function obj () { } obj.prototype.actor = 123; obj.actor的值是多少,为什么

时间: 2023-05-24 07:07:36 浏览: 43
obj.actor的值是123,因为在obj的原型对象(obj.prototype)中定义了属性actor并赋值为123,由于JavaScript的原型继承机制,obj继承了原型对象的属性和方法,所以可以访问到actor属性并返回其值。
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vtk.js 14版本 加载obj模型并显示模型贴图

以下是加载OBJ模型并显示模型贴图的示例代码: ```javascript import 'vtk.js/Rendering/OpenGL'; import 'vtk.js/Rendering/OpenGL2'; import 'vtk.js/Rendering/Core'; import 'vtk.js/Filters/General'; import 'vtk.js/Filters/Sources'; import 'vtk.js/IO/Misc'; import 'vtk.js/Common/Core'; import 'vtk.js/Common/DataModel'; import 'vtk.js/Common/Math'; import vtkActor from 'vtk.js/Rendering/Core/Actor'; import vtkCamera from 'vtk.js/Rendering/Core/Camera'; import vtkColorTransferFunction from 'vtk.js/Rendering/Core/ColorTransferFunction'; import vtkFullScreenRenderWindow from 'vtk.js/Rendering/Misc/FullScreenRenderWindow'; import vtkMapper from 'vtk.js/Rendering/Core/Mapper'; import vtkOBJReader from 'vtk.js/IO/Misc/OBJReader'; import vtkPlaneSource from 'vtk.js/Filters/Sources/PlaneSource'; import vtkRenderer from 'vtk.js/Rendering/Core/Renderer'; import vtkTexture from 'vtk.js/Rendering/Core/Texture'; // Create the renderer and render window const fullScreenRenderer = vtkFullScreenRenderWindow.newInstance(); const renderer = fullScreenRenderer.getRenderer(); renderer.setBackground(0.2, 0.2, 0.2); const renderWindow = fullScreenRenderer.getRenderWindow(); renderWindow.setContainer(document.getElementById('vtk-container')); // Add a plane to the scene for the texture to be applied to const planeSource = vtkPlaneSource.newInstance(); const planeMapper = vtkMapper.newInstance(); const planeActor = vtkActor.newInstance(); planeSource.setOrigin(-10, -10, 0); planeSource.setPoint1(10, -10, 0); planeSource.setPoint2(-10, 10, 0); planeMapper.setInputConnection(planeSource.getOutputPort()); planeActor.setMapper(planeMapper); renderer.addActor(planeActor); // Load the OBJ model const objReader = vtkOBJReader.newInstance(); objReader.setUrl('model.obj').then(() => { const objMapper = vtkMapper.newInstance(); const objActor = vtkActor.newInstance(); objMapper.setInputConnection(objReader.getOutputPort()); objActor.setMapper(objMapper); // Apply the texture to the model const texture = vtkTexture.newInstance(); texture.setInterpolate(true); texture.setRepeat(false); texture.setEdgeClamp(true); texture.setInputConnection(objReader.getOutputPort(), 1); objActor.addTexture(texture); renderer.addActor(objActor); // Update the camera position to view the entire scene const bounds = objActor.getMapper().getBounds(); const center = objActor.getCenter(); const distance = vtkMath.distance(bounds[0], bounds[1], bounds[2], bounds[3], bounds[4], bounds[5]); const angle = Math.atan2(distance, vtkMath.distance(...center)) * 2; const camera = renderer.getActiveCamera(); camera.setPosition(center[0], center[1] - distance, center[2]); camera.setFocalPoint(...center); camera.setViewUp(0, 0, 1); camera.setDistance(distance); camera.setClippingRange(distance / 10, distance * 10); camera.setViewAngle(vtkMath.degreesFromRadians(angle)); renderer.resetCameraClippingRange(); }); // Create a color transfer function for the plane const planeColorTransferFunction = vtkColorTransferFunction.newInstance(); planeColorTransferFunction.addRGBPoint(0, 1, 1, 1); planeColorTransferFunction.addRGBPoint(1, 0, 0, 0); // Apply the color transfer function to the plane planeMapper.setLookupTable(planeColorTransferFunction); planeMapper.setScalarRange(0, 1); renderWindow.render(); ``` 在这个示例中,我们首先创建了一个全屏渲染窗口,并将其渲染器的背景设置为灰色。然后,我们添加了一个平面几何体,并创建了一个颜色传输函数来将其渲染为黑白相间的条纹纹理。 接下来,我们使用OBJReader来加载OBJ模型文件,并创建一个Actor和Mapper来显示模型。我们还创建了一个纹理对象,并将其应用于Actor以显示模型的贴图。 最后,我们更新了相机的位置和方向,以便在屏幕上完整地显示场景,并调用renderWindow.render()方法来渲染场景。

pythonvtk读取obj文件和贴图

Python VTK是一个用于可视化数据的开源工具,它支持读取和处理各种文件格式,包括.obj和贴图。要使用Python VTK读取.obj文件和贴图,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保已经安装了Python VTK库。可以使用pip命令进行安装:pip install vtk 2. 导入必要的库和模块:import vtk 3. 创建一个vtkOBJReader对象,并指定要读取的.obj文件路径:reader = vtk.vtkOBJReader(),reader.SetFileName("path/to/your/object.obj") 4. 调用Update()方法读取.obj文件的内容:reader.Update() 5. 创建一个vtkTexture对象。可以从文件中加载贴图,或者使用vtkImageData作为纹理源。如果要从文件中加载贴图,可以使用vtkJPEGReader、vtkPNGReader等来读取图片文件生成vtkImageData对象。 6. 将贴图设置为渲染对象的纹理属性,例如设置给vtkPolyDataMapper:mapper = vtk.vtkPolyDataMapper(), mapper.SetInputConnection(reader.GetOutputPort()) 7. 使用vtkActor对象将纹理属性应用于数据集:actor = vtk.vtkActor(), actor.SetMapper(mapper),actor.SetTexture(texture) 8. 创建vtkRenderer和vtkRenderWindow对象来可视化结果:renderer = vtk.vtkRenderer(), renWin= vtk.vtkRenderWindow(), renWin.AddRenderer(renderer) 9. 将actor添加到renderer中:renderer.AddActor(actor) 10. 最后,使用vtkRenderWindowInteractor启动交互式窗口渲染:iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor(), iren.SetRenderWindow(renWin), iren.Initialize(), iren.Start() 通过以上步骤,您可以使用Python VTK库读取.obj文件和贴图,并将结果以交互式的方式可视化出来。记得在运行代码之前,将"path/to/your/object.obj"替换为您实际的.obj文件路径。

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解释一下这行代码 async Task<LoginResultModel> PasswordSignInAsync(IAuthenticationManager authenticationManager, LoginViewModel model) { var obj = new { l = model.Account, p = Security.Encrypt(model.Password) }; LogHelper.Debug(JsonHelper.SerializeObject(obj)); var content = SSOHelper.GetLoginInfo(model.Account, model.Password); var content1 = SSOHelper.GetLoginInfo1(model.Account, model.Password); LogHelper.Debug(content); LoginResultModel result = JsonHelper.DeserializeObject<LoginResultModel>(content); LoginResultModel result1 = JsonHelper.DeserializeObject<LoginResultModel>(content1); ExceptionHelper.TrueThrow(result == null, "登录结果为空,请联系管理员!"); ExceptionHelper.TrueThrow(result.code == 500, result.message); string username = result.result.user_info.user_name; string usercode = model.Account; string dutyname = result.result.user_info.duty_name; string groupname = result.result.user_info.group_name; string usernametest = result.result.user_info.user_name; var Information = result.result.user_info; string password = result1.result.access_token; OnlineHistory aa = new OnlineHistory() { GWMCode = usercode, GWMName = username, GWMDuty = dutyname, GWMGroupName = groupname, OnlineTime = DateTime.Now, }; int useInsertOnlineHistory = OnlineHistoryDAL.Instance.InsertOnlineHistory(aa); ClaimsIdentity _identity = new ClaimsIdentity(DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); _identity.AddClaim(new Claim(ClaimTypes.Name, username)); _identity.AddClaim(new Claim(ClaimTypes.NameIdentifier, usercode)); _identity.AddClaim(new Claim(ClaimTypes.Role, dutyname)); _identity.AddClaim(new Claim(ClaimTypes.GroupSid, usercode)); _identity.AddClaim(new Claim(ClaimTypes.Actor, usernametest)); _identity.AddClaim(new Claim("http://schemas.microsoft.com/accesscontrolservice/2010/07/claims/identityprovider", "ASP.NET Identity")); _identity.AddClaim(new Claim("DepartmentName", groupname)); _identity.AddClaim(new Claim("DutyName", dutyname)); _identity.AddClaim(new Claim("Password", password)); var Staffpermission = PermissionManageDAL.Instance.GetUersPermissionList(usercode.ToUpper()); var UseStaffpermission = Staffpermission.Select(m => new StaffPermissionItem { PermissionCode = m.PermissionCode }).ToList(); _identity.AddClaim(new Claim("Permissions", JsonHelper.SerializeObject(UseStaffpermission)));//用户的权限列表 authenticationManager.SignIn(new AuthenticationProperties() { IsPersistent = model.RememberMe }, _identity); return await Task.FromResult(result); }

Q = np.zeros((n,N)) # MbitsW数据队列矩阵 Y = np.zeros((n,N)) # mJ的虚拟能量队列,用于存储初始化为零的二维数值数据 Obj = np.zeros(n) # 在解决问题26之后的目标值,初始化为零 energy = np.zeros((n,N)) # 能源消耗数组矩阵 rate = np.zeros((n,N)) # 实现的计算速率 for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 if i_idx > 0: # 更新队列 Q[i_idx,:] = Q[i_idx-1,:] + dataA[i_idx-1,:] - rate[i_idx-1,:] # 当前队列 # 由于浮点错误,断言Q是正的 Q[i_idx,Q[i_idx,:]<0] =0 Y[i_idx,:] = np.maximum(Y[i_idx-1,:] + (energy[i_idx-1,:]- energy_thresh)*nu,0) # 当前能量队列 # 由于浮点错误,断言Y是正的 Y[i_idx,Y[i_idx,:]<0] =0#防止浮点错误 # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode),修改算法使算法不考虑队伍积压问题

for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 nn_input = h # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode) r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) v_list.append(r_list[-1][0]) # 记录最大奖励指数 k_idx_his.append(np.argmax(v_list)) # Policy update module # 编码最大奖励模式 mem.encode(nn_input, m_list[k_idx_his[-1]]) mode_his.append(m_list[k_idx_his[-1]])#将m_list最后一条历史消息添加到历史消息列表中。 # 存储最大结果 Obj[i_idx],rate[i_idx,:],energy[i_idx,:] = r_list[k_idx_his[-1]]#r_list[k_idx_his[-1]] 中的三个值分别赋值给了三个变量 Obj[i_idx]、rate[i_idx, :]、energy[i_idx, :]怎么修改代码使得结果中不考虑队列积压

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for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 nn_input = h # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode) r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) v_list.append(r_list[-1][0]) # 记录最大奖励指数 k_idx_his.append(np.argmax(v_list)) # Policy update module # 编码最大奖励模式 mem.encode(nn_input, m_list[k_idx_his[-1]]) mode_his.append(m_list[k_idx_his[-1]])#将m_list最后一条历史消息添加到历史消息列表中。 # 存储最大结果 Obj[i_idx],rate[i_idx,:],energy[i_idx,:] = r_list[k_idx_his[-1]]#r_list[k_idx_his[-1]] 中的三个值分别赋值给了三个变量 Obj[i_idx]、rate[i_idx, :]、energy[i_idx, :]怎么修改代码使得队列Q、Y变化且代码不考虑队列积压

for i in range(N): arrival_lambda[i] = 1 + 0.1 * i for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 if i_idx > 0: # 更新队列 Q[i_idx,:] = Q[i_idx-1,:] + dataA[i_idx-1,:] - rate[i_idx-1,:] # 当前队列 # 由于浮点错误,断言Q是正的 Q[i_idx,Q[i_idx,:]<0] =0 Y[i_idx,:] = np.maximum(Y[i_idx-1,:] + (energy[i_idx-1,:]- energy_thresh)*nu,0) # 当前能量队列 # 由于浮点错误,断言Y是正的 Y[i_idx,Y[i_idx,:]<0] =0#防止浮点错误 # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode) r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) v_list.append(r_list[-1][0]) # 记录最大奖励指数 k_idx_his.append(np.argmax(v_list)) # Policy update module # 编码最大奖励模式 mem.encode(nn_input, m_list[k_idx_his[-1]]) mode_his.append(m_list[k_idx_his[-1]])#将m_list最后一条历史消息添加到历史消息列表中。 # 存储最大结果 Obj[i_idx],rate[i_idx,:],energy[i_idx,:] = r_list[k_idx_his[-1]]怎么修改代码使得队列Q、Y变化且代码不考虑队列积压

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