目录前言正文从dockerhub下载镜像创建容器并运行更新容器*安装python*安装anaconda安装pytorch参考文献：前言此文不需要前言，请从正文开始开始搭建正文默认大家都是有一定docker基础的，没有的话建议去花个20分钟学一下基础知识。相对于配置cuda来说，我觉得pytorch还是更简单一些。因此这里以官方的nvidia/cuda:10.2-cudnn8-runtime-ubuntu18.04为基础，构建pytorch深度学习环境。你可以根据自己的需求选择合适的版本，地址如下：cuda官方docker镜像地址，python可以选择官方纯净版，好处是小，坏处是什么都得自己配置
推荐：用NSDT编辑器快速搭建可编程3D场景将静态和动画3D内容集成到移动增强现实(AR)体验中是增强用户沉浸感和参与度的高效方法。然而，为AR创建3D对象可能相当艰巨，尤其是对于那些缺乏3D建模经验的人来说。与添加视频或照片AR图层不同，生成3D对象需要技术专业知识和专用软件。不过，我们很乐意提供帮助-本教程旨在指导你使用免费开源3D创建软件Blender创建移动增强现实的3D内容。以下文章提供了有关如何使用Blender生成可无缝集成到3D编辑器中的3D对象的详细分步过程。如果你已经有了可用的3D模型，只是需要转换成3D编辑器支持的格式，那么可以使用3DConvert这个在线3D格式转换工
点云3D分割-RangeNet++:FastandAccurateLiDARSemanticSegmentation-快速准确的LiDAR语义分割（IROS2019）摘要1.引言2.相关工作3.我们的方法A.距离图像点云代理表示B.完全卷积语义分割C.基于距离图像的点云重建D.高效点云后处理4.实验评价A.RangeNet++相对于最新技术的性能B.消融研究C.后处理影响D.运行时5.结论REFERENCES声明：此翻译仅为个人学习记录文章信息标题：RangeNet++:FastandAccurateLiDARSemanticSegmentation(IROS2019)作者：AndresMil
在以前Pytorch只有一种量化的方法，叫做“eagermodequnatization”，在量化我们自定定义模型时经常会产生奇怪的错误，并且很难解决。但是最近，PyTorch发布了一种称为“fx-graph-mode-qunatization”的方方法。在本文中我们将研究这个fx-graph-mode-qunatization”看看它能不能让我们的量化操作更容易，更稳定。本文将使用CIFAR10和一个自定义AlexNet模型，我对这个模型进行了小的修改以提高效率，最后就是因为模型和数据集都很小，所以CPU也可以跑起来。importosimportcv2importtimeimporttorc
文章目录概要版本：参考资料STM32CUBEAI安装CUBEAI模型支持LSTM模型转换注意事项模型转换模型应用1错误类型及代码2模型创建和初始化3获取输入输出数据变量4获取模型前馈输出模型应用小结小结概要STM32CUBEMX扩展包：X-CUBE-AI部署流程：模型转换、CUBEAI模型验证、CUBEAI模型应用。深度学习架构使用Pytorch模型，模型包括多个LSTM和全连接层（包含Dropout和激活函数层）。版本：STM32CUBEMX：6.8.1X-CUBE-AI：8.1.0（推荐该版本，对LSTM支持得到更新）ONNX：1.14.0参考资料遇到ERROR和BUG可到ST社区提问：S
工作中能提升效率也都是大家所想的，对于设计师的一个设计过程中，可能想怎么样可以更快呀，是哪个步骤慢了呢？这样的结果只能说会很多，但是建模这个步骤，肯定是有多无少的。为了让模型更加逼真，材质的搜索和选择是逃不过的，所以能够减少在材质赋予折腾时间的便捷材质库。3DMAX智能优化插件CGMAGIC拥有百余项优化功能。要知道CGMAGIC众多功能中——蜂窝材质，支持快捷添加与赋予指定材质，全面体检等功能。支持快捷键调用蜂窝材质，在轮盘中支持添加自定义材质，可将已添加的材质快捷赋予到所选模型上。大家看到这个功能是不是想一睹为快呢！还是想赶紧使用起来的朋友们，跟着小编看看以下使用的步骤详情。使用步骤：1、
文章目录C++库ctypes基础数据类型参数与返回值类型数组指针结构体类型回调函数工具函数示例ctypes是Python的外部函数，提供了与C兼容的类型，并允许调用DLL库中的函数。C++库要使函数能被Python调用，需要编译为动态库：#-fPIC使得位置独立#-shared代表这是动态库g++-fPIC-shared-olibTest.sotest.cpp为保证函数接口能被外部识别，需要导出为纯C的：#ifdef__cplusplusextern"C"{#endifvoid*callForTest(char*params);#ifdef__cplusplus};#endifctypes在p
环境python3.9，pytorch环境情况代码无误，绘制出的3D图片显示空白。返回MatplotlibDeprecationWarning:SupportforFigureCanvaseswithoutarequired_interactive_frameworkattributewasdeprecatedinMatplotlib3.6andwillberemovedtwominorreleaseslater.解决过程1、代码中无保存图片，不存在保存和显示图片的顺序问题（必须是保存在前展示在后）：plt.savefig()plt.show()2、怀疑是matplotlib的backend（
在Maya中制作基础模型之后，我们都需要将其导入到zbrush进行雕刻。那怎么将Maya模型导入到zbrush中呢？Maya模型导入zbrush1、在Maya中制作完成模型，点击windows（窗口）-settings/preferences（设置/首选项）-plug-inManager。2、把OBJ后面的两个空格都打勾，导出OBJ格式，这样就很容易导入到zbrush中。3、打开Zbrush，点击Tool[工具]-Import[导入]，选择要导入的OBJ格式文件，点击打开就可以了。Zbrush模型导入Maya将ZBrush模型转到Maya里有好几种方法：●使用UV大师插件在ZBrush中创建U
准备工作： 安装mars3d依赖： npmi mars3d npmimars3d-heatmap（热力图，需要的话安装） npmi-D copy-webpack-plugin 增加mars3d目录配置，修改vue.config.js中configureWebpack里的内容如下：constCopyWebpackPlugin=require("copy-webpack-plugin");constcesiumSourcePath="node_modules/ma
