转载:  https://www.cnblogs.com/shushen/p/5311828.html 在计算机图形应用中,为了尽可能真实呈现虚拟物体,往往需要高精度的三维模型.然而,模型的复杂性直接关系到它的计算成本,因此高精度的模型在几何运算时并不是必须的,取而代之的是一个相对简化的三维模型,那么如何自动计算生成这些三维简化模型就是网格精简算法所关注的目标. [Garland et al. 1997]提出了一种基于二次误差作为度量代价的边收缩算法,其计算速度快并且简化质量较高.该方法在选择一

使用k-means对3D网格模型进行分割 由于一些原因,最近在做网格分割的相关工作.网格分割的方法有很多,如Easy mesh cutting.K-means.谱分割.基于SDF的分割等.根据对分割要求的不同,选取合适的分割方法.本文中使用了较为简单的k-means对网格进行分割. K-means原理 K-means是一种简单的聚类方法,聚类属于无监督学习,聚类的样本中却没有给定y,只有特征x,比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集(x,y,z).聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y,

用 Python 测试框架简化测试 摘要:本文将向您介绍了三种流行 Python 测试框架(zope.testing,py.test,nose)的基本特性,并讨论新一代的测试风格. 最近出现了行业级的 Python 测试框架,这意味着 Python 测试可以编写得更简洁.更统一,能够产生更好的结果报告.本文介绍比较先进的测试框架并讨论它们的基本特性. Python 测试领域的蛮荒时代结束了.仅仅在几年前,几乎每个用 Python 构建的项目在编写和运行测试方面都采用自己的习惯做法.但是现在,这种

#/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # width 单个网格有多少个 - 宽度# height 单个网格有多少个 | 高度# lateral 横向有多少个网格# vertical 竖向有多少个网格 def printGrid(width,height,lateral,vertical): for i in range(vertical): print_lateral(lateral,width) for n in range(height): prin

contextlib.contextmanage Python 2.7 documents: https://docs.python.org/2.7/library/contextlib.html?highlight=contextmanage#contextlib.contextmanager 场景:flask_sqlalchemy :数据库的自动提交和回滚 如果频繁的修改数据库中的数据,每次使用 try/except.rollback().raise e 会比较繁琐,可采用 contextl

Mesh简化算法: 1. 通过mesh简化,可以将一个多边形的网格A转化成另一个网格B 网格B相比A,有更少的三角形面.边.顶点. 2. 简化的过程是受到一定的约束的.会有一系列自定义的质量标准来控制简化的进行.这些质量标准是为了让简化后的网格尽可能和原来的网格有相差不大的质量. 3. Mesh简化往往都是迭代的,例如每一次移除一个顶点或者一条边.并且这一过程是可以反转的,也就是可以通过优化后的网格,恢复到原网格 主要的简化算法: 1. 顶点聚集(Vertex Clustering). 按照我自

一.网格搜索,在我们不确定超参数的时候,需要通过不断验证超参数,来确定最优的参数值.这个过程就是在不断,搜索最优的参数值,这个过程也就称为网格搜索. 二.检查验证,将准备好的训练数据进行平均拆分,分为训练集和验证集.训练集和验证集的大小差不多,总体份数通过手动设置.具体过程为: 由上图可以得知,训练集和验证集是通过交叉的方式去不断训练,这样的目的就是为了获取,更加优化的参数值. 三.代码演示(这里我们通过K-近邻的算法.来确认参数值): # K-近邻算法 def k_near_test(): #

之前,因为工作需要,项目中需要动态生成很多的电线,不能事先让模型做好,更不能用LineRenderer之类的,因为画出来没有3D的效果,最主要是拐角的时候还容易破面,而我们要的是真真实实纯3D的电线,网上找了很多类似于画线的插件,但都没有我想要的效果,索性,我就自己想着动手写一个,这也是这个插件的由来. 之后也是工作上的问题,经常因为模型上的一些细微改动而重新导入模型,替换起来很麻烦,所以尝试着实现能在unity里改动模型的顶点,当然这个方法网上的例子较多,不过在我整合改进了之后,操作起来更加的

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Python的第三方库多的超出我的想象. python 第三方模块 转 https://github.com/masterpy/zwpy_lst   Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esm

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转自http://www.west999.com/info/html/wangluobiancheng/qita/20180729/4410114.html Python常用的库简单介绍一下 fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib ,[Python]标准库,计算文本差异 . Levenshtein ,快速计算字

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这里列举了大概500个左右的库: !   Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,[Python]标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esmre,正则表达式的加速器. shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy,Unicode文本

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