文章目录制作动作动画.重复动作.导出动画为视频制作动作动画.1进入姿态模式。调整各个部位的位置。调整好后，A，全选，I记录置和旋转并创建一个关键帧2如果回放时间轴上没有关键帧，可以去动画时间表/动作编辑器窗口查看。注意需要选中至少一个骨骼才能看到关键帧，建议全选骨骼查看3调整时间轴的位置到下一帧，key完所有的关键帧4对于一个跑步动画，一共需要六个关键帧，我们只需制作3个，其余三个复制后，将时间轴放到关键帧上，然后选中时间轴所在的关键帧，左上角/姿态/复制姿态,然后选择粘贴已反转姿态，即可将本帧的姿态设置为镜像状态必须将时间轴放到要镜像的关键帧上先复制，再粘贴重复动作.重复动作一共有三种方式，
作者here第17.20-17.50点提到您将来可以使用标准Python解释器访问BPY。它已经1岁了，所以我如何使用标准python控制台访问BPY？Trial0:roundaround-solutionnotworkingwithsubprocessinsideBlendersubprocess.call(['vim','test.py'])#someeditingofBPY-filewithVim(notworkingcurrently)subprocess.call(['python','test.py'])#tryingtoexecutethepython-file(notw
在人类的认知之中，似乎早已习惯将通用人工智能（AGI）设定为人工智能的终极形态和发展的最终目标。图片虽然OpenAI早已把公司的目标设定为实现AGI。但对于什么是AGI，OpenAICEOSamAltman自己都没法给出具体的定义。对于AGI何时能够到来，也只存在于大佬们抛出的一个个近未来的叙事场景之中，似乎唾手可得，但又遥遥无期。今天，在国外的知名的播客网站Substack上，一位名为ValentinoZocca的人工智能行业资深人士，站在人类历史的叙事立场上，写了一篇雄文，全面而深刻地讲述了人类和通用人工智能之间的距离。图片文章中将AGI大致定义为一个「能够理解世界的模型」，而不仅仅是「描
微软中国高级研发经理步绍鹏先生受邀为由PMO评论主办的2023第十二届中国PMO大会演讲嘉宾，演讲议题：大语言模型LLM技术赋能软件项目管理和质量保障。大会将于8月12-13日在北京举办，敬请关注！议题内容简要：本次分享将从如下几个要点展开，探索LLM技术赋能下的软件项目管理新实践：1、软件项目管理发展现状；2、软件项目管理与质量保障在微软；3、软件项目管理和质量保障现状与挑战；4、大语言模型LLM技术和AzureOpenAI服务能力简介；5、大语言模型技术在项目管理方面的应用探索。具体内容包括：1.软件项目管理现状本部分将讲述软件项目管理的现状概述，综述近年来的软件开发管理新趋势、新发展。2
文章目录AI大模型简介中国大模型列表大模型列表国外大模型开源大模型基础大模型非基础大模型模型架构AI大模型简介AI大模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种人工智能技术，通过深度学习算法训练大规模数据集来生成自然语言文本（如文章、对话等）。该技术的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、文本生成、问答系统等。目前，AI大模型已成为人工智能领域的一个热点，引起了各界的广泛关注。AI大模型的基础是神经网络技术。在传统的神经网络中，每个神经元都连接着前一层的所有神经元，并且每个神经元都有自己的权重和偏置值。通过这种方式，神经网络可以从输入层传递到输出层，实现对复杂模式的学
通过onnx模型可以在支持onnx推理的推理引擎上进行推理，从而可以将LLM部署在更加广泛的平台上面。此外还可以具有避免pytorch依赖，获得更好的性能等优势。这篇博客（大模型LLaMa及周边项目（二）-知乎）进行了llama导出onnx的开创性的工作，但是依赖于侵入式修改transformers库，比较不方便。这里本人实现了避免侵入式修改transformers库导出LLM为ONNX方法，代码库为:https://github.com/luchangli03/export_llama_to_onnx导出的LLM进行onnxsim优化：一种大于2GBONNX模型onnxsim优化方法_Luc
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。ChatGPT爆火，为何大模型却依然没有得到广泛的应用？原因无它，受制于性能和成本。最近，有这样一个项目引发业内关注和讨论——GPTCache（https://github.com/zilliztech/GPTCache）。它使用向量数据库技术为各种LLM应用提供一层语义缓存，能够存储LLM响应，从而显著减少检索数据所需的时间、降低API调用开销、提升应用可扩展性。简单来说，有了GPTCache，受制于性能优化与成本的LLM应用，可以挣脱这些束缚，真正做到省钱、省时、省力了。AIGC人狂喜！而背后的操盘手正是向量数据库
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。ChatGPT爆火，为何大模型却依然没有得到广泛的应用？原因无它，受制于性能和成本。最近，有这样一个项目引发业内关注和讨论——GPTCache（https://github.com/zilliztech/GPTCache）。它使用向量数据库技术为各种LLM应用提供一层语义缓存，能够存储LLM响应，从而显著减少检索数据所需的时间、降低API调用开销、提升应用可扩展性。简单来说，有了GPTCache，受制于性能优化与成本的LLM应用，可以挣脱这些束缚，真正做到省钱、省时、省力了。AIGC人狂喜！而背后的操盘手正是向量数据库
因为用最近在学拉普拉斯曲面编辑的算法，需要查看三维点云ply文件的点的序号和坐标，然后固定或移动这些点的坐标。这里介绍使用Blender3.2软件查看三维点云ply文件的点的序号和坐标。导入ply文件隐藏不必要的物体（如cube），并将物体模式变成编辑模型！！选择gemoetrynodes模式，并打开仅显示已选中。（完成）
谷歌等团队发布了遗传编程最新成果——AutoRobotics-Zero（ARZ）。最新论文已被IROS2023接收。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.16890.pdf这是一种使用AutoML-Zero的搜索方法，能够构建紧凑、可解释的机器人策略，可以快速适应环境的剧烈变化。即使在随机选择的一条腿折断后，ARZ策略能够控制步态，让其继续行走。而这一挑战任务，在2个流行的神经网络基线MLP+LSTM中，取得了失败结果。甚至，ARZ使用的参数和FLOPS比基线少得多。英伟达高级研究科学家JimFan表示，令人耳目一新的机器人技术！无需LLM，甚至无需神经网络：只需使用
