hypermesh3d网格优化

用HyperMesh（7.0）手工修改网格

检查网格质量并修改 2D->qulifyindex:其中View/Edit/Optimize工具栏功能常用,尤其是Edit页中的Place Node,可以动态地拖动节点并观察单元质量是否符合要求: 手工移动节点位置:可以用上面的方法或者Translate功能 Tool->Tanslate:shift+F4:,平移节点功能 Tool->Project:将节点映射到边上 2D->Edit Element:可以合并.拆分单元,其中的Split是用鼠标划线的方法分割单元: 2D->S

3dsMax用到的网格优化

3dsMax软件主要是用于建模的,里面有一个网格优化的功能,它的网格优化的过程是基于那个网格简化算法,经过使用个人认为是基于几何删除的折叠方式来进行的,可能是边折叠或者三角折叠的方式,还望大神多多指教. 目前本人在看关于Garland的基于二次误差测度的边折叠的网格简化算法,希望能多多交流.http://mgarland.org/research/quadrics.html

在配有英特尔® Iris™ 显卡的系统上通过优化对 Just Cause 3 进行增强

高端 PC 继续通过高性能显卡驱动桌面游戏. 一流的"梦想机器"基于第六代智能英特尔® 酷睿™ 处理器i7-6700K等 CPU,通常与高端独立显卡配合使用以运行要求最严苛的游戏. 由 Avalanche Studios* 开发.由 Square Enix*发布的 Just Cause 3 就是这样一款游戏. 作为 2015 年末发布的一款广受好评的游戏,JC3提供猛烈的爆炸.茂密的地形和迷人的风景,Rico Rodriguez 特工在一个无比惊艳的广阔世界中战斗.翱翔.滑行和格斗.

[Ext JS 4]性能优化

一般的优化技巧 1. 检查你定义的时间监听器正确的设置事件监听器对性能会有很大的影响. 举例来说, 在定义一个store的时候,设置一个load 的事件去触发从后台读取数据,如果设置single 的值为true的话,则load的事情就只有在第一次取数据的时候会触发了. listeners: { load: onFirstLoadData, single: true } 给一个完整的例子: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Trans

sklearn参数优化方法

学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, 网格搜索交叉验证(GridSearchCV):

《转》sklearn参数优化方法

sklearn参数优化方法 http://www.cnblogs.com/nolonely/p/7007961.html 学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_pa

sklearn参数优化

学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, 网格搜索交叉验证(GridSearchCV):

3D性能优化 | 说一说glTF文件压缩

引言最近做T级互动,需要使用到3D模型.相信大家和我一样,在开始着手的时候,一定会有这么些问题: 1.如何选择3D模型的导出格式 2.如何对模型文件进行优化 3.在大流量的项目中兼容性怎么样让我们通过这篇文章,进行细致的探索.调研与沉淀. 一.什么是 glTF 文件 glTF 全称 Graphics Language Transmission Format,是三维场景和模型的标准文件格式. glTF 核心是 JSON 文件,描述了 3D 场景的整个内容.它由场景结构本身的描述组成,其由定义场

剖析虚幻渲染体系（12）- 移动端专题Part 3（渲染优化）

目录 12.6 移动端渲染优化 12.6.1 渲染管线优化 12.6.1.1 使用新特性 12.6.1.2 管线优化 12.6.1.3 带宽优化 12.6.2 资源优化 12.6.2.1 纹理优化 12.6.2.2 顶点优化 12.6.2.3 网格优化 12.6.3 Shader优化 12.6.3.1 语句优化 12.6.3.2 状态优化 12.6.3.3 汇编级优化 12.6.4 综合优化 12.6.4.1 光影优化 12.6.4.2 后处理优化 12.6.4.3 精灵渲染优化 12.6.4.

DirectX基础常用函数语句

DirectX常用函数语句常用数学类函数: 计算向量的长度(模): FLOAT D3DXVec3Length(CONST D3DXVECTOR3* pV); 向量的规范化: D3DXVECTOR3 *D3DXVec3Normalize(D3DXVECTOR3* pOut, CONST D3DXVECTOR3* pV); 点积: FLOAT D3DXVec3Dot(CONST D3DXVECTOR3* pV1, CONST D3DXVECTOR3* pV2); 叉积: D3DXVECTOR3 *

Unity3D脚印6——模型动画

原地址:http://www.cnblogs.com/ybgame/archive/2013/02/21/2920009.html 如何导入一个模型,导入的模型在unity3d的project面板中是怎样显示的?包含什么内容?如何加载到场景中?怎样去控制它?模型和动画之间的关系? 关于Mesh组件http://game.ceeger.com/Components/comp-MeshGroup.html 关于模型的导入http://game.ceeger.com/Components/cl

搭建gulp脚手架

前段时间刚好在开发公司的首页,使用的是gulp工作流,gulp相对于webpack而言,配置简单,也更加直观(很符合直觉),日常开发一些静态页面.html5专题也足够,这里把遇到的坑与实践经验记录一下. gulp api 非常简单,由5个方法组成:task run watch src dest,复杂的功能由插件的形式来实现. 整体的工作流程就是取出文件 => 各种处理一番 => 输出 task 创建任务,在命令行下可以输入 gulp test 来执行test的任务. run 运行任务 wat

CAD&CG GDC 2018大会论文录用名单

Section 1 增强现实与图形学: 报告时间:2018-8-25 14:00-15:30 报告地点:会议室1 P000009 基于增强现实的产品质量信息传递方法 P000104 重彩画的风格转移 P000139 基于GPU渲染的离散最优传输和网格保面积参数化方法 P000141 基于递归图方法的分叉血管表面重建 P000146 一种面向增强现实的移动视点下室外视频的阴影检测算法 P000175 基于手绘轮廓图的移动端图像检索 P000180 一种基于高阶能量方程的单幅室外图像阴影检测算法 S

MEDICI仿真NMOS器件晶体管语法笔记

MEDICI仿真NMOS器件晶体管 TITLE TMA MEDICI Example 1 - 1.5 Micron N-Channel MOSFET 给本例子取的标题,对实际的模拟无用 COMMENT语句表示该行是注释 MESH SMOOTH=1 创建器件结构的第一步是定义一个初始的网表(见图1),在这一步中网表不需要定义得足够精确,只需要能够说明器件的不同区域,在后面我们会对该网表进行优化.网表的生成是由一个MESH语句开始的,MESH语句中还可以对smoothing进行设置

用101000张图片实现图像识别(算法的实现和流程)-python-tensorflow框架

一个月前,我将kaggle里面的food-101(101000张食物图片),数据包下载下来,想着实现图像识别,做了很长时间,然后自己电脑也带不动,不过好在是最后找各种方法实现出了识别,但是准确率真的非常低,我自己都分辨不出来到底是哪种食物,电脑怎么分的出来呢? 在上一篇博客中,我提到了数据的下载处理,然后不断地测试,然后优化代码,反正过程极其复杂,很容易出错. 再说下代码流程吧: 关于数据集的处理,我上篇博客写道:将其灰度处理,实际上是应该二值化,将彩色图片转化为(0,1)的范围里面,首先是读取

重新网格化（Remesh）

原文链接 Remesh并没有一个严格的定义,简单的讲,Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格,并且满足一定的要求.根据网格改动大小,可以分为这么几类: 保持顶点拓扑和几何信息,优化网格连接关系保持顶点拓扑信息,同时优化顶点几何和网格连接关系顶点重采样,优化网格连接关系 Remesh对原网格的改动比较大,实际应用中要谨慎使用.尽量使用改动比较小的Remesh方法. Delaunay三角化 Delaunay三角化,是点云的一种三角化方法,它具有某些好的性质: 网格中的最小角最大化任意三角

基于网格的分割线优化算法（Level Set）

本文介绍一种网格分割线的优化算法,该方法能够找到网格上更精确.更光滑的分割位置,并且分割线能够自由地合并和分裂,下面介绍算法的具体原理和过程. 曲面上的曲线可以由水平集(level set)形式表示,通常表示为φ(r) = 0,其代表曲面上具有相同函数值的等值曲线,由于函数值为零,一般称为零水平集.当曲线在曲面上移动时,可以用如下水平集方程表示: 上式为函数φ(r)对时间t的偏导,即函数φ(r)随时间t的变化情况,等式右边v表示曲线移动速度,▽φ表示曲面上函数φ(r)的梯度. 驱动曲线在曲面上移

KubeCon 2021｜使用 eBPF 代替 iptables 优化服务网格数据面性能

作者刘旭,腾讯云高级工程师,专注容器云原生领域,有多年大规模 Kubernetes 集群管理及微服务治理经验,现负责腾讯云服务网格 TCM 数据面产品架构设计和研发工作. 引言目前以 Istio[1] 为代表的服务网格普遍使用 Sidecar 架构,并使用 iptables 将流量劫持到 Sidecar 代理,优点是对应用程序无侵入,但是 Sidecar 代理会增加请求时延和资源占用. 性能一直是用户十分关心的一个点,也是用户评估是否使用服务网格产品的关键因素,腾讯云 TCM 团队一直致力于

大规模服务网格性能优化 | Aeraki xDS 按需加载

作者钟华,腾讯云专家工程师,Istio project member.contributor,专注于容器和服务网格,在容器化和服务网格生产落地方面具有丰富经验,目前负责 Tencent Cloud Mesh 研发工作. Istio 在大规模场景下 xDS 性能瓶颈 xDS 是 istio 控制面和数据面 envoy 之间的通信协议,x 表示包含多种协议的集合,比如:LDS 表示监听器,CDS 表示服务和版本,EDS 表示服务和版本有哪些实例,以及每个服务实例的特征,RDS 表示路由.可以简单的

[CF963E]Circles of Waiting[高斯消元网格图优化+期望]

题意你初始位于 \((0,0)\) ,每次向上下左右四个方向走一步有确定的概率,问你什么时候可以走到以 \((0,0)\)为圆心,\(R\) 为半径的圆外. \(R\le 50\) 分析暴力 \(O(R^6)\) 的高斯消元复杂度太高. 注意到本题在网格图上操作,假设我们从上至下从左至右依次给在圆内的点标号,那么对于当前点来说,相关的点(除了等式右边)和他的标号都不超过 \(2R\) .所以高斯消元的时候只需要考虑向下的 \(2R\) 行和向右的 \(2R\) 列即可. 以前写的消成单位矩

如何使用网格搜索来优化深度学习模型中的超参数(Keras)

https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how you can use the scikit-learn grid search capability and give you a suite of examples that you can copy

巴特西