- 博客(49)
- 资源 (6)
- 收藏
- 关注
原创 三维动画软件代码
此代码使用 Maya 的 Python API 创建了一个半径为 5 的球体,将其移动到 Y 轴坐标为 10 的位置,并选择该球体。这段代码在 Blender 中创建了一个半径为 2、高度为 10 的圆柱体,并将其移动到 Z 轴坐标为 5 的位置。这段代码首先创建了一个边长为 50 的立方体对象,然后将其移动到 X 轴坐标为 100 的位置,最后选择该立方体。这些示例只是简单的演示,实际的三维动画软件开发涉及到更复杂的图形算法、物理模拟、用户界面设计等多个方面的代码实现。
2025-03-06 10:34:08
252
原创 三维动画的定义、制作流程、应用领域、发展趋势
三维动画,也被称为 3D 动画,它是利用计算机图形学(CG)技术创建三维虚拟世界,并在这个虚拟环境中模拟物体的运动、材质、光照等效果,最终生成一系列具有真实感或风格化的动态图像。与传统的二维动画相比,三维动画具有更加立体、逼真的视觉效果,能够展现出更丰富的空间感和细节。
2025-03-06 10:30:36
752
原创 DeepSeek可以分析宏观经济数据吗
DeepSeek 是基于大规模数据进行训练的大语言模型,在训练过程中学习到了大量的宏观经济领域的知识和模式。它掌握了宏观经济数据的基本概念、指标之间的关系以及经济理论和分析方法,这使得它能够对宏观经济数据进行理解和分析。虽然 DeepSeek 有分析宏观经济数据的能力,但宏观经济系统非常复杂,受到众多不确定因素的影响,如突发的政治事件、自然灾害、技术创新的速度等。因此,其分析和预测结果不能保证完全准确,只能作为一种参考。
2025-03-06 10:27:49
358
原创 deepseek炒股
不过,需要注意的是,股票市场具有高度的不确定性和复杂性,DeepSeek 提供的信息和建议仅供参考,不能作为投资决策的唯一依据。投资者在进行股票投资时,还需要结合自己的专业知识、经验和实际情况进行综合判断。
2025-03-06 10:26:54
187
原创 如何利用AI进行图像的去噪处理
利用 AI 进行图像去噪处理是当前图像处理领域的热门应用,以下为你介绍几种常见的实现方式,包括使用预训练模型、调用云服务 API 以及借助专业软件。
2025-03-03 08:39:53
718
原创 如何利用AI进行图像内容识别
许多深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch)都提供了预训练好的图像分类模型,像 ResNet、VGG 等,你可以借助这些模型开展图像内容识别工作。像百度识图、谷歌识图等,用户只需上传图像,软件就能快速识别图像中的内容,并提供相关的搜索结果和信息。这些软件操作简单,适合非专业人士使用。很多科技公司提供了图像识别的 API,使用方便,无需自行训练模型。
2025-03-03 08:39:19
1401
原创 AI P图
AI P 图指的是借助人工智能技术来实现图像编辑和处理,相较于传统 P 图方式,它能更智能、高效地完成各种复杂操作。以下从实现途径、常用工具及具体应用场景来详细介绍。
2025-03-03 08:38:25
750
原创 如何使用Python的OpenCV库实现图像拼接
使用 Python 的 OpenCV 库可以实现图像的水平拼接和垂直拼接,以下是具体的实现步骤和示例代码。
2025-03-03 08:36:48
231
原创 如何使用Python的Pillow库实现图像裁剪
在 Python 中使用Pillow库进行图像裁剪是一个相对简单的操作。Pillow提供了crop()方法,允许你根据指定的矩形区域裁剪图像。下面详细介绍实现步骤和示例代码。
2025-03-03 08:35:51
156
原创 如何使用Python的Pillow库实现图像拼接
使用 Python 的Pillow库可以方便地实现图像拼接,图像拼接分为水平拼接和垂直拼接,下面分别介绍这两种拼接方式的实现方法。
2025-03-03 08:34:32
195
原创 python P图
在 Python 中进行 P 图(图像处理)可以使用多个库,其中Pillow和OpenCV是比较常用的,下面分别介绍如何使用这两个库进行一些常见的 P 图操作。
2025-03-03 08:33:42
297
原创 分享一些使用预训练模型进行迁移学习的具体案例
迁移学习是指将在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务上,预训练模型则是迁移学习中的重要工具。以下为你介绍不同领域使用预训练模型进行迁移学习的具体案例。
2025-02-28 14:51:20
585
原创 分享一些使用 TensorFlow 和 PyTorch 进行实际项目开发的经验
以下为你分别介绍使用 TensorFlow 和 PyTorch 进行实际项目开发的经验,涵盖项目规划、数据处理、模型构建、训练优化以及部署等多个方面。
2025-02-28 14:49:25
946
原创 如何在实际应用中优化TensorFlow和PyTorch的性能
通过以上这些优化方法,可以在实际应用中显著提高 TensorFlow 和 PyTorch 的性能。
2025-02-28 14:45:32
817
原创 对比 TensorFlow 和 PyTorch 的性能和效率
总体而言,TensorFlow 在生产环境和大规模分布式训练方面具有优势,而 PyTorch 在研究和开发效率方面表现出色。选择哪个框架取决于具体的应用场景和个人需求。
2025-02-28 14:44:10
615
原创 python如何解决IndentationError报错
当遇到时,首先要仔细检查代码的缩进情况,确保统一使用空格进行缩进,并且同一代码块中的语句缩进量一致。同时,注意代码块的开始和结束位置,避免缺少或多余的缩进。借助代码编辑器的缩进提示功能,可以更方便地发现和解决缩进问题。
2025-02-28 14:38:58
339
原创 Python遇到SyntaxError报错怎么解决
在 Python 中,不能使用未定义的符号。错误示例收起pythonx = 5 + y错误原因:变量y未定义。解决办法:确保使用的符号都已经定义。收起pythony = 3x = 5 + yprint(x)当遇到时,首先仔细阅读错误信息,错误信息通常会指出错误发生的位置和可能的原因。然后根据上述常见情况逐一排查,逐步解决问题。
2025-02-28 14:37:02
686
原创 如何使用集成开发环境(IDE)进行 Python 代码调试?
下载并安装 PyCharm,根据你的需求选择社区版(免费)或专业版。安装完成后,打开 PyCharm,配置 Python 解释器。断点是调试过程中程序暂停执行的位置。在代码行号旁边单击,会出现一个红色圆点,表示在此处设置了断点。在 VS Code 中创建一个新的 Python 文件,编写示例代码,与上述 PyCharm 示例代码相同。安装完成后,在扩展市场中搜索并安装。在代码行号旁边单击,会出现一个红色圆点,表示设置了断点。点击调试工具栏上的停止按钮,结束调试会话。按钮,结束调试会话。
2025-02-27 08:43:34
857
原创 python常见报错解决方案
通常在尝试对不兼容的数据类型执行操作时发生,例如对整数和字符串进行加法运算。当 Python 解释器遇到不符合 Python 语法规则的代码时,会抛出。这种错误通常是由于拼写错误、缺少冒号、括号不匹配等原因导致的。当你尝试访问序列(如列表、元组、字符串)中不存在的索引时,会引发。当你尝试使用一个未定义的变量、函数或类名时,会引发。常见的错误包括混用制表符和空格、缩进不一致等。当你尝试访问字典中不存在的键时,会引发。当你尝试打开一个不存在的文件时,会引发。索引必须在序列的有效范围内。
2025-02-27 08:41:19
360
原创 常用的conda命令有哪些?
该命令会显示所有已创建的 Conda 环境,当前激活的环境会在名称前用。更新指定的包到最新版本。若要更新环境中的所有包,可使用。该命令可查看当前 Conda 的配置,包括镜像源等信息。显示当前激活环境中已安装的所有包及其版本信息。此命令用于复制一个已有的环境到新环境中。,Python 版本为 3.9 的环境。表示删除该环境下的所有包和依赖项。在当前激活的环境中安装指定的包。从当前激活的环境中删除指定的包。示例:在激活的环境中安装。查找可用的包及其不同版本。
2025-02-27 08:34:50
314
原创 conda环境搭建实战
Conda 是一个开源的包、依赖项和环境管理系统,可在多种语言(如 Python、R 等)中使用。下面为你详细介绍使用 Conda 搭建环境的实战步骤。
2025-02-27 08:32:45
877
原创 深度学习核心解读与应用全景
通过构建多层非线性处理单元模拟人脑学习机制,实现对数据特征的自动提取与高阶抽象。其核心优势在于无需依赖人工特征工程,直接通过数据驱动模型优化。
2025-02-27 08:28:30
459
原创 微信小游戏 ——“水果忍者简易版”
以下为你详细设计一款简单的微信小游戏 ——“水果忍者简易版”,该游戏的核心玩法是玩家通过滑动屏幕来切割不断出现的水果,切到水果得分,切到炸弹则游戏结束。
2025-02-26 14:23:39
318
原创 解锁AI开发密码:主流学习框架深度剖析
人工智能学习框架,作为构建、训练和部署 AI 模型的软件工具或库,在人工智能领域中占据着举足轻重的地位。它就像是一个精心搭建的舞台,为开发者们提供了丰富的资源和便捷的工具,让他们能够更加专注于人工智能模型的设计与优化,而无需过多地关注底层复杂的实现细节。在人工智能学习框架出现之前,开发者们在构建和训练模型时,往往需要耗费大量的时间和精力去处理诸如矩阵运算、梯度计算、模型优化等繁琐的基础工作。这些工作不仅需要深厚的数学功底和编程能力,而且容易出错,开发效率极低。
2025-02-26 09:37:48
994
深度学习 图片转漫画 python3.9已调通代码 test_code.zip
2021-07-20
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人