blender

G(Grab) :移动物体 G--X,y,z或者鼠标中键： 可以锁定方向移动 S(scale) ：缩放 S--X,Y,Z 或者鼠标中键 ：可以锁定方向缩放 小键盘 1，3，7对应 后视图，左视图，顶视图ctrl+1，3，7 T(Tool)：打开/关闭工具栏 R(rotate)：旋转物体 双击R：360度旋转 R--X,Y,Z 或者鼠标中键 :锁定方向旋转 X：删除 L：选中所有点，线，面 B：框选 E: 挤出 I: 内插面 0：小键盘0进入相机视角 （按N键勾选锁定相机到视图方位可以调整摄像机角度） CTRL+B:倒角 CTRL+J:合并模型 P：分离模型 V:分离顶点 ALT+M:合并点 TAB:进入模型编辑模式 ALT+鼠标左键：环形选择 ALT+SHIFT+鼠标左键：多选 CTRL+小键盘+号：扩展选择 ctrl+tab：进入选择模式（绘制模式，物体模式，编辑模式，雕刻模式等） ctrl+鼠标右键：自由选择 shift+s：吸附游标 F：填充面（cap），或者选择2个点按F中间连接线 鼠标右键菜单:设置原点--将原点设置到目标中心（设置坐标轴） shift+C(centre)：重置3D游标和视图 shift+A(add)：(在3D游标处)添加物体 shift+空格：呼出建模命令面板 ctrl+R：环切 鼠标滚轮控制数量 CTRL+A:应用比例（旋转，缩放

A --全选 T -- 隐藏坐标菜单栏 大键盘上的1 是点模式，2线模式 3面模式 CTRL + ALT +Q --- 切换四维视图 SHIFT + C ---游标返回到世界原点 SHIFT +S --- 弹出游标到哪儿的选择项 R--旋转（默认围绕z轴，按住R后按ctrl 5度5度的选择 ，按住R后按shift是旋转的很轻微） 围绕X轴旋转 -- 先按r 再按x 围绕Y轴旋转 -- 先按r 再按y 选中多个物体 -- 是shift+鼠标左键，取消选中也一样（会按2次） 整个屏幕的旋转--按住鼠标中间的滚轮 放大或者缩小--移动鼠标中间的滚轮 平移 -- shift + 按住鼠标中间的滚轮 复制物体 -- shift +d L --- 选择相关联的边（在鼠标指向的面按L会选择与这个面有关的面）， Y -- 拆面 F -- 填充面 G--移动 Ctrl + R ---环切循环边并可移动循环边（加滚轮调制段数） ALt + 点击一段线 --- 选择循环边 z--可以选择线框模式 i -- 内插面 ctrl + b -- 倒角 (按住中间的滚轮 向上是加线 比较圆滑，向下是减线) 偏移环切边-- 按alt选中一根线 在空白处拖动按x 或者Y 或者z 向不同的方向移动 K -- 切割 （按回车确认） 吸附功能 -- 一般配合移动、缩放工具使用，吸附到哪儿，箭头要指到哪儿，否则小圆圈不会出现

　　机器之心发布 　　 机器之心编辑部 　　 全球人工智能学术竞赛 DSTC 是对话系统技术领域的顶级赛事。2020 年度第九届国际对话技术竞赛 DSTC9 共设有 4 个赛道 （Track-1～Track-4），主办方包括 Facebook、亚马逊、微软、卡内基梅隆大学、清华大学等，参与者广泛覆盖了企业和高校的参赛团队。 　　近期 DSTC9 官方陆续公布各个赛道排名。百度参与了 DSTC9 前 3 个赛道中 4 项任务的角逐，并在最终的榜单中拔得头名，成绩令人瞩目。这些赛道全面涵盖了开放域闲聊、知识对话、任务型对话等关键问题。据悉，百度在这些任务中所使用的核心技术，均基于其最近开源的开放域对话模型 PLATO-2。 　　PLATO-2 是基于隐空间技术的大规模开放域对话模型，参数规模高达 16 亿，可就开放域话题深度畅聊，在中英文效果上，已全面超越 Google Meena、Facebook Blender、微软小冰等先进模型。PLATO-2 采用了课程学习进行训练，其过程包括两个阶段：第一阶段，基于简化的 “一对一” 映射，训练得到基础的回复生成模型；第二阶段包含生成 - 评估两个模型，针对开放域对话的 “一对多” 问题，通过引入离散隐变量进行建模，训练得到更高质量的回复生成模型，同时训练评估模型，从多个候选中选择出最合适的回复。这种框架具有很强的通用能力

问题： What is the fastest way to know if a value exists in a list (a list with millions of values in it) and what its index is? 知道列表中是否存在值（列表中包含数百万个值）及其索引是什么的最快方法是什么？ I know that all values in the list are unique as in this example. 我知道列表中的所有值都是唯一的，如本例所示。 The first method I try is (3.8 sec in my real code): 我尝试的第一种方法是（在我的实际代码中为3.8秒）： a = [4,2,3,1,5,6] if a.count(7) == 1: b=a.index(7) "Do something with variable b" The second method I try is (2x faster: 1.9 sec for my real code): 我尝试的第二种方法是（速度提高了2倍：实际代码为1.9秒）： a = [4,2,3,1,5,6] try: b=a.index(7) except ValueError: "Do nothing" else: "Do something

　　Blensor是一款开源的点云仿真软件，是国外的研究人员在三维动画软件Blender基础上进行开发的，整个安装包很小，只有80M左右，能够模拟Lidar（Velodyne 32/64线等）、TOF相机、Kinect等，而且可以根据自己的需求调整传感器参数，也可以加入噪声模拟实际点云，总之是一款很优秀的点云仿真软件，但是目前国内对这款软件的介绍寥寥无几，几乎找不到相关的学习资料，所以在初步学习这款软件后，决定写一下简单的教程，帮助需要的伙伴快速入手（目前本人也在学习中，对其中的部分功能都还不熟悉，因此下面的教程只适用于对Blender软件零基础、只需快速上手拿到仿真点云数据的伙伴，欢迎大家一起交流） 　　一、软件下载 　　首先访问官网：https://www.blensor.org/ ，点击download下载即可（需要翻墙），官网提供的有Windows、Linux、Mac三个版本的，Windows下的下载后解压直接打开即可，无需安装 　　安装好后打开是下面的界面 　　二、跑通官方demo 　　安装好以后，我们先尝试跑通官方demo，对这个点云的数据采集过程有个直观感受。 　　（1）官方demo下载（https://www.blensor.org/add_sensors.html） （2）打开table_tutorial_color.blend文件，里面主要包含了两类

SVG只是一种 矢量图 形文件格式， 不仅现在的浏览器都支持，很多主流的系统也都支持。 Canvas 是HTML5新增的一个元素对象，名副其实就是一个画布，浏览器 js 配有相应的操作api，可以不再依赖其他的API或组件而直接绘图，相当于 2D的API 。 WebGL 是以 OpenGL ES 2.0 为基础的一套 浏览器 3D图形API （HTML5），在编程概念上与OpenGL ES 2.0 几乎是完全通用的，同样采用可编程渲染管线，也就是每个顶点的处理受到一小段Vertex Shader代码的控制，每个像素的绘制过程也受到一小段Fragment Shader代码的控制。WebGL主要是3D为主， 不过2D的绘图要求也可以变通来实现。 WebGL 无论如何都需要一个显示对象来呈现，这个对象就是 Canvas，仅此而已，WebGL不对Canvas有任何附加的操作API， 那部分属于浏览器js支持的范畴。 WebGL 也继承 OpenGL ES 2.0 的兼容性支持能力， 在不同的设备上做有限的支持，需要运行时查询。 Three.js 、Babylon.js、Blender4Web等是几种知名的 WebGL 开发框架，对 WebGL 基础操作做了大量的封装，可以拿来就用， 即使不了解 WebGL规范的细节。 d3.js 是采用svg的数据驱动Dom ，用来对数据进行可视化