1.OpenUSD 科普 | 编写你的第一个 OpenUSD 文件
2.独家 | 如何通过TensorFlow 开发者资格考试(附链接)
3.科学可视化软件介绍 – 桌面版3D文件查看器F3D
OpenUSD 科普 | 编写你的第一个 OpenUSD 文件
在介绍 OpenUSD 的基础上,本文将引导你实际操作,编写并理解第一个 OpenUSD 文件。首先,你可以通过成熟的商业软件如 Omniverse、Houdini 来直接使用 OpenUSD,红杉源码或从 GitHub 下载 OpenUSD 的源码,完成本地构建。对于希望更深入学习底层原理的读者,推荐使用 Omniverse 提供的 USDView,它是一款轻量级应用,能渲染 USD Stage 场景并提供 Prim 属性值,适合调试和学习。
为了编写 OpenUSD 文件,你可以选择任意文本编辑器,并安装 USD Language 扩展,以获得语法高亮等功能。启动编辑器,创建名为 "sphere" 的 ".usda" 文件,并在首行声明版本号。接着,数字藏品源码网站定义一个 Xform Prim 节点,这是用于描述变换的节点,它不包含几何信息,但能作为几何节点的父节点。在 Xform 内,定义一个 Sphere Prim 节点,通过这种方式,你可以清晰地管理场景结构。
将代码保存后,利用 USDView 打开文件,你将看到渲染出的场景。在场景中,"root" 是根节点,包含了 "sphere" Xform 节点,后者又包含了 "body" 球体节点。这种层级关系与预期一致,点击任一节点,面板将显示其属性、元数据、层堆栈和合成操作等信息。元宇宙宠物源码
了解上述内容后,你已经成功创建并运行了第一个 OpenUSD 文件。接下来,你将深入学习更多 OpenUSD 的概念和用法,以及如何在实际项目中应用它。
独家 | 如何通过TensorFlow 开发者资格考试(附链接)
如何通过TensorFlow开发者资格考试
本文通过作者参加TensorFlow的资格考试的经历总结考前准备以及回答考试会出现的问题。
TensorFlow是什么?
TensorFlow是一个开源的数值计算框架,它允许你预处理数据,数据建模 (通常通过深度学习来查找模式),并将解决方案实施到世界各地。
谷歌的所有机器学习服务都是由它支持的。你正在使用的设备就很有可能已经运行了某种TensorFlow。
通常,编写TensorFlow代码你可以使用非常容易理解的Python(考试用Python)或JavaScript(tensorflow.js), 它们将会调用一系列C语言编写的函数来实现你的指令(很多是数值计算)。
什么是TensorFlow开发者认证?
TensorFlow开发者认证是证明你具备使用TensorFlow能力的认证。 更具体地说,你具有使用TensorFlow(Python版本)构建深度学习模型的能力,有能力完成一系列任务,例如回归,计算机视觉(图像中的34433体育直播源码模式查找),自然语言处理(文本中的模式查找)和时间序列预测(根据一系列过去的事件预测未来的趋势)。
为什么要获得TensorFlow开发者认证?
我的第一个原因很简单,我想给自己一个挑战,并给我读一本新书的理由(稍后会详细介绍)。 另外两个原因是:涉及到就业,根据Hacker News的Who's Hiring页面上的数据,与其他深度学习框架相比,TensorFlow显得遥遥领先。
如何准备考试?
当我决定想要的时候,我浏览了认证网站并阅读了TensorFlow开发者认证手册。通过这两种资源,我构建了以下课程。 我列出了每种相关材料的时间表,费用($ USD)和它对考试的帮助级别。
网站: tensorflow.org/certific...
通过考试所必备的技能课程:
在我开始为考试学习之前,我有一些使用TensorFlow构建多个项目的经验,非小白。因此经验丰富的TensorFlow和深度学习从业人员可能会与我完成课程的速度大致相同(总共3周),或许更快。初学者将需要花费尽可能多的乾鸟统计源码时间。
网站: coursera.org/specializa...
编程练习小提示:不要只是填补代码空白 完成作业,而是自己尝试编写整个程序。
网站: amazon.com/gp/product/1...
时间:3周(仅阅读)— 3个月(阅读然后做题)。费用:亚马逊上的价格各不相同,但我以美元的价格购买了印刷版。你可以在GitHub上免费查看所有代码。
第二和第一版没有什么不同,它只是更新以涵盖最新工具和技术,即TensorFlow 2.x(资格考试所运用的技术)。
网址: introtodeeplearning.com时间:3小时(我只看了3堂课)— 小时(每堂课1个小时,外加1小时回顾)。费用:免费。
时间:3小时(取决于计算机的速度)。费用:免费。
考试详细信息-实际考试期间会发生什么?
从两个重要因素开始:阅读TensorFlow开发人员手册,将帮助你对考试的主要部分有一个清晰的了解。练习每一种手册上提供的练习(以上提到的材料),考试将变得很轻松。训练模型-如果你的计算机不能够快速地训练深度学习模型(评分标准的一部分 是提交训练后的模型),则可以在Google Colab使用免费的GPU 对其进行训练,然后下载它们,并将其放入相关目录中并通过PyCharm提交。
我的Python编辑器不好用了-考试准备材料强调考试需要Python 3.7。开始时,我使用的是Python 3.7.3。出于某种原因,即使前一天TensorFlow还可以使用PyCharm在我的本地计算机上工作,在开始考试(自动创建TensorFlow环境)后,它还是不好用了。每次我运行一行TensorFlow代码时,都会收到错误消息。
尽管如此,在Github上进行了一番搜索之后,我发现了一个奇怪的修复程序,这意味着必须更改我使用的Python版本的源代码(特别是lincache.py的第行)。注意:由于这是一次考试,因此只是一个快速解决方案,所以我不确定它是否有长期的效果。
完成考试后会怎样?
通过考试,你会收到电子邮件通知。除了“恭喜你通过”或“不幸的是你这次没有通过”之外,没有其他反馈。其实你在考试的过程中就可以对自己是否通过有个大致的判断,因为每提交一个模型,系统都会给出评分。
但是,如果你通过了,那么恭喜!请在电子邮件中填写表格,以确保你被添加进TensorFlow Certified Developers network。
注册在这里之后,任何正在寻找熟练使用TensorFlow开发者的公司都可以根据你的认证类型,经验和地区来搜索到你。在未来几周内你将收到一封正式的TensorFlow开发者认证证书和徽章。
Q&A
我真的需要证书吗?可以只学习不考证么?归根结底,提升技能是目的,而不是证书。有证书是好的但不是必须的。
如果你说不需要证书,为什么要获得证书?我喜欢面对挑战。为自己设定一个日期,例如“我将于6月3日参加考试”,这让我别无选择,只能学习。我可以使用免费资源吗?是的,当然可以。你可以通过阅读TensorFlow文档来学习所需的所有技能。实际上,当我需要练习某些东西时,我逐字的复制示例(每行代码),练习并理解它,然后看看自己是否可以做到。
为什么不使用PyTorch?我爱PyTorch。但是他们不提供认证,如果提供的话,我可能也会这样做。另外,这两个框架(PyTorch和TensorFlow)的老用户可以看出最近的更新使这两个框架变得非常相似。如果这俩有任何不同的话,那么TensorFlow在企业界更具有优势。
科学可视化软件介绍 – 桌面版3D文件查看器F3D
F3D是一款桌面版3D文件查看器,功能强大,支持多种文件格式,如glTF、USD、STL、STEP等。F3D能显示动画,提供渲染和纹理选项,包括实时物理渲染和光线跟踪。它包含libf3d库,可用于渲染Mesh网格,支持C++和Python调用。F3D为Windows、Linux、MacOS提供独立安装程序,有Python 3.8至3.的whl文件可供下载,非常贴心。F3D官网和源代码在github上,首次发布于年月。自发布以来,已获得社区良好反馈,两年间吸引了全球多位贡献者,更新速度较快,最新版本为年1月的2.3.0版。下面是使用F3D制作的可视化图形示例。此外,F3D在开源社区中提供了丰富的参考资料和一系列文章,覆盖了多种科学可视化软件的介绍。如果您对F3D感兴趣,不妨一试。