TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #387 · 16 дек.
Доделал свой старый проект - инструмент для восстановления ориентации объектов в пространстве на основе опорных компонентов. Работает в Autdesk Maya. Основные возможности. ▫️просто выделите опорные (обычно симметричные или осевые) компоненты и укажите куда их ориентировать ▫️ операции для доворотов и центрирования ▫️ восстановление исходного расположения после восстановления трансформаций ▫️работает как с одним объектом так и с группой ▫️ открытый API для интеграций с другими инструментами и автоматизаций Все действия происходят с векторами и матрицами объектов, поэтому всё достаточно быстро. Где может применяться? 🪑Нередкая проблема - собрали лейаут сцены и зафризили, или даже смержили всю геометрию в один большой меш. Требуется вернуть все объекты в "Т-позу", сохранить отдельно и расставить обратно в сцену, но с правильными трансформациями. Инструмент как раз заточен под такую работу. 🌲Заскатерили инстансы и потом конвертнули в меш. Нужно обратно преобразовать в инстансы. Здесь поможет API который восстановит положение каждого инстанса в нуле и вернёт его обратно в исходное положение, но с правильными трансформациями. Останется забрать матрицу с объекта для инстанса. Быстрое превью функционала: ▶️https://www.youtube.com/watch?v=JvlHa0NEXu8 Документация и код здесь: 🌍https://github.com/paulwinex/pw-maya-restore-orient #release#source
Пребарај: #automl
@repo_science · Post #3807 · 19.12.2023 г., 05:08
#AutoML 🐍 AutoML: Build Production-Ready Models Quickly! Learn the basics of building production-ready automated machine learning (AutoML) models. ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@githubtrending · Post #14863 · 24.06.2025 г., 13:30
#other#automl#chatgpt#data_analysis#data_science#data_visualization#data_visualizations#deep_learning#gpt#gpt_3#jax#keras#machine_learning#ml#nlp#python#pytorch#scikit_learn#tensorflow#transformer This is a comprehensive, regularly updated list of 920 top open-source Python machine learning libraries, organized into 34 categories like frameworks, data visualization, NLP, image processing, and more. Each project is ranked by quality using GitHub and package manager metrics, helping you find the best tools for your needs. Popular libraries like TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, and Hugging Face transformers are included, along with specialized ones for time series, reinforcement learning, and model interpretability. This resource saves you time by guiding you to high-quality, actively maintained libraries for building, optimizing, and deploying machine learning models efficiently. https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python