MaxonCINEMA4DStudioR22是由德国Maxon设计公司开发的一款高效、快速、稳定和易用的专业三维设计工具，包含GPU渲染器Prorender、生产级实时视窗着色、超强破碎、场景重建等诸多新功能。
MaxonCINEMA4DStudioR22提供了优秀工具和诸多提升，你可立即将其投入工作并一瞥未来的根基。
设计师因其快速、简单、易用的工作流程，以及坚如磐石的稳定性而选择MaxonCINEMA4DStudioR22，同时22可以让你的工作流程更加快速和可靠，新特性也会让你的视野变得更加开阔。
MaxonCINEMA4DStudioR19中文版MaxonCINEMA4DStudioR22中文版今日的工具，明日的技术Cinema4DRelease22提供了优秀工具和诸多提升，你可立即将其投入工作并一瞥未来的根基。
设计师因其快速、简单的工作流程，以及坚如磐石的稳定性而选择Cinema4D，同时Release19可以让你的工作流程更加快速和可靠，新特性也会让你的视野变得更加开阔。
工作流程Cinema4D快速简单的工作流程总是让加快设计速度变得简单。
Release19的准渲染视窗和其他极佳的工作流程改进，会让你比以往更快地准备创意稿给客户审批。
视窗新基于物理的视窗具备实时反射和景深你所看到的景深和屏幕空间反射是实时的渲染结果，可以更简单精准的对地面、灯光和反射进行可视化的设置。
Release19除了屏幕空间环境吸收和实时置换以外，还添加了基于屏幕空间的反射和OpenGL景深效果。
开启OpenGL观察看起来很好，你可以用它来输出新支持的原生MP4作为预览渲染，直接给客户审批。
LOD（细节级别）对象使用新的LOD对象可最大程度提升视窗或渲染速度，创建新类型的动画或准备优化游戏资源。
你可以根据屏幕大小、摄像机距离和其他因素自动简化对象和层级结构。
直观的新界面元素让定义和管理LOD设置更简单，LOD能够通过导出FBX用于市面上主流的游戏引擎。
新媒体核心作为我们的核心现代化工作的一部分，Cinema4D支持图像、视频和音频的格式已经完全重写了，速度和内存效率得到了增强。
除了QuickTime外Cinema4D现在本地支持MP4，比以往更容易提供预览渲染、视频纹理或运动跟踪的画面。
所有导入和导出的格式都比以往更加全面且功能强大。
交换格式更新通过FBX和Alembic格式导出LOD和选择对象。
Alembic文件新支持的次帧插值可进行Re-time并渲染准确的运动模糊。
新功能高亮显示通过高亮显示新功能可快速识别R19、R18的新特性或特定的教学。
分裂更加简单泰森分裂可以简单的进行程序化分裂对象–在Release19你可以控制动力学与连接器，将碎片粘合在一起，添加裂缝和更多的细节。
球型摄像机渲染”虚拟“现实R19提供了渲染和体验渲染的新方法–利用强大的GPU进行快速、好看的OpenGL预览，或使用ProRender进行基于物理的最终高质量渲染。
准备加入虚拟现实革命？使用R19的球形相机轻松渲染360°VR视频。
释放你显卡的力量来创建物理上精确的最终渲染。
AMD的RadeonProRender技术无缝集成到R19中，支持Cinema4D的标准材质、灯光和摄像机。
无论你是在最新的Mac系统中使用强大的AMD芯片，还是在Windows中使用NVIDIA和AMD显卡，你都可以享受跨平台、深度集成的解决方案，具有快速、直观的工作流程。
交互式渲染将ProRender附加到任何视窗，并像其他视窗一样使用它。
你可以在重新排列物体、调整相机、调整材质和照明时获得即时反馈。
进程式渲染整个图像，或在高分辨率渲染时使用区块式渲染以更好地进行内存管理。
ProRender可完全使用你系统中所有的显卡，无论你是使用具有多张Radeon的MacPro，还是具有AMD或NVIDA卡的Windows系统。
深入集成使用Cinema4D的材质、灯光和摄像机。
”萤火虫“滤镜消除路径追踪算法中常见的坏像素。
R20中的ProRender是产品可视化和其他类型渲染的绝佳选择，但当然这只是管中窥豹，ProRender最终将提供更多功能，并更深入地集成在将来的Cinema4D版本中。
PBR工作流程新PBR材质和灯光选项包含了基于物理渲染工作流的理想默认值。
紧跟现今趋势，为YouTube、Facebook、Oculus或Vive渲染立体360°VR视频。
新媒体核心所有的格式都会在新媒体核心中导入和渲染使用GIFs和MP4s作为纹理直接渲染为MP4、DDS和增强OpenEXR。

tensorflow为后端的keras框架实现遥感场景分类，使用的模型为VGG16和Resnet50，可以从头自己训练模型，也可以使用迁移学习，进行模型微调

递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。
一种是时间递归神经网络（recurrentneuralnetwork），又名循环神经网络，另一种是结构递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或消失的问题（Vanishinggradientproblem），难以捕捉长期时间关联；
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。

虽然本视频是专门为小白量身打造，但是课程在每一个知识点上进行了很大的延伸，深度完全完胜三年工作经验的程序员。
为您以后的发展奠定坚实的基础。

豆瓣5万条影评原始数据集，机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。
数据集格式：title，star，comment，label是对应电影名称，评论星级（1-5星），评论内容，差评好评（星级大于3为好评）

1、 代码是集成很多库，JPEG库、BMB转YUV库、24位转256色库、YUV运动预测库，主题代码为大家都共用的ImageProcessing，在01_VC2005文件下面。
2、 本代码不适合于初学者，有些研究2D转3D功底的兄弟可以作为参考，当然这个也是 Ver0.1的参考版本，很漂亮的、实用的当然是拿来商业化，不能发这里发表。
3、 目前国内做得比较好的，而且估计能在几年之后大量使用的2D转3D技术，我认为是《清华大学信息科学与技术国家实验室》，那般哥们好像专利申请了一大堆。
4、2D转3D，深度图，2Dto3D,算法识别，图像处理，运动检测，运动预估5、支持库代码在我们的另外一个上传的资源中，太大只有一个个上次

实验内容：利用α-β剪枝算法，按照不同搜索深度，设计多个水平级别的“一字棋”游戏。
注：“一字棋”游戏（又叫“三子棋”或“井字棋”），是一款十分经典的益智小游戏。
“井字棋”的棋盘很简单，是一个3×3的格子，很像中国文字中的“井”字，所以得名“井字棋”。
“井字棋”游戏的规则与“五子棋”十分类似，“五子棋”的规则是一方首先五子连成一线就胜利；
“井字棋”是一方首先三子连成一线就胜利。

ADeepLearningApproachforPoseEstimationfromVolumetricOCTData

DS_ALGO数据结构和算法数据结构：数组堆栈s列链表哈希表树木图表排序算法气泡排序选择排序插入排序合并排序快速排序桶分类计数排序堆排序基数排序搜索算法线性搜寻二元搜寻插值搜索数组中的第二个Max在矩阵上进行二进制搜索数数X的数组如果阵列顺时针旋转，则查找最小值反转对找出a，b使a+b=X合并后找到两个排序数组的中位数图算法图表示广度优先搜索深度优先搜索拓扑排序未加权图的最小路径有向无环图的最短路径Dijkstra的算法FloydWarshall算法递归河内塔N皇后问题老鼠迷宫问题m着色问题特殊算法KarpRabin算法唐津乘法贪婪算法小背包霍夫曼码动态编程切杆编辑距离自动换行0-1背包最低硬币子集总和问题最低成本路径近似问题最小顶点覆盖

点格棋程序，用C#编写，对弈策略使用贪婪着法和让格着法，只能进行6层alphabeta剪枝搜索。
我已经发现它还有许多待改进之处（比如判断的效率、搜索的深度），但转眼1年过去了，实在找不出时间对它进一步完善。
程序将引擎和界面分开，集成了单元测试，可在计算机博弈大赛的对弈平台2.1版本上使用。

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。