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【沐风老师】3DMAX一款神级一键四边面重拓扑插件Quad Remesher使用教程

QuadRemesher是一款神级一键四边面重新拓扑插件。不需要太多介绍，看下面左右图像对比就知道了。【适用版本】3dmax2016-2022（不仅限于此范围，其他自行测试）【安装方法】直接拖动QuadRemesher插件脚本文件包（解压后的.mzp文件）到max窗口完成安装！【打开方法】安装完成后，点击max主菜单->自定义->自定义用户界面->工具栏->类别，在类别列表中找到"Exoside"
沐风老师·2022-11-28 18:42

机器学习-线性模型-线性回归

文章目录一.机器学习-线性模型-线性回归线性回归相关理论知识矩阵角度1.线性回归模型为：2.损失函数：3.求解参数W^=argminw(L(W))\quad\widehat{W}=\underset{w
勤奋的boy·2022-11-27 22:59

【Python】字符串、列表和字典的查找、修改和排序

对象索引描述字符串.index(a)返回第一个符合a的下标值‘ABC’列表.index(a)返回第一个符合a的下标值[1,2,3]字典.key()返回键列表\quad.value()返回值列表{1:‘A
月亮鱼与十四行·2022-11-27 00:25

数据挖掘天池竞赛——心电图心跳信号多分类预测Task1赛题理解

2.1.2Micro——微平均2.1.3weighted加权平均2.1.4示例2.2直接定义的多分类指标2.2.1Kappa系数2.2.2海明距离2.2.3杰卡德相似系数2.2.4铰链损失1、赛题理解\quad
珞沫·2022-11-26 08:14

香蕉派 BPI-M5单板计算机，采用Amlogic S905X3 四核A55 64位处理器设计

关键特性：*AmlogicS905X3Quad-CoreCortex-A55(2.0xxGHz)Processor*Mali-G31GPU*4GB
sinovoip·2022-11-25 23:43

GRAPHSPEECH: SYNTAX-AWARE GRAPH ATTENTION NETWORK FOR NEURAL SPEECH SYNTHESIS论文阅读

摘要\quad基于Attention的端到端语音合成在很多方面已经超过传统的统计方法。
JanettaC·2022-11-25 22:28

深度神经网络模型（DNN）与前向传播算法

    \quad\;\;深度神经网络（DeepNeuralNetworks，以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结
sihuachun·2022-11-25 02:43

Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions

NeurIPS-2020-implicit-neural-representations-with-periodic-activation-functions-Paper1摘要\quad由神经网络参数化的隐式定义的
筱阳^_^·2022-11-22 05:09

深度学习模型系列二——多分类和回归模型——多层感知机

多层感知机1、概述2、原理3、多层感知机（MLP）代码详细解读（基于python+PyTorch）1、概述\quad\quad多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）也叫人工神经网络
珞沫·2022-11-21 19:37

优化算法----模拟退火算法（Simulated Annealing,SA）

简介\quad\quad模拟退火算法是80年代初发展起来的一种基于MonteCarlo迭代求解策略的随机性寻优算法。
Sunshing15·2022-11-21 18:08

线性代数基础知识整理

AAT=InAA^T=I_nAAT=In等价条件：对于正交矩阵An×n=(α1α2...αn)A_{n\timesn}=(\alpha_1\quad\alpha_2\quad...
Atarasin·2022-11-21 16:15

机器学习笔记16——决策树剪枝算法原理及python实现案例

决策树剪枝算法引言1、算法目的2、算法基本思路：3、决策树损失函数4、剪枝类型：4.1预剪枝4.2后剪枝4.3两种剪枝策略对比引言\quad\quad在决策树、ID3、C4.5算法一文中，简单地介绍了决策树模型
珞沫·2022-11-21 12:57

【统计学笔记】方差分析表和回归分析表的解读

df(⊙),df(E))(⊙表示误差来源中因素的简写，MS⊙表示MSA、MSR或MSC等，df(⊙)表示因素⊙的自由度)F=\frac{MS⊙}{MSE}\simF(\quaddf(⊙),df(E)\quad
KonoHT·2022-11-21 03:12

Windows7+cuda 7.5+vs2010

Windows7+cuda7.5+vs2010安装环境：os：windows7显卡：Quad600vs2010其他版本的安装配置过程类似。
Heidi_Liu·2022-11-20 04:22

L1-Loss (MAE) 中位数，L2-Loss (MSE) 算术平均值

si∣其中xxx为估计值，sis_isi为样本值对xxx求导找驻点dLdx=∑isgn(x−si)=0(1)\frac{\mathrmdL}{\mathrmdx}=\sum_isgn(x-s_i)=0\quad
青蛙球·2022-11-19 14:48

3W字长文总结PyTorch中常用的函数

\quad\quadPyTorch基本函数更新~\quad\quad张量tensortorch.is_tensor()如果obj是一个tensor，则返回True。
奋斗的西瓜瓜·2022-11-18 23:23

支持向量机-线性不可分情况

，支持向量机寻找最佳超平面的优化问题可以表示为：最小化(Minimize):12∥ω∥2限制条件:yi(ωTxi+b)≥1,(i=1∼N)\begin{aligned}最小化(Minimize):&\quad
山东秦琦琛·2022-11-17 09:55

Scipy.integrate(scipy积分部分中文文档翻译，进度70%)

文章目录积分（scipy.integrate）通用积分（quad）一般多重积分（dblquad，tplquad，nquad）高斯正交Romberg积分使用采样数据进行积分使用低级回调函数加快积分常微分方程
hzy15610046011·2022-11-11 00:54

编译器报错expected initializer before ‘&’ token

源代码片段classquad{private://...public://...}ostream&quad::arr_out(ostream&os)const{//...}你也许在想&前究竟有什么错，是有什么对象没有设定初始值吗
这个人很懒，还没起名字·2022-11-02 00:52

Wallys//IPQ6000 IPQ6010 1.7Gbps/2 on board radios

2onboardradios(DualBandConcurrentRadio)1.DR6000https://www.wallystech.com/Ro...Qualcomm-AtherosIPQ6000Quad-coreARM64bitA53s1.2GHzprocessor2.4GHz
·2022-10-30 23:46

机器学习笔记25——Bagging算法之随机森林(Rondoom Forest) 算法原理以及python实现

随机森林引言1、概述2、原理3、算法4、基于sklearn实现随机森林算法4.1随机森林分类包4.2随机森林回归包5、小结引言\quad\quad在集成学习简介中，简单的介绍了根据个体学习器学习方式不同划分的两大类集成学习方法
珞沫·2022-10-25 19:56

GD55LB01GE Quad Serial Flash Controller Design - Submodule Design

目录1.flash_reset_ctrl2.flash_config_ctrl3.flash_erase_ctrl3.1.FunctionDescription3.2.FeatureList3.3.FSMDescription3.4.InterfaceDescription3.5.RTLcoding3.6.Testbenchcoding3.7.Verification4.flash_program
Starry丶·2022-10-25 10:19

函数的最佳平方逼近

修改程序如下：functionS=square(a,b,n)%定义逼近函globalijifnargin<3n=1;endX=zeros(n+1);fori=0:nforj=0:nX(i+1,j+1)=quad
L_Loretta·2022-10-23 07:03

【计算方法】python求解数值积分｜梯形公式｜辛普森公式｜高斯求积公式

梯形公式importnumpyasnpdefff(x):returnnp.sqrt(x)*np.log(x)deftixing_quad(ff,a,b,n):x_p=np.linspace(a,b,n+
Lydia.na·2022-10-21 15:51

高等代数 二次型与矩阵的合同(第6章)2 正定二次型与正定矩阵

一.正定二次型(6.3)1.概念:2.判定:定理1:nnn元实二次型x′Axx'Axx′Ax是正定的,当且仅当其正惯性指数等于nnn推论1:nnn元实二次型x′Axx'Axx′Ax是正定的⇔\quad⇔
EdVzAs·2022-10-19 14:22

Datawhale~水很深的深度学习~Task 4: 卷积神经网络（CNN）

写在前面✍\quad\quad本系列笔记为Datawhale11月组队学习的学习笔记：水很深的深度学习。本次组队学习重理论知识学习，包含DL相关的基础知识，如CNN、RNN、Transformer等。
小卜妞~·2022-10-14 16:11

【支持向量机SVM】 函数间隔设为1原因 详解

\quad这几天看SVM，优化问题那里习惯上函数间隔设为1，一直没看到比较令人信服的详解，这里我提一下。
我说我糊涂·2022-10-13 07:33

数学建模常用算法汇总及python，MATLAB实现（一）—— 线性规划

{Ax⃗≤b⃗Aeq⋅x⃗=beq⃗lb⃗≤x⃗≤ub⃗min_x\quad\vecc^T\vecx\\s.t.
程序喵；·2022-10-03 13:44

深度学习模型系列一——多分类模型——Softmax 回归

Softmax函数4、Softmax回归的决策函数5、参数估计5.1损失函数5.2梯度估计5.2.1Softmax函数的导数5.2.2梯度6、模型预测与评价7、Softmax回归的从零开始实现1、概述\quad
珞沫·2022-09-23 12:23

猿创征文｜ Unity使用新输入系统InputSystem制作飞机大战Demo

@作者:SYFStrive@博客首页:HomePage：个人社区（欢迎大佬们加入）：社区链接：觉得文章不错可以点点关注：专栏连接：程序员每天坚持锻炼飞机大战专栏（）目录UI背景制作添加Quad实现背景移动创建材质球添加对应的背景图片利用材质球的偏移量使背景动起来效果新输入系统使用
SYFStrive·2022-09-15 17:31

Zynq-7000 SoC处理系统PS的构成

Zynq-7000SoC处理系统PS的构成应用处理器单元(APU)应用处理单元高性能特性,兼容ARM处理器即:存储器单元DDR控制器Quad-SPI控制器静态存储器控制器I/O外设两个三模式以太网控制器两个
yb_voyager·2022-09-15 14:00

机器学习笔记13——支持向量机（SVM）模型原理以及python实现案例

线性可分支持向量机3.1定义3.2优化目标4、线性支持向量机4.1定义5、非线性支持向量机5.1核函数5.1.1定义5.1.2核技巧5.1.3常用核函数5.2非线性支持向量分类机5.2.1定义5.2.2算法1、概述\quad
珞沫·2022-09-07 13:40

常用矩阵求导公式速查

\mathrm{x}x，有如下求导公式：dxTdx=I,dxdxT=I(1)\tag{1}\frac{\mathrm{dx}^{\mathrm{T}}}{\mathrm{dx}}=I\text{,}\quad
CHH3213·2022-08-24 16:47

数据分析之回归分析

回归分析1、概述2、分类3、线性回归3.1单变量线性回归3.2多变量线性回归3.3线性回归分析的步骤：4、评价回归算法的指标5、Excel实践1、概述\quad\quad回归分析（Regression）
珞沫·2022-08-22 07:19

论文笔记 Reinforced Feature Points: Optimizing Feature Detection and Description for a High-Level Task

代码解读介绍\quad文章的主要思路是使用SuperPint的预训练模型，使用旋转矩阵RRR和平移矩阵ttt对SuperPoint进行reinforcementlearning，使其能够估计相机的相对位姿变化
爱嘤嘤的小猪仔·2022-08-12 07:38

关于权重衰退和丢弃法

min  l(w,b)subject  to∣∣w∣∣2≤θmin\;\mathscr{l}(w,b)\quadsubject\;to\quad||w||^2\leq\
LiterMa·2022-07-18 10:39

Torch_2_SoftMax多分类问题

10−1之间，且和为1.数学表达为y^=softmax(o)其中y^j=exp⁡(oj)∑kexp⁡(ok)\hat{\mathbf{y}}=\mathrm{softmax}(\mathbf{o})\quad
aaaaaaze·2022-07-17 16:00

无源域适应（SFDA）方向的领域探究和论文复现（第二部分）

4.SourceDataabsentUnsupervisedDomainAdaptationthroughHypothesisTransferandLabelingTransfer\quad\quad这篇文章是上一篇文章同一个作者写的进化版
Encounter84·2022-07-17 07:10

无源域适应（SFDA）方向的领域探究和论文复现（第一部分）

无源域适应（SFDA）方向的领域探究和论文复现（第一部分）一.领域综述\quad\quad领域自适应(DA)的目标是通过源数据驱动的两阶段框架为目标域重用源域知识。
Encounter84·2022-07-17 07:09

机器学习入门 - 梯度算法

判断模型质量的方法，计算lossloss=(Ypredict−Ytrue)2（回归损失）loss=Ytrue⋅log(Ypredict)（分类损失）loss=(Y_{predict}-Y_{true})^2\quad
Gentle灬Flying·2022-07-16 07:08

王树尧老师运筹学课程笔记 07 线性规划与单纯形法（标准型、基、基解、基可行解、可行基）

对于一般的线性规划问题，容易得到：目标函数max⁡(min⁡)z=c1x1+c2x2+⋯+cnxn\quad\max(\min)z=c_{1}x_{1}+c_{2}x_{2}+\cdots+c_{n}x
3077491278·2022-07-11 09:55

DL_5——权重衰退、丢弃法

Dropout3.1无偏差的加入噪音3.2使用丢弃法3.3总结4丢弃法代码实现1权重衰退1.1使用均方范数作硬性限制min⁡ℓ(w,b)subjectto∥w∥2≤θ\min\ell(\mathbf{w},b)\quad
A-Egoist·2022-07-01 07:36

深度学习入门之自动求导（Pytorch）

自动求导计算图自动求导的两种模式反向累积反向累积总结复杂度自动求导实现自动求导QA自动求导链式法则和自动求导向量链式法则标量链式法则y=f(u),u=g(x)∂y∂x=∂y∂u∂u∂xy=f(u),u=g(x)\quad
-素心向暖·2022-06-28 17:35

大规模数据处理学习笔记：1.从未入门到放弃MapReduce

1.从未入门到放弃MapReduce\quad之前看过一些关于大数据技术的内容和文章，了解了一些关于MapReduce的东西，不得不感慨技术发展是如此之快，MapReduce这么快已经开始逐渐沦落为“明日黄花
Andrewings·2022-06-28 09:46

Python基础——常用操作符

一般常用的操作符有：+−∗/%∗∗//+\quad-\quad*\quad/\quad\%\quad**\quad//\quad+−∗/%∗∗//1、前四个不用过多介绍了，加减乘除。
薛定谔的猫ovo·2022-05-29 10:29

yolov3-pytorch复现

下安装cuda9.0+nvidia-384+cudnn7.1.4+tensorflow1.9检测cudnn是否安装成功安装AnacondaAnaconda下载地址安装Anaconda2.复现yolov3\quad
梦醒时分1218·2022-05-28 07:01

数学建模-规划问题

Matlab规定线性规划的标准形式为：mincTx(1)min\quadc^Tx\quad(1)mincTx(1)s.t.Ax≤b(2)s.t.
HappyLaber·2022-05-14 07:50

yolov5 解析

YoloV5搬运记录参数详解`--quad`参数，`--multi_scale`参数超参文件的理解`hyp.scratch.yaml`shear的理解HSV变换构建模型输入图片缩放更改模型结构数据增强如何训练出好的模型数据集模型选择训练设置参数详解
jaffe—fly·2022-05-10 08:38

ARCore背景渲染

此功能的实现有很多种，比如直接在Camera的远平面附近添加一个UI或者quad，将camera的画面付给它；比如用CommandBuffer将画面最先渲染；或者重写shader，更改渲染顺序或者设置深度值
81192_csdn·2022-05-08 10:08

HAL库中的MSP文件，及HAL_Init和HAL_DeInit

     \quad\;\;\,MSP(MCUsupportpackage)，它的作用是进行MCU级别的硬件初始化设置，并且它们通常会被上一层的初始化函数所调用，这样做的目的是为了把MCU相关的硬件初始化剥夺出来
-素心向暖·2022-05-05 07:50
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