获取具有已知位置的对象。我添加到我的网格中 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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海马体what where记忆推理模型

1介绍动物具有天生的能力，灵活地从一个领域获取知识并将其转移到另一个领域。这还不是机器的情况。传递知识的好处很明显 - 在新情况下可以快速推断，因此不必总是重新学习。...统计结构的转移（世界上的对象之间的关系）是特别有用的，因为它让一个代理人能够将事物/概念融合在一起，共享相同的统计结构，但是在特殊性方面不同，例如当人们听到一个故事时，他们可以与他们已知的关于一般故事的内容相匹配...我们提出，为了学习和推广结构知识，这个结构必须明确表示，即与世界上感官对象的表征分离。在共享相同结构但具有不同感官对象的世界中，明确表示的结构可以与联合代码中的感官信息相结合。...放置单元和网格单元是相似的，因为它们对于特定的空间区域具有一致的点火模式。放置单元往往只在给定环境中的单个（或多个）位置点燃，然而网格单元以规则格子模式点燃空间。...我们专注于二维图形，因此我们可以将我们学习的表示与空间（地点和网格单元）的良好表征的神经元表示进行比较，然而注意到我们的方法对于任何图形结构都是通用的。

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结构知识的泛化-从海马体学习的模型

1介绍动物具有天生的能力，灵活地从一个领域获取知识并将其转移到另一个领域。这还不是机器的情况。传递知识的好处很明显 - 在新情况下可以快速推断，因此不必总是重新学习。...我们提出，为了学习和推广结构知识，这个结构必须明确表示，即与世界上感官对象的表征分离。在共享相同结构但具有不同感官对象的世界中，明确表示的结构可以与联合代码中的感官信息相结合。...这允许新的感官观察与先前学习的结构知识相适应，这导致泛化。为了理解我们如何构建这样一个系统，我们从神经科学中获取灵感。...放置单元和网格单元是相似的，因为它们对于特定的空间区域具有一致的点火模式。放置单元往往只在给定环境中的单个（或多个）位置点燃，然而网格单元以规则格子模式点燃空间。...我们专注于二维图形，因此我们可以将我们学习的表示与空间（地点和网格单元）的良好表征的神经元表示进行比较，然而注意到我们的方法对于任何图形结构都是通用的。

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连AI都在看《英雄联盟》游戏直播

这里，通常使用OBS把捕捉的RTMP流，发送到我们的服务器上。接着一个运行RTMP模块的Nginx服务器，会收集这些数据流。...YOLO网络还需要进一步把输入分割成n×n个网格来描述位置，并在每一个单元上计算输出。 ? 提高YOLO网络位置精度的诀窍是，仅对处于单元中间位置的对象进行预测。...由于包含高度和宽度两个参数，所以对象可以跨越多个单元格。这种方法的缺点是，YOLO网络得想办法解决一个网格内的多个对象。...我们知道有一个已知的英雄，但在做更多工作之前，并不知道英雄出现在画面的什么位置。输入画面看起来是这样的： ? 为了获取英雄的位置，我们可以利用它头上有个形状固定且不旋转的红条，也就是血槽这一事实。...，但只要我们能让匹配度维持在90%，就能从每一帧画面获取可靠的位置。

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5 个 CSS 新功能

.grid-item { /* 这些规则指定子网格在布局中的位置*/ grid-column: 2 / 4; /* 两列垂直 */ grid-row: 1 / 3;...: subgrid; } grid-column和grid-row属性定义了网格项目在网格列或行中的位置。...它使.grid-item的子级包含在网格布局中：子网格已成为网格布局的一部分，并且已定位到我们想要的确切位置（在第二和第四条垂直网格线之间，以及在第一和第三条水平网格线之间）。...Flexbox gaps 长期以来，在 felx 布局中的行或列之间添加间隙一直是一个难题。...元素渲染正常进行 hidden— 跳过元素渲染时，无论是在屏幕外还是在屏幕上 auto — 当元素在屏幕外时，将跳过其渲染；当它出现在屏幕上时，将自动渲染可以简单地将content-visibility属性添加到我们希望更改其渲染过程的元素中

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河道水位识别系统

最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。图片YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。...具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。...一旦完成，算法就会找到具有下一个最高类别概率的包围框，并进行相同的过程，直到我们剩下所有不同的包围框为止。在此之后，我们几乎完成了所有的工作，算法最终输出所需的向量，显示各个类的包围框的细节。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...结构；Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数

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在 Vue3 中使用 BabylonJs 开发 3D 是什么体验

加入我的 3D 开发旅程，我将向你展示如何使用 Babylon.js 创建基本场景。...请执行下列操作：首先，我们要手动选择我们想要的功能然后，我们将 TypeScript 添加到我们想要的现有功能列表中接着，我们使用“ESLint with error prevention only...在这个类中，我们将创建一个场景和引擎变量以及一个我们在创建该类的实例时自动调用的构造函数。我们需要构造函数来获取在 Vue 组件中创建的画布元素。...为了使相机正常工作，我们需要添加光线以查看环境中的对象。为此，我们将创建一个光照变量并将其值指定为 HemisphericLight。我们将添加一个名称、起始位置和类似于相机变量的场景。...对于 3D 对象，我们将创建一个地面和一个球体来表示我们环境中的一个 3D 对象。

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基础渲染系列（十九）——GPU实例（Instancing）

Unity可以将静态对象的网格合并为更大的静态网格，从而减少draw calls。但只有使用相同材质的对象才能以这种方式组合，它是以存储更多网格数据为代价的。...在一个新的DoAdvanced方法里添加逻辑吧。 ? 把这个部分添加到我们GUI的底部。 ? 选择白色材质。现在，一个Advanced Options标题在其检查器的底部可见。...实际上所有5000个球体都在渲染，只是同一批中的所有球体都位于同一位置。它们都使用批次中第一个球的转换矩阵。发生这种情况是因为现在一批中所有球体的矩阵都作为数组发送到GPU。...2 混合材质属性所有批处理形式的限制之一是它们仅限于具有相同材质的对象。当我们希望渲染的对象具有多样性时，此限制就会成为阻碍。 2.1 随机颜色例如，当我们改变球体的颜色。...这为我们明显的小球体提供了一个不错的过渡范围。 ? ? （LOD 球体预置）将此预制件关联到我们的测试对象，而不是常规球体。由于此对象本身没有网格渲染器，因此此时进入播放模式时会出现错误。

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three.js 新手指南

搭建本地环境 JavaScript 具有称为同源策略的安全功能，意味着你不能在 JavaScript 中跨域获取资源。这会有一些问题，因为 three.js 需要加载几何，纹理和其它文件。...创建 3D 资源我已经创建了一个 3D 版的 Treehouse 徽标，欢迎您以学习为目的使用它（你可以在 code download 中获取模型），但如果你希望创建自己的网格，我建议你使用 Blender...创建相机之后，我们使用 XYZ 坐标设置位置。默认为 0,0,0 但我将 Y 值设置为 6，为了让视图与网格之间有一些距离。最后，我们需要将相机添加到场景中。...接着，我们需要一个灯光才能看到我们的 3D 对象，因此我们将在场景中添加一个 [点光线](http://threejs.org/docs/#Reference/Lights/PointLight)，设置它的位置...在回调函数中，我们将几何体和材质作为参数，创建一个新的网格，并将网格添加到场景中。 // Sets up the scene.

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Java中的图形界面编程-GUI

欢迎到我的简书查看我的文集前言: GUI是图形用户界面,在Java中,图形用户界面我们用GUI表示,而GUI的完整英文为: Graphical User Interface(图形用户接口), 所谓图形用户界面就是以图形的方式来显示你计算机的操作界面...在Java中GUI提供了对象在 java.awt 和 javax.swing 两个包中在早年中, Java.awt为抽象窗口工具包, 英文为 Abstract Window ToolKit, 需要调用本地的系统方法来实现功能需求...边界布局: 东南西北,中, 是Frame默认的布局管理网格布局管理: GridLayout 卡片布局管理: CardLayout 网格包布局管理: GridBagLayout GUI 简单的小窗体...ImageObserver, MenuContainer, Serializable component 是一个具有图形表示能力的对象....通过键盘事件对象获取。

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数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化|附代码数据

在我们的 KNN 示例中，此函数将模型对象或工作流作为第一个参数，将交叉验证折叠作为第二个参数，将调整网格数据框作为第三个参数。...从下面的结果中，我们看到对于我们网格中的每个超参数组合。下面 mean 结果中的列表示获得的性能指标的平均值。...## 根据roc_auc选择最佳模型 besree % 完成工作流程超参数调整的最后一步是将我们的最佳模型添加到我们的工作流对象中。...## 根据roc_auc选择最佳模型 berf % select_best 完成工作流程超参数调整的最后一步是将我们的最佳模型添加到我们的工作流对象中...rf % pll_orfow_fit() 变量重要性从我们的模型返回一个 ggplot 具有可变重要性分数的对象。

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使用Isaac Gym 来强化学习mycobot 抓取任务

此脚本还演示如何配置“create_actor”函数的参数以将对象添加到环境中。...令人惊讶的是，手臂可以如此容易地学习这种级别的任务。但是，请务必注意，学习假定定义的世界坐标系以及对象的已知位置和方向。因此，将这种学习行为应用于物理机器人可能并不那么简单。...其他样本可以在环境中轻松尝试，因此请尝试一些有趣的测试。3.3 查看器提示● 绘制碰撞网格模拟器通常会渲染对象的视觉网格，但在 Isaac Gym 的查看器中，您可以更改它以渲染碰撞网格体。...如果对象行为异常，最好检查碰撞网格是否正确加载（有时视觉网格和碰撞网格具有不同的方向，或者网格可能未正确加载或在模拟器中没有足够的细节）。...使用图像识别在基准测试和MycobotPicking任务中，我们在观察中使用对象位置和方向信息，但在实际任务中获取这些信息并不容易。

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可变形卷积网络 | Deformable Network

简介本文提出了两种模块： Deformable convolution：它将2D偏移量添加到标准卷积中的常规网格采样位置，可以使采样网格自由变形。如下图所示。...的常规bin分区的每个位置添加了一个offset。...offset也是从先前的特征图和ROI polling中学习，从而可以对具有不同形状的对象进行自适应定位。...这两个模块都是轻量级的，它们为offset learning添加少量参数和计算，可以很稳定的替换CNN中的常规卷积。并可以通过反向传播进行端到端的训练。...可变形卷积的操作是不同的，在可变形网络的操作中，常规的规则网格R通过增加一个偏移量进行扩张，同样的位置P0变为：现在，采样的位置变成了不规则位置，由于偏移量△Pn通常是小数，因此我们通过双线性插值法进行实现

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基础渲染系列（二）——着色器

最后，GPU的任务是渲染对象的网格。具体的渲染说明由对象的材质定义。该材质引用了着色器（它是GPU程序）及其可能具有的任何设置。 ?...为此，需要知道顶点的对象空间位置。可以通过在函数中添加具有POSITION语义的变量来访问它。然后将位置提供为以下形式的齐次坐标 ? ，所以它的类型为float4 。 ? 直接返回该位置试试。 ?...现在，已编译的顶点程序将具有一个顶点输入并将其复制到其输出。 ? ? ? （原始顶点位置）黑色球体将变为可见，但会变形。这是因为我们将对象空间位置当作显示位置使用。...（具有红色调的本地位置，因为仅保留了X） 4 纹理化如果要向网格添加更多明显的细节和变化，而又不添加更多三角形，则可以使用纹理。然后将图像投影到网格三角形上。纹理坐标用于控制投影。...（UV作为颜色，正面和上方） 4.2 添加纹理要添加纹理，你需要导入图像文件。下面我将用于测试目的的一个纹理。 ? （测试纹理）你可以通过将图像拖到项目视图中来将其添加到项目中。

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CVPR 2022 | OVE6D：用于基于深度的6D对象姿势估计的对象视点编码

同时，一些现有的工作（Densefusion:[2019], Pr-gcn[2021]）考虑建立多个对象的单一模型。然而，为了保持性能，每次向数据库中添加新的对象实例时，模型都需要重新训练。...在第二阶段，只需对相应的3D网格模型进行编码，就可以添加新的、没见过的对象。 OVE6D的核心是一个基于深度的对象视点编码器，它将对象视点捕捉到一个特征向量中。...在这里，我们假设对象ID已知，3D网格模型可用，并且提供了对象分割遮罩。任务是预测从对象坐标系到相机坐标系的刚体变换。这种变换可以用旋转R和平移t来表示。...第一组和第二组中的方法分别为每个单独的对象或多个对象训练一个单独的模型。第三组方法不需要任何特定于数据集的训练，只需要获取目标对象的三维模型。...结果表明，该模型在不需要任何参数优化的情况下，能很好地推广到看不见的数据，这大大简化了新对象的添加，并支持具有数千个对象的用例。

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Unity基础教程系列(新)（五）——计算着色器（Rendering One Million Cubes）

每个组依次由执行相同计算但输入不同的多个线程组成。我们需要通过将numthreads属性添加到我们的内核函数中来指定每个组应该具有多少个线程。它需要三个整数参数。...我们可以通过在计算着色器上调用FindKernel来获取内核索引，但是我们的单个内核始终具有零索引，因此我们可以直接使用该值。 ?...它是一个没有任何参数的空函数。将它添加到我们的着色器中。 ? 默认情况下，此函数仅在常规绘制过程中被调用。...根据顶点阶段的需要，将其输出连接到主节点的“Vertex Position 。然后将Position节点集添加到对象空间，并将其链接到我们的自定义节点的输入。 ?...（通过我们的函数传递的对象空间的顶点位置）现在，对象空间的顶点位置通过我们的伪函数传递，我们的代码包含在生成的着色器中。

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基础渲染系列（一）图形学的基石——矩阵

我将使用默认的立方体作为预制对象，将其缩放为一半大小，以便在它们之间留出空间。 ? （缩小立方体预置）创建一个网格对象，添加我们的组件，并连接预制件。...以及各种不同类型的转换，但为了和Unity的理解一致，将只限制在位置，旋转和缩放上。如果我们为每个Transform创建一个组件类型，就可以按照所需的任何顺序和数量将它们添加到Grid对象中。...现在，你可以将位置转换组件添加到我们的网格对象中。这让我们可以移动“点”，而无需移动实际的网格对象。我们所有的转换都发生在对象的局部空间中。 ? ? （变换位置） 2.2 缩放接下来是缩放转换。...它与位置处理方式几乎相同，只是比例分量被乘而不是被添加到原始点。 ? 也把该组件添加到我们的网格对象中。现在我们也可以缩放网格。请注意，我们仅调整网格点的位置，因此缩放不会更改其可视化效果的大小。...将一个抽象的只读属性添加到Transformation中以检索转换矩阵。 ? 它的Apply方法不再需要抽象。将仅获取矩阵并执行乘法。

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用不到 30 行 Python 代码实现 YOLO

在下面的图中，我使用YOLO算法来定位和分类不同的对象，有一个定位每个对象的包围框和相应的类标签。 ? 动态的YOLO 很显然，下一个问题就是，YOLO的运行原理是什么？...但是在重叠的情况下，一个网格单元实际上包含两个不同对象的中心点，我们可以使用 anchor box 来允许一个网格单元检测多个对象。 ?...动态Anchor Boxes 在上图中，我们看到我们在图像中有一个人和一辆汽车重叠。因此，汽车的一部分被遮挡了。我们还可以看到，边界框，汽车和行人的中心都落在同一个网格单元中。...这些向量告诉我们一个单元格中是否有一个对象，该对象是什么类，以及该对象的边界框。由于我们使用两个 Anchor Box ，我们将为每个网格单元获得两个预测的锚箱。...在删除具有低检测概率的所有预测边界框之后，NMS中的第二步是选择具有最高检测概率的边界框，并消除其交并比（IOU）值高于给定的所有边界框。 IOU门槛。

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100天教程：在Unity中为敌人创造AI动作

将敌人向玩家移动设置模型为了能够为我们的敌人创建AI动作，我们需要将Nav Mesh Agent组件添加到我们的Knight游戏对象中。我要唯一改变的设置是速度，我设置为2。...2）我们设置导航器追逐我们的玩家我们必须做的一件重要的事情是确保代码的工作原理，我们必须将 Player 标签添加到我们的角色上，以确保我们获取GameObject对象。...与以前的碰撞器不同的是触发器，这个实际上将检测敌人何时与玩家碰撞。确保我们将我们的Knight使用的身体网格（ body mesh）连接到我们的网格碰撞器（Mesh Collider）上。...所以这就是我们要做的。找到Attack1并按Ctrl + D复制我们的剪辑。我要将其重命名为 Knight Attack ，我将把它移动到我的animations（根目录下创建的）文件夹中。...现在，我们在我们的EnemyAttack脚本中创建一个名为Attack（）的空函数，以便我们可以使用：我所做的只是添加Attack ()函数。

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2019的10个最佳WordPress画廊插件

您还可以将这些参数组合到更复杂的查询中。通过选择列数和行数来设置网格。画廊的宽度和图像之间的装订线也是可调的。...用户allenjoanis说：这个插件非常易于使用，并且可以很好地集成到我的网站中。客户支持是一流的！ 4....我已经使用了很多年，因为它是如此坚固。喜欢选项中的频繁更新和无尽的选择。 7....网格可用于任何WordPress主题。它配备了100％响应式触摸滑块。它具有允许开发人员添加新外观和动画的过滤器。...您还可以从WooCommerce产品和由第三方插件或主题创建的自定义帖子类型中获取图像。 UberGrid非常易于使用，无需编码。

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使用 YOLO 进行目标检测

物体检测——顾名思义就是通过深度学习算法检测图像或视频中的物体。目标检测的目的是识别和定位场景中所有已知的目标。...有了这种识别和定位，目标检测可以用来计数场景中的目标，确定和跟踪它们的精确位置，同时精确地标记它们。目标检测通常与图像识别相混淆，所以在我们继续之前，澄清它们之间的区别是重要的。...最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。...具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。...一旦完成，算法就会找到具有下一个最高类别概率的包围框，并进行相同的过程，直到我们剩下所有不同的包围框为止。在此之后，我们几乎完成了所有的工作，算法最终输出所需的向量，显示各个类的包围框的细节。

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