运动领域的深度学习应用:解析与训练提升
1.背景介绍
运动分析和训练优化是运动科学和运动训练领域中的关键话题。随着计算机视觉、机器学习和深度学习技术的发展,这些技术在运动分析和训练优化领域的应用也逐渐成为可能。这篇文章将介绍深度学习在运动分析和训练优化中的应用,包括背景、核心概念、算法原理、代码实例以及未来发展趋势。
1.1 运动分析
运动分析是研究运动员运动行为的过程,旨在提高运动员的表现和减少运动伤害。运动分析通常包括以下几个方面:
- 运动技巧分析:分析运动员在运动过程中的动作和技巧,以便提高运动表现和减少伤害。
- 运动表现分析:分析运动员在比赛中的表现,以便找出瓶颈和提高运动表现。
- 运动训练分析:分析运动员在训练过程中的表现,以便优化训练计划和提高运动表现。
1.2 训练优化
训练优化是通过科学的方法来提高运动员运动表现和减少运动伤害的过程。训练优化通常包括以下几个方面:
- 运动训练计划:根据运动员的能力和目标,制定合适的训练计划。
- 运动技巧教学:通过各种教学方法,帮助运动员学习和改进运动技巧。
- 运动表现评估:通过各种评估方法,评估运动员的表现,并提供改进建议。
2.核心概念与联系
2.1 深度学习
深度学习是一种人工智能技术,通过模拟人类大脑中的神经网络,学习从大量数据中抽取出的特征。深度学习主要应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。
2.2 运动分析与深度学习
运动分析与深度学习的联系在于,深度学习可以帮助分析运动员在运动过程中的动作和技巧,从而提高运动表现和减少伤害。例如,通过使用深度学习算法,可以分析运动员的运动动作,找出瓶颈和改进点,从而提高运动表现。
2.3 训练优化与深度学习
训练优化与深度学习的联系在于,深度学习可以帮助优化运动员的训练计划,提高运动表现和减少伤害。例如,通过使用深度学习算法,可以分析运动员的训练数据,找出训练计划中的瓶颈和改进点,从而优化训练计划。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
3.1 卷积神经网络
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种深度学习算法,主要应用于图像处理和分类。卷积神经网络的主要结构包括:
- 卷积层:通过卷积核对输入图像进行卷积操作,以提取图像的特征。
- 池化层:通过采样方法对卷积层的输出进行下采样,以减少特征维度。
- 全连接层:将池化层的输出作为输入,通过全连接层进行分类。
3.1.1 卷积层
卷积层的主要操作是将卷积核与输入图像进行卷积操作,以提取图像的特征。卷积核是一个小的矩阵,通过滑动在输入图像上,以提取图像中的特征。卷积操作的公式如下:
其中, 是输入图像的像素值, 是卷积核的像素值, 是卷积后的像素值。
3.1.2 池化层
池化层的主要操作是对卷积层的输出进行下采样,以减少特征维度。常用的池化方法有最大池化和平均池化。最大池化的公式如下:
其中, 是卷积层的输出, 是池化后的像素值。
3.2 递归神经网络
递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)是一种深度学习算法,主要应用于序列数据处理和预测。递归神经网络的主要结构包括:
- 隐藏层:通过递归方法处理输入序列,以提取序列的特征。
- 输出层:通过全连接层进行输出。
3.2.1 隐藏层
隐藏层的主要操作是通过递归方法处理输入序列,以提取序列的特征。递归方法的公式如下:
其中, 是隐藏层的状态向量, 是输入序列的向量, 是权重矩阵, 是偏置向量, 是激活函数。
3.3 生成对抗网络
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)是一种深度学习算法,主要应用于图像生成和改进。生成对抗网络的主要结构包括:
- 生成器:通过生成对抗网络,生成类似于训练数据的图像。
- 判别器:通过生成对抗网络,判断输入图像是否来自于训练数据。
3.3.1 生成器
生成器的主要操作是通过生成对抗网络,生成类似于训练数据的图像。生成器的公式如下:
其中, 是随机噪声向量, 是权重矩阵, 是偏置向量。
3.3.2 判别器
判别器的主要操作是通过生成对抗网络,判断输入图像是否来自于训练数据。判别器的公式如下:
其中, 是输入图像, 是权重矩阵, 是偏置向量。
4.具体代码实例和详细解释说明
4.1 卷积神经网络
以下是一个简单的卷积神经网络的Python代码实例:
import tensorflow as tf
# 定义卷积神经网络
class CNN(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))
self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))
self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')
self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))
self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.pool2(x)
x = self.flatten(x)
x = self.dense1(x)
return self.dense2(x)
# 训练卷积神经网络
model = CNN()
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
4.2 递归神经网络
以下是一个简单的递归神经网络的Python代码实例:
import tensorflow as tf
# 定义递归神经网络
class RNN(tf.keras.Model):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
super(RNN, self).__init__()
self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.rnn = tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_units, return_sequences=True, batch_first=True)
self.dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size, batch_first=True)
def call(self, x, hidden):
x = self.embedding(x)
output, state = self.rnn(x, initial_state=hidden)
output = self.dense(output)
return output, state
def initialize_hidden_state(self, batch_size):
return tf.zeros((batch_size, self.rnn_units))
# 训练递归神经网络
model = RNN(vocab_size=10000, embedding_dim=64, rnn_units=128, batch_size=32)
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
4.3 生成对抗网络
以下是一个简单的生成对抗网络的Python代码实例:
import tensorflow as tf
# 定义生成器
def generator(z, reuse=None):
net = tf.layers.dense(z, 1024, activation=tf.nn.leaky_relu)
net = tf.layers.batch_normalization(net)
net = tf.layers.dropout(net, 0.3, training=True)
net = tf.layers.dense(net, 7 * 7 * 256, activation=tf.nn.leaky_relu)
net = tf.reshape(net, (-1, 7, 7, 256))
net = tf.layers.batch_normalization(net, training=True)
net = tf.layers.dropout(net, 0.3, training=True)
net = tf.layers.conv2d_transpose(net, 128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', activation=tf.nn.relu)
net = tf.layers.batch_normalization(net, training=True)
net = tf.layers.dropout(net, 0.3, training=True)
net = tf.layers.conv2d_transpose(net, 64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation=tf.nn.relu)
net = tf.layers.batch_normalization(net, training=True)
net = tf.layers.dropout(net, 0.3, training=True)
net = tf.layers.conv2d_transpose(net, 3, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation=tf.nn.tanh)
return net
# 定义判别器
def discriminator(image, reuse=None):
net = tf.layers.conv2d(image, 64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation=tf.nn.leaky_relu)
net = tf.layers.conv2d(net, 128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation=tf.nn.relu)
net = tf.layers.dropout(net, 0.3, training=True)
net = tf.layers.flatten(net)
net = tf.layers.dense(net, 1, activation=tf.nn.sigmoid)
return net
# 训练生成对抗网络
generator = generator(tf.placeholder(tf.float32, [None, 100]))
discriminator = discriminator(tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1]))
# 训练生成器
g_optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(g_loss, global_step=tf.train.get_global_step())
# 训练判别器
d_optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(d_loss, global_step=tf.train.get_global_step())
# 训练生成对抗网络
for i in range(10000):
_, g_loss_value = sess.run([g_optimizer, g_loss], feed_dict={z: g_data})
_, d_loss_value = sess.run([d_optimizer, d_loss], feed_dict={image: mnist_images})
if i % 100 == 0:
print('Generation loss at step %d: %f' % (i, g_loss_value))
print('Discrimination loss at step %d: %f' % (i, d_loss_value))
5.未来发展趋势与挑战
5.1 未来发展趋势
- 深度学习算法的不断发展和完善,将更广泛地应用于运动分析和训练优化领域。
- 深度学习算法与其他人工智能技术的融合,将为运动分析和训练优化领域带来更多的创新。
- 数据的不断积累和共享,将为运动分析和训练优化领域提供更多的数据来源。
5.2 挑战
- 深度学习算法的计算成本较高,需要大量的计算资源来训练和部署。
- 深度学习算法对数据的需求较高,需要大量的高质量数据来训练模型。
- 深度学习算法的解释性较差,需要进一步研究以提高其可解释性。
附录:常见问题解答
问题1:什么是深度学习?
答:深度学习是一种人工智能技术,通过模拟人类大脑中的神经网络,学习从大量数据中抽取出的特征。深度学习主要应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。
问题2:运动分析与深度学习的关系是什么?
答:运动分析与深度学习的关系在于,深度学习可以帮助分析运动员在运动过程中的动作和技巧,从而提高运动表现和减少伤害。例如,通过使用深度学习算法,可以分析运动员的运动动作,找出瓶颈和改进点,从而提高运动表现。
问题3:训练优化与深度学习的关系是什么?
答:训练优化与深度学习的关系在于,深度学习可以帮助优化运动员的训练计划,提高运动表现和减少伤害。例如,通过使用深度学习算法,可以分析运动员的训练数据,找出训练计划中的瓶颈和改进点,从而优化训练计划。
问题4:卷积神经网络与生成对抗网络的区别是什么?
答:卷积神经网络(CNN)主要应用于图像处理和分类,通过卷积核对输入图像进行卷积操作,以提取图像的特征。生成对抗网络(GAN)主要应用于图像生成和改进,包括生成器和判别器两个网络,通过生成对抗来训练。
问题5:递归神经网络与生成对抗网络的区别是什么?
答:递归神经网络(RNN)主要应用于序列数据处理和预测,通过递归方法处理输入序列,以提取序列的特征。生成对抗网络(GAN)主要应用于图像生成和改进,包括生成器和判别器两个网络,通过生成对抗来训练。
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全新深度学习驱动的语义分割实操解析(涵盖了论文解读、评估标准、实战应用与经验分享)
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反传销网8月30日发布:视频区块链里的骗子,币里的韭菜,杜子建骂人了!金融大V周召说区块链!——“一小帮骗子玩一大帮小白,被割韭菜,小白还轮流被割,割的就是你!” 什么区块链,统统是骗子 作者:周召(知乎金融领域大V,毕业于上海财经大学,目前任职上海某股权投资基金合伙人) 有人问我,区块链现在这么火,到底是不是骗局? 我的回答是: 是骗局。而且我并不是说数字货币是骗局,而是说所有搞区块链的都是骗局。 -01- 区块链是一种鸡肋技术 人类社会任何技术的发明应用,本质都是为了提高社会的生产效率。而所谓区块链技术本质不过是几种早已成熟的技术的大杂烩,冗余且十分低效,除了提高了洗钱和诈骗的效率以外,对人类社会的进步毫无贡献。 真正意义上的区块链得包含三个要素:分布式系统(包括记账和存储),无法篡改的数据结构,以及共识算法,三者互为基础和因果,就像三体世界一样。看上去挺让人不明觉厉的,而经过几年的瞎折腾,稍微懂点区块链的碰了几次壁后都已经渐渐明白区块链其实并没有什么卵用,区块链技术已经名存实亡,沦为了营销工具和传销组织的画皮。 因为符合上述定义的、以比特币为代表的原教旨区块链技术,是反效率的,从经济学角度来说,不但不是一种帕累托改进,甚至还可以说是一种帕累托倒退。 原教旨区块链技术的效率十分低下,因为要遍历所有节点,只能做非常轻量级的数据应用,一旦涉及到大量的数据传输与更新,区块链就瞎了。 一方面整条链交易速度会极慢,另一方面数据库容量极速膨胀,考虑到人手一份的存储机制,区块链其实是对存储资源和能源的一种极大的浪费。 这里还没有加上为了取得所谓的共识和挖矿消耗的巨大的能源,如果说区块链技术是屎,那么这波区块链投机浪潮可谓人类历史上最大规模的搅屎运动。 区块链也验证不了任何东西。 所谓的智能合约,即不智能,也非合约。我看有人还说,如果有了智能合约,就可以跟老板签一份放区块链上,如果明年销售业绩提升30%,就加薪10%,由于区块链不能篡改,不能抵赖,所以老板必须得执行,说得有板有眼,不懂行的愣一看,好像还真是那么回事。 但仔细一想,问题就来了。首先,在区块链上如何证明你真的达到了30%业绩提升?即便真的达到老板耍赖如何执行? 也就是说,如果区块链真这么厉害,要法院和仲裁干什么。 人类社会真正的符合成本效益原则的是代理制度。之前有人说要用区块链改造注册会计师行业,我不知道他准备怎么设计,我猜想他思路大概是这样的,首先肯定搞去中心化,让所有会计师到链上来,然后一个新人要成为注册会计师就要所有会计师同意并记录在链上。 那我就请问了,我每天上班累死累活,为什么还要花时间去验证一个跟我无关的的人的专业能力?最优做法当然是组织一个委员会,让专门的人来负责,这不就是现在注册会师协会干的事儿吗?区块链的逻辑相当于什么事情都要拿出来公投,这个绝对是扯淡的。 当然这么说都有点抬举区块链了,区块链技术本身根本没有判断是非能力,如果这么高级的人工智能,靠一个无脑分布式记账就能实现的话,我们早就进入共产主义社会了。 虽然EOS等数字货币采用了超级节点,通过再中心化的方式提高效率,有点行业协会的意思,是对区块链原教旨主义的一种修正,但是依然无法突破区块链技术最本质的局限性。有人说,私有链和联盟链是区块链技术的未来,也是扯淡,因为区块链技术没有未来。如果有,说明他是包装成区块链的伪区块链技术。 区块链所涉及的所有底层技术,不管是分布式数据库技术,加密技术,还是点对点传输技术等,基本都是早已存在没什么秘密可言的技术。 比特币系统最重要的特性是封闭性和自洽性,他验证不了任何系统自身以外产生的信息的真实性。 所谓系统自身产生的信息,就是数据库数据的变动信息,有价值的基本上有且只有交易信息。所以说比特币最初不过是中本聪一种炫技的产物,来证明自己对几种技术的掌握,你看我多牛逼,设计出了一个像三体一样的系统。因此,数字货币很有可能是区块链从始至终唯一的杀手应用。 比特币和区块链概念从诞生到今天已经快10年了,很多人说区块链技术在爆发的前夜,但这个前夜好像是不是有点过长了啊朋友,跟三体里的长夜有一拼啊。都说区块链技术像是90年代初的互联网,可是90年代初的互联网在十年发展后,已经出现了一大批伟大的公司,阿里巴巴在99年都成立了,区块链怎么除了币还是币呢? 正规的数字货币未来发展的形式无外乎几种,要么就是论坛币形式,或者类似股票的权益凭证等。问题是论坛币和股票之前,本来也都电子化了,区块链来了到底改变了什么呢? 所有想把TOKEN和应用场景结合起来的人最后都很痛苦,最后他们会发现区块链技术就是脱裤子放屁,自己辛苦搞半天,干嘛不自己作为中心关心门来收钱?最后这些人都产生了价值的虚无感,最终精神崩溃,只能发币疯狂收割韭菜,一边嘴里还说着我是个好人之类的奇怪的话。 因此,之前币圈链圈还泾渭分明,互相瞧不起,但这两年链圈逐渐坐不住了,想着是不是趁着泡沫没彻底破灭之前赶快收割一波,不然可能什么都捞不着了。 前段时间和一个名校毕业的链圈朋友瞎聊天,他说他们“致力于用区块链技术解决数字版权保护问题”,我就问他一个问题,你们如何保证你链的版权所有权声明是真实的,万一盗版者抢先一步把数据放在链上怎么办。他说他们的解决方案是连入国家数字版权保护中心的数据库进行验证…… 所以说区块链技术就是个鸡肋,研究到最后都会落入效率与真实性的黑洞,很多人一头扎进链圈后才发现,真正意义上的区块链技术,其实什么都干不了。 -02- 不是蠢就是坏的区块链媒体 空气币和区块链的造富神话,让区块链自媒体也开始迎风乱扭。一群群根本不知道区块链为何物的妖魔鬼怪纷纷进驻区块链自媒体战场,开始大放厥词胡编乱造。 任何东西,但凡只要和区块,链,分,分布式,记账,加密,验证,可追溯等等这些个关键词沾到哪怕一点点,这些所谓的区块链媒体人就会像狗闻到了屎了一样疯狂地把区块链概念往上套。 这让我想起曾经一度也是热闹非凡的物联网,我曾经去看过江苏一家号称要改变世界的“物联网”企业,过去一看是生产路由器的,我黑人问号脸,对方解释说没有路由器万物怎么互联,我觉得他说得好有道理,竟无言以对。 好,下面让我们进入奇葩共赏析时间,来看看区城链媒体经常有哪些危言耸听的奇谈怪论 区块链(分布式记账)的典型应用是*?? 正如前面所说,真正意义上的区块链分布式记账,不光包括“记”这个动作,还包括分布式存储和共识机制等。而*诞生远远早于区块链这个词的出现,勉强算是“分布式编辑”吧,就被很多区块链媒体拿来强行充当区块链技术应用的典范。 其实事实恰恰相反,*恰恰是去中心化失败的典范,现在如果没有精英和专业人士的编辑和维护,*早就没法看了。 区块链会促进社会分工?? 罗振宇好像就说过类似的话,虽然罗振宇说过很多没有逻辑的话,但这句话绝对是最没逻辑思维的。很多区块链自媒体也常常用这句话来忽悠老百姓,说分工代表效率提高社会进步,而区块链“无疑”会促进分工,他们的理由仅仅是分工和分布式记账都共用一个“分”字,就强行把他们扯到一起。 实际情况恰恰相反,区块链是逆分工的,区块链精神是号召所有人积极地参与到他不擅长也不想掺合的事情里面去。 区块链不能像上帝一样许诺他的子民死后上天国,只能给他们许诺你们是六度人脉中的第一级,我可以赚后面五级人的钱,你处于金字塔的顶端。
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41 个下载免费 3D 模型的最佳网站-使用说明:使用权限可能因型号而异。因此,在下载文件之前,请仔细检查每个下载页面上的许可证和使用权限。 17. Clara.io Clara.io 是一个创建 3D 内容的全球平台,也是一个培养新 3D 艺术家的社区。Clara.io 提供+100,000个免费的3D模型,包括OBJ,Blend,STL,FBX,DAE,Babylon.JS,Three.JS格式,用于 Clara.io,Unity 3D,Blender,Sketchup,Cinema 4D,3DS Max和Maya。 使用说明:免费,标准和专业帐户仅供个人使用,如果您需要将 clara.io 用于商业用途,请与销售团队联系。 18. 3DExport 3DExport是一个市场,您可以在其中购买和销售用于CG项目的3D模型,3D打印模型和纹理。它提供15 +不同的3D格式供下载,如3DS MAX(.max),Cinema4D(.c4d),Maya(.mb,.ma),Lightwave(.lwo),Softimage(.xsi),Wavefront OBJ(.obj),Autodesk FBX(.fbx)等。它还提供15种不同的语言! 使用说明:免费下载仅供个人和非商业用途。 19. 3D Warehouse 3D Warehouse是一个开放的库,允许用户共享和下载SketchUp 3D模型,用于建筑,设计,施工和娱乐!任何人都可以免费制作,修改和重新上传内容到3D仓库,您可以找到任何您能想到的东西,如家具,电子产品,室内产品等。 使用说明:3D Warehouse中的所有模型都是免费的,因此任何人都可以下载文件以用于SketchUp甚至其他软件,如AutoCAD,Revit和ArchiCAD。 20. CadNav.com CadNav是CGI平面设计师和CAD / CAM / CAE工程师的在线3D模型库,我们提供超过50000 +免费3D模型和CAD模型下载。在CadNav网站上,您可以下载高质量的多边形网格3D模型,3D CAD实体对象,纹理,Vray材料,3D作品,CAD图纸等。 使用说明:免费下载仅供个人和非商业用途。 21. All3dfree.net 就像网站名称一样,它提供免费的3D模型,还包括Vray材料,CAD块,2d和3d纹理集合,无需注册即可免费下载。它是不断更新的,因此您可以查找或请求3DS,MAX,C4D,skp,OBJ,FBX,MTL等格式的模型。 使用说明:所有资源均不允许用于商业用途,否则您将承担责任。 22. Hum3D 自2005年以来,Hum3D帮助来自3多个国家的80D艺术家节省3D建模时间,并制作逼真的3D模型,用于电影,视频游戏,AR应用程序和可视化。所有模型均由首席3D艺术家进行验证,他们检查其是否符合专业要求和最新的3D建模标准。 使用说明:免费下载仅供个人和非商业用途。 23. Artist-3D.com 艺术家-3D 库存的免费 3D 模型下载按通用类别排序。它为人体解剖学、汽车、家具、火箭、卫星等模型提供 AutoDesk 3DS Max 格式。您还可以在浏览他们的网站时找到教程和类似类型的建模。 使用说明:使用权限可能因型号而异。因此,在下载文件之前,请仔细检查每个下载页面上的许可证和使用权限。 24. Free the models 就像本网站的标题一样,它为3d应用程序和3d游戏引擎提供免费的内容模型。您可以为您的任何项目找到许多有趣且有用的模型!它提供3ds,wavefront,bryce,poser,lightwave,md2和unity3d格式的模型。还有一个很棒的纹理集合,可以在您最喜欢的建模和渲染程序中使用。 使用说明:您从这里下载的所有内容都可以免费使用,除非它不能包含在另一个免费的网络或CD收藏中,也不能单独出售。否则,您可以在商业游戏,3D应用程序或渲染作品中使用它。您不必提供信用,但如果您这样做,那就太好了。 25. Resources.blogscopia 本网站由一家名为Scopia的公司创建。他们制作3D图像和视频,您可以找到许多为CGI工作的信息架构设计的模型,所有这些都可以在现实生活中使用。您可以免费下载它们,但是,如果您想一次下载它们,您可以支付 3 到 9 欧元。 使用说明:您可以免费下载模型部分的所有文件。每个压缩文件都包含您也可以在此处找到的许可证。基本上,您可以对文件执行任何操作。唯一的限制是不归属于Scopia的重新分发。 26.ambientCG 1000+公共领域PBR材料适合所有人!环境CG是使用许多不同的方法和资产类型创建的,例如照片纹理(PBR),贴花(PBR),图集(PBR),照片纹理(普通),物质存档(SBSAR),雕刻画笔,3D模型和地形。您可以在所有项目中*使用它们! 使用说明:在 ambientCG 上提供下载的所有 PBR 材料、画笔、照片和 3D 模型均根据知识共享 CC0 1.0 通用许可提供。您可以复制、修改、分发和执行作品,即使是出于商业目的,也无需征得许可。信用将不胜感激。 不要满足于平庸的大理石纹理 - 立即使用我们的免费PBR大理石纹理升级您的3D设计。 27.Pixar One Twenty Eight 这是一个提供官方动画行业经典纹理的网站:皮克斯,创建于 1993 年,该纹理库包括 128 个重复纹理,现在免费提供。 它包含您来到的纹理,包括砖块和动物毛皮。肯定会有一些你可以使用的东西。 使用说明:皮克斯动画工作室的《Pixar One Twenty Eight》根据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。即使出于商业目的,您也可以重新混合、调整和构建您的作品,只要您以相同的条款对新创作进行信用和许可。 访问数以千计的免费纹理并提升您的设计游戏 - 立即开始下载! 28. 3DXO 即使有近 620 个免费贴纸可供下载,3DXO 也不是最大的资源,但它的内容非常有用,不需要注册。无论是简单的墙壁或地板,还是一些奇怪的小东西,您都需要的纹理都可以在此网站上看到。 使用说明:使用权限可能因型号而异。因此,在下载文件之前,请仔细检查每个下载页面上的许可证和使用权限。 29. 3DModelsCC0 3DModelsCC0 与其他产品的不同之处在于它包含超过 250+ 个高质量 3D 模型,并且本网站上的所有内容都是免费的,完全是公共领域!使用我们的模型时无需信用或归属! 使用说明:为每个人提供完全免费的公共领域内容。 30.Sketch up texture club Sketchup Texture Club是一个非营利性的教育和信息门户网站,由3D社区的图像促进协会管理,特别强调面向学生和建筑和室内设计专业人士的可视化和渲染技术,以及所有正在学习3D可视化的人。 使用说明:您无需支付版税或使用费。纹理可以免费下载和使用。不允许将纹理作为竞争产品出售或重新分发,即使图像被修改也是如此。 31. 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Pinshape Pinshape是一个提供一系列3D打印模型的网站。网站上提供的型号质量很高,因此您可以确保您的最终印刷产品看起来很棒。该网站提供了广泛的模型,包括从家居用品到小雕像和珠宝的所有物品。 但这还不是Pinshape所能提供的全部!该网站还允许用户上传和共享自己的3D模型。这意味着您不仅可以下载出色的模型,还可以通过分享自己的设计为社区做出贡献。此外,Pinshape 提供了一系列自定义选项,因此您可以调整和调整模型以满足您的特定需求。 使用说明: 要下载模型,请在网站上创建一个帐户,搜索所需的模型,然后单击下载按钮。该网站还为每种型号提供了一系列定制选项。 36.Yeggi Yeggi 提供了大量免费的 3D 模型,您可以下载各种格式的模型,例如 STL、OBJ 和 FBX。该网站易于使用,您可以按关键字、类别或特定网站搜索模型。 Yeggi 对于任何寻找 3D 模型的人来说都是一个很好的资源。它提供了大量的模型集合,从日常物品到复杂的机械,以及介于两者之间的一切。该网站的收藏量在不断增长,每天都有新的型号增加。 使用说明: 要下载模型,请在网站上搜索所需的模型,然后单击下载按钮。该网站还提供指向托管模型的原始网站的链接。 37. Open3DModel 来自开放3D模型的图像 Open3DModel具有各种类别的模型,包括建筑,车辆和角色。无论您需要建筑物,汽车还是人的3D模型,都可以在此网站上找到。 该网站易于浏览,您可以按类别或关键字搜索模型。每个模型都附带预览图像和详细信息,例如文件格式、大小和多边形数量。此信息可以帮助您选择适合您需求的模型。 使用说明: 要下载模型,请访问网站,从库中选择所需的模型,然后单击下载按钮。 使用最好的 3D 资产管理工具简化您的 3D 制作流程。立即试用它们,将您的 3D 项目提升到一个新的水平! 38. 3DExport 对于那些为其 3D 设计项目寻找 3D 模型、纹理和其他资源的人来说,该平台是一个很好的资源。该网站有大量模型可供选择,包括 3D 打印对象、游戏资产等。用户可以按类别、文件格式或价格范围浏览,以找到适合其项目的完美资源。此外,3DExport 还提供一系列教程和其他 3D 资源,以帮助用户提高技能并创建更令人印象深刻的设计。 使用说明: 要使用 3DExport,只需创建一个帐户并浏览可用型号。您可以按类别、格式和价格进行搜索,以找到所需的型号。找到喜欢的模型后,只需下载它并开始在您的项目中使用它。 39.Blend Swap Blend Swap是一个社区驱动的市场,提供与Blender软件兼容的各种免费3D模型。该平台允许用户共享和下载模型、纹理和其他资产,以便在他们的项目中使用。 使用说明: 创建免费帐户后,您可以浏览社区上传的大量3D模型。当您找到要使用的一个时,只需下载它并将其导入您选择的 3D 软件即可。 40. 3DShook 3DShook 是一个高级 3D 模型市场,提供一系列用于建筑、游戏等各个行业的高质量模型。该平台提供基于订阅的模型,具有不同的定价计划,允许用户访问一系列模型。 使用说明: 注册免费帐户后,只需浏览3D模型库,选择您喜欢的模型,然后以您需要的格式下载它们。 41. Smithsonian X 3D 史密森尼 X 3D 对于正在寻找历史文物和文物的高质量 3D 模型的设计师来说,这是一个独特的资源。该平台提供了大量3D模型,这些模型是根据史密森尼博物馆和研究中心中的真实物体扫描创建的。 使用说明:
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深度学习中的不确定性量化:2020年实用技术与应用大解析 - 61页精华解读" 这份报告深入剖析了近年来深度学习领域中不确定性量化(UQ)技术的最新发展,包括其在强化学习(RL)中的运用实例。探讨了贝叶斯近似和集成学习等主流UQ方法在各个具体场景中的广泛应用,比如自动驾驶、目标识别、图像修复、医疗影像分析(如分类和分割)、文本理解(如文本分类和风险评估)、以及生物信息学等多个领域。 报告进一步梳理了UQ方法在深度学习领域的关键应用案例,并针对当前面临的挑战及未来研究方向进行了概览和展望,为这一领域的研究人员和实践者提供了有价值的参考指南。
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理解与实战:K-近邻算法在机器学习中的应用(包括原理解析、深度剖析与实验成果展示)