autodesk 系列通用注册机，非常好用

木妙 使用 MYO 臂章控制器在 Max 中开发的乐器 OSC通讯 使用 samyk 的 OSC 桥接 MYO 将数据流式传输到 Max： :

利用Lloyd-Max，计算标准正态分布16层最佳量化，计算非均匀量化平均误差和非均匀量化最大误差，运用于图像压缩领域、信源编码领域

最近机器学习课有个作业是实现softmax多分类鸢尾花数据集，之前从来没推过softmax的公式，直接拿来用了，好好研究了一下，发现这个原理的推导还是有不少复杂的东西，分享一下结果，公式比较复杂，直接上手写了。 根据推导的结果，利用numpy手动实现了基于Iris数据集的softmax多分类,准确率有97.77% import numpy as np from sklearn import datasets from matplotlib import pyplot as plt class softmax_classify: def __init__(self,lr=0.1,ep

matlab导入excel代码utl_max_values_from_a_three_Dimension_array 三维数组最后一维的最大值。 关键字：sas sql join合并大数据分析宏oracle teradata mysql sas社区stackoverflow statistics人工智慧AI Python R Java Javascript WPS Matlab SPSS Scala Perl CC＃Excel MS Access JSON图形映射NLP自然语言处理机器学习igraph DOSUBL DOW循环stackoverfl SAS社区。 三维数组最后一维的最大值 github https://github.com/rogerjdeangelis/utl_max_values_from_a_three_dimensional_array Same results with SAS and WPS Two solutions 1. Base SAS/WPS 2. WPS/PROC R or SAS/IML/R 3. Rick Wicklin IML solutio

3DS MAX 中国古建筑模型盛唐大明宫大全景精致简模 贴图_爱给网_aigei_com.zip 可以直接导出放到unity做基础场景使用

ICP实施 此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。 该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下： 其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。 当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。 ICP的改进 二次抽样 一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一

·······························································································

选修课3D max设计作业，这是一个关于半个橙子的设计图

C++Primer.Plus+第六版.pdf