依次绕着每个轴旋转。对物体进行编辑，或者摆放的时候会经常用，但是做动画的时候无法使用欧拉角。欧拉角的问题：好处就是符合人的知觉（1）严格的顺序依赖：顺序不一样，他算出来的结果不一样。（2）万向节：万向锁沿时间轴上偏的方向和它的速度一起积分，可以算出它的轨迹。（3）很难插值（4）旋转的叠加很难（5）很难沿着一个固定的轴旋转。在三维空间内是work的。四元数的定义如下:欧拉角转成四元数的公式如下：四元

在高清晰音频管理器界面那里，设置默认值那个选项用鼠标左键点击下就好了。如下图：参考文章如下：本文章主要找上面这个图的界面，组后操作的方法并不管用https://jingyan.baidu.com/article/63f2362809b16b0208ab3d31.html...

具体教程看下面的文档https://www.jianshu.com/p/b9326d55457a

3ds max如何修改模型坐标轴的方向

验证数据集是用来选择模型超参数的，训练数据集是用来训练模型参数的非大型数据集上通常使用k-折交叉验证。

1glReadPixels保证glReadPixcels函数中的depthwidth*depthHeight大小和最后开辟的内存sceneDepthBuffer大小一样，要不然会报缺乏pdb文件的错误。if (hasVR)//头盔{depthWidth = vr.getVRHmdScreenWidth();depthHeigth = vr.getVRHmdScreenHeigth();sceneD

虽然深度学习领域已经涌现出许多新的模型和技术，但多层感知机（MLP）仍然在某些特定的应用和场景中保持其重要地位。选择使用MLP还是其他深度学习模型取决于具体的任务需求、数据类型和应用场景。在实际应用中，人们会根据问题的复杂性和数据的性质来选择最合适的模型。全连接层和卷积层在深度学习中各有其独特的应用和特性。它们可以结合使用，通过卷积层提取特征，然后通过全连接层进行分类或回归，构建有效的深度学习模型

池化层（Pooling Layer）是深度学习神经网络中的一个重要组成部分，通常用于减少特征图的空间尺寸，从而降低模型复杂度和计算量，同时还能增强模型的不变性和鲁棒性。池化层在CNN中起到了非常重要的作用，可以有效地减少模型的复杂度，提高模型的计算效率，并增强模型对输入数据的不变性和鲁棒性。例如，一个2x2的最大池化层会将每个2x2的方块区域中的4个值中的最大值作为一个单独的值输出到下一层。通过减

池化层（Pooling Layer）是深度学习神经网络中的一个重要组成部分，通常用于减少特征图的空间尺寸，从而降低模型复杂度和计算量，同时还能增强模型的不变性和鲁棒性。池化层在CNN中起到了非常重要的作用，可以有效地减少模型的复杂度，提高模型的计算效率，并增强模型对输入数据的不变性和鲁棒性。例如，一个2x2的最大池化层会将每个2x2的方块区域中的4个值中的最大值作为一个单独的值输出到下一层。通过减

主要总结了内存，显存，cpu，GPU,之间的差异，通过硬件和功能上进行了分析，解决了自己一直以来对这几个概念之间的模糊的理解。