3D Models 三维模型 本教程将教您如何通过Primitive API转换.加载和使用Cesium中的三维模型.如果你是Cesium的新用户,可能需要阅读三维模型部分的(空间数据可视化教程)[https://cesium.com/docs/tutorials/creating-entities#3d-models],本系列教程中叫:”空间数据可视化“. Cesium支持3D模型,包括关键帧动画.skinning(贴皮?)和独立节点选取,使用glTF,这是由Khronos Group(Web

众所周知,cesium的服务器是搭建在国外的,所以我们国内的用户访问的时候贼慢.有时想查个api或者看个案例半天都进不去,今天我来说一下傻瓜式搭建本地的cesium环境,用于大家没事查资料用!步骤:1.进入cesium官网找到需要的版本,进行下载:2.这个是下载之后的目录结构,我来大致说一下.Cesium的api文档位于Build/Documentation目录中.Cesium所有必要的依赖和cesium.js位于Build/Cesium,平时我们开发所需要的包就是从这个目录下将其copy出去,

目录 1 数据切片 1.1 影像处理 1.2 地形处理 2 Web应用服务器安装与配置 2.1 Tomcat安装及配置 2.2 IIS安装及配置 3 本地影像与地形服务发布 4 参考资料 @(目录) 1 数据切片 目前遥感影像及数字高程模型切片主要包括gdal和ctb两种方式,相应的开源工具包可以在Cesium交流群(QQ群:115883691)中下载到.最近在进行Cesium本地影像与地形服务发布时,发现一款软件Cesiumlab.Cesiumlab是一款专为Cesium开源数字地球平台打造的

前言 cesium 官网的api文档介绍地址cesium官网api,里面详细的介绍 cesium 各个类的介绍,还有就是在线例子:cesium 官网在线例子,这个也是学习 cesium 的好素材. cesium官网在线例子 https://sandcastle.cesium.com/?src=3D+Tiles+Feature+Picking.html 大概思路如下: 加载3dtiles模型 var tileset = new Cesium.Cesium3DTileset({ url: Cesiu

scene = viewer.scene;var handler = new Cesium.ScreenSpaceEventHandler(scene.canvas);handler.setInputAction(function(evt) { var scene = viewer.scene; if (scene.mode !== Cesium.SceneMode.MORPHING) { var pickedObject = scene.pick(evt.position); if (scen

http://52.4.31.236/convertmodel.html https://blog.csdn.net/UmGsoil/article/details/74572877 var viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer') var entity = viewer.entities.add({ position : Cesium.Cartesian3.fromDegrees(-123.0744619, 44.0503706), model

使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型,需要的时候直接调用,不再重新训练 一.保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例.添加: file_path="MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" tensorboard = TensorBoard(log_dir='/tmp/tb', histogram_freq=0, write_graph=False) chec

当 Cesium 单个模型过长时,会遇到某些视角模型显示不完整的问题,如下图所示: 经过在官方论坛上询问,该问题由 viewer.scene.logarithmicDepthBuffer 开启造成,关闭即可修复,代码如下: viewer.scene.logarithmicDepthBuffer = false; 修复后的模型如图所示: Logarithmic Depth Buffer 相关说明可参见 Hybrid Multi-Frustum Logarithmic Depth Buffer

cesium 学习(五) 加载场景模型 一.前言 现在开始实际的看看效果,目前我所接触到基本上都是使用Cesium加载模型这个内容,以及在模型上进行操作.So,现在进行一些加载模型的学习,数据的话可以去网上找,因为目前使用的都是需要保密的数据,所以不能发在网上. 二.加载Entity类型模型 说到加载Entity模型,内容就有点多了,cesium场景中的点.线.面.label以及模型(gltf.glb):还有圆.墙体.方体.球等几何对象也都可以使用Entity来加载.下面分别加载试试看. 2.1

目录 1. 概述 2. 案例 3. 结果 1. 概述 3D Tiles是用于传输和渲染大规模3D地理空间数据的格式,例如摄影测量,3D建筑,BIM / CAD,实例化特征和点云等.与常规的模型文件格式相比,最大的特点就是包含了分层分户的瓦片,根据可视化需要呈现相应的细节,并且已经被纳入到OGC规范当中. 在Cesium的自带示例3D Tiles Photogrammetry中,展示的摄影测量3DTiles数据是通过Cesium Ion上托管的,只需要相应的编号就可以了.实际生产中的3DTiles

Model(模型)模块在bk框架中的作用主要是存储处理数据,它对外和对内都有很多操作数据的接口和方法.它与视图(Views)模块精密联系着,通过set函数改变数据结构从而改变视图界面的变化.下面我们来看一下它的构造函数: //传入两个参数,a需要保存的数据,b是该模型所属的colltion,如果没有可以为空 e.Model = function(a, b) { var c; a || (a = {}); //defaults 是默认的属性,在extend该模型的时候可以设置一些默认必选的属性.

MR程序的几种提交运行模式 本地模型运行 1/在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/) ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://主机名:9000/wc/srcdata) 2/在linux的eclipse里面直接运行main方法,但是不要添加yarn相关的配置,也会提交给localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h

Cesium的官方网站:https://cesiumjs.org/ 点击这个按钮来获取最新的Cesium:下载Cesium. 下载完成之后将zip文件解压到你选择的新目录,解压之后文件目录类似于下图. 不能直接双击运行index.html,在实际工作中,它需要运行在Web服务器上. 步骤如下: 1.将上一节的目录Cesium-1.54完全拷贝放在服务器Web应用根目录webapps下:我的计算机Apache tomcat9.0.8的默认Web应用根目录为:C:\Program Files\apa

TensorFlow常用的示例一般都是生成模型和测试模型写在一起,每次更换测试数据都要重新训练,过于麻烦, 以下采用先生成并保存本地模型,然后后续程序调用测试. 示例一:线性回归预测 make.py import tensorflow as tf import numpy as np def train_model(): # prepare the data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) print (x_data) y_data

一.概述 本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用,原始代码来源于:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 实现的功能是输入一张图片,对图片中的目标进行识别,输出结果在图片中通过红色框线标记出来.如下: YOLO简介 YOLO(You Only Look Once)是一种最先进的实时目标检测系统.官方网站:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 本文采用的是TinyYolo2模型,可以识别的目标类型包

作者:丁超 前言 越来越多的业务会用到AI相关的技术,大多数的AI模型是部署在云端使用的,毕竟服务端计算更快,管理也更容易.随着终端设备性能提升,在终端使用 AI 模型有了更大的价值,可以更好满足业务对响应实时性.数据隐私性的需求.滴滴出行的银行卡识别功能也打算部署在客户端,但是遇到的问题也不少: 模型升级困难,模型在终端的存在一般都是已应用软件为载体,用户可以选择是否对应用软件进行更新,导致模型版本会产生分化. 硬件适配问题,不同的终端设备因为厂商深度定制因素,会出现一些兼容问题 不同模型运行

前言 越来越多的业务会用到AI相关的技术,大多数的AI模型是部署在云端使用的,毕竟服务端计算更快,管理也更容易.随着终端设备性能提升,在终端使用 AI 模型有了更大的价值,可以更好满足业务对响应实时性.数据隐私性的需求.滴滴出行的银行卡识别功能也打算部署在客户端,但是遇到的问题也不少: 1.模型升级困难,模型在终端的存在一般都是已应用软件为载体,用户可以选择是否对应用软件进行更新,导致模型版本会产生分化. 2.硬件适配问题,不同的终端设备因为厂商深度定制因素,会出现一些兼容问题 3.不同模型运行

MindSpore模型推理 如果想在应用中使用自定义的MindSpore Lite模型,需要告知推理器模型所在的位置.推理器加载模型的方式有以下三种: 加载本地模型. 加载远程模型. 混合加载本地和远程模型. 加载模型 方式一:加载并初始化本地模型. 加载模型. Assets目录 MLCustomLocalModel localModel = new MLCustomLocalModel.Factory("yourmodelname") .setAssetPathFile("

之前就一直有写博客的想法,别人也建议写一写,但一直没有动手写,自己想了一下原因,就一个字:懒.懒.懒.为了改掉这个毛病,决定从今天开始写博客了,一方面对自己掌握的知识做一个梳理,另一方面和大家做一个交流,更能深化对问题的理解.废话好像有点多,好了,各位乘客,收起小桌板,系好安全带,要发车喽. Cesium作为一个开源的webgl三维地球渲染引擎,具备很多的基础功能和高级功能.之前已经有很多文章对Cesium做了相关的介绍以及如何使用API等等,我想和大家分享的是Cesium一些功能的底层实现.作