角度ng-第一次迭代后网格选定项为空 - 腾讯云开发者社区

对于不需要默认值的参数类型，空值（对于指定给图元的关键字）将在关键字明细表中显示为空。从图元删除关键字当重置关键字（即设置回为“无”）时，现在将保留在指定关键字之后指定给图元的参数值。...7、旋转的标记使用标记属性中的“角度”参数来旋转标记。如果需要，可以以相同量旋转多个标记。选择需要旋转的标记，并在“属性”选项板中为“角度”参数设置值。...以前，如果选定图元中的参数值相同，则报告该值。如果这些值不同，则不显示任何值。现在，当选择了多个图元且参数值不同时，它们将报告为或指定的自定义文字字符串。...把每种类型的所有参数都填入数值，比如最后一项的宽度填入4个不同的数字。...三维视图的网格功能在「三维视图属性」面板下的「图形」功能，找到「显示网格」旁边的「编辑」按钮，可以选择「显示网格」，在三维视图里可以显示并修改模型网格了。

3.8K3 0

Java游戏开发——连连看

，则从(x,y)点水平向左直到边界，判断是否全部为空块BLANK_STATE;如果flag为false，则从(x,y)点水平向右直到边界，判断是否全部为空块BLANK_STATE。...，则从(x,y)点水平向上直到边界，判断是否全部为空块BLANK_STATE;如果flag为false，则从(x,y)点水平向下直到边界，判断是否全部为空块BLANK_STATE。...选择第一个方块： ①从第i行第j列从左向右、从上到下式查找，如果map[i][j]不为空，选定第一个图案并记录选中ID和数组下标。...给选定图案画选中框以及清空选中框：方块的大小是50*50，在这里对转换后的方块左上角起点(x,y)像素坐标画框，为什么在(x+1,y+1)处画宽度高度为48像素的矩形呢？...//画选中框，此处x,y为转换后的像素坐标 private void drawSelectedBlock(int x, int y, Graphics g) { Graphics2D g2

2.2K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【笔记】《Laplacian Surface Editing》的思路

思路: 将网格坐标编码为拉普拉斯坐标在拉普拉斯坐标中对网格进行处理将拉普拉斯坐标解码回网格 PartB 拉普拉斯坐标这一节是全篇文章的重点包含了邻近点信息的坐标表示方式已经有很多了,...我们可以采用下面常用的最小二乘法来求解这个线性方程组, 但是在第一次计算的时候我们没有bi的具体信息, 此时我们可以采用常见的迭代求解法, 假定bi为任意一个坐标向量例如最简单的处理方式是选择全1向量处理..., 然后对此求解出一个有误差的旋转矩阵Ti, 进行后续计算得到真正的变换顶点v后再迭代求解Ti, 实践中第一次求解尽管有较大误差但是结果已经可以初见雏形, 后续再经过不超过十次的迭代就可以非常精准: ?...因此根据以上步骤我们可以得到Ti并将其代回求解新顶点vi并迭代, 但是在有些情况下简单求解出来的Ti并不适用. 一种可能就是顶点发生的旋转角度过大, 另一种可能就是目标实际缩放是各向异性的缩放....网格的涂层, 我们一般理解为网格表面的高频细节, 也可以叫做网格的三维纹理, 如果我们想要得到网格的表面涂层, 这里提到了高频细节, 方法也就呼之欲出了首先对于需要提取涂层的表面, 我们对表面求出整个表面的拉普拉斯坐标

4.2K9 1

使用归纳逻辑编程解决抽象和推理测试，ARC

2.2 多种表示在我们以对象为中心的方法中，图像表示是由一组对象（可能重叠）和背景颜色定义的。这种表示可以通过首先用背景颜色填充网格，然后在上面绘制每个对象来从空网格构建目标图像。...一个图像网格可以由多个对象表示定义。例如，一个空网格中的单个矩形也可以定义为形成相同矩形的几个线或点对象。...5.3 规则、网格状态和搜索第一次ILP调用在空网格状态下进行。每次ILP调用都会产生一个定义关系的规则，该关系生成对象，并为每个示例和测试示例返回添加了这些对象的新输出网格状态。...后续每次ILP调用都在更新后的输出网格状态下进行。搜索将寻找正确的逻辑程序序列，可以从空网格开始构建输出网格。...7 结论我们展示了我们的系统能够解决选定的5个样本任务。当我们完成软件实现时，我们将把我们的系统应用于完整的训练和评估数据集。

1451 0

Building a clean model tutorial

也支持URDF，但这里不提，因为它不是纯粹的基于网格的文件格式。现在假设我们已经应用了上一节所描述的所有可能的简化。我们仍然可能在导入后以一个太重的网格结束: ?...可以注意到整个机器人被导入为一个单一的网格。稍后我们将看到如何适当地划分它。...上面功能可以/应该被应用并且没有预定义的顺序，(除了列表中的第一项，它应该总是首先尝试)，它严重依赖于我们试图简化的网格的几何形状。...下面的图片说明了上述应用到导入网格的函数(假设列表中的第一项不适合我们): ? 注意到在这个阶段凸包并不能帮助我们。我们决定首先使用网格抽取函数，并运行两次函数以将三角形数除以50。...Manual mesh division手动划分网格:通过三角形编辑模式，手动选择逻辑上属于一起的三角形，然后点击提取形状。这将在场景中生成一个新的形状。在此操作之后删除选定的三角形。

1.4K1 0

PMVS：多视图匹配经典算法

图 1 算法流程算法效果如下图所示，从左到右依次为输入图像(不同角度共48张)，特征点提取，特征匹配结果，扩张剔除迭代3次后效果，转换为网状模型效果。...单位法向和参考图像三者共同确定，中心点c(p)是其对角线交点的坐标，单位法向n(p)是从中心点指向参考图像R(p) 对应的摄影中心的单位向量，这里之所以要引入参考图像的概念，是因为一个面片会在多幅图像中出现，选定其中的某一图像作为该面片的参考图像...具体的讲，将每张图像分割为β×β的网格单元Ci(x,y)，在第i张图像的(x,y)处存储一个数组Qi(x,y)，其中包含投影在该网格单元上的所有面片信息。...每幅图像通过Harris和DoG算子提取出特征点后，进入到特征匹配阶段，这是PMVS算法的核心内容，思路如下：图 6 特征匹配算法伪代码图 7 特征匹配后的效果 3、面片加密经过上述的特征匹配后...3.2、扩张策略在明确了哪些网格单元可以扩张后，接下来的问题就是如何根据已有的面片构建出新的面片了，思路如下：图 9 扩张策略的伪代码 4、面片剔除在扩张的过程中，为应对那些变化较大、较难重建的区域

9863 0

PMVS：多视图匹配经典算法

7585 0

一种用于三维物体建模的精确、鲁棒的距离图像配准算法

种子形状与选定的范围图像进行初始化，然后通过在自身和输入范围图像之间进行成对的配准顺序更新。所有的输入范围图像在形状增长过程中迭代登记录，并进行广泛的实验来测试算法的性能。...然而，获得的范围图像从单一的角度来看，不能表示物体的完整形状。因此，提出了一种三维物体建模技术需要对从不同视点获取的距离图像集进行配准和积分。距离图像配准是任何三维物体建模系统的关键步骤。...这个变换，它的角度距离da到小于a和平移距离的阈值dt, 当k小于一个阈值时，选择该阈值形成一组一致的对应关系。精细配准一旦确定了初始变换，就使用ICP算法的一种变体来进行精细配准。...从初始变换开始，ICP算法迭代细化通过在两个网格中反复生成最近点对和最小化残差的刚性变换误差。这种变异与最初的不同ICP算法的几个方面。...(b)输入网格，其中红色点表示将要被更新到种子形状的点。(c)更新后的形状。蓝色的点表示输入网格和更新后的形状之间的对应点(最好以颜色显示)。参考文献 [1] P. Besl and N.

8632 0

视频 | 硅谷深度学习网红传授超参数优化宝典

模型比较都经过100批次的训练集的学习后，以验证集上的准确率为超参数的衡量指标。从纯理论的角度看，除了训练集MNIST固定，还要多次学习来排除算法学习时的其他偶然因素干扰。...4. hyperMads: MADS 算法 MADS 算法，即网格自适应直接搜索算法，起初为黑箱优化而设计，求一个定义域为少量信息的函数最小值。这个函数很难计算，也可能不光滑，甚至无法计算。...越来越精细的子网格不断地递归叠加，直到细化水平达到给定的最大值，或者局部截断误差降低到期望水平以下。因此，在自适应网格细化计算时，只有基本网格才固定网格间距，同时根据问题的要求确定局部确定子网格。...算法很快找到一个可行解（迭代9次，准确率96.29%），但是需要注意的是第一次训练准确率就有92.22%，这个很幸运的。（搜索空间规范化后）基于超参数使用MDS算法来搜索。...第一步MADS给的点（最多60个点）放进贝叶斯优化，这要再执行20迭代。在这20次迭代后，再重复上面的交换。这个方法能够给贝叶斯优化更多的点，同时也用了不同算法微调这些解。

9905 0

何恺明团队新作：图像分割精细度空前，边缘自带抗锯齿，算力仅需Mask R-CNN的2.6%

有人盛赞称，这是一项“伟大的工作”，也有人惊叹于研究思路：“从经典方法中获取知识，牛。” PointRend：将图像分割视作渲染问题渲染是将3D模型显示为2D平面上的规则像素网格。...接下来，选择一组点（红色点），用小规模的多层感知器（MLP）为每个点进行独立预测。对这样的细分算法进行迭代，以从粗到细的方式计算mask。具体而言，PointRend分为三个主要组成部分。...推理部分，如上文所说，是一个以从粗到细的方式迭代“渲染”输出mask的过程。在每次迭代中，PointRend使用双线性插值，对其先前预测的输出结果进行上采样。...计算每一个点的逐点（point-wise）特征表示，预测它们的标签，以恢复精细网格上的细节。直到输出结果达到预设的分辨率，迭代结束。...点头 (Point Head) 对于每个选定点的逐点特征表示，PointRend使用简单的多层感知器进行逐点分割预测。多层感知器在所有点（所有区域）上共享权重。

1.1K1 0

机器学习7：集成学习--XGBoost

从这个角度来看，GBDT比较难以实现分布式（ps：虽然难，依然是可以的，换个角度思考就行）。...从贝叶斯方差角度考虑，正则项降低了模型的方差，防止模型过拟合； xgBoosting在每次迭代之后，为叶子结点分配学习速率，降低每棵树的权重，减少每棵树的影响，为后面提供更好的学习空间； xgBoosting...从Bias-variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性 4....xgboost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。实际应用中，一般把eta设置得小一点，然后迭代次数设置得大一点。...某个特征的重要性（feature score），等于它被选中为树节点分裂特征的次数的和，比如特征A在第一次迭代中（即第一棵树）被选中了1次去分裂树节点，在第二次迭代被选中2次 …..

1.4K2 0

CINEMA 4D Studio R2023.1.3(c4d超强三维动画设计)

CINEMA 4D Studio2023是Mac上知名的3D动画设计制作软件，包含 GPU 渲染器 Prorender、生产级实时视窗着色、超强破碎、场景重建等诸多新功能，C4D mac为用户提供高端的...改进了节点材料中红移节点的着色/分类改进了 Redshift 节点材料中的性能/交互布局根据活动渲染引擎更新相机和灯光（默认布局中的 Redshift 相机和灯光）在节点编辑器中显示暴露端口模拟模拟场景为新的统一模拟框架...、非常强大的 Bridge 工具曲面和曲率插值智能地定义桥接的法线方向在大多数情况下保留 UV、顶点颜色和其他表面属性关闭多边形孔 - 网格使用四主网格拓扑关闭多边形孔保留曲率和拓扑，包括 UV、顶点颜色和其他表面属性等间距均匀分布选定的边缘循环以均衡相邻循环之间的间距保留原始网格的曲率可用作交互式工具和几何修改器节点适合圆将选定的几何组件转换为圆形影响圆的缩放和旋转的交互式控件可用作交互式工具和几何修改器节点展平根据指定的轴...、法线或视角展平选定的几何图形影响强度和展平平面的交互式控件可用作交互式工具和几何修改器节点戳多边形在每个选定多边形的中心创建一个新点根据多边形法线方向自动偏移创建的点可用作交互式工具和几何修改器节点设置流量变换边缘循环以遵循相邻几何体的曲率可用作交互式工具和几何修改器节点平滑边缘平滑选定边缘...资产浏览器性能增强 - 异步数据库索引生成数据库索引以提高速度和在线发布的选项表现改进了内存管理以在多次渲染后获得更好的整体性能

1.6K3 0

从数据分析师笔试试题看职业要求

聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchicalmethod）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法...对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。缺点：1....K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。...这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。...b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本

1.2K3 0

【论文笔记】《A LocalGlobal Approach to Mesh Parameterization》的思路

本文简单介绍了08年刘利刚著名的网格参数化论文《A Local/Global Approach to Mesh Parameterization》, 其尽可能刚性地完成了对三角网格的参数化处理, 效果很不错...其中比较关键的一个问题就是对于那些不可展开的网格, 展开后的三角形必然或多或少会有扭曲发生, 这篇文章就针对参数化展开途中的三角形扭曲问题进行优化, 借鉴了07年的As-rigid-as-possible...然后根据另一篇文章, 我们可以将这个式子展开为下面的显式表示: 上面式子中的是边所对应的角, 我们需要始终使用参数化前的角度以保证局部变换有效, 为了方便可以使用源模型的三维角度充当二维....常见的Jacobian矩阵如下, 在这篇文章中f就是参数化后的三角形面片顶点局部坐标, x就是变形前三角形顶点在自己所处的面片上的局部坐标, 其中变形前三角形顶点在自己所处的面片上的局部坐标不会在迭代中改变...首先将J用SVD展开成下面的形式: 我们知道, 分解后的矩阵是对角矩阵, 其元素就是Jacobian矩阵的奇异值排列.

2.2K4 0

Revit导出为GLTF

GLTF文件格式包括场景、摄像机、动画、网格、材质、纹理、渲染技术、着色器等元素。...Revit文件导出为GLTF格式Revit文件和GLTF格式都有广泛的用途，在模型应用工作中，经常需要将Revit文件导出为GLTF格式，怎么将Revit文件导出为GLTF格式呢？...下载完成后，双击安装包文件，根据安装引导，完成插件的安装。注意：安装过程中不要更改软件的默认安装目录。安装完成后，第一次打开Revit软件，会出现插件加载提示，选择【总是载入】，以后打开就会默认加载。...插件加载完成后，在Revit软件顶部出现新的菜单项【NSDT】，点击菜单，即可打开插件。格式转换当用户在Revit设计软件中完成模型设计后，可开始使用模型格式转换插件。...在Revit设计界面可选定部分构件，只上传选定的部分，或者不选定任何构件，进行模型整体上传。发送设置完成后，点击【发送】按钮，开始进行数据上传和格式转换，等待工作进度条完成。

5471 0

终极指南：如何成为一名优秀设计师？

而网格不仅可以帮你对其参照物，同时在你处理上百个图层时还可以帮你减少脑力劳动。 ? 本着以教学的目的，我们以设计网页为例，并且最好从简单的12栏网格开始。为什么是12栏？...接下来我想给你推荐一个我自己经常使用的公式（宽度单位为像素）：（12 * 每栏宽度）+（11 * 间隔宽度）= 总宽度我自己的所有设计，都是基于8像素网格来设计的。...然后，当你选定某个图层或者带有文字的元件（Symbol）后，你只需要通过点击相关数据图表就可以自动批量填入这些虚拟数据了。非常地方便！ 9. 少设计听起来你会觉得太不符合常理了对吧。...迭代，永远在路上！这并没有什么问题，测试和迭代本来就是设计过程中的基础环节。...完善和提升自己的设计基本功时，一定要真正掌握好某项基本功后，再去学习和熟练使用下一项功能。文章来源 36Kr END

4362 0

基于 Data Mesh 构建分布式领域驱动架构的最佳实践

虽然遵守 GDPR 和 BCBS 239 等法规可能是一项挑战，但它们只不过是现代数据平台的最佳实践指南。...虽然遵守 GDPR 和 BCBS 239 等法规可能是一项挑战，但它们只不过是现代数据平台的最佳实践指南。...此外，在这个过程中，我们还认识到，我们不可能第一次就做对，领域模型需要持续的完善。事实上，企业数据架构师的角色也可以称为 "数据保管员"。学习、迭代和改进。...尽管 Avro 只定义了很少几个原语，但经过扩展后，该语言已包含许多核心逻辑类型（小数、UUID、日期和时间）。 Protobuf 更进一步，允许通过 "自定义选项 "实现强消息类型和字段级注释。...，或者由出生时选定的名字修改而来 string given_name = 1;} 尽管我们希望体现在消息层面上，但有时候在在字段层面上进行表达可能更合理。

4752 0

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

Gridworld中的三种基本MDP算法的演示在本文中，您将学习如何在网格世界中为MDP应用三种算法：策略评估：给定策略ππ，与ππ相关的价值函数是什么？...我定义了以下格式来表示各个网格单元： # 指示墙壁 X 表明目标空白表示空块依靠这些符号，构造了下面的map ： #################### X##...单个单元格子类定义特定单元格的行为，例如空单元格，墙和目标单元格。可以使用其行和列索引来标识每个单元格。...在gridworld中，有两种方法可以使动作不合法：如果该动作会使代理脱离网格如果该动作会使代理人陷入困境这为我们提供了转换函数的第一条规则： 1....20次迭代后的终止并不令人惊讶：gridworld贴图的宽度为19。因此，我们需要进行19次迭代才能优化水平走廊的值。然后，我们需要进行一次额外的迭代来确定该算法可以终止，因为该策略未更改。

1.7K2 0

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

Gridworld中的三种基本MDP算法的演示在本文中，您将学习如何在网格世界中为MDP应用三种算法：策略评估：给定策略ππ，与ππ相关的价值函数是什么？...我定义了以下格式来表示各个网格单元： # 指示墙壁 X 表明目标空白表示空块依靠这些符号，构造了下面的map ： ################### # X#...在gridworld中，有两种方法可以使动作不合法：如果该动作会使代理脱离网格如果该动作会使代理人陷入困境这为我们提供了转换函数的第一条规则： 1....20次迭代后的终止并不令人惊讶：gridworld贴图的宽度为19。因此，我们需要进行19次迭代才能优化水平走廊的值。然后，我们需要进行一次额外的迭代来确定该算法可以终止，因为该策略未更改。...理解策略迭代的一个很好的工具是可视化每个迭代：下图显示了使用策略迭代构造的最优值函数：目视检查表明值函数正确，因为它为网格中的每个单元格选择了最短路径。

1.4K1 0

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

2.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Revit2022正式版下载(离线安装包+安装教程)含完整族库、BIM视频教程

Java游戏开发——连连看

【笔记】《Laplacian Surface Editing》的思路

使用归纳逻辑编程解决抽象和推理测试，ARC

Building a clean model tutorial

PMVS：多视图匹配经典算法

PMVS：多视图匹配经典算法

一种用于三维物体建模的精确、鲁棒的距离图像配准算法

视频 | 硅谷深度学习网红传授超参数优化宝典

何恺明团队新作：图像分割精细度空前，边缘自带抗锯齿，算力仅需Mask R-CNN的2.6%

机器学习7：集成学习--XGBoost

CINEMA 4D Studio R2023.1.3(c4d超强三维动画设计)

从数据分析师笔试试题看职业要求

【论文笔记】《A LocalGlobal Approach to Mesh Parameterization》的思路

Revit导出为GLTF

终极指南：如何成为一名优秀设计师？

基于 Data Mesh 构建分布式领域驱动架构的最佳实践

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐