Ⅰ MAYA软件中IK和KF是什么关系它们又是干什么用的（刚接触MAYA软件的学生，请前辈指教……）
lk就是反向运动学，相当于你玩提线木偶那种，孝弯帆是次物体控制父物体的运动，一般人腿的运动都是大腿带动小腿，小腿带动脚掌，而ik就是反的，由脚掌反过来控制小腿和大腿，就像玩提线木偶一样，使用ik更容易让一个角色根据你的意愿进行运动，控制起来比fk方便。而fk就是正向运动，好比按主次顺序依次进行运动传递，和上面说得大腿带动小腿，小腿再带动脚掌一样。但是一般情况下做角色动画的巧雹时候使用ik更加方便，仅仅控制脚掌就能反过来控制小腿和大腿，而使用fk的话，你要先做好大腿的运动，然后再做小腿，最后还要做脚掌闹衫的运动，这样就麻烦许多
Ⅱ ik解算器复制不了
利用HDIK解算器层次。ik解算器复制不了，需要利用HDIK解算腔陪碧器层次。IK解算器是伍举IK控乱侍制柄后面的数学算法，IK解算器计算由IK控制柄控制的一个关节链中所有关节的旋转。IK控制柄对关节链的效果，取决于IK控制柄所使用的IK解算器类型。
Ⅲ 华兴数控ik怎么算
华兴数控ik算法可以根据以下步骤：
1、I、J、K分别为x、y、z圆仿山心相对与圆弧起点坐标哗州值得增量为零可省略。
2、K螺纹退尾长度，I径向退尾退尾量，R螺纹锥度，L螺纹头数例:G0、X19、Z0、G92、备芦中X18、Z-20、K1、I2、P3、L2意思是2头螺纹螺距3。
3、所以使用ik和I径还有x、y、z圆心相加，在和K螺纹I径R螺纹L螺纹相乘等于螺距3
Ⅳ MAYA软件中IK和KF是什么关系它们又是干什么用的（刚接触MAYA软件的学生，请前辈指教……）
当你给人物做好骨骼后，用ik 或fk两个关节控制来控制骨骼的动作，做出自己想要的动画，ik是反向关节，拿手来数简作比方，给手加上ik移动手就可以带动胳膊一起运蚂毕凯动，闷唤效率高，用fk的话，就要为每一个骨骼摆造型
Ⅳ 3Dmax IK解算器是干什么用的
IK 解算器可含纯以创建反向运动学解决方案，用于旋转和谈歼咐定位链中的链接。 它可以应用 IK 控制器，用来管理链接中子对象的变换，应用于对象的任何层次。 使用“动画”菜单中的命令，可以将 IK 解算器应用于层次或层次的一部分。 在层次中选中对象，并选择 IK 解算器，然后单击该层次中的其他对象，以便定义 IK 链的末端。
当然，IK 解算器具改正体内容和原理可以到网络网上搜索。
Ⅵ ES(六) ElasticSearch搜索原理
关于ES的搜索，小白暂且简单的归纳如下:
新增文档时涉及分词、构建索引
查询时涉及分词、查询索引、相关度评分
那么接下来，小白就从分词、索引、相关度评分三个方面开始瞎掰了...
指余 分词是指将文本转换成一系列单词（term or token）的过程，也可以叫做文本分析，在es里面称为Analysis。
分词机制：
Character Filter：对原始文本进行处理，例如 去除html标签、替换字符等
Tokenizer：将原始文本进行分词，例如 小白最帅 => 小白，最，帅
Token Filters：分词后的关键字进行加工，例如 转小写、删除语气词、近义词和同义词等
在进行Tokenizer之前对对原始文本进行处理如睁，例如 去除html标签、替换字符等
不过进行处理后，会影响后续Tokenizer解析的position和offset
HTML Strip => 去除html标签和转换html实体
Mapping => 字符串替换操作
Pattern Replace => 正则匹配替换
将原始文本进行分词，例如 小白最帅 => 小白，最，帅
Elasticsearch自带的分词器：
【分词器（Analyzer）】 【特点】
standard（es默认） 支持多语言，按词切分并做小写处理
simple 按照非字母切分，小写处理
whitespace 按照空格来切分
stop 去除语气助词，如the、an、的、这等
keyword 不分词
pattern 渣逗岁 正则分词，默认\w+,即非字词符号做分割符
language 常见语言的分词器（30+）
常见中文分词器：
【名称】 【介绍】 【特点】
IK 实现中英文单词切分 自定义词库
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
Jieba python流行分词系统，支持分词和词性标注 支持繁体、自定义、并行分词
http://github.com/sing1ee/elasticsearch-jieba-plugin
Hanlp 由一系列模型于算法组成的java工具包 普及自然语言处理在生产中应用
https://github.com/hankcs/HanLP
THULAC 清华大学中文词法分析工具包 具有中文分词和词性标注功能
https://github.com/microbun/elasticsearch-thulac-plugin
分词后的关键字进行加工，例如 转小写、删除语气词、近义词和同义词等
lowercase => 将所有term转换为小写
stop => 删除stop words
ngram => 和Edge NGram连词分割
synonym => 添加近义词的term
提到ES中的索引，就算没用过，估计也听过，就是倒排索引，当然ES中不可能不涉及正排索引。
通俗地来讲，正排索引是通过key找value，倒排索引则是通过value找key。举个例子，如果要查找图书馆中名为【水浒传】的书籍时，提前建立正排索引会提高查询效率；如果要查找图书馆中所有包含词语【英雄】的书籍时，提前建立倒排索引会提高查询效率，而正排索引需要遍历所有的书籍内容。
记录文档id到文档内容or单词的关联关系，比如：
【DocId】 【content】
1 => 小白最帅（小白、最、帅）
2 => 小黑最帅（小黑、最、帅）
3 => 拳打小白（拳打、小白）
备注：IK分词器中提供了两个分词算法 ik_smart 和 ik_max_word
其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分
本小节分词采用的是 ik_smart
记录单词到文档id的关联关系，包含：
1、Term DicTionary（单词词典）：记录所有文档的单词，一般比较大
2、Posting List（倒排链表）：记录单词倒排列表的关联信息
以第1节中文档【小白最帅】和【拳打小白】中的【小白】为例：
Term DicTionary：小白
Posting List：
【DocId】 【TF】 【Position】 【Offset】
1 1 0 <0-2>
3 1 1 <2-4>
DocId：文档id，指向文档的原始信息
TF：单词频率，记录该词在文档中出现的次数，用于后续相关性评分
Position：位置，记录文档中字段分词后，单词所在的位置，从0开始
Offset：偏移量，记录单词在文档中开始和结束位置，用于高亮显示等，从0开始
不是很恰当的说，索引的建立，标志着key的创建，再让key和value之间建立联系，就可以让原本直接查找value，变成了先去查找key，再直接定位到对应的value，属于典型的空间换时间或者说是先栽树、再乘凉。
下面这个数据结构图，不管是java开发还是大数据开发，估计都看烂了。。。
备注：每个文档字段都有自己的倒排索引
相关性描述的是“语句”与“某个文档”匹配的程度。ES 会对每个匹配查询的结果进⾏计算，得出_score，_score 的评分越高，相关度就越高，那这个计算就需要一个算法。在ES5之前默认的算法是TF/IDF，ES5之后默认采用的是BM25，BM25是对TF/IDF的改进，所以这里小白直接以BM25为主来叨叨。
在进行相关度计算之前，会先有一个过程叫Boolean Model，之后再使用TFNORM/IDF算法。
简单来说，Boolean Model就是根据查询条件，对文档进行一个快速的筛选，不涉及相关度计算。
即词频长度(Term Frequency Norm)，单个term在文档中出现的频率，并结合字段长度，出现次数越高，字段长度越低，分越高
计算公式：
tfNorm(t in d) = (freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength))
freq：term出现频率
k1 ：这个参数控制着词频结果在词频饱和度中的上升速度 。 默认值为1.2。值越小饱和度变化越快，值越大饱和度变化越慢
b ：这个参数控制着字段长归一值所起的作用 ， 0.0会禁用归一化，1.0会启用完全归一化。默认值为0.75
fieldLength：字段长度
avgFieldLength：平均字段长度
即逆向文档频率(inversed document frequency)，单个term在所有文档里出现的频率，出现次数越高，分越低。
计算公式：
idf(t) = log(1 + (docCount - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5))
docCount ：索引中文档数量
docFreq ：包含该词的文档数
此公式将出现频率较高的词的得分降低。比如，“的”、“了”等词语在各文档中出现频率较高，但是并没有太大的参考意义，所以降低其得分。
然后，将上面两个算法的得分相乘，则是一个term的最终得分。
单个term：_score(单) = idf(t) * tfNorm(t in d)
多个term：_score(多) = 多个_score(单)的和
最后，我们在Kibana中通过explain查询语句来看一哈【所用索引和数据为下一节中的内容】：
ES(五) ElasticSearch+Kibana+IK 安装—ES集群 ES(七) Demo-商品搜索
Ⅶ ik62是什么意思
您好，ik62是一拆悄个网络术语，它代表“旅改渣Internet Key Exchange（版本2）”，是一种用于在两台计算机之间建立安全连接的加密协议。它的主要功能是在两台计算机之间建立一个安全的通歼山信通道，以便在双方之间传输数据。它使用一个叫做Diffie-Hellman密钥交换的算法，可以安全地共享密钥，从而保证数据传输的安全性。它还可以使用其他加密算法，如AES（高级加密标准），来保护传输的数据。它的主要优势在于它可以在不安全的网络环境中提供安全性，并且可以支持多种加密算法。
Ⅷ 关联规则挖掘算法的介绍
学号：17020110019 姓名：高少魁
【嵌牛导读】关联规则挖掘算法是数据挖掘中的一种常用算法，用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。这里将对该算法进行简单的介绍，之后通过Apriori算法作为实例演示算法执行结果。
【嵌牛鼻子】数据挖掘 关联规则挖掘 python
【嵌牛正文】
一、算法原理
1、基本概念
关联规则用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。 而 Apriori算法则是经典的挖掘频繁项集的关联规则算法，它通过层层迭代来寻找频繁项集，最后输出关联规则：首先扫描数据集，得到 1-频繁项集，记为 L1，通过合并 L1得到 2-频繁项集 L2，再通过 L2找到 L3，如此层层迭代，直到找不到频繁项集为止。
在Apriori算法中，定义了如下几个概念：
⚫ 项与项集 ：设 I={i1,i2,…,im}是由 m个不同项构成的集合，其中的每个 ik(k=1,2,…,m)被称为一个项 (Item)，项的集合 I被称为项集和，即项集。在实验中，每一条购物记录可以被看做 一个项集，用户购买的某个商品即为一个项。
⚫ 事务与事务集：神乎事务 T是项集 I的一个子集，而事务的全体被称为事务集。
⚫ 关联规则：形如 A=>B的表达式，其中， A和 B都属于项集 I，且 A与 B不相交。
⚫ 支持度：定义如下 support(A=>B) = P(A B)，即 A和 B所含的项在事务集中同时出现的概率。
⚫ 置信度：定义如下 confidence(A⇒B)=support(A⇒B)/support(A)=P(A B)/P(A)=P(B|A)，即如果事务包含 A，则事务中同时出现 B的概率。
⚫ 频繁项集：如果项集 I的支持度满足事先定义好的最小支持度阈慧液值（即 I的出现频度大于相应的最小出现频度阈值），则 I是频繁项集。
⚫ 强关联规则：满足最小支持度和最小置信度的关联规则，即待挖掘的关联规则。
根据以上概念，要实现关联规则的挖掘，首先要找到所有的频繁项集，之后找出强关联规则（即通过多次扫描数据集，找出频繁集，然后产生关联规则）。
2、挖掘频繁项集
在该步骤中有两个较为重要的部分 ：连接和修剪。连接步骤即使用k-1频繁项集，通过连接得到 k-候选项集，并且只有相差一个项的项集才能进行连接，如 {A,B}和 {B,C}连接成为 {A,B,C}。修剪步骤基于一个性质：一个 k-项集，如果它的一个 k-1项集（子集）不是频繁的，那么它本身也不可能是频繁的。 因此可以基于这个性质，通过判断先验性质来对候选集进行修剪。
3、产生关联规则
经过连接和修剪之后，即找到了所有的频繁项集，此时可以在此基础上产生关联规则，步骤如下
（1）对于每个频繁项集 l，产生 l的所有非空子集（这些非空子集一定是频繁项集）；
（2）对于 l的每一个非空子集 x，计算 confidence(x => (l-x))，如果 confidence(x => (l-x)) confmin，那么规则 x => (l-x)”成立。
二、算法设计
1、数据集
通过语句 import xlrd导入相关的库来进行数据的读取 。数据内容为十条购物记录 ，每条购物记录有若干个商品，表示某个顾客的购买记录 ，如图
对于数据加载部分 使用了 xlrd库中的函数 open_workbook来 打开一个表格文件，使用sheet_by_index函数得到一个工作表， row_values函数即可读取表格中的内容。由于每个购物记录的商品数不一定相同，导致读取的内容含有空格 (’ ’)，因此对数据进行删减以得到紧凑的数据 ，最终读取数据的结果以列表的游碧悉形式返回。
2、连接
对于连接部分，主要目标是根据已有的k-1频繁项集生成 k-候选频繁项集。算法步骤为：首先将项集中的项按照字典顺序排序，之后将 k-1项集中两个项作比较，如果两个项集中前 k-2个项是相同的，则可以通过或运算（|）将它们连接起来。
3、修剪
修剪操作主要使用一个判断函数，通过传入连接操作后的项集和之前的k-1频繁项集，对新的项集中的每一个项的补集进行判断，如果该补集不是 k-1频繁项集的子集，则证明新的项集不满足先验性质，即一个频繁项集的所有非空子集一定是频繁的 ，否则就满足先验形式。返回布尔类型的参数来供调用它的函数作判断。
经过连接和修剪步骤之后，项基要成为频繁项集还必须满足最小支持度的条件，笔者设计了generateFrequentItems函数来对连接、修剪后产生的 k-候选项集进行判断，通过遍历数据集，计算其支持度，满足最小支持度的项集即是 一个频繁项集，可将其返回。
以上，经过不断的遍历、连接、修剪、删除，可将得到的所有结果以列表形式返回。笔者还设计了字典类型的变量 support_data，以得到某个频繁项集及其支持度 。
4、挖掘关联规则
generateRules函数用来挖掘关联规则，通过传入 最小置信度、 频繁项集及其 支持度来生成规则 。根据定理：对于频繁项集 l的每一个非空子集 x，计算 confidence(x => (l-x))，如果 confidence(x => (l-x)) confmin，那么规则 x => (l-x)”成立，因此，该函数重点在扫描频繁项集，得到每一个子集，并计算置信度，当置信度满足条件（即大于等于最小置信度）时，生成一条规则。在函数中，使用了元组来表示一条规则，元组中包含 x、 l-x以及其置信度 ，最后返回生成的所有规则的列表。
三、算法执行结果
设置最大频繁项集数k为 3，最小支持度为 0.2，最小置信度为 0.8 使用 pycharm运行程序 ，得到以下结果：
由图中结果可以看出，对于频繁 1-项集，有五个满足的项集，频繁 2-项集有 6个，频繁 3-项集有 2个，它们都满足支持度大于或等于最小支持度 0.2。根据频繁项集，程序得到的关联规则有三条，即 {面包 }=>{牛奶 }，，{鸡蛋 }=>{牛奶 }，，{面包，苹果 }=>{牛奶 其中，这些规则的置信度都是 1.0，满足大于或等于最小置信度 0.8的条件 。
四、程序源码
Ⅸ ai算法工程师是干什么的
ai算法工程师主要是用来做计算机视觉，自然语言处理的
Ⅹ ikanalyzer 可以做词性标注吗
可以的