zbrush模型不要的部分怎么选取删除
如何在15分钟内建立一个深度学习模型？ 谢邀！如何利用CNNs建立计算机视觉模型？什么是现有的数据集？训练模型的方法有哪些？本文在尝试理解计算机视觉的最重要的概念的过程中，为现有的一些基本问题，提供了答案。在机器学习中最热门的领域之一是计算机视觉，它具有广泛的应用前景和巨大的潜力。它的发展目的是：复制人类视觉的强大能力。但是如何通过算法来实现呢？让我们来看看构建计算机视觉模型中，最重要的数据集以及方法。现有的数据集计算机视觉算法并不神奇。他们需要数据才能工作，并且它们只会与你输入的数据的情况一样。这些是收集正确数据的不同来源，具体还是要取决于任务：ImageNet是最庞大且最著名的数据集之一，它是一个现成的数据集，包含1400万幅图像，使用WordNet概念手工注释。在整个数据集中，100万幅图像包含边界框注释。带有对象属性注释的ImageNet图像。图片来源另一个著名的例子是Microsoft COCO（Common Objects in Contex，常见物体图像识别）的 DataSet，它包含了32.8万张图片，其中包括91种对象类型，这些对象类型很容易被识别，总共有250万个标记实例。来自COCO数据集的带注释图像的示例虽然没有太多可用的数据集，但有几个适合不同的任务，研究人员运用了包含超过20万名人头像的。
大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？ 如题，数据分析中有哪些数据模型可以直接使用，特别是对于一些互联网平台而言的产品，主要是最近想提升产…
数据仓库建模，星型模型大致了解，就是事实表对应许多维表；对雪花型模型就不是很理解了 详细和你说一下星型模型和雪花模型星型模式 vs 雪花模型多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问。每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。多维模型最常见的是星形模式。在星形模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。在星型的基础上，发展出雪花模式，下面就二者的特点做比较。星型模式位于星形中心的实体是指标实体，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。每个指标实体代表一系列相关事实，完成一项指定的功能。位于星形图星角上的实体是维度实体，其作用是限制用户的查询结果，将数据过滤使得从指标实体查询返回较少的行，从而缩小访问范围。每个维表有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。星形模式虽然是一个关系模型，但是它不是一个规范化的模型。在星形模式中，维度表被故意地非规范化了，这是星形模式与OLTP系统中的关系模式的基本区别。使用星形模式主要有两方面的原因：提高查询的效率。采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中，所以只要扫描。
三维动力学模型怎么解释？
CAD如何建三维模型，CAD除了在平面绘图上表现优异以外，还可以快速高效的建立简单三维模型，
三维模型都有哪些绘制贴图的软件？？ 在影视游戏制作方面，为达到三维场景有逼真的纹理跟细腻的造型，都需要一些优秀的绘图软件工具去满足数字…
各种机器学习算法的应用场景分别是什么（比如朴素贝叶斯、决策树、K 近邻、SVM、逻辑回归最大熵模型）？ https：// zhuanlan.zhihu.com/p/25 327755 正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上。[4]：http：//www. win-vector.com/dfiles/L ogisticRegressionMaxEnt.pdf 。
集中式模型和分布式模型相比各有什么优缺点 对于严格集中式控制平面，其有以下特点：1.最常用于实验性的SDN控制器；2.统一配置平台；3.单点故障；4.难以横向扩展。对于完全分布式的控制平面，其特点为：1.典型的方法；2.每个(逻辑的或真实的)设备上有一个控制平面的实例；3.已证明对故障的高可恢复性；4.可能有收敛上的困难；5.需要配置和管理N个实例；6.难以横向扩展，横向扩展时需要增加新的设备。
proe的骨架建模可以用已经建好的模型来做吗？ 刚接触骨架建模，确实不是很懂。现在手头已经有很多以前建好的零件，组件，不知道还能用自顶向下的方法，…
