fk链怎么转换成ik链

时间: 2023-05-08 20:57:12 浏览: 36
FK链和IK链都是用来描述机器人运动的链式结构,不同之处在于FK链是由机器人的关节角度推导出来的机器人姿态,而IK链则是根据机器人末端执行器的姿态反推出来机器人的关节角度。因此,将FK链转换成IK链需要的就是用求逆运动学的方法计算出机器人的关节角度。 具体来说,求解机器人的IK链需要以下步骤: 1.确定末端执行器的期望位置和姿态,即确定目标位置和姿态; 2.利用控制器和传感器获取机器人当前的姿态信息和末端执行器的位置信息; 3.根据机器人的运动学模型,建立姿态误差和位置误差的数学模型; 4.使用数值优化算法,例如牛顿-拉弗森法等反推出机器人的关节角度,使得机器人可以达到目标位置和姿态; 5.检查计算所得的关节角度是否满足机器人的限制和要求,如果不满足,则需要进行复查或调整算法参数,直到达到满意的精度和正确性。 综上所述,将FK链转换成IK链需要进行逆运动学的计算,这需要对机器人的运动学模型和数学算法有深入的理解和熟练掌握。
相关问题

python写ikfk无缝切换代码

IK和FK是3D角色动画中经常使用的技术,它们分别代表反向动力学和正向动力学。IK将骨骼序列中的骨骼节点连接在一起,并通过鼠标控制让它们沿着特定的方向旋转,从而使角色的手臂或腿能够在舞台中自由弯曲。FK则是直接将骨骼节点挂载在角色身体的特定部位上,从而让角色的肢体特定部位能够在舞台中保持自然状态。在动画制作中,常常需要使用到两者,所以需要使用到无缝切换代码。 Python语言作为一种易于学习和使用的编程语言,是动物制作工具箱中的热门选择。在使用Python写IKFK无缝切换代码时,可以使用PyMel(Python绑定到Maya)和MayaPython(Maya内置的Python解释器)来完成这项任务。 首先,我们可以使用Python中的函数来控制三个关键步骤:设置原始骨骼序列(即IK),将骨骼序列转换为FK,然后将FK骨骼序列重新转回IK。在这个过程中,我们还需要对角色的循环进行控制,以确保无缝切换。 接下来,我们需要为切换过程中的每个阶段创建关键帧。我们需要使用Python代码在每个关键帧之间进行平滑过渡,以保证无缝切换。 最后,我们还需要创建恰当的动画曲线,以确保在所有角色动画中都能够正确地运作。 总而言之,Python写IKFK无缝切换代码,需要多种技能和工具来完成。熟练掌握Python和Maya的功能,掌握动物制作和动画知识,才能写出高效和高质量的切换代码。

unity finalik ik 最新版本

### 回答1: Unity FinalIK是一款用于实现逆向运动学(IK)效果的插件,它能够在Unity中轻松地添加并控制角色的动作,提高角色动画的真实性和流畅度。该插件的最新版本为Unity FinalIK 1.9。 Unity FinalIK提供了多种IK效果,包括全身IK、手臂IK、脚部IK等,可以适应不同类型的角色和动画需求。它还包含了自定义曲线调节、IK重定向、斜面匹配和射线遮挡等功能,可以增强动画的逼真性和自然感。 最新版本的Unity FinalIK 1.9相对于前几个版本做了一些优化和改进。首先,它提供了更高的稳定性和性能,减少了在运行时的运算负荷,使得动画播放更加流畅。其次,该版本加入了新的功能,如动态脚部IK、角色肢体和头部的延迟匹配等,使得角色动画更加真实和自然。 此外,Unity FinalIK 1.9还在输入端口方面进行了改进,增强了用户的控制和定制性。它提供了更多的参数、参数调整选项和回调函数,使得用户能够更加方便地自定义自己的动画效果。 综上所述,Unity FinalIK是一款功能强大的插件,可以帮助开发者快速实现逼真的角色动画效果。最新版本的Unity FinalIK 1.9在稳定性、性能和功能方面都有所提升,为开发者提供了更多控制和定制的可能性。 ### 回答2: Unity FinalIK是Unity引擎中的一个强大的求解动画逆向运动学(IK)解决方案。它可以帮助开发者实现更真实的角色动画效果。最新版本的Unity FinalIK提供了更多的功能和改进,让开发者能够更方便地创建高质量的动画。 首先,最新版本的Unity FinalIK增加了更多的IK解算器,例如链式IK和FABRIK。开发者现在可以使用不同类型的IK解算器来实现复杂的角色运动,从而获得更加真实和流畅的动画效果。 其次,Unity FinalIK的最新版本提供了更多的约束和控制选项,例如旋转约束和转向解算器,使得开发者可以更精细地控制角色的姿势和动作。这些约束和控制选项可以帮助开发者解决一些常见的动画问题,例如避免“颤抖”和“拉伸”等现象。 此外,最新版本的Unity FinalIK还改进了算法和性能,提高了IK解算的效率和稳定性。这意味着开发者可以更快地生成和更新IK效果,而不会降低游戏的性能或产生不稳定的效果。 总而言之,最新版本的Unity FinalIK为开发者提供了更多的功能和改进,可以帮助他们创建更真实、流畅和高质量的角色动画效果。无论是制作游戏还是虚拟现实应用,Unity FinalIK都是一个强大的工具,可以提升用户体验,并帮助开发者实现他们的创意。 ### 回答3: Unity Final IK是Unity的一个插件,用于实现逆运动学(IK)动画效果。最新版本是Unity Final IK 2.0。 Unity Final IK具有强大的功能,可以实现高质量和逼真的人物动画效果。它提供了多个IK解算器,包括全身IK、手臂IK、脚部IK、头部IK等。使用这些解算器,开发者可以轻松地控制角色的动作和姿势。此外,Unity Final IK还提供了多种限制器和约束,如角度限制器、位置约束器和旋转约束器,以帮助开发者更加精确地控制IK的运动范围。 其中的全身IK解算器可以让开发者实现复杂的角色运动,例如行走、跑步、跳跃等。而手臂IK和脚部IK解算器可以用于控制手臂和脚部的动作,使得角色可以进行各种动作,如抓取物体、行走和攀爬等。头部IK可以用于角色的头部跟随,使得角色的头部可以准确地面向指定的目标或朝向。 Unity Final IK还提供了许多其他功能,如目标传送、注视控制和位移控制等。这些功能都可以很方便地通过插件的编辑器来进行调整和控制。 总之,Unity Final IK是一个功能强大的逆运动学动画插件,它可以帮助开发者实现高质量和逼真的人物动画效果。通过使用其多种IK解算器和约束器,开发者可以轻松地控制角色的动作和姿势,使得游戏的角色表现更加自然和生动。

相关推荐

### 回答1: Final IK 2.2是一个虚拟人物逆运动学解算器,逆运动学是人物动画产生的重要组成部分,通过逆运动学求解可以实现人物物理动画技术的实现。 Final IK 2.2是Unity3D的一个插件,它可以在Unity3D中实现高质量的人物动画。它可以让开发者轻松地制作高质量的人物动画效果,包括游戏中的角色动画、机器人运动、欧拉角等各种效果。 Final IK 2.2支持多种末端效应器类型,包括手指、脚趾、枪口、箭头、手掌等等,还支持自定义末端效应器,让动画更加具有个性。 Final IK 2.2还支持利用贝塞尔曲线实现自然的物理动画,使得角色的动作更加真实自然。 总之,Final IK 2.2是一个非常强大且易于使用的逆运动学解算器,为游戏开发者带来了更加出色的人物动画效果。 ### 回答2: Final IK 2.2是一种在计算机动画中使用的反向动力学(IK)解算器插件。它是Unity游戏引擎的一部分,可以用于帮助开发者创建人物动作。Final IK 2.2具有非常高的灵活性和适应性,它可以应用于各种情况下的模型变换和动画运动规划。 该插件支持分层IK,支持链式和非链式的多种形式,并且可以设置约束、力和约束等参数。同时Final IK 2.2还支持与其他类型的动画效果一起使用,例如动力学、蒙皮和其他IK解算器。 开发者可以使用Final IK 2.2为他们的制作人物动画效果节省大量的时间和努力。使用这种插件不仅可以让动画制作更加简单,还可以使动画效果更加逼真和流畅。总的来说,Final IK 2.2是一个非常有用,功能强大的动画插件,它可以帮助开发者更有效地创建出更好的人物动作效果。 ### 回答3: final ik 2.2是一种用于虚拟人物运动学控制的软件库,它可以帮助开发者在游戏和动画中实现自然、流畅的运动效果。该库的最新版本为2.2,拥有更强大的功能和更高效的性能。final ik 2.2支持多种运动学控制方法,包括传统的反向运动学(IK)和完全可编程的发动机,可以满足任何虚拟角色的动作需求。除此之外,final ik 2.2还具有方便的API,使得开发者可以轻松地将其集成到他们自己的游戏或动画项目中。final ik 2.2还能够自动生成和优化运动轨迹,从而减少开发者的工作量和代码量。总体而言,final ik 2.2是一款极其有用的软件库,它能够为开发者带来高效、高质量的虚拟人物运动学控制解决方案。
### 回答1: 在IK电商中,自定义词库的下载是指用户可以将自己所需的领域专有词汇整理成词库,并在系统中进行下载和导入的功能。 首先,用户可以通过在IK电商的后台管理中心进入“词库管理”页面,选择“自定义词库”功能。然后,用户可以根据需要添加、编辑和删除词汇。用户可以根据自身的业务需求,将与商品、服务、产品相关的特定词汇加入词库中,如品牌名称、产品型号、关键特征等。 在词库管理页面,用户可以进行词库的导出与下载。用户可以选择需要导出的词库,系统将生成一个包含所选词库的文件,并提供下载链接。用户只需要点击链接即可将词库文件下载到本地,方便后续使用。 通过自定义词库的下载功能,用户可以更加灵活地扩展和充实IK电商系统的词汇库。这样,当用户进行商品搜索、推荐、匹配等操作时,词库中的专有词汇将会被纳入考虑范围,从而提高搜索结果的准确性和推荐的针对性。 总而言之,IK电商的自定义词库下载功能能够帮助用户根据自身需求定制词汇库,并方便地进行下载和导入操作,从而提高系统的搜索准确性和推荐效果。 ### 回答2: IK电商是一款基于Lucene的开源中文分词工具,专门针对电商领域进行了词库定制,以更好地适应电商行业的特殊需求。IK电商词库下载就是获取最新版的IK电商分词词库文件。 要下载IK电商词库,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开IK分词官方网站或在搜索引擎中搜索IK电商词库下载。 2. 在相关页面或链接上寻找最新版的IK电商词库下载链接。 3. 点击下载链接,等待词库文件下载完成。 4. 下载完成后,将词库文件解压缩,得到其中包含的分词词库文件。 5. 将词库文件放置到IK分词工具的相关目录下,替换原有的词库文件。 6. 重新启动应用程序或重启服务,使新的词库生效。 通过下载最新版的IK电商词库,我们可以获得包含了电商领域特殊词汇的分词词库文件。这样,在使用IK分词工具进行文本分词时,可以更准确地识别电商领域的专业术语、产品名、品牌名等关键词。这些专业词汇对于电商领域的搜索引擎优化、文本挖掘和信息提取非常重要。 下载IK电商词库可以有效提高文本分词的准确性,使得在电商领域的数据处理和分析更加精准和有效。同时,由于IK分词工具是开源的,用户还可以根据自己的需求,进行自定义词库的添加和修改,以更好地满足个性化的分词需求。 ### 回答3: 要下载 ik 电商自定义词库,首先需要打开 ik 电商的官方网站。在网站首页或者导航栏中,找到或搜索到“词库下载”板块。点击进入该板块,会列出所有可供下载的自定义词库。 在词库下载页面中,会有各类别的词库供选择。可以根据自己的需求,选择适合的词库进行下载。比如,根据产品分类、行业分类或者地理位置等选择。每个词库都会有相应的简介和详细信息,用户可以阅读以了解词库的内容和适用范围。 选择好想要的词库后,点击下载按钮即可开始下载。一般情况下,词库的文件会以压缩包的形式提供,所以下载后需要解压缩才能使用。 解压缩后,将词库文件导入到ik 电商的相关应用程序或工具中。具体的导入方法可能因应用程序或工具的不同而有所区别,可以参考相关的使用指南或者联系 ik 电商的客服人员寻求帮助。 下载并导入自定义词库后,用户可以在相关的应用程序或工具中使用这些词汇了。这些词汇可以帮助用户更精准地进行搜索、推荐或者分类等操作,提升工作效率和用户体验。 总之,要下载 ik 电商自定义词库,只需要在官方网站上找到词库下载板块,选择并下载合适的词库文件,然后将其导入到相关的应用程序或工具中即可开始使用。
要下载7.6.1版本的ik分词器,你需要先找到对应的下载链接。根据引用提供的链接和提取码,你可以前往该链接下载ik分词器。下载好后,你需要将解压缩后的内容直接复制到ElasticSearch文件夹的plugins/ik目录下。请注意,该ik目录需要你自己创建。完成这些步骤后,重启ElasticSearch服务即可启动7.6.1版本的ik分词器。确保你的ElasticSearch版本号和ik分词器版本号一致,这样可以避免可能的冲突问题。希望这对你有所帮助。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [ik分词器安装](https://blog.csdn.net/koutaoran4812/article/details/126092517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [ElasticSearch安装ik分词器](https://blog.csdn.net/qq_41489540/article/details/121184149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [ElasticSearch 7.6.1安装包Logstash Kibana FileBeat ik分词器](https://blog.csdn.net/qq_41489540/article/details/122930889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
Docker是一种容器化技术,它可以通过打包应用程序和应用程序所需的其他组件来轻松地移植和部署应用程序。而IK分词器是一种中文分词器,它在处理中文文本时可以更加准确和高效。因此,将IK分词器安装到Docker中可以为我们的应用程序提供更好的中文文本处理能力。 要将IK分词器安装到Docker中,首先需要准备好IK分词器的相关文件。可以在GitHub上下载最新的IK分词器源代码,并使用Maven将其编译成jar包。接下来,在Dockerfile中指定IK分词器的相关依赖和配置,以便将其打包到Docker镜像中。具体步骤如下: 1. 下载并编译IK分词器 $ git clone https://github.com/wks/ik-analyzer.git $ cd ik-analyzer $ mvn package 2. 编写Dockerfile FROM java:8 # 将IK分词器的jar包和配置文件拷贝到容器中 COPY target/ik-analyzer-1.0.0.jar /usr/local/ik-analyzer/ik-analyzer.jar COPY src/main/resources/IKAnalyzer.cfg.xml /usr/local/ik-analyzer/IKAnalyzer.cfg.xml # 设置Java虚拟机参数,指定IK分词器的配置文件路径 ENV JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8 -DIC_CFG_PATH=/usr/local/ik-analyzer/IKAnalyzer.cfg.xml" # 暴露端口号 EXPOSE 8080 3. 构建Docker镜像 $ docker build -t myapp . 4. 运行Docker容器 $ docker run -d -p 8080:8080 myapp 以上步骤中,我们使用了Java 8作为Docker镜像的基础镜像,并将IK分词器的jar包和配置文件拷贝到了容器中。在设置Java虚拟机参数时,我们指定了IK分词器的配置文件路径,以便程序能够正确地加载和使用IK分词器。最后,我们暴露了容器的端口号,并启动Docker容器。这样,我们就可以使用IK分词器来分析中文文本了。
Flink IK分词器是一个用于在Flink中进行中文分词的工具。它是基于IKAnalyzer开源项目的一个封装而来。在Flink中使用IK分词器,可以通过自定义Table Function来实现分词的功能。在这个自定义的Table Function中,我们可以使用IKAnalyzer来进行中文分词,并将分词结果输出为一行中的多个列。这样,我们就可以在Flink的Table API或SQL中使用该分词函数,对文本数据进行分词处理。 具体的实现代码可以参考以下示例: java package com.gmall.realtime.udf; import com.gmall.realtime.util.MyKeyWordUtil; import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint; import org.apache.flink.table.annotation.FunctionHint; import org.apache.flink.table.functions.TableFunction; import org.apache.flink.types.Row; import java.util.List; @FunctionHint(output = @DataTypeHint("row<k string>")) public class KeyWorldUdtf extends TableFunction<Row> { public void eval(String text){ final List<String> words = MyKeyWordUtil.analysizer(text); for (String word : words) { collect(Row.of(word)); } } } 在这个示例中,我们定义了一个名为KeyWorldUdtf的Table Function,它接收一个字符串参数text作为输入。在eval方法中,我们调用了自定义的分词工具类MyKeyWordUtil.analysizer来对输入的text进行分词并返回分词结果。然后,我们使用collect方法将每个分词结果作为一行中的一个列输出。 分词工具类MyKeyWordUtil的实现代码如下: java package com.gmall.realtime.util; import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter; import org.wltea.analyzer.core.Lexeme; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MyKeyWordUtil { public static List<String> analysizer(String text){ final StringReader reader = new StringReader(text); //创建IK分词器 final IKSegmenter ikSegmenter = new IKSegmenter(reader, true); try { final List<String> result = new ArrayList<>(); Lexeme next = ikSegmenter.next(); while (next != null){ final String word = next.getLexemeText(); result.add(word); next=ikSegmenter.next(); } return result; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } } 在这个工具类中,我们使用了IKSegmenter来进行分词操作,将输入的文本进行中文分词,并将分词结果保存在一个List中返回。 使用Flink IK分词器可以方便地对中文文本进行分词处理,为后续的数据分析和处理提供了便利。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Flink自定义函数(自定义分词函数UDTF)](https://blog.csdn.net/weixin_42796403/article/details/115187857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
Elasticsearch是一种开源的分布式搜索和分析引擎,IK是一种为Elasticsearch提供中文分词功能的插件。 在Elasticsearch中,IK库热更新是指在运行时更新IK分词库,使其能够实时反映最新的词库变化。 在传统的Elasticsearch配置中,需要重启Elasticsearch节点才能使新的分词库生效。这意味着每次有新的词库更新,都需要停止节点,更新配置,然后重新启动节点。这种方式不仅繁琐,还会导致服务的停机时间增加。 为了解决这个问题,IK库引入了热更新机制。通过热更新,可以在不重启节点的情况下更新分词库。具体的步骤如下: 1. 准备新的分词库文件。可以从IK库的GitHub仓库或其他可信的来源获取最新版的分词库文件。 2. 将新的分词库文件放入对应的目录中。通常,IK库的分词库文件存放在elasticsearch/plugins/ik/config目录下。 3. 发送热更新请求。使用Elasticsearch的API向节点发送热更新请求,指定要更新的分词库名称和新的分词库文件目录。 4. 节点接收到热更新请求后,会在后台加载新的分词库文件。一旦加载完成,新的分词库就会生效。 5. 使用最新的分词库。现在,Elasticsearch节点已经更新了IK分词库,可以在搜索和分析中使用最新的分词功能。 通过热更新机制,Elasticsearch IK库可以实现实时更新中文分词库,无需重启节点。这使得系统维护更加方便快捷,并且可以保证搜索和分析的准确性和效率。
你可以通过以下步骤在Linux上下载ik分词器。首先,前往ik分词器的下载地址https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases并下载最新版本的ik分词器。 接下来,将下载的ik分词器安装包直接放在Elasticsearch的plugins文件夹下,并解压。如果你需要配置自定义词典,可以将你的.dic文件放在解压后的IK分词器的config文件夹中。同时,在IKAnalyzer.cfg.xml文件中添加扩展词典或自定义的停词词典,用英文分号(;)分隔。 另外,如果你遇到了问题,比如使用了最新版本的Elasticsearch,而ik分词器的最新版本没有跟上,建议确保你使用的ES-IK分词插件版本与你安装的Elasticsearch版本相对应。 通过以上步骤,你就可以在Linux上成功下载ik分词器了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Linux下安装ik分词器](https://blog.csdn.net/u013901132/article/details/125355713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [6.8.5IK分词器](https://download.csdn.net/download/Tomcat_wr8/12253113)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

最新推荐

Lucene的IK Analyzer 3.0 中文分词器 全解

Lucene IK Analyzer 3.0 Lucene的IK Analyzer 3.0 中文分词器 Lucene IK Analyzer 3.0 Lucene的IK Analyzer 3.0 中文分词器Lucene IK Analyzer 3.0 Lucene的IK Analyzer 3.0 中文分词器

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

rabbitmq客户端账号密码

在默认情况下,RabbitMQ的客户端账号和密码是"guest"。 但是,默认情况下,这个账号只能在localhost本机下访问,无法远程登录。如果需要添加一个远程登录的用户,可以使用命令rabbitmqctl add_user来添加用户,并使用rabbitmqctl set_permissions设置用户的权限。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [保姆级别带你入门RabbitMQ](https:

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

lua tm1637

TM1637是一种数字管显示驱动芯片,它可以用来控制4位7段数码管的显示。Lua是一种脚本语言,可以用于嵌入式系统和应用程序的开发。如果你想在Lua中使用TM1637驱动数码管,你需要先获取一个适配Lua的TM1637库或者编写自己的驱动代码。然后,你可以通过该库或者代码来控制TM1637芯片,实现数码管的显示功能。

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性,如大小、颜色等。此外,它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类,但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制,其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者,事实上,最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31,7,32,1]中,产生了生成的反事实解释,但它们的可视化立即改变了所有相关属性,如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而,这些可能涉及不影响分类结果的性质,并且还组合了若干属性。因此,这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实,其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10,5

login_method

`login_method` 可以指代一个函数或方法,它的作用是用于实现用户登录的逻辑。具体实现方式可能因应用场景而异。例如,对于 web 应用程序,`login_method` 可以是一个视图函数,它接受用户提交的登录表单,验证用户信息,如果验证通过则创建会话并将用户信息保存在会话中;对于桌面应用程序,`login_method` 可以是一个类方法,它接受用户输入的登录信息,验证用户身份,如果验证通过则创建用户对象并保存在内存中,以便后续操作使用。总之,`login_method` 的作用是实现用户身份验证并创建用户会话或对象。