<!DOCTYPE> <html lang='en'> <head> <title>3-Highcharts 3D图之3D柱状图分组叠堆3D图</title> <meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"> <script src="../jquery-2.1.4/jquery.min.js&q…
原文:https://blog.csdn.net/qq_36538012/article/details/88889545 ------------------------------- 说一个小bug,解决echarts的叠堆折线图数据出现坐标和值对不上的问题. 在echarts的叠堆折线图中,有这样的一个问题,从后端请求过来的数据是正确的,但是请求的y轴的值和y轴坐标对不上. 这个时候,查看了一下代码,因为是三条折线叠堆,打开代码看了一下属性发现stack的值都是一样的,因此,出现了这样的b…
C#+OpenGL+FreeType显示3D文字(1) - 从TTF文件导出字形贴图 +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 最近需要用OpenGL绘制文字,这是个很费时费力的事.一般的思路就是解析TTF文件从而得到字形的贴图,然后通过OpenGL绘制贴图的方式显示文字. 本篇记录了解析TTF文件并把所有字形安排到一张大贴图上的过程. 使用FreeType 想从零开始解析TTF文件是一个比较大的工程,所以目前就借助FreeType.FreeType是一个开源的跨平台的TTF文件解析器.当然…
http://www.cnblogs.com/taotaobujue/articles/2781371.html 视差映射贴图(Parallax Mapping) ● 传统纹理贴图的弊端 纹理贴图大家都明白,就是往建好的3D模型上“贴”一些二维的画面,让人物显得更真实一些,比如常见的砖墙.凹凸不平的地面等,这些如果全部用三角形来实现的话,那么模型就会非常复杂,GPU将会不堪重负,但如果用“一张已经画好砖纹的纸”贴上去的话,那么渲染起来就会轻松好多. 但是这么做也有很大的缺点,贴图毕竟是2D的,如…
原地址:http://game.ceeger.com/Manual/HOWTO-ImportObjectMax.html If you make your 3D objects in 3dsMax, you can save your .max files directly into your Project or export them into Unity using the Autodesk .FBXformat. Saving them in the original .max form…
HighCharts之2D堆面积图 1.HighCharts之2D堆面积图源码 StackedArea.html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D堆面积图</title> <script type="text/javascript" src="../scripts/…
一个电商项目中,用到了"双柱状图",对比 当前库存和累计库存. 网上找了好几个贴子,才找到具体用法. 代码整理下,以备不时之需. 效果图-双折线图 效果图-双柱状图 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <script type="text/javascript&q…
cacti气象图能够非常直观的看到各个节点的流量.这里用的是CactiEZ中文版 V10 1.调整气象图大小 默认有一个1024像素的背景图可选, 这里我们须要新增一个1600像素的背景图. 背景图自己准备好后,放到cactiserver气象图的位置 /var/www/html/plugins/weathermap/images/ 这样在背景图形文件里就能够选择刚才上传的1600像素背景图了 2.批量调整节点位置 由于之前调整了背景图后,全部节点的位置有时显得不协调.如:总体偏左,右边空出一大块…
本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 在上一篇博客中,我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作.接下来,我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架…
本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好.同时,很多教程只讲是什么…