这个专栏本不计划继续更新,掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容,美赛M奖应该唾手可得。但是,再往上,进阶到<1%的F奖和O奖,除了模型与运气,更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称,美赛是作图大赛。确有其道理,精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想,而且能极大提高审阅人的印象分。 因此,我开设此专栏的番外篇,主要针对论文的画图问题,记录分享相关的经验、技巧,后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
回顾数学的发展史,每次数形结合都能够诞生出新的数学思想,将整个数学向前推进一大步:
现在什么都是3D,看电影3D,打游戏3D,估计3D打车,很快就会面世。那么作为前端开发的标准语言,JS和3D能不能也搞出点大新闻呢?刚好最近在做一个活动时,就遇到了需要播放3D全景视频的需求,顺便就研
杯子底部好像没搞好?唉我这杯劣质的水。。 官方视频教程(国内访问需要梯子) 官方效果:
本文接上一期《用word2vec解读延禧攻略人物关系》,从另外一个角度(色彩),对延禧的剧照及海报的颜色在数据上进行技术解读。通过从网上收集的剧照、海报图片等,经MCCQ算法及word2vec的训练,构建配色图谱,最后通过可视化的方式进行展示。
canvas标签用于绘制图画,它是通过js来实现图画的绘制,这里将学习一下其基本用法。 首先,创建一个画布,这样我们就可以在上面进行创作了。
JS中的变量实际是有类型的,但缺少强制和验证,在声明时不强制声明类型,在传值时也不强制验证类型,因此对于fillStyle的这样的属性,才既可以接受字符串类型,还可以接受LinearGradient、RadialGradient和CanvasPattern类型,这在其他语言中是很少见的,这可以说是JS的优点,但更多是它的缺点,在使用要特别注意。
给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。
这就是论文的目的,将一张黑白图片着色为一张彩色图片 再看这篇文章前,最好是对神经网络有了初步的了解。文章第三部分,很大篇幅在介绍神经网络的一些基础知识。演示demo 在这篇论文中,他把上述过程描述为:使用现有大量图片数据来训练我们提出的模型,目的是使用 CIE lab颜色空间来预测灰度图像的chrominance(任意一种颜色与亮度相同的一个指定的参考色之间的差异)。 理解一下这个过程,就是我们在L(亮度)相同的点上来预测目标a*b*的值,使得目标a*b*的值与参考a*b*值之间的差异最小,得到我们的模
1.获取所有可能和投影框相交的mesh,一般游戏引擎都会有Octree或BVH保存mesh的aabb,这一步简单获取aabb相交的mesh即可.
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每一个像素有三种颜色——红色、绿色和蓝色。通过不同光源的组合,形成真彩色,有暗的,有明亮的。
APP产品营销的其中很重要一环 ,就是图标设计。它的重要性很明显,即图标将影响用户的第一印象,这是吸引用户注意力的一种重要方式。特别是一些需要基于应用程序进行创业的公司,图标设计直接关系到您在应用程序市场中的知名度。
注意:默认情况下 <canvas> 元素没有边框和内容,width 和 height 属性定义的画布的大小.
一、介绍 学习目标:熟练使用“标准基本体”和“扩展基本体”内的按钮来创建对象。 软件环境:3ds Max2015 二、实验步骤 1,启动3ds Max,使用“长方体”工具在场景中创建一个长方体作为空间
,你就可以将长方体 i 堆叠在长方体 j 上。你可以通过旋转把长方体的长宽高重新排列,以将它放在另一个长方体上。
给你 n 个长方体 cuboids ,其中第 i 个长方体的长宽高表示为 cuboids[i] = [widthi, lengthi, heighti](下标从 0 开始)。请你从 cuboids 选出一个 子集 ,并将它们堆叠起来。
https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-219/
如果当前队伍数是 偶数 ,那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛,且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。如果当前队伍数为 奇数 ,那么将会随机轮空并晋级一支队伍,其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛,且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。返回在比赛中进行的配对次数,直到决出获胜队伍为止。
参考链接: 了解Java中“ public static void main”中的“ static”
建立酒杯的方法(CV曲线) surface(曲面)-- creat cv curve tool-- control vertex(调整图形)[再次creat cv建立厚度,只需要建立酒杯的上口]--- Edit curves -- attach(两只曲线合并)--删除多余的线 surface-- Revolve(旋转) 倒角: 选中壶嘴,再选壶,然后 Edit NURBS--Surface Fillet---Circular Fillet 半径不要太大 筛选 先选需要筛选的物体 然后Edit NURBS--
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图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸,创建和命令图层,并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中,可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。(例如墙体或标注)
自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了,新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。在本文中,我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。
本篇译自:https://enlear.academy/50-tool-online-for-front-end-developer-2021
作者:YJango 日本会津大学|人机交互实验室博士生 量子位 已获授权编辑发布 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/question/22553761/answer/126474394 下面进入正题,开始我们的卷积神经网络之旅—— 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画
作者 | YJango 整理 | AI科技大本营(rgznai100) 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 PS:YJango是我的网名,意思是我写的教程,并不是一种网络结构。 关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分
“ 我独处时最轻松,因为我不觉得自己乏味,即使乏味,也自己承受,不累及他人,也无需感到不安。”
AI科技评论按:本文来源 知乎,作者:YJango,AI科技评论授权转载。 PS:YJango是我的网名,意思是我写的教程,并不是一种网络结构。。 关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ )还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的
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相信学习过Ps的人都知道Ps的渐变工具。不同颜色渐变中的过渡效果在UI设计的背景与插画画报中经常见到,给人很强的节奏感和审美情趣。渐变的形式不仅在日常生活中随处可见,许多自然现象也都充满了渐变的形式特点,如彩虹、极光等。将渐变与3d物体结合起来能使画面更加丰富,给人更强的视觉冲击力。那么接下来就为大家介绍如何制作液态渐变效果。
做silvelight也有一段时间了,相册、游戏,刚刚完成的showcase这个小程序算是一个阶段了。这里就以showcase这个项目来做一下CaseStudy。 界面篇-desing设计界面 首先先
以真实设备为模型,搭建出设备面板,并实时获取设备运行参数,显示在设备面板上,这相比于纯数值的设备监控系统显得更加生动直观。今天我们就在HT for Web的3D技术上完成设备面板的搭建。 我们今天模拟
关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://t.cn/RyhpHjM)(CS231n 2017雷锋字幕组已制作中英字幕,视频连接:http://www.mooc.ai/course/268)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识,不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议
2020年终,是时候把我写过的最好的作品呈现给你了,在接下来几天我会陆续发送出来。
先来上两张图看看那种猫是暹罗?那种猫是英短? 第一张暹罗 第二张英短 你以后是不是可以识别了暹罗和英短了?大概能,好像又不能。这是因为素材太少了,我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。那如果我们
对于需要根据用户“定制”、“生成”的图片,这样的方式就有了一个上传图片---->后端计算---->返回结果的时间,等待时间也许就比较长了。由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。
总结:能看到的都是uiview,uiview能显示在屏幕上是因为它内部的一个层calyer层。
敏捷不仅有度量,度量还是敏捷项目非常重要的一部分,但敏捷度量和传统的度量存在很大的区别,敏捷度量不是以评估和考核为目的的,它是为了帮助团队拉通目标和行动、指导指定工作计划和任务、协助团队持续改进而发生的。
多面体的体积和表面积:有立方体计算公式、长方体∧棱柱∨计算公式、三棱柱计算公式、棱锥计算公式、棱台计算公式、圆柱和空心圆柱∧管∨计算公式、斜线直圆柱计算公式、直圆锥计算公式、圆台计算公式、球计算公式、球扇形∧球楔∨计算公式、球缺计算公式、圆环体∧胎∨计算公式、球带体计算公式、桶形计算公式、椭球体计算公式、交叉圆柱体计算公式、梯形体计算公式等。
还记得那个给本子上色的Style2paints吗?这是目前最好的线稿上色AI工具,没有之一。
单目 3D 目标检测使用 RGB 图像来预测目标 3D 边界框。由于 RGB 图像中缺少关键的深度信息,因此该任务从根本上说是不适定的。然而在自动驾驶中,汽车是具有(大部分)已知形状和大小的刚体。那么一个关键的问题是如何有效地利用汽车的强大先验,在传统 2D 对象检测之上来推断其对应的 3D 边界框。
腾讯设计周(TDW)由腾讯设计通道联合腾讯学堂共同举办,活动形式主要由设计峰会和创意市集组成,基于"DESIGN FOR GOOD"理念,旨在打造一年一度的设计行业盛会,持续对外传递腾讯的理念、愿景和使命。
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