Ⅰ MAYA軟體中IK和KF是什麼關系它們又是干什麼用的（剛接觸MAYA軟體的學生，請前輩指教……）
lk就是反向運動學，相當於你玩提線木偶那種，孝彎帆是次物體控制父物體的運動，一般人腿的運動都是大腿帶動小腿，小腿帶動腳掌，而ik就是反的，由腳掌反過來控制小腿和大腿，就像玩提線木偶一樣，使用ik更容易讓一個角色根據你的意願進行運動，控制起來比fk方便。而fk就是正向運動，好比按主次順序依次進行運動傳遞，和上面說得大腿帶動小腿，小腿再帶動腳掌一樣。但是一般情況下做角色動畫的巧雹時候使用ik更加方便，僅僅控制腳掌就能反過來控制小腿和大腿，而使用fk的話，你要先做好大腿的運動，然後再做小腿，最後還要做腳掌鬧衫的運動，這樣就麻煩許多
Ⅱ ik解算器復制不了
利用HDIK解算器層次。ik解算器復制不了，需要利用HDIK解算腔陪碧器層次。IK解算器是伍舉IK控亂侍制柄後面的數學演算法，IK解算器計算由IK控制柄控制的一個關節鏈中所有關節的旋轉。IK控制柄對關節鏈的效果，取決於IK控制柄所使用的IK解算器類型。
Ⅲ 華興數控ik怎麼算
華興數控ik演算法可以根據以下步驟：
1、I、J、K分別為x、y、z圓仿山心相對與圓弧起點坐標嘩州值得增量為零可省略。
2、K螺紋退尾長度，I徑向退尾退尾量，R螺紋錐度，L螺紋頭數例:G0、X19、Z0、G92、備蘆中X18、Z-20、K1、I2、P3、L2意思是2頭螺紋螺距3。
3、所以使用ik和I徑還有x、y、z圓心相加，在和K螺紋I徑R螺紋L螺紋相乘等於螺距3
Ⅳ MAYA軟體中IK和KF是什麼關系它們又是干什麼用的（剛接觸MAYA軟體的學生，請前輩指教……）
當你給人物做好骨骼後，用ik 或fk兩個關節控制來控制骨骼的動作，做出自己想要的動畫，ik是反向關節，拿手來數簡作比方，給手加上ik移動手就可以帶動胳膊一起運螞畢凱動，悶喚效率高，用fk的話，就要為每一個骨骼擺造型
Ⅳ 3Dmax IK解算器是干什麼用的
IK 解算器可含純以創建反向運動學解決方案，用於旋轉和談殲咐定位鏈中的鏈接。 它可以應用 IK 控制器，用來管理鏈接中子對象的變換，應用於對象的任何層次。 使用「動畫」菜單中的命令，可以將 IK 解算器應用於層次或層次的一部分。 在層次中選中對象，並選擇 IK 解算器，然後單擊該層次中的其他對象，以便定義 IK 鏈的末端。
當然，IK 解算器具改正體內容和原理可以到網路網上搜索。
Ⅵ ES(六) ElasticSearch搜索原理
關於ES的搜索，小白暫且簡單的歸納如下:
新增文檔時涉及分詞、構建索引
查詢時涉及分詞、查詢索引、相關度評分
那麼接下來，小白就從分詞、索引、相關度評分三個方面開始瞎掰了...
指余 分詞是指將文本轉換成一系列單詞（term or token）的過程，也可以叫做文本分析，在es裡面稱為Analysis。
分詞機制：
Character Filter：對原始文本進行處理，例如 去除html標簽、替換字元等
Tokenizer：將原始文本進行分詞，例如 小白最帥 => 小白，最，帥
Token Filters：分詞後的關鍵字進行加工，例如 轉小寫、刪除語氣詞、近義詞和同義詞等
在進行Tokenizer之前對對原始文本進行處理如睜，例如 去除html標簽、替換字元等
不過進行處理後，會影響後續Tokenizer解析的position和offset
HTML Strip => 去除html標簽和轉換html實體
Mapping => 字元串替換操作
Pattern Replace => 正則匹配替換
將原始文本進行分詞，例如 小白最帥 => 小白，最，帥
Elasticsearch自帶的分詞器：
【分詞器（Analyzer）】 【特點】
standard（es默認） 支持多語言，按詞切分並做小寫處理
simple 按照非字母切分，小寫處理
whitespace 按照空格來切分
stop 去除語氣助詞，如the、an、的、這等
keyword 不分詞
pattern 渣逗歲 正則分詞，默認\w+,即非字詞符號做分割符
language 常見語言的分詞器（30+）
常見中文分詞器：
【名稱】 【介紹】 【特點】
IK 實現中英文單詞切分 自定義詞庫
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
Jieba python流行分詞系統，支持分詞和詞性標注 支持繁體、自定義、並行分詞
http://github.com/sing1ee/elasticsearch-jieba-plugin
Hanlp 由一系列模型於演算法組成的java工具包 普及自然語言處理在生產中應用
https://github.com/hankcs/HanLP
THULAC 清華大學中文詞法分析工具包 具有中文分詞和詞性標注功能
https://github.com/microbun/elasticsearch-thulac-plugin
分詞後的關鍵字進行加工，例如 轉小寫、刪除語氣詞、近義詞和同義詞等
lowercase => 將所有term轉換為小寫
stop => 刪除stop words
ngram => 和Edge NGram連詞分割
synonym => 添加近義詞的term
提到ES中的索引，就算沒用過，估計也聽過，就是倒排索引，當然ES中不可能不涉及正排索引。
通俗地來講，正排索引是通過key找value，倒排索引則是通過value找key。舉個例子，如果要查找圖書館中名為【水滸傳】的書籍時，提前建立正排索引會提高查詢效率；如果要查找圖書館中所有包含詞語【英雄】的書籍時，提前建立倒排索引會提高查詢效率，而正排索引需要遍歷所有的書籍內容。
記錄文檔id到文檔內容or單詞的關聯關系，比如：
【DocId】 【content】
1 => 小白最帥（小白、最、帥）
2 => 小黑最帥（小黑、最、帥）
3 => 拳打小白（拳打、小白）
備註：IK分詞器中提供了兩個分詞演算法 ik_smart 和 ik_max_word
其中 ik_smart 為最少切分，ik_max_word為最細粒度劃分
本小節分詞採用的是 ik_smart
記錄單詞到文檔id的關聯關系，包含：
1、Term DicTionary（單詞詞典）：記錄所有文檔的單詞，一般比較大
2、Posting List（倒排鏈表）：記錄單詞倒排列表的關聯信息
以第1節中文檔【小白最帥】和【拳打小白】中的【小白】為例：
Term DicTionary：小白
Posting List：
【DocId】 【TF】 【Position】 【Offset】
1 1 0 <0-2>
3 1 1 <2-4>
DocId：文檔id，指向文檔的原始信息
TF：單詞頻率，記錄該詞在文檔中出現的次數，用於後續相關性評分
Position：位置，記錄文檔中欄位分詞後，單詞所在的位置，從0開始
Offset：偏移量，記錄單詞在文檔中開始和結束位置，用於高亮顯示等，從0開始
不是很恰當的說，索引的建立，標志著key的創建，再讓key和value之間建立聯系，就可以讓原本直接查找value，變成了先去查找key，再直接定位到對應的value，屬於典型的空間換時間或者說是先栽樹、再乘涼。
下面這個數據結構圖，不管是java開發還是大數據開發，估計都看爛了。。。
備註：每個文檔欄位都有自己的倒排索引
相關性描述的是「語句」與「某個文檔」匹配的程度。ES 會對每個匹配查詢的結果進⾏計算，得出_score，_score 的評分越高，相關度就越高，那這個計算就需要一個演算法。在ES5之前默認的演算法是TF/IDF，ES5之後默認採用的是BM25，BM25是對TF/IDF的改進，所以這里小白直接以BM25為主來叨叨。
在進行相關度計算之前，會先有一個過程叫Boolean Model，之後再使用TFNORM/IDF演算法。
簡單來說，Boolean Model就是根據查詢條件，對文檔進行一個快速的篩選，不涉及相關度計算。
即詞頻長度(Term Frequency Norm)，單個term在文檔中出現的頻率，並結合欄位長度，出現次數越高，欄位長度越低，分越高
計算公式：
tfNorm(t in d) = (freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength))
freq：term出現頻率
k1 ：這個參數控制著詞頻結果在詞頻飽和度中的上升速度 。 默認值為1.2。值越小飽和度變化越快，值越大飽和度變化越慢
b ：這個參數控制著欄位長歸一值所起的作用 ， 0.0會禁用歸一化，1.0會啟用完全歸一化。默認值為0.75
fieldLength：欄位長度
avgFieldLength：平均欄位長度
即逆向文檔頻率(inversed document frequency)，單個term在所有文檔里出現的頻率，出現次數越高，分越低。
計算公式：
idf(t) = log(1 + (docCount - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5))
docCount ：索引中文檔數量
docFreq ：包含該詞的文檔數
此公式將出現頻率較高的詞的得分降低。比如，「的」、「了」等詞語在各文檔中出現頻率較高，但是並沒有太大的參考意義，所以降低其得分。
然後，將上面兩個演算法的得分相乘，則是一個term的最終得分。
單個term：_score(單) = idf(t) * tfNorm(t in d)
多個term：_score(多) = 多個_score(單)的和
最後，我們在Kibana中通過explain查詢語句來看一哈【所用索引和數據為下一節中的內容】：
ES(五) ElasticSearch+Kibana+IK 安裝—ES集群 ES(七) Demo-商品搜索
Ⅶ ik62是什麼意思
您好，ik62是一拆悄個網路術語，它代表「旅改渣Internet Key Exchange（版本2）」，是一種用於在兩台計算機之間建立安全連接的加密協議。它的主要功能是在兩台計算機之間建立一個安全的通殲山信通道，以便在雙方之間傳輸數據。它使用一個叫做Diffie-Hellman密鑰交換的演算法，可以安全地共享密鑰，從而保證數據傳輸的安全性。它還可以使用其他加密演算法，如AES（高級加密標准），來保護傳輸的數據。它的主要優勢在於它可以在不安全的網路環境中提供安全性，並且可以支持多種加密演算法。
Ⅷ 關聯規則挖掘演算法的介紹
學號：17020110019 姓名：高少魁
【嵌牛導讀】關聯規則挖掘演算法是數據挖掘中的一種常用演算法，用於發現隱藏在大型數據集中令人感興趣的頻繁出現的模式、關聯和相關性。這里將對該演算法進行簡單的介紹，之後通過Apriori演算法作為實例演示演算法執行結果。
【嵌牛鼻子】數據挖掘 關聯規則挖掘 python
【嵌牛正文】
一、演算法原理
1、基本概念
關聯規則用於發現隱藏在大型數據集中令人感興趣的頻繁出現的模式、關聯和相關性。 而 Apriori演算法則是經典的挖掘頻繁項集的關聯規則演算法，它通過層層迭代來尋找頻繁項集，最後輸出關聯規則：首先掃描數據集，得到 1-頻繁項集，記為 L1，通過合並 L1得到 2-頻繁項集 L2，再通過 L2找到 L3，如此層層迭代，直到找不到頻繁項集為止。
在Apriori演算法中，定義了如下幾個概念：
⚫ 項與項集 ：設 I={i1,i2,…,im}是由 m個不同項構成的集合，其中的每個 ik(k=1,2,…,m)被稱為一個項 (Item)，項的集合 I被稱為項集和，即項集。在實驗中，每一條購物記錄可以被看做 一個項集，用戶購買的某個商品即為一個項。
⚫ 事務與事務集：神乎事務 T是項集 I的一個子集，而事務的全體被稱為事務集。
⚫ 關聯規則：形如 A=>B的表達式，其中， A和 B都屬於項集 I，且 A與 B不相交。
⚫ 支持度：定義如下 support(A=>B) = P(A B)，即 A和 B所含的項在事務集中同時出現的概率。
⚫ 置信度：定義如下 confidence(A⇒B)=support(A⇒B)/support(A)=P(A B)/P(A)=P(B|A)，即如果事務包含 A，則事務中同時出現 B的概率。
⚫ 頻繁項集：如果項集 I的支持度滿足事先定義好的最小支持度閾慧液值（即 I的出現頻度大於相應的最小出現頻度閾值），則 I是頻繁項集。
⚫ 強關聯規則：滿足最小支持度和最小置信度的關聯規則，即待挖掘的關聯規則。
根據以上概念，要實現關聯規則的挖掘，首先要找到所有的頻繁項集，之後找出強關聯規則（即通過多次掃描數據集，找出頻繁集，然後產生關聯規則）。
2、挖掘頻繁項集
在該步驟中有兩個較為重要的部分 ：連接和修剪。連接步驟即使用k-1頻繁項集，通過連接得到 k-候選項集，並且只有相差一個項的項集才能進行連接，如 {A,B}和 {B,C}連接成為 {A,B,C}。修剪步驟基於一個性質：一個 k-項集，如果它的一個 k-1項集（子集）不是頻繁的，那麼它本身也不可能是頻繁的。 因此可以基於這個性質，通過判斷先驗性質來對候選集進行修剪。
3、產生關聯規則
經過連接和修剪之後，即找到了所有的頻繁項集，此時可以在此基礎上產生關聯規則，步驟如下
（1）對於每個頻繁項集 l，產生 l的所有非空子集（這些非空子集一定是頻繁項集）；
（2）對於 l的每一個非空子集 x，計算 confidence(x => (l-x))，如果 confidence(x => (l-x)) confmin，那麼規則 x => (l-x)」成立。
二、演算法設計
1、數據集
通過語句 import xlrd導入相關的庫來進行數據的讀取 。數據內容為十條購物記錄 ，每條購物記錄有若干個商品，表示某個顧客的購買記錄 ，如圖
對於數據載入部分 使用了 xlrd庫中的函數 open_workbook來 打開一個表格文件，使用sheet_by_index函數得到一個工作表， row_values函數即可讀取表格中的內容。由於每個購物記錄的商品數不一定相同，導致讀取的內容含有空格 (』 』)，因此對數據進行刪減以得到緊湊的數據 ，最終讀取數據的結果以列表的游碧悉形式返回。
2、連接
對於連接部分，主要目標是根據已有的k-1頻繁項集生成 k-候選頻繁項集。演算法步驟為：首先將項集中的項按照字典順序排序，之後將 k-1項集中兩個項作比較，如果兩個項集中前 k-2個項是相同的，則可以通過或運算（|）將它們連接起來。
3、修剪
修剪操作主要使用一個判斷函數，通過傳入連接操作後的項集和之前的k-1頻繁項集，對新的項集中的每一個項的補集進行判斷，如果該補集不是 k-1頻繁項集的子集，則證明新的項集不滿足先驗性質，即一個頻繁項集的所有非空子集一定是頻繁的 ，否則就滿足先驗形式。返回布爾類型的參數來供調用它的函數作判斷。
經過連接和修剪步驟之後，項基要成為頻繁項集還必須滿足最小支持度的條件，筆者設計了generateFrequentItems函數來對連接、修剪後產生的 k-候選項集進行判斷，通過遍歷數據集，計算其支持度，滿足最小支持度的項集即是 一個頻繁項集，可將其返回。
以上，經過不斷的遍歷、連接、修剪、刪除，可將得到的所有結果以列表形式返回。筆者還設計了字典類型的變數 support_data，以得到某個頻繁項集及其支持度 。
4、挖掘關聯規則
generateRules函數用來挖掘關聯規則，通過傳入 最小置信度、 頻繁項集及其 支持度來生成規則 。根據定理：對於頻繁項集 l的每一個非空子集 x，計算 confidence(x => (l-x))，如果 confidence(x => (l-x)) confmin，那麼規則 x => (l-x)」成立，因此，該函數重點在掃描頻繁項集，得到每一個子集，並計算置信度，當置信度滿足條件（即大於等於最小置信度）時，生成一條規則。在函數中，使用了元組來表示一條規則，元組中包含 x、 l-x以及其置信度 ，最後返回生成的所有規則的列表。
三、演算法執行結果
設置最大頻繁項集數k為 3，最小支持度為 0.2，最小置信度為 0.8 使用 pycharm運行程序 ，得到以下結果：
由圖中結果可以看出，對於頻繁 1-項集，有五個滿足的項集，頻繁 2-項集有 6個，頻繁 3-項集有 2個，它們都滿足支持度大於或等於最小支持度 0.2。根據頻繁項集，程序得到的關聯規則有三條，即 {麵包 }=>{牛奶 }，，{雞蛋 }=>{牛奶 }，，{麵包，蘋果 }=>{牛奶 其中，這些規則的置信度都是 1.0，滿足大於或等於最小置信度 0.8的條件 。
四、程序源碼
Ⅸ ai演算法工程師是干什麼的
ai演算法工程師主要是用來做計算機視覺，自然語言處理的
Ⅹ ikanalyzer 可以做詞性標注嗎
可以的