android+realmax+sdk

时间: 2023-09-17 11:07:08 浏览: 58
RealMax是一家专注于AR/VR技术的公司,他们提供了一套AR/VR SDK,可以帮助开发者在Android平台上快速实现AR/VR应用。这套SDK包括了实时跟踪、场景重建、手势识别、虚实结合等功能,可以用于游戏、教育、工业等领域。通过使用RealMax SDK,开发者可以节省大量的时间和精力,从而更专注于应用本身的开发。
相关问题

matlab中的realmax

在MATLAB中,realmax是表示浮点数的最大可能值的函数。它返回当前数据类型中可以表示的最大有限浮点数。具体而言,realmax返回一个与当前数据类型相对应的最大正浮点数。 例如,对于双精度浮点数(double),realmax将返回1.7977e+308。对于单精度浮点数(single),realmax将返回3.4028e+38。你可以使用realmax函数来确定当前数据类型的最大可表示值。

``` firpro=realmax;secpro=realmax;```解释

在这个代码片段中,`firpro` 和 `secpro` 都被初始化为 `realmax`。这里假设 `realmax` 是某种编程语言中的一个特殊值,通常表示实数类型的最大值或无穷大。 - `firpro`(可能是“first proportion”或其他首字母缩写的含义)可能是一个用于存储第一比例或者某个计算结果的地方。 - `secpro`(可能是“second proportion”或者其他类似含义)则可能用来存放第二个相关的比例。 这种赋值通常是用来设置初始状态或者是标记某个未定义或默认的最大值。如果后续代码中有对这两个变量的实际数值操作,它们将不会改变为 `realmax`,除非特别设置或遇到特定的边界条件。

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

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