研究人员推出了 Objaverse，这是一个“包含文本描述的3D 对象的海量开放数据集”。它包含大约 800 000 个 3D 模型以及文本描述。Objaverse数据集可以从下载，并且是通过 Sketchfab（Epic Games 旗下的在线平台）上共享的 3D 模型创建的。该团队仅使用根据知识共享许可共享的 3D 模型。

AI代码助手（AI Coding Assistant）是一种利用人工智能帮助开发人员更快、更准确地编写代码的软件工具。它可以通过根据提示生成代码或在你实时编写代码时建议自动完成代码来实现此目的。推荐：用快速搭建可编程3D场景。

四元数（Quaternion）是用于旋转和拉伸向量的数学运算符。本文提供了一个概述，以帮助理解在空间导航等应用程序中对四元数的需求。推荐：用快速搭建3D场景。可以通过多种方式在空间中准确定位、移动和旋转物体。更熟悉和更容易可视化的滚动（Roll）、俯仰（Pitch）和偏航（Yaw）表示是有局限性的，在某些情况下应该用更强大的四元数代替。随着对象的位置和方向发生变化，称为四元数的数学工具可用于旋转和

摄影测量是一种通过从照片创建 3D 模型来获取环境中真实世界对象的可靠数据的技术。从图像中提取 2D 和 3D 数据，并与对象、建筑物或地形的重叠照片一起转换为数字 3D 模型。这允许捕捉大型物体，甚至是风景，否则无法扫描。因此，测量员、建筑师、工程师和承包商经常使用摄影测量来创建地形图、网络或点云。摄影测量软件有多种形状和形式。当然，也有适合工业和工程应用的商业解决方案。但是，如果你想尝试一下，

在图像处理和计算机视觉领域，RGBD 是指结合图像颜色和深度信息的数据格式。文本介绍如何使用Python将RGBD数据转换为3D点云，可以使用。

决策树是一种流行的有监督学习方法。决策树的优势在于其既可以用于回归，也可以用于分类，不需要特征缩放，而且具有比较好的可解释性，容易将决策树可视化。可视化的决策树不仅是理解你的模型的好办法，也是向其他人介绍你的模型的运作机制的有利工具。因此掌握决策树可视化的方法对于数据分析工作者来说非常重要。机器学习相关教程：TensorFlow实战 |机器学习基础 | 深入浅出Flask | Python...

在 Segment everything 研究论文中，SAM 被称为“基础模型”。基础模型是在大量数据上训练的机器学习模型（通常通过自监督或半监督学习），其目的是在更具体的任务上使用和重新训练。换句话说，SAM 是一个预训练模型，旨在适应其他任务（特别是通过微调）。例如，SAM 可以重新训练并用于仅对数据集中的人员进行分割。人物分割是 SAM 可以执行的一项附件任务，因为它已经在包含此类对象的数据

Batch Norm（批归一化） 是现代深度学习实践者工具包的重要组成部分。在批归一化论文中引入它后不久，它就被认为在创建可以更快训练的更深层次神经网络方面具有变革性。Batch Norm 是一种神经网络层，现在在许多架构中普遍使用。它通常作为线性或卷积块的一部分添加，并有助于在训练期间稳定网络。在本文中，我们将探讨什么是 Batch Norm、为什么需要它以及它是如何工作的。但在我们讨论批归一化

基于机器学习的数据生成器在去年发生了如此多的创新，你可以将 2022 年称为“生成 AI 年”。我们有 DALL-E 2，这是来自 OpenAI 的文本到图像生成模型，它生成了宇航员骑马和狗穿着人衣服的惊人逼真的图像。GitHub Copilot 是一款功能强大的代码完成工具，可以自动完成语句、编写文档并通过一条评论为您实现全部功能，已作为订阅服务向公众发布。我们拥有 Dream Fields、D

使用最新的 AI 模型更新你的应用程序可能具有挑战性，因为它涉及了解不同 AI 模型的复杂性并管理许多依赖项。IntelliNode 是一个开源库，旨在通过提供统一且易于使用的界面来解决集成 AI 模型的挑战。这使开发人员能够快速构建 AI 原型并使用高级 AI 功能增强其应用程序，从而开辟广泛的业务场景。> 推荐：用快速搭建可编程3D场景。