上次说到的，使用如下代码保存矢量图时，放在外侧的图例往往显示不完整：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots()x1=np.random.uniform(-10,10,size=20)x2=np.random.uniform(-10,10,size=20)#print(x1)#print(x2)number=[]x11=[]x12=[]foriinrange(20):number.append(i+1)x11.append(

更新2021/03/27:（1）发布语义分割的预训练模型，其中PointNet++可以达到53.5%的mIoU。
(2)发布预训练模型用于分类和部分分割log/。
2021/03/20：更新分类代码，包括：(1)添加训练ModelNet10数据集的代码。
使用--num_category10.(2)添加仅在CPU上运行的代码。
使用--use_cpu.(3)增加离线数据预处理代码，加速训练。
使用--process_data.(4)添加用于均匀采样训练的代码。
使用--use_uniform_sample.2019/11/26:(1)修复了之前代码中的一些错误并增加了数据加强技巧。
现在只用1024分就可以达到92.8%！(2)增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。
(3)将所有模型整理成./models文件，方便使用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。