Wu Times

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总结一下实践Blender布料系统的感想:

首先是blender的布料并不好用，在一些简单的demo中确实可以有比较好的表现，但是在比较复杂的运动中表现会有很多问题--比如撕裂，比如穿模，等等等，而且计算量特别大（因为它本质使用弹性网格而不是直接的物理系统）。

现在做的比较好的基本都不能直接用布料结算，通过物体代理实现是非常好的一个想法，也是现在的多数做法--用简单的代理物体来实现布料结算和碰撞，然后绑定到一起。或者干脆用骨骼驱动，这也是mmd原生的处理方法。计算量被极大减少的同时，碰撞造成的一系列复杂问题都消失了，但就是不真实。

同时blender的布料结算感觉更倾向于丝绸的材质？可能是由于节点数量不足，如果按照正常的节点重量来设置会有很大问题，因此我在实践的时候gravity，shear等等抗形变的数值都会拉得很大。这里还要提到一个问题：在做布料的时候，布料上的饰品就很难处理，而且由于布料要pin在节点上，结果会有很明显的凸起（这里要去手动刷权重值才能勉强调整一下）。

接下来准备去实践一下MD，看起来效果很好很多。先上手出个结果，blender真的让人头大

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宾利欧陆GT。公路上比起超跑还是GT更合适了。

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For some purposes, mac is using clang instead of gcc. You can still use clang++ or g++ to run a .cpp file. But basically, clang will use -std=c++98 as default.

So if you want to switch to new c++ standard in VsCode (Mac), do as follows:

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猩猩真快乐666666666666666

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Principal Component Analysis (PCA)

WHY PCA

实践中比如我们看到一个人的信息，他可能有很多很多的feature--身高、体重、血小板数量等等，但是对我们所关心的话题（他长得帅不帅）所有实际意义的feature可能很少。因此我们尝试用PCA找出哪些feature对我们所关系的问题有实际的意义，从而实现对数据的降维（有损）。

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Margin

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从margin引入，优化理论告诉我们如果我们能找到更大的margin，那么理论上分类器表现就会更好，SVM简单来说就是通过不断迭代找到更好margin的算法。

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上图H1，H2，H3三个分类器，由margin可以看出来冥想H3更好（这也符合人的一般直觉）。

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Boosting & Bagging

Bagging是传统算法常常采用的方法：

  1. 从原始sample中用Bootstraping（类似cross-validation）选出n个样本，进行k次。
  2. 分别对k个训练集训练得到k个模型
  3. 加权得到最终模型
  • 当算法结果不稳定时使用（训练集、测试集对结果影响大）

->Bagging可能出现多个模型对同一样的sample都分类错误

->不能并行所有model的训练而要串行（每次关注之前训练不当的地方）

AdaBoosting

  1. 在整个数据集上训练model（h1）
  2. 对h1表现好的sample降低权重，对h2表现不好的sample增加权重，训练model（h2）
  3. repeat
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a = [1,2,3]
b = [a,a,a]
# Copy
c = b
d = b.copy()
# b c d all point at the same object. if one of the them is changed, all of them are changed.
from copy import deepcopy
f = deepcopy(b)
# python offers a function called deepcopy that allows to create a new object so that you can do anything with f while there is no influence on b.

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MacOS 11.2

  1. sudo vim /private/etc/hosts

  2. Delete all path about Github

  3. Search IP address of github.com and github.global.ssl.fastly.net in https://github.com.ipaddress.com

  4. Add

    #github

    140.82.114.4 github.com

    199.232.69.194 github.global.ssl.fastly.net

    replace the IP address with the search result.

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