html多端口联通的可以存储大型GLTF模型的离线存储代码使用选择按钮选择文件保存按钮保存文件搜索框搜索文件如果有该模型则将该模型显示可直接投入使用的完整代码
时间: 2024-09-17 14:00:44 浏览: 59
Python glTF 通过顶点和面生成gltf和glb模型文件 Python源码 gltflib示例
5星 · 资源好评率100%HTML结合Web Workers和File API可以实现一个简单的离线存储和加载大型GLTF模型的功能。这里是一个基本的示例代码框架，不过请注意，这个示例并未包含所有细节，如错误处理、实际的模型搜索以及渲染部分。你需要结合THREE.js库来显示模型。
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>离线GLTF模型管理</title>
<script src="https://threejs.org/build/three.min.js"></script>
<!-- 引入THREE.GLTFLoader -->
<script src="https://threejs.org/examples/js/loaders/GLTFLoader.js"></script>
</head>
<body>
<h2>模型管理</h2>
<input type="file" id="modelSelect" multiple accept=".gltf, .glb" />
<button id="saveModel">保存</button>
<input type="text" id="searchBox" placeholder="搜索模型...">
<div id="content"></div>
<script>
// 初始化Web Worker
const worker = new Worker('worker.js');
// GLTFLoader实例
const loader = new THREE.GLTFLoader();
document.getElementById("saveModel").addEventListener("click", saveModels);
document.getElementById("searchBox").addEventListener("input", searchModels);
function loadModel(file) {
loader.load(file, function (gltf) {
// 在此处处理模型并显示在content区域
}, undefined, function (error) {
console.error(error);
});
}
function saveModels() {
// 从选定的文件获取数据，然后通过Blob或ArrayBuffer的形式发送到Worker进行保存
}
function searchModels() {
// 在Worker里查找指定关键词的模型
}
document.getElementById("modelSelect").addEventListener("change", function (e) {
e.target.files.forEach(loadModel);
});
// Web Worker通信
worker.postMessage({ action: 'initialize' }); // 初始化工作
// Worker内部示例代码（简化版）
self.addEventListener('message', function(e) {
if (e.data.action === 'loadModel') {
// 加载模型，如果找到就返回，否则提示找不到
} else if (e.data.action === 'saveModel') {
// 存储模型数据
}
});
</script>
</body>
</html>
```
**
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```R
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```
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3. 均方距离（Mean Squared Distance）：这是衡量两个向量之间距离的一种方法，常用于计算用户或物品之间的相似度。
4. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来确定它们之间的相似性，适用于衡量项目间的相似度。
项目中提到的“训练”和“预测”部分涉及到协同过滤推荐系统的两个主要阶段：
- 训练阶段：此阶段主要是根据用户的历史行为数据（例如电影评分数据）来训练推荐模型。在这个过程中，用户间或物品间的相似性被计算，并构建推荐模型。
- 预测阶段：训练好的模型会用来预测用户对于特定项目的评分，或生成推荐列表。根据预测分数，可以向用户推荐他们可能会喜欢的项目。
项目的运行说明中提到，所有的命令都需要从项目的主目录发出，并且需要安装特定的依赖。安装依赖的命令为：
`pip install -r requirements.txt`
这说明项目的运行环境需要Python，并且会使用到一些外部库和工具。
对于训练和预测的命令，其格式为：
```
python Code/runner.py --mode [train/test] --algorithm insert_algorithm_here --model-file algorithm's_name.model --data Data/ratings.csv
```
其中，`--mode` 参数用于指定是执行训练还是测试模式。训练模式下，模型会被训练并保存下来；测试模式下，模型会读取训练好的模型参数，用来进行评分预测。`--algorithm` 参数允许用户指定具体的算法名称，例如，如果是使用斯皮尔曼等级相关系数作为相似度指标，那么这里的值就应该是对应的算法标识。`--model-file` 参数用于指定模型文件的名称和位置，而`--data` 参数用于指定数据文件的位置。
对于预测部分，还额外提供了`--num-neighbors` 和 `--predictions-file` 两个参数：
- `--num-neighbors` 指定了在邻域方法中使用的邻居数，默认值为五。
- `--predictions-file` 允许用户指定预测结果文件的名称和保存路径。
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