Object —— Guide Simulate

最新推荐文章于 2025-10-13 00:26:25 发布
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#Houdini

本文探讨如何从GuideGroom和GuideDeform对象中提取皮肤数据及引导曲线，涉及关键步骤和计算方法在IT技术中的应用。

  • 对输入的引导线，进行物理解算；

        从groom对象（如Guide Groom、Guide Deform）提取所需的skin与引导曲线；

挨代码
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软件架构设计模式的一般介绍和二十种典型模式的阐述 Software Architecture Patterns A pragmatic guide
AI天才研究院
08-05 1666
在软件开发中，架构模式是一个至关重要的因素，它提供了一些指导、规范、模板，能够帮助软件工程师更好地设计、组织和管理软件系统的结构、功能和关系。它的作用是帮助项目团队构建一致性的软件系统，提升可维护性和扩展性，同时降低成本，改善产品质量。软件架构设计模式集合了众多经验丰富的软件设计人员和架构师通过几十年来不断实践总结出的最佳实践。
Hair|Fur —— Object Nodes
NapoleonCoder的博客
09-06 360
毛发object节点；
Hair|Fur —— 工具架
NapoleonCoder的博客
09-01 427
毛发工具架介绍；
PhysX3 User Guide
痞子龙3D编程
03-30 6261
http://www.cnblogs.com/mumuliang/archive/2011/06/02/2068453.html 1 The SDK Object   首先用全局函数PxCreatePhysics创建一个PxPhysics对象。 #include "PxPhysicsAPI.h" bool recordMemoryAllocations = 
FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding
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小李的研究生学习日记
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FSCE：通过对比建议编码进行少样本目标检测新出现的兴趣已被用于识别以前看不见的对象，因为训练示例很少，称为少镜头对象检测 (FSOD)。最近的研究表明，良好的特征嵌入是获得良好的少样本学习性能的关键。我们观察到具有不同 Intersection-ofUnion (IoU) 分数的对象提议类似于对比方法中使用的图像内增强。我们利用这种类比并结合监督对比学习，在 FSOD 中实现更稳健的对象表示。
串串烧——打包Opengl代码集
alaclp的专栏
05-27 1880
转载自：http://cs.lmu.edu/~ray/notes/openglexamples/ Triangle Introductory program; just a static picture of a colored triangle.Shows how to use GLUT.Has minimal structure: only main() and a displ
使用TicToc学习OMNeT++——第 1 部分 - 入门
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本文基于原版英文教程的第1部分:Part 1 - Getting Started进行翻译和论述，并结合仿真手册和AI问答以厘清基本概念。
Google C++ Style Guide中英对照（二）
custamg2008的专栏
12-01 1925
转自：http://blog.youkuaiyun.com/fz_ywj/article/details/8647162 1 Classes 类 Classes are thefundamental unit of code in C++. Naturally, we use them extensively. Thissection lists the main dos and don'ts
【论文总结】FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding（附翻译）
小张好难瘦的博客
11-05 3105
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf 代码地址：http://https: //github.com/MegviiDetection/FSCE 摘要 Emerging interests have been brought to recognize previously unseen objects given very few training examples, known as few-shot object detection (FSOD). Re
Unity Manual阅读记录——Animation(version 2019.4)
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02-21 2924
Animation简介 Unity提供的动画系统的主要功能： retargetable animations：重定向动画 full control of animation weights at runtime： runtime控制动画的权重 event calling from within the animation playback ：动画播放途中调用event sophisticated state machine hierarchies and transitions：精妙的动画状态机，包括hi
Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 5章：Tool Use (Function Calling) 工具调用模式
shiter编写程序的艺术
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Tool Use = “给模型手、脚和外部记忆”：通过标准化描述+调用闭环，让大语言模型突破静态语料限制，真正实时、可验证、可行动。
ABAP 开发者的进阶之路：从函数式思维到云时代全栈技能
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
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本文基于 SAP 社区早期博文所提出的核心观点，并结合近些年的技术演进与真实项目经验，重新梳理了一条适合当代 ABAPer 的持续学习蓝图：用函数式编程刷新思维模式，以 Spring 生态补齐企业级后端短板，依靠 JavaScript 与 SAPUI5 拓展前端疆界，再通过 NoSQL 与 HANA 推动数据层变革，同时配合 Git、CI/CD 与软技能打造高效团队协作力。文章选用国内技术博客的行文方式，加入案例故事和落地方法，帮助读者在 S/4HANA 与 BTP 时代把握成长节奏。
【软件工程导论】软件工程导论笔记
passnight的博客
07-31 6002
基于产品研发等不同视角的价值流，看板可以划分为多层视图，更好的管理产品的价值的流动。软件原型是软件的最初版本，以最少的费用、最短的时间开发出的、反映最后软件特征的系统。
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
完整版-PID 恒流源控制
最新发布
11-26
提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
西门子Tecnomatix Process Simulate虚拟调试解决方案
"西门子数字化工厂Tecnomatix软件Process Simulate是用于虚拟调试的工具，旨在解决生产线上的一系列挑战，如人机界面（HMI）同步、通过率、反应时间、传感器定位、工具更换程序、电气设备信号、安全程序、处理变体...
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