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NXopen 创建特征后，这个特征怎么用。 [问题点数：40分]

⋅NXopen 创建特征后，这个特征怎么用。 更多帖子 关注空间博客 Time_Murry 本版专家分：0 结帖率 0%: NXObject *nXObjectBox;
 nXObjectBox=blockFeatureBuilder->Commit();
 blockFeatureBuilder->Destroy();

其中的
Body *ToolBody;
 ToolBody=dynamic_cast<Body *>(nXObjectBox);
将它转换Body。
调试的时候发现ToolBody是NULL，不知道怎么回事儿。应该是转换的方法不对，求帮助啊。

0 2015-05-23 17:24:03

回复数 1 只看楼主引用举报楼主

⋅此用户还没有发表过任何帖子 关注空间博客 雨下半山腰 本版专家分：0: Features::BodyFeature *bodyFeat1 = dynamic_cast<Features::BodyFeature *>(feaure1);
vector<Body*>bodies1 = bodyFeat1->GetBodies();
Body *body3 = dynamic_cast<Body*>(bodies1[0]);

0 2018-12-06 18:16:12

只看TA 引用举报 #1 得分 0

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基于Python的自动特征工程——教你如何自动创建机器学习特征: 作者 | William Koehrsen编辑 | Jane本文经授权转载自AI科技大本营（ID:rgznai100）如今机器学习，正在从人工设计模型，更多地转移到自动优...

机器学习入门：特征初期处理技巧: 所谓特征工程，指的就是从数据中抽取包含大量信息的特征，方便模型易于学习的过程。所有的模型都是错误的，但其中有些是有用的。下面介绍几个优秀的数据特征处理技巧： 1.数据转换为图像实例1：用数据集预测电力消耗热图的纵坐标DOW表示一周7天，横坐标则是一天24小时。很明显，周末整天的用电情况和工作日深夜的用电情况十分类似。由此，创建了一个特征——weekend proximity，...

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常用特征离散化方法: 1规定划分区间的参数，取定长的间隔将特征放入不同的箱子中，这种方法对异常点比较敏感。，2 根据频率划分箱子，会出现特征相同却不在一个箱子中的情况，需要在划分完成后进行微调。先对特征值进行sort，然后评估分割点，划分或者合并3 1R方法：将前面的m个实例放入箱子中如果后面实例放入箱子时，比对当前实例的标签是否与箱子中大部分实例标签相同，如果相同就放入，如果不相同就形成下一个m大小的新箱子，将实例全...

关于Solidworks生成自定义轮廓特征库为空的问题: 最近有在使用solidworks时，创建自定义轮廓后，会提示下图这样的错误，然后在插入结构构件时，会显示特征库为空的提示，这是因为在创建结构构件草图轮廓时，没有将草图添加到库导致的。那如何正确的创建焊件自定义的结构构件草图轮廓呢： 1. 打开一个新零件。 2. 绘制任意的一个草图轮廓，要求全封闭草图，在使用轮廓生成一焊件结构件时，要注意以下两点： 1) 图形的原点默认为穿

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LOMO特征提取: LOMO特征，有HSV色系的直方图特征和LBP特征的改进SILTP特征组成。属于效果较好的传统特征。其在提特征之前先使用RESNET图像预处理方法处理图像。使用OPENCV2.4.9实现

从零开始机器学习-9 数据的表示——特征工程（上）: 本文由沈庆阳所有,转载请与作者取得联系! 前言我们先来回顾一下什么是特征。 特征（Feature）即机器学习中的输入变量。通过机器学习，我们可以得到定义了特征与标签之间关系的模型。在传统的编程理念中，程序员往往关注点停留在代码身上。而在机器学习的项目中，工程师的关注点转移到表示（Representation）上面。即工程师通过添加、改进特征来调整模型。在机器学习中，数据和特...

Haar-like特征来龙去脉: Haar-like特征来龙去脉声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ haar-like特征概念haar-like特征是是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早是由Papageorigiou等人用于人脸描述。目前常用的Haar-like特征可以分为三类：线性特征、边缘特征、点特征（中心特征）、对角线特征。如下图所示 Haar特征（Haar-

卷积神经网络池化后的特征图大小计算: 卷积后的大小 W：矩阵宽，H：矩阵高，F：卷积核宽和高，P：padding（需要填充的0的个数），N：卷积核的个数，S：步长 width：卷积后输出矩阵的宽，height：卷积后输出矩阵的高 width = （W - F + 2P）/ S + 1 height = （H - F + 2P） / S + 1 当conv2d(), max_pool()中的padding=‘SAME’时，wi...

CNN提取图片特征，之后用SVM分类: 先用CNN提取特征，之后用SVM分类，平台是TensorFlow 1.3.0-rc0，python3.6 参考链接点击打开链接# coding=utf8 import random import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import svm right0 = 0.0 # 记录预测为1且实际为1的结果数 error0 =...

caffe-特征提取: caffe提供的使用工具build/tools/extract_features.bin实现了特征提取功能，该程序需要一个训练好的网络和一个数据输入层，运行后可得到相应数据通过网络某个中间层产生的特征图并保存到磁盘。用法如下： $ extract_features \ //可执行的程序 pretrained_net_param \ //预训练网络.caffemodel featu

Face Description with Local Binary Patterns: 用LBP特征进行人脸识别，用LBP特征进行人脸识别用，LBP特征进行人脸识别

第4章-模型中特征子集的选择: 原文参考： https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/137 扩展参考： http://sites.stat.psu.edu/~jiali/course/stat597e/notes2/lreg.pdf https://etd.ohiolink.edu/!etd.send_file?accession=case1300817082&amp;amp;amp;amp;

Tensorflow入门--------计算卷积后的特征图尺寸: 在卷积神经网络设计网型的时候，需要对卷积核和池化层进行参数设置。有三个重要的参数，首先是卷积核的大小，其次是设置步长（padding）的大小，最后是是否采用padding。这几个因素直接影响了卷积、池化后的特征图的大小，对于网络形状的设计非常重要的参数。本博客将针对这三个参数进行解释，并且利用tensorflow进行结论的实验。一、卷积核卷积核这个东西比较好理解，就是卷积...

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十八、R语言特征工程实战: 特征工程是机器学习过程中和模型训练同样重要的部分，特征如何提取、如何处理、如何选择、如何使用都是特征工程的范畴，特征工程需要具备数据分析的能力，那些称为数据科学家的人一定是有很强的特征工程能力的人。R语言是大数据领域的主流语言之一，本文主要介绍用R语言的图形工具做特征工程的实战方法请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 R语言介绍熟悉R语言的朋

利用tensorboard显示特征图（28）---《深度学习》: 原图如下：（对，就是《吸血鬼日记》中的女主啦） #coding=utf-8 import tensorflow as tf import cifar10 import img_convert import numpy as npwith tf.variable_scope('conv1') as scope: images=img_convert.convert_3_2_4_dims(im

窗口特征（Window Features）: 窗口特征（Window Features）channelmode=yes|no|1|0是否使用剧院模式显示窗口。默认为 no。directories=yes|no|1|0是否添加目录按钮。默认为 yes。fullscreen=yes|no|1|0是否使用全屏模式显示浏览器。默认是 no。处于全屏模式的窗口必须同时处于剧院模式。height=pixels窗口文档显示区的高度。以像素计。left=pi...

模式识别 - 特征归一化及测试代码(Matlab): 模特征归一化及测试代码(Matlab) 本文地址:

处理离散型特征和连续型特征共存的情况归一化论述了对离散特征进行one-hot编码的意义: 处理离散型特征和连续型特征并存的情况，如何做归一化。参考博客进行了总结： https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together 总结如下： 1、拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是

特征构建：生成多项式特征: 机器学习，一些比赛竞赛中，通常会给一定的特征数据进行分类或者回归预测。有时需要构建更多的特征，然后对特征再进行特征选择。通过增加一些输入数据的非线性特征来增加模型的复杂度通常是有效的。一个简单通用的办法是使用多项式特征，这可以获得特征的更高维度和互相间关系的项。这在 PolynomialFeatures 中实现: >>> import numpy as np >>> from sklea

基于字符综合特征的车牌字符分割算法: 基于字符综合特征的车牌字符分割算法，怎么利用字符串的特征来分隔车牌

特征脸人脸识别,有应用matlab进行编程的源代码.m文件,以及运行需要的图象文件.: 特征脸人脸识别,有应用matlab进行编程的源代码.m文件,以及运行需要的图象文件.

创建udf孔特征: 创建udf孔特征

详解特征归一化: 两种特征归一化方法的详细计算过程

卷积中特征图大小的计算方式: 卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’。 1.如果计算方式采用'VALID'，则：其中为输出特征图的大小，为输入特征图的大小，F为卷积核大小，stride为卷积步长。不能整除时向上取整。 2.如果计算方式采用'SAME'，输出特征图的大小与输入特征图的大小保持不变，其中padding为特征图填充的圈数。若采用'SAME'方式，kernel_si...

如何在caffe框架下通过CNN提取图像的特征?: 我需要用caffe提取图片的CNN特征，再进行后面的处理。在Oxford VGGnet官网里面已经下载了在imgenet上训练好的VGG16.caffemodel文件，以及相应的配置文件VGG16.prototxt，然后准备用matlab提取图像经过VGGnet的特征。现在的问题是，VGG16.prototxt里网络最后一层是经过softmax层的1000维向量，而我想要的是全连接层（...

【机器学习】逻辑回归特征的离散化与交叉: 以下为综合转载。连续特征离散化有些特征虽然也是数值型的，但是该特征的取值相加相减是没有实际意义的，那么该数值型特征也要看成离散特征，采用离散化的技术。连续特征离散化主要分为有监督方法与无监督方法。无监督方法：无监督方法都具有的问题就是都需要人为规定划分区间这个参数，常用的方法有分箱法和直观划分。分箱法又分为等宽分箱法和等频分箱法，其实从名字就能看出算法的做法了，前者指定定长...

BAT机器学习特征工程工作经验总结(三)如何做特征处理和构建（附python代码）: 特征处理和构建一般对以下几种数据类型做处理：数值型类别型时间型文本型统计型组合特征 2.1 数值型 1 幅度调整/归一化：python中会有一些函数比如preprocessing.MinMaxScaler()将幅度调整到 [0,1] 区间。 2.统计值：包括max, min, mean, std等。python中用pandas库序列化数据后，可以得到数据的统计值。 3.离散化：把...

PCA与特征选取: 一、什么是PCA PCA，即PrincipalComponents Analysis，主成份分析

深度学习笔记---卷积特征提取与池化: 深度学习笔记---卷积特征提取与池化

19、Python数据特征选择，模型选择法: 1 模型选择法把建好的模型对象传入选择器，然后根据这个已经建好的模型，自动帮我们选择最好的特征值。 2 案例代码 import pandas data = pandas.read_csv('D:\\database\\pystudy\\6.2\\data2.csv') # 导入线性回归方程和模型选择方法 from sklearn.linear_model import L...

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揭开正则表达式的神秘面纱: 正则表达式（regular expression）就是用一个“字符串”来描述一个特征，然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和任意个 'b' ”，那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征。

[scikit-learn] 特征二值化编码函数的一些坑: 1. 前言 2. 问题起源 2.1. 对付数值型类别变量 2.2. 对付字符串型类别变量 2.3. 无用的尝试 3. 另一种解决方案 4. 参考资料 1. 前言这几天埋头撰写『优雅高效地数据挖掘——基于Python的sklearn_pandas库』&nbsp;一文，其中有一部分涉及如何批量并行地进行特征二值化，在此过...

正则表达式: 正则表达式（regular expression）就是用一个“字符串”来描述一个特征，然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和任意个 'b' ”，那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征。

正则表达式语法大全和chm文档: 正则表达式（regular expression）就是用一个“字符串”来描述一个特征，然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和任意个 'b' ”，那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征。

Pandas导入数据后的，关于特征合并的细节: import pandas as pddatapath = 'data/'train_df = pd.read_csv(datapath+'yancheng_train_20171226.csv')test_df = pd.read_csv(datapath+'yancheng_testA_20171225.csv')train_sum10=train_df[(train_df.sale_date...

tensorflow特征图可视化: 代码是基于《实战GOOGLE深度学习框架》书中手写数字识别的示例，做了一些修改 inference函数最后的返回处加上某一层，比如conv1 修改train函数中y=inference() a,b,c,d,e=sess.run([conv1_img,pool1_img,conv2_img,conv3_img,pool3_img],feed_dict={x:_x_}...

怎么判断特征选择的好坏: 主要参考大神在知乎的回答：作者：城东链接：https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221 来源：知乎著作权归作者所有。 http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448462.html特征选择在机器学习中至关重要，我们通常认为：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是在逼近这个上

【Machine Learning】特征工程之合并稀疏特征: 一、稀疏特征 在我们做特征工程的时候，可能会碰到一个特征我们假设其特征列的符号值为v，其特征存在多种取值，标签label设为y，特征v如果有很多特征值对应标签y是相同的，那么这些v之间是没有意义的，我们称之为稀疏特征。这个时候我们可以进行合并稀疏特征，因为合并稀疏特征不仅可以降低计算成本，它也最小化了样品错误分类的可能性。二、代码示例 # -*- cod

[iOS蓝牙]蓝牙连接并通过特征CBCharacteristic读写数据: 本文主要涉及的是手机作为中心设备，搜索周边的外围设备，这在大部分的实践中比较常见。下一篇将写手机作为周边，建立一个蓝牙热点(个人认为)，让中心设备搜索。开发流程在实践中，主要的开发流程有以下： 1. 新建Central Manager实例并进行监听蓝牙设备状态 2. 开始搜索外围设备，通过delegate获得数据 3. 连接外围设备，delegate通知连接结果 4. 获得外围设备的服务，d

车辆特征系数——车速的计算: 车辆特征系数,即车辆行驶每公里里程时驱动速度传感器的转数(r/km ) 是测量车辆速度的重要信息，例如：汽车黑匣子就是利用测量到的单位时间脉冲数和车辆特征系数来计算车辆速度的。假设：速度为V，车辆特征系数为X，即每公里转X次，时间T小时内采集到M个脉冲，每转一周产生8个脉冲则： V = M /（8*X*T）（千米/小时） ==

提取图像的颜色特征 matlab: 用matlab提取图像的颜色特征 边界特征

特征选择方法: 1. TF-IDF的误区 TF-IDF可以有效评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的。 1）它没有考虑特征词在类间的分布。也就是说该选择的特征应该在某类出现多，而其它类出现少，即考察各类的文档频率的差异。如果一个特征词，在各个类间分布比较均匀

机器学习中怎样的特征才是好特征: 理想的特征应该： 1） Informative，有信息； 2） Independent，与其他特征相独立； 3） Simple，容易理解

（六）特征分解的运用: 1、PCA的本质协方差矩阵的相似对角化，KL变换给定一个矩阵X∈Rm×nX∈Rm×nX\in R^{m\times n}，例如 X=[a1b1a2b2⋯⋯anbn](1)X=[a1a2⋯anb1b2⋯bn](1) X=\begin{bmatrix} a_1 &amp;amp;a_2 &amp;amp;\cdots &amp;amp;a_n \\ b_1 &amp;amp;b_2 &amp;amp;\cdots &amp;amp; b_n

局部特征融合为全局特征笔记: 图像特征分为全局特征和局部特征两种，其中全局特征代表了图像的整体表现特性，比如颜色直方图，而局部特征代表了图像的局部特性，往往能够从一幅图片中提取出若干个数量不等的局部特征，这些局部特征组合起来代表了整幅图像的特征分布。其中局部特征提取算法（比如SIFT）提取出来的局部特征称为描述子，比如SIFT描述子的维度为128，那么如果从一张图像中提取出m个描述子，该幅图像的描述子矩阵为m*128。...

特征降维: 维度灾难首先在机器学习中，如果特征值(也可称之为维度，或feature，或参数)过多，会发生所谓的维度灾难。维度灾难最直接的后果就是过拟合现象，而发生该现象最根本的原因是： 1，维度增加时，有限的样本空间会越来越稀疏。因此模型出现在训练集上表现良好，但对新数据缺乏泛化能力的现象。如果训练集可以达到理论上的无限个，那么就不存在维度灾难，我们可以用无限个维度去得到一个完美的分类器。训练集样本

自编码网络（一）—— 提取图片特征，并利用特征还原图片: 通过建立一个两层降维的自编码网络，将MNIST数据集的数据特征提取出来，并通过这些特征再重建一个MNIST数据集。 1，引入头文件，并加载mnist数据 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入mnist数据集 from tensorflow.examples.tutoria...

如何利用kaldi提自己想要的特征（mfcc plp pitch）: 首先，确保你的s5文件夹有conf local step utils文件夹。然后你把你的数据保存为test文件夹，比如test文件夹里有test1.wav test2.wav test3.wav。然后，新建个data文件夹，data文件夹新建个test文件夹，这个test文件夹里需要三个文件：wav.scp utt2spk spk2utt。 Wav.scp可以这么写： test1 tes

高维数据特征降维技术学习: 原文地址：高维数据特征降维技术学习作者：新技术笔记　　特征降维（feature dimension reduction）是一个从初始高维特征集合中选出低维特征集合，以便根据一定的评估准则最优化缩小特征空间的过程，通常是机器学习的预处理步骤。当面临高维数据时，特征降维对于机器学习任务非常必要，通过降维有效地消除无关和冗余特征，提高挖掘任务的效率，改善预测精确性等学习性能，增强学习结果的易理解性。

weka之调用特征选择: 参考文献 http://download.csdn.net/detail/kaikai_sk/9854774package FilterTest;import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.util.Random;import weka.attributeSelection.CfsSubs

卷积神经网络CNN:Tensorflow实现(以及对卷积特征的可视化): 本文主要是实现了一个简单的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征. 卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.

TensorFlow 抽取某一层特征: 深度学习具有强大的特征表达能力。有时候我们训练好分类模型，并不想用来进行分类，而是用来提取特征用于其他任务，比如相似图片计算。接下来讲下如何使用TensorFlow提取特征。 1.必须在模型中命名好要提取的那一层，如下 self.h_pool_flat = tf.reshape(self.h_pool, [-1, num_filters_total], name='h_pool_fl...

微软ERP Dynamics AX 2009企业开发指南下载: 微软ERP Dynamics AX 2009企业开发指南. 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/ckangtai/4787349?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ckangtai/4787349?utm_source=bbsseo[/url]

C# 仿Winsows资源管理器(2005 源码)下载: C# 仿Winsows资源管理器(2005)，对文件，文件夹进行粘贴，复制，删除。相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/xuehaiboisfish/2112267?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xuehaiboisfish/2112267?utm_source=bbsseo[/url]

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