用于3dmax和mdx转换 两个关键文件 1）Scripts->NeoDexInstaller.ms //安装 2）Scripts->NeoDexUninstaller.ms //卸载 适合大部分3DMAX使用

文件中包含内容： 使用平台为RK3588 (1)step1:pt模型转onnx (2)step2: onnx调用做推理 (3)step3: onnx转rknn模型 (4)step4:rknn模型调用

基于Keras深度学习的自动化前端开发：SketchCode五秒钟将线框原型图转换成HTML代码

gltf2usd 该工具是一个命令行Python脚本，可将glTF 2.0模型转换为USD，目标是从glTF到usd，usda，usdc或usdz的简单管道转换。 该工具是概念验证工具，用于确定格式转换的详细信息，这对于实际的C ++ USD插件而言可能很有用。 它已使用USD v18.09和v18.11在Windows 10和Mac OS 10.14 Mojave Beta上进行了开发和测试，并且是根据USD Python API构建的。 根据核心glTF 2.0规范，该工具当前仅适用于glTF 2.0文件（除PbrSpecularGlossiness和KHR_texture_transform之外没有扩展名）。 支持的功能 glTF节点已映射到USD Xform glTF PbrMetallicRoughnessMaterial映射到USDPreviewSurface glT

DeepBindToKeras Av在这里。 我编写了将DeepBind模型转换为Keras的代码。 这有点痛苦，但是我对结果感到满意。 一些不错的功能：与原始的DeepBind预测代码一样，如果该模型适用于DNA序列，那么我将自动取正向和反向互补序列的最大值。 我还处理了具有隐藏的完全连接层和平均池的模型的情况（某些RNA模型存在平均池）。 注意事项： Keras要求批次中的所有输入都具有相同的长度（批次之间的输入长度可以不同，但​​是在批次内，长度必须相同）。 因此，我的转换代码要求您指定输入长度。 当输入大小为<= int（conv_filter_length * 1.5）时，输出在数值精度上与DeepBind输出完全相同（我使用DeepBind附带的4个示例序列和4个模型进行了比较） 当输入大小> int（conv_filter_length * 1.5）时，输出是相

在本文中，我们将ResNet模型转换为Core ML格式。

STL模型转换为图片输出

反向学习策略源码matlab db-fx-strategy 通过Matlab工具将交易策略滚动模型转换为C ++或FPGA的历史： 我花了很多年研究各种技术交易平台和交易组件（如图表等）。现在是时候实际编写一个真实的交易策略了，所以我打算以此为滚动模型来生成这些交易思路。 我希望这些交易想法将涉及定量分析。 开始： 使用PDF作为参考。 我的工作流程目标完成后，将不再提供任何评论或进一步的支持。 有关这些工作流程的详细信息，请参见下文。 该项目的基本原理： 该项目中的错误比正确的错误多了，因为严格来说，这是学习对银行业的真实世界研究论文进行反向工程。 这不包括图表或交易执行等项目。 我对这种策略的执行也不感兴趣。 结果，我阻止了批评者，仇恨者和巨魔。 这仅仅是为了使该过程透明化，与使用开源软件项目模型没有什么不同。 我只是希望人们能为使这个项目/过程变得更好甚至正确做出贡献。 如果您对此表示怀疑，请告诉我，以便我可以从您的工作中进一步学习。 为什么要为自己选择Mupad和Matlab？ 与开放源语言替代品相比，我发现这些工具使我更有效率，并且可以更快地编码思想。 这不是技术性的战争，但

支持obj、fbx、Osgb、shp、gltf、glb格式转换成3dtile 压缩包中提供了2种使用方法，如果第一种方法不行，可以用第二种方法，肯定有一种可以行得通的。

obj格式，ive格式，osg格式，osgb格式之间的相互转换工具