1.OpenUSD 科普 | 编写你的第一个 OpenUSD 文件
2.独家 | 如何通过TensorFlow 开发者资格考试（附链接）
3.科学可视化软件介绍 – 桌面版3D文件查看器F3D

OpenUSD 科普 | 编写你的第一个 OpenUSD 文件

       在介绍 OpenUSD 的基础上，本文将引导你实际操作，编写并理解第一个 OpenUSD 文件。首先，你可以通过成熟的商业软件如 Omniverse、Houdini 来直接使用 OpenUSD，jni 源码分析或从 GitHub 下载 OpenUSD 的源码，完成本地构建。对于希望更深入学习底层原理的读者，推荐使用 Omniverse 提供的 USDView，它是一款轻量级应用，能渲染 USD Stage 场景并提供 Prim 属性值，适合调试和学习。

       为了编写 OpenUSD 文件，你可以选择任意文本编辑器，并安装 USD Language 扩展，以获得语法高亮等功能。启动编辑器，创建名为 "sphere" 的 ".usda" 文件，并在首行声明版本号。接着，ink网站源码定义一个 Xform Prim 节点，这是用于描述变换的节点，它不包含几何信息，但能作为几何节点的父节点。在 Xform 内，定义一个 Sphere Prim 节点，通过这种方式，你可以清晰地管理场景结构。

       将代码保存后，利用 USDView 打开文件，你将看到渲染出的场景。在场景中，"root" 是根节点，包含了 "sphere" Xform 节点，后者又包含了 "body" 球体节点。这种层级关系与预期一致，点击任一节点，面板将显示其属性、元数据、层堆栈和合成操作等信息。快速起飞源码

       了解上述内容后，你已经成功创建并运行了第一个 OpenUSD 文件。接下来，你将深入学习更多 OpenUSD 的概念和用法，以及如何在实际项目中应用它。

独家 | 如何通过TensorFlow 开发者资格考试（附链接）

       如何通过TensorFlow开发者资格考试

       本文通过作者参加TensorFlow的资格考试的经历总结考前准备以及回答考试会出现的问题。

       TensorFlow是什么？

       TensorFlow是一个开源的数值计算框架，它允许你预处理数据，数据建模 (通常通过深度学习来查找模式)，并将解决方案实施到世界各地。

       谷歌的所有机器学习服务都是由它支持的。你正在使用的设备就很有可能已经运行了某种TensorFlow。

       通常，编写TensorFlow代码你可以使用非常容易理解的Python(考试用Python)或JavaScript(tensorflow.js), 它们将会调用一系列C语言编写的函数来实现你的指令（很多是数值计算）。

       什么是TensorFlow开发者认证？

       TensorFlow开发者认证是证明你具备使用TensorFlow能力的认证。 更具体地说，你具有使用TensorFlow(Python版本)构建深度学习模型的能力，有能力完成一系列任务，例如回归，计算机视觉(图像中的newtv直播源码模式查找)，自然语言处理(文本中的模式查找)和时间序列预测（根据一系列过去的事件预测未来的趋势）。

       为什么要获得TensorFlow开发者认证？

       我的第一个原因很简单，我想给自己一个挑战，并给我读一本新书的理由（稍后会详细介绍）。 另外两个原因是：涉及到就业，根据Hacker News的Who's Hiring页面上的数据，与其他深度学习框架相比，TensorFlow显得遥遥领先。

       如何准备考试？

       当我决定想要的时候，我浏览了认证网站并阅读了TensorFlow开发者认证手册。通过这两种资源，我构建了以下课程。 我列出了每种相关材料的时间表，费用($ USD)和它对考试的帮助级别。

       网站： tensorflow.org/certific...

       通过考试所必备的技能课程：

       在我开始为考试学习之前，我有一些使用TensorFlow构建多个项目的经验，非小白。因此经验丰富的TensorFlow和深度学习从业人员可能会与我完成课程的速度大致相同(总共3周)，或许更快。初学者将需要花费尽可能多的psy共振源码时间。

       网站： coursera.org/specializa...

       编程练习小提示：不要只是填补代码空白 完成作业，而是自己尝试编写整个程序。

       网站： amazon.com/gp/product/1...

       时间：3周（仅阅读）— 3个月（阅读然后做题）。费用：亚马逊上的价格各不相同，但我以美元的价格购买了印刷版。你可以在GitHub上免费查看所有代码。

       第二和第一版没有什么不同，它只是更新以涵盖最新工具和技术，即TensorFlow 2.x（资格考试所运用的技术）。

       网址： introtodeeplearning.com时间：3小时（我只看了3堂课）— 小时（每堂课1个小时，外加1小时回顾）。费用：免费。

       时间：3小时（取决于计算机的速度）。费用：免费。

       考试详细信息-实际考试期间会发生什么？

       从两个重要因素开始：阅读TensorFlow开发人员手册，将帮助你对考试的主要部分有一个清晰的了解。练习每一种手册上提供的练习(以上提到的材料)，考试将变得很轻松。训练模型-如果你的计算机不能够快速地训练深度学习模型（评分标准的一部分 是提交训练后的模型），则可以在Google Colab使用免费的GPU 对其进行训练，然后下载它们，并将其放入相关目录中并通过PyCharm提交。

       我的Python编辑器不好用了-考试准备材料强调考试需要Python 3.7。开始时，我使用的是Python 3.7.3。出于某种原因，即使前一天TensorFlow还可以使用PyCharm在我的本地计算机上工作，在开始考试（自动创建TensorFlow环境）后，它还是不好用了。每次我运行一行TensorFlow代码时，都会收到错误消息。

       尽管如此，在Github上进行了一番搜索之后，我发现了一个奇怪的修复程序，这意味着必须更改我使用的Python版本的源代码（特别是lincache.py的第行）。注意：由于这是一次考试，因此只是一个快速解决方案，所以我不确定它是否有长期的效果。

       完成考试后会怎样？

       通过考试，你会收到电子邮件通知。除了“恭喜你通过”或“不幸的是你这次没有通过”之外，没有其他反馈。其实你在考试的过程中就可以对自己是否通过有个大致的判断，因为每提交一个模型，系统都会给出评分。

       但是，如果你通过了，那么恭喜！请在电子邮件中填写表格，以确保你被添加进TensorFlow Certified Developers network。

       注册在这里之后，任何正在寻找熟练使用TensorFlow开发者的公司都可以根据你的认证类型，经验和地区来搜索到你。在未来几周内你将收到一封正式的TensorFlow开发者认证证书和徽章。

       Q&A

       我真的需要证书吗？可以只学习不考证么？归根结底，提升技能是目的，而不是证书。有证书是好的但不是必须的。

       如果你说不需要证书，为什么要获得证书？我喜欢面对挑战。为自己设定一个日期，例如“我将于6月3日参加考试”，这让我别无选择，只能学习。我可以使用免费资源吗？是的，当然可以。你可以通过阅读TensorFlow文档来学习所需的所有技能。实际上，当我需要练习某些东西时，我逐字的复制示例（每行代码），练习并理解它，然后看看自己是否可以做到。

       为什么不使用PyTorch？我爱PyTorch。但是他们不提供认证，如果提供的话，我可能也会这样做。另外，这两个框架（PyTorch和TensorFlow）的老用户可以看出最近的更新使这两个框架变得非常相似。如果这俩有任何不同的话，那么TensorFlow在企业界更具有优势。

科学可视化软件介绍 – 桌面版3D文件查看器F3D

       F3D是一款桌面版3D文件查看器，功能强大，支持多种文件格式，如glTF、USD、STL、STEP等。F3D能显示动画，提供渲染和纹理选项，包括实时物理渲染和光线跟踪。它包含libf3d库，可用于渲染Mesh网格，支持C++和Python调用。F3D为Windows、Linux、MacOS提供独立安装程序，有Python 3.8至3.的whl文件可供下载，非常贴心。F3D官网和源代码在github上，首次发布于年月。自发布以来，已获得社区良好反馈，两年间吸引了全球多位贡献者，更新速度较快，最新版本为年1月的2.3.0版。下面是使用F3D制作的可视化图形示例。此外，F3D在开源社区中提供了丰富的参考资料和一系列文章，覆盖了多种科学可视化软件的介绍。如果您对F3D感兴趣，不妨一试。