js let viewPoints = { List: [ { position: [1, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [2, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [3, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [4, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [1, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [2, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [3, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" }, { position: [4, 1, 1], imageUrl: "images/toolUI/bloc.jpg" } ] }取position的三个值
时间: 2024-04-15 07:29:32 浏览: 68
要获取 `viewPoints` 对象中 `List` 数组中每个对象的 `position` 的三个值,您可以使用以下代码:
```javascript
let positions = viewPoints.List.map(item => item.position);
```
这将返回一个包含所有 `position` 的数组,每个 `position` 是一个由三个值组成的数组。在这个例子中,`positions` 数组将如下所示:
```javascript
[
[1, 1, 1],
[2, 1, 1],
[3, 1, 1],
[4, 1, 1],
[1, 1, 1],
[2, 1, 1],
[3, 1, 1],
[4, 1, 1]
]
```
这样,您就可以访问 `positions` 数组中的每个 `position` 值,并进行进一步的处理。
相关问题
software systems architecture: working with stakeholders using viewpoints 2n
软件系统架构是指对软件系统进行设计和组织的过程,以实现系统的目标和需求。在软件系统架构中,与利益相关者的合作至关重要。他们是系统的用户、所有者、开发者、设计师和其他相关人员,可以对系统的设计和实现提供重要的见解和反馈。
“视角2n”是一种利用多个视角来分析和描述软件系统的方法。这些视角可以是功能、数据、流程、部署、性能等。通过使用不同的视角,我们能够全面地了解和描述系统的不同方面,从而更好地满足利益相关者的需求。
在软件系统架构中,与利益相关者进行合作需要执行以下步骤:
1. 确定利益相关者:首先,需要识别所有与系统相关的利益相关者,例如用户、客户、管理者等。他们对系统有不同的期望和需求。
2. 分析视角:使用“视角2n”的方法,确定需要使用的视角。每个视角都提供关于系统不同方面的信息。
3. 与利益相关者沟通:与利益相关者一起讨论系统的需求和期望。通过与他们的沟通和交流,可以更好地了解他们的需求和优先级。
4. 创建系统架构:基于利益相关者的需求和反馈,结合使用的视角,创建系统的架构。这包括确定系统的组件、模块、接口、数据流等。
5. 验证和迭代:将创建的系统架构与利益相关者进行验证,并根据他们的反馈进行迭代。这样可以确保系统的设计和实现符合他们的期望和需求。
通过与利益相关者的密切合作,我们可以更好地理解他们的需求和期望,从而设计和构建出更好的软件系统架构。这有助于提高系统的质量、可靠性和可维护性,满足利益相关者的各种需求。
解释这段代码def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'source.npy')) parser.add_argument('-c', '--camera-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'camera.npy')) parser.add_argument('-t', '--template-mesh', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/sphere/sphere_1352.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_deform')) parser.add_argument('-b', '--batch-size', type=int, default=120) args = parser.parse_args() os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) model = Model(args.template_mesh) renderer = jr.Renderer(image_size=64, sigma_val=1e-4, aggr_func_rgb='hard', camera_mode='look_at', viewing_angle=15, dr_type='softras', bin_size=16, max_elems_per_bin=2700, max_faces_per_pixel_for_grad=16) # read training images and camera poses images = np.load(args.filename_input).astype('float32') / 255. cameras = np.load(args.camera_input).astype('float32') optimizer = nn.Adam(model.parameters(), 0.01, betas=(0.5, 0.99)) camera_distances = jt.array(cameras[:, 0]) elevations = jt.array(cameras[:, 1]) viewpoints = jt.array(cameras[:, 2]) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distances, elevations, viewpoints)
这段代码定义了一个 Python 函数 `main()`,该函数使用 argparse 模块来解析命令行参数,这些参数包括输入文件名、相机输入、模板网格、输出目录、批量大小等。然后,该函数使用这些参数来读取训练图像和相机姿态,创建一个模型对象和一个渲染器对象。最后,该函数使用 PyTorch 的 Adam 优化器来优化模型参数。这段代码的主要目的是用于实现一个人脸重建的深度学习模型。