Pyro —— 案例

原创 已于 2024-04-21 12:08:29 修改 · 240 阅读 · 0 ·
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#Houdini

于 2024-03-20 11:47:33 首次发布
本文介绍了在Houdini中使用HoudiniPyro创建爆炸特效时的关键技术，如调整发射源属性、微解释器的运用以及气体扰动和湍流的模拟过程。详细讲解了SimulationProcess的相关步骤。

TIPS

  • 调整发射源形态；
  • 调整发射源属性：
    • Attribute Noise，Attribute Adjust Float；
    • Point Velocity，Attribute Adjust Vector；
  • 添加微解释器；
    • Gas Disturb、Gas Turbulence；

Houdini Pyro爆炸FX

08 simulation process_哔哩哔哩_bilibili

 

【第14章：神经符号集成与可解释AI—14.1 神经符号AI系统的基本原理与实现方法】
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02-16 269
凌晨三点的自动驾驶实验室，工程师老张盯着突然失控的神经网络模型——这个在测试场表现优异的感知系统，面对道路上的婚礼车队突然集体"失明"。正当团队焦头烂额时，新部署的神经符号系统突然弹出诊断报告："检测到121个视觉特征违反《道路交通法》第37条婚车优先规则，建议启动符号补偿通道…"这个戏剧性的转折，揭开了人工智能领域最激动人心的技术革命。
Pyro —— 简介
NapoleonCoder的博客
01-20 2127
简介；
概率编程实战：使用Pyro/PyMC3构建贝叶斯模型
AladdinEdu，你的AI学习实践工作坊。让想法落地，让研究加速。助力高校AI人才成长，点亮创新未来。
09-23 956
传统贝叶斯建模面临着一个核心矛盾：贝叶斯统计提供了强大的理论框架来处理不确定性，但实际实现却异常复杂。研究人员需要掌握复杂的采样算法、耐心调试MCMC链的收敛性、手动计算边缘概率——这些技术门槛让许多实践者对贝叶斯方法望而却步。 概率编程语言（PPL）的出现彻底改变了这一局面。正如TensorFlow和PyTorch降低了深度学习的门槛一样，Pyro和PyMC3等概率编程库让贝叶斯建模变得直观、可扩展、工业化。通过声明式的建模方式，研究者可以专注于模型本身而非计算细节，将复杂的推断过程交给库自动处理。
Pyro与认知科学结合：贝叶斯模型模拟人类决策过程
gitblog_00876的博客
10-25 899
你是否好奇人类如何在信息不完全的情况下做出决策？为什么我们能理解夸张表达背后的真实意图？本文将展示如何使用Pyro（深度通用概率编程库）构建贝叶斯模型，模拟人类决策过程和语言理解机制。通过本文，你将能够：理解认知科学中的递归推理模型、掌握用Pyro实现概率认知模型的方法、学会分析人类决策行为的不确定性来源。 ## 认知科学与概率编程的交叉点 认知科学研究人类如何获取、处理、存储和应用信息，而概...
Gensim官方教程翻译（七）——分布式潜在语义分析案例（Distributed Latent Semantic Analysis）
在路上吗
07-06 5210
本文主要记录了使用gensim进行分布式潜在语义分析计算的方法。
[Pyro概率编程] 概率分布 | 共轭计算 | 参数存储库
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
08-15 724
将复杂数学问题转化为可高效求解的形式，提升计算速度和资源利用率 通过`dist`模块创建分布对象，并与`pyro.sample`配合，我们能够精确控制模型中的不确定性。
用Python实现时间序列模型实战——Day 24: 时间序列中的贝叶斯方法
qq_41698317的博客
09-18 1965
本次案例中，我们使用Pyro和PyTorch构建了贝叶斯时间序列模型，通过贝叶斯推断进行了 LSTM 参数的学习与优化。通过此方法，我们能够为时间序列任务提供具有不确定性估计的预测结果。
数字媒体技术专业延伸方向——特效
wwwweo的博客
08-29 2404
       首先数字媒体技术专业内是没有特效这一个方向的，但是可以把它当做一个延伸拓深的方向     &
微生物组统计和可视化——phyloseq入门
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刘永鑫的博客——宏基因组公众号
02-23 2万+
翻译：文涛写在前面: 最近一段时间面临着各种各样的问题和挑战，总在寻求一种可以权衡，理解的解释的解决之道。phyloseq：使用R语言分析微生物群落(microbiome census ...
Pyro贝叶斯金融风险建模终极指南：用Python构建智能市场风险评估系统
gitblog_00850的博客
11-20 1009
在当今复杂多变的金融市场中，**Pyro贝叶斯概率编程**正在彻底改变我们理解和量化风险的方式。作为基于PyTorch构建的深度通用概率编程库，Pyro为金融风险建模提供了强大的工具集，让传统风险分析方法望尘莫及。 ## 🎯 为什么Pyro在金融风险建模中如此重要？ **Pyro贝叶斯方法**的核心优势在于能够处理不确定性——这正是金融市场的本质。与传统的风险价值(VaR)模型相比，Pyro
基于Pyro的概率编程实现MBML书中的示例
书中大量使用微软开发的Infer.NET框架进行模型定义与自动推断，而本项目则致力于使用Pyro——一个由Uber开发并建立在PyTorch之上的开源概率编程语言——重新实现这些示例，从而让读者能够在当前主流的深度学习生态中...
【人工智能数学基础】——概率图模型全解析：从贝叶斯网络到马尔可夫场的推理革命
Conan_0728的博客
04-08 848
探险家手中的地图标注着山川河流的联系，概率图模型则是AI理解变量关系的认知图谱。本文将带您穿越概率与图论的交叉领域，揭示这项支撑医疗诊断、自然语言处理的核心技术，手把手构建AI的推理引擎。从疾病诊断到星际探索，概率图模型为AI赋予了处理不确定性的智慧。当您理解每个节点都是知识的锚点，每条边都是逻辑的纽带，就能编织出破解现实难题的认知之网。现在，让我们以概率为线，图论为针，缝制智能时代的新知锦囊！📚 扩展阅读《Probabilistic Graphical Models》Koller经典。
Scratch少儿编程游戏Pyorovania项目源码案例
“Pyorovania”是一个基于Scratch平台开发的少儿编程项目源代码案例，属于典型的教育类游戏化编程实践素材。该项目名称结合了“Pyro”（意为火焰、爆炸）与“Cave Story”或“Metroidvania”类游戏风格命名方式中的...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
11-27
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【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
11-27
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码性能”的研究展开，重点探讨了其在下行链路多用户通信系统中的应用。通过Matlab代码实现，展示了如何利用混合框架优化大规模MIMO系统中的数据检测问题，提升VP预编码在LR辅助下的性能表现。文中结合通信系统设计与信号处理技术，提供了完整的仿真方案，涵盖算法设计、性能评估及优化路径，旨在降低系统干扰、提升传输效率与通信可靠性。; 适合人群：具备通信工程、电子信息或相关专业背景，熟悉MIMO通信系统与信号处理基础的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的技术人员。; 使用场景及目标：①研究多用户MIMO系统中预编码技术的性能优化；②深入理解向量扰动与晶格缩减在预编码中的协同机制；③通过Matlab实现算法仿真，支持学术复现与工程验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点关注LR辅助VP预编码的核心优化逻辑，并参考文档中提供的仿真设置进行参数调优与性能对比，以深化对通信系统预编码机制的理解。
Pyro粒子编辑器：强大功能免费开放
标题中提到的“pyro 粒子编辑器”是一款专门用于创建和编辑粒子效果的软件工具。粒子编辑器是一种可视化编程环境，它允许用户通过直观的界面和参数调整来模拟各种物理现象，如烟雾、火、雨、爆炸等自然或抽象的粒子...
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