩阵散点图的每一层设置独立的直方图分组 并排图层的垂直光标 基于IQR的异常值屏蔽列 行统计功能支持以多个工作表作为输入 更多 LabTalk 命令来更新挂起的锁
1 太极简史 大会伊始，联合创始人兼 CEO 胡渊鸣为大家回顾了一遍太极图形精彩的前世今生。 2016年春天，胡渊鸣第一次萌生了打造“可重用图形基础设施”的想法。...Taichi Zoo上演示的2D“冰雪奇缘”—Yuanming Hu 实时3D MPM仿真—Dunfan Lu 2 被广泛认可的太极 太极的愿景是希望打造一个世界级的开源图形基础设施和云平台，让图形计算惠及每一人...太极图形的软件工程师们遍布各个角落给大家答疑，当场有十多名同学成功完成实战，最快的一位同学仅用时40分钟。...在Packed Mode下，Taichi不会自动将Field每一维的大小对齐到二的次幂，因此能有效降低本身大小不是二的次幂的Field的内存占用。...太极图形 B站观看大会回放（持续更新中）：https://space.bilibili.com/1779922645
在使用标准图形引擎的情况下，该方法可以高效地渲染生成 3D 照片。 研究者在多种具有挑战性的日常场景中验证了此方法的有效性，与当前 SOTA 方法相比，该方法生成结果的伪影更少。...多层修复 在深度复杂（deep-complex）的场景中，仅应用一次该研究提出的修复模型肯定不够，因为修复深度边缘所导致的不连续区域使得我们依然可以看见空白（hole）。...在渲染过程中使用网格表示能够快速渲染新的视图，而且无需对每个视图执行推理步骤。因此，在边缘设备上使用标准图形引擎即可轻松地对该研究方法生成的 3D 表示进行渲染。...1.4.0 测试执行) 运行以下命令 conda create -n 3DP python=3.7 anaconda conda activate 3DP pip install -r requirements.txt...如 image/moon.jpg 运行： python main.py --config argument.yml 通常情况下处理时间为 2-3 分钟，具体取决于可用的计算资源。
,n },其中 n=D^2 ， D 是球谐的度数。...在优化过程中的增密或剪枝过程后，邻近图会被更新。在实践中将 K 设为3。...这种在线合成伪视图的方法使得动态几何更新成为可能，因为3D高斯将会逐步更新，降低了过拟合的风险。 损失函数 最终的损失函数主要由三部分组成，即 L_1 ， L_{ssim} 和 L_{prior} 。...在优化过程中，每100次迭代对高斯进行一次密集化，并在500次迭代后执行密集化。...所有数据集的总迭代次数为10000次，大约需要在Blender和LLFF数据集上训练9.5分钟，以及在Mip-NeRF360数据集上训练约24分钟。
但发现Python无法进行移位操作，python是int类型是无精度类型，不会发生溢出而进行截取的情况，所以只能先转为二进制在移位，太麻烦，直接通过减去一个数的方法来实现了。...＋pyqtgraph数据可视化之多条曲线绘制方法 pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库，相对于matplotlib库，由于其在内部实现方式上，使用了高速计算的numpy信号处理库以及...方案1：将多条曲线合并显示在一幅绘图区域 程序的运行效果如下图所示： ? 例子在图形的一幅绘图区域上显示了3条曲线，分别为正弦曲线、余弦曲线及sinc函数曲线。...、余弦曲线及sinc函数曲线的x、y数据 4、第24行，在win上添加一个绘图区域对象p，参数中设置了X、Y轴label及图形标题等 5、第25-27行，在p上分别添加3条不同颜色的曲线 6、第28-29...备注 在第2种方案中创建绘图区域对象p时，也可以在参数中直接指定p处于的位置及行宽、列宽等信息，如将上面例子中第26、27行合并写为如下代码也是等价的。
n)fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')for i in x: j = randint(1,4) if...解决方案一：第一个解决方案是更新matplotlib的版本。用户正在使用的是matplotlib 0.99版本，而mplot3d模块在该版本中存在一些问题。...如果用户更新到matplotlib 1.0或更高版本，则这些问题应该可以得到解决。解决方案二：第二个解决方案是修改代码中的projection参数。...在matplotlib 1.0版本中，如果要使用mplot3d模块，需要将projection参数的值设置为“3d”。而用户在代码中将projection参数的值设置为了“3d”，这导致了错误的发生。...他成功地使用mplot3d模块绘制了三维图形。在 Ubuntu 10.04 上使用 matplotlib mplot3d 模块可能需要一些额外的步骤和调试，特别是考虑到操作系统和软件包版本较老的情况。
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