大家小时候在玩玩具时肯定都幻想过这样的场景：想象着自己手上的玩具能动起来，就像《玩具总动员》里的玩具们一样有自己的性格，能够和自己一起玩耍。以前我也一直以为玩具总动员只是童话，让玩具拥有灵魂，能够动起来的想法只是幻想。但如今HMSCore3D建模服务让这一幻想变成了现实。原理解释使用HMSCore3D建模服务骨骼绑定能力就能让玩偶在手机屏幕上动起来，开发者只需要用普通手机拍摄二足人形物体的多张图像，建立静态的3D模型，通过云侧AI自动绑定算法后，自动生成模型的骨骼和蒙皮权重，通过业界主流引擎即可一键驱动。除了预置的动作还能加入自己动捕的个性化动作，让玩偶形象在屏幕上跟着节奏跳舞。Demo演示自
01背景和问题目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。其中，特征工程和模型构建在建模的整个流程中依然非常耗时，并且非常依赖于模型开发者对业务的理解及数据处理的能力。在目前实际业务场景下，面临的最大的一个问题是，如何快速地构建起一个质量相对不错的模型，以适应业务的快速发展。传统的风控建模周期较长，通常要20天左右的时间才能达到上线的要求。其中，特征工程的耗时在整个建模过程中会占到大约60%的时间，且这个过程的挑战就是人工提取特征的复杂性和高时间耗费性。自动化特征工程能够对必要而繁琐的工作进行自动化处理，从而优化机器学习模型的
01背景和问题目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。其中，特征工程和模型构建在建模的整个流程中依然非常耗时，并且非常依赖于模型开发者对业务的理解及数据处理的能力。在目前实际业务场景下，面临的最大的一个问题是，如何快速地构建起一个质量相对不错的模型，以适应业务的快速发展。传统的风控建模周期较长，通常要20天左右的时间才能达到上线的要求。其中，特征工程的耗时在整个建模过程中会占到大约60%的时间，且这个过程的挑战就是人工提取特征的复杂性和高时间耗费性。自动化特征工程能够对必要而繁琐的工作进行自动化处理，从而优化机器学习模型的
什么是统一建模语言，来看看百科中的介绍统一建模语言(UnifiedModelingLanguage，UML)是一种为面向对象系统的产品进行说明、可视化和编制文档的一种标准语言，是非专利的第三代建模和规约语言。UML是面向对象设计的建模工具，独立于任何具体程序设计语言。简单来说UML就是脱离于具体编程语言，以面向对象的形式，对产品进行说明的一种文档语言。我们今天这里只说类图：Classdiagram类图是一种描述一个系统中类、接口的静态结构，以及静态关系的一种图。是最常用也是唯一可以直接映射成面向对象语言的图。类图主要分为两部分：1、类、接口的内部定义2、类、接口之间的关系这两部分都简单，我们逐
什么是统一建模语言，来看看百科中的介绍统一建模语言(UnifiedModelingLanguage，UML)是一种为面向对象系统的产品进行说明、可视化和编制文档的一种标准语言，是非专利的第三代建模和规约语言。UML是面向对象设计的建模工具，独立于任何具体程序设计语言。简单来说UML就是脱离于具体编程语言，以面向对象的形式，对产品进行说明的一种文档语言。我们今天这里只说类图：Classdiagram类图是一种描述一个系统中类、接口的静态结构，以及静态关系的一种图。是最常用也是唯一可以直接映射成面向对象语言的图。类图主要分为两部分：1、类、接口的内部定义2、类、接口之间的关系这两部分都简单，我们逐
从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的里面，有很大的
从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的里面，有很大的
这边文章聊聊自己对数据治理开发实践的一些思路，就是聊聊怎么开始去做数据治理这件事情。说起数据治理，有时候虽然看了很多文章，看了很多的介绍，了解数据治理的理论，但是实际上需要我们去搞的时候，就会踩很多的坑。这里记一下自己做数据治理的一些思路，做做笔记，也分享给需要的同学。当然，想要做数据治理，想要学习了解，一下数据治理的范围，理论等，最好可以看看别人怎么做的，了解数据治理可以参考：数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些。那接下来就继续说说数据治理的一些思路心得。接到数据治理的任务？要怎么做？梳理目前数据集群，以及业务的总体情况这个，其实没有什么好说，做事情之前，肯定是要先了解，我
这边文章聊聊自己对数据治理开发实践的一些思路，就是聊聊怎么开始去做数据治理这件事情。说起数据治理，有时候虽然看了很多文章，看了很多的介绍，了解数据治理的理论，但是实际上需要我们去搞的时候，就会踩很多的坑。这里记一下自己做数据治理的一些思路，做做笔记，也分享给需要的同学。当然，想要做数据治理，想要学习了解，一下数据治理的范围，理论等，最好可以看看别人怎么做的，了解数据治理可以参考：数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些。那接下来就继续说说数据治理的一些思路心得。接到数据治理的任务？要怎么做？梳理目前数据集群，以及业务的总体情况这个，其实没有什么好说，做事情之前，肯定是要先了解，我
一、多边面转四边面Ⅰ、三边面转四边面在三边面中间增加一个点。将这个新增的点分别连向三条边。Ⅱ、五边面转四边面选择一条边在上面增加一个点。将新增的点连向离它最远的顶点。Ⅲ、六边面转四边面选择一个顶点，连向离它最远的顶点。Ⅳ、七边面转四边面先通过连接间隔三条边的两个顶点，分隔出一个四边面来，剩下一个五边面。用上文中五边面转四边面的方法，将剩下的五边面分割成两个四边面。Ⅴ、八边面转四边面先通过连接间隔三条边的两个顶点，分隔出一个四边面来，剩下一个六边面。用上文中六边面转四边面的方法，将剩下的六边面分隔成两个四边面。二、多边线增减段数下面以减少段数为例，增加段数反之同理，本质为使用循环体系。Ⅰ、五边线
