TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #387 · 16 дек.

Погледај објаваПогледај оригинал

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

Hashtags

#release#source
Резултати

Пронајдени 45 слични објави

Пребарај: #stt

当前筛选 #stt清除筛选
Ali Ahmad

@AlisherAhmatovich · Post #1189 · 09.01.2025 г., 16:15

Најди сличноПогледај

O'zbekcha STT (Speech-to-Text) uchun benchmarking v1 tayyor! O'zbek tilida nutqni matnga aylantirish bo'yicha dastlabki etalon tizimni yaratdik! Ushbu jarayonda: ✅ Adabiy O'zbek tili ✅ Turli hududiy shevalar ✅ Musiqalar va suhbatlar ✅ Shovqinli audiolar bilan o’zimizni va bozordagi mavjud modellarni sinab ko'rdik. Tez orada natijalarni va benchmarkni e’lon qilamiz, hamda benchmarkni doimiy yangilab borish niyatimiz bor. Benchmark mezonlari: - WER (Word Error Rate) - So’zlar xatolik darajasi. - CER (Character Error Rate) – Harflar xatolik darajasi. Bu nafaqat texnologik rivojlanish, balki O'zbek tilining raqamli muhitda mustahkam o'rin egallashi yo'lida muhim qadamdir. Maqsadimiz – O'zbekcha STT modellarining aniq va sifatli ishlashini ta'minlashdir. Kelajak rejalari: - Test natijalarini batafsil tahlil qilib, modellarni yanada takomillashtirish. O'zbek tili texnologiyalari rivoji uchun birgalikda ishlashda davom etamiz! STT modelimizni @aishaovozbot’da yoki aisha.group’da sinab ko’rishingiz mumkin. #aisha#stt @elzodxon

Hashtags

#aisha#stt
1234
← ПретходнаСтраница 1 од 4Следна →