while b < 7: a -= 1 # 头像 self.sign_obj_list['label_list_avatar'][b].setStyleSheet( "border-image: url(" + self.sign_user_list[a]['avatar'] + ");") # 姓名 self.sign_obj_list['label_user_list_name'][b].setText( self.sign_user_list[a]['name']) # 专业 self.sign_obj_list['label_user_list_dept'][b].setText( self.sign_user_list[a]['userinfo']) # 签到时间 self.sign_obj_list['label_user_list_time'][b].setText( self.sign_user_list[a]['time']) # 签到日期 self.sign_obj_list['label_user_list_date'][b].setText( self.sign_user_list[a]['date']) b += 1怎么将签到人数加进去

时间: 2023-06-27 14:03:24 浏览: 47
如果你想将签到人数加进去，你可以在循环中添加一个计数器，每次循环就将计数器加1。在循环结束后，将计数器的值赋给一个标签或文本框，以显示签到人数。 示例代码： count = 0 # 计数器初始化为0 while b < 7: a -= 1 # 头像 self.sign_obj_list['label_list_avatar'][b].setStyleSheet( "border-image: url(" + self.sign_user_list[a]['avatar'] + ");") # 姓名 self.sign_obj_list['label_user_list_name'][b].setText( self.sign_user_list[a]['name']) # 专业 self.sign_obj_list['label_user_list_dept'][b].setText( self.sign_user_list[a]['userinfo']) # 签到时间 self.sign_obj_list['label_user_list_time'][b].setText( self.sign_user_list[a]['time']) # 签到日期 self.sign_obj_list['label_user_list_date'][b].setText( self.sign_user_list[a]['date']) b += 1 count += 1 # 计数器加1 # 将签到人数显示在标签或文本框上 self.sign_obj_list['label_sign_count'].setText("签到人数：" + str(count))

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GPIB-VC.zip_gpib-32.dll_gpib-488 dll_gpib-l.obj_gpib.h_vc 上位机

采用VC实现GPIB于上位机的数据读取，注意，需要的DLL文件在release目录下。希望对刚开始GPI采集的初学者有帮助！
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load-opengl.zip_load obj_obj_obj opengl_opengl .obj_opengl obj

obj文件载入opengl，并实现旋转，打开即可运行
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OBJ-Model-Loader.zip_obj_obj loader_obj model_opengl loader_open

OBJ file loader in opengl.

class Sol(): def __init__(self): self.obj=None self.node_id_list=[] self.distance_of_routes=None # total travel distance of vehicles self.time_of_routes=None # total travel time of vehicles self.fitness=None self.route_list=[] self.timetable_list=[]

- obj: 一个空属性，可以用来存储任何对象。 - node_id_list: 一个空列表，可以用来存储节点 ID。 - distance_of_routes: 车辆的总行驶距离。 - time_of_routes: 车辆的总行驶时间。 - fitness: 适应度值，用于...

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss 在每行代码后添加注释

vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) # 顶点坐标 vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) # 顶点坐标变换 vertices = ...

def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0])在每行代码后添加注释

- self.center = jt.zeros((1, 1, 3))：初始化中心点，并将其设置为可求导的 0 张量。 - self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0])：初始化 Laplacian 约束损失。 - self.flatten...

def __init__(self, module, device_ids=None, output_device=None, dim=0): super(DataParallel, self).__init__() device_type = _get_available_device_type() if device_type is None: self.module = module self.device_ids = [] return if device_ids is None: device_ids = _get_all_device_indices() if output_device is None: output_device = device_ids[0] self.dim = dim self.module = module self.device_ids = list(map(lambda x: _get_device_index(x, True), device_ids)) self.output_device = _get_device_index(output_device, True) self.src_device_obj = torch.device(device_type, self.device_ids[0]) _check_balance(self.device_ids) if len(self.device_ids) == 1: self.module.to(self.src_device_obj)这段代码什么意思

这段代码是 PyTorch 中 DataParallel 类的构造函数，用于实现数据并行。DataParallel 可以在多个 GPU 上并行运行模型以加速训练过程。 具体来说，这段代码的作用如下： - 接受一个模型 module 和一些可选...

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")將這段代碼重拼接的excel修改為sqlite3，然後將在這個excel所作的操作，修改為到sqlite3中，其他判斷條件不變，和顯示需求不變

if (start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1) or (start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2): filtered_rows.append(row) label = self....

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以利用共线方程反算其原始航片对应的像素行列号

cam_points = np.dot(R, obj_points.T) + t.reshape(3, 1) # 将点的坐标投影到图像平面 img_points, _ = cv2.projectPoints(cam_points, np.zeros((3, 1)), np.zeros((3, 1)), K, None) # 通过共线方程反算像素行列...

def main(self): popobj = [] self.ng_best = np.zeros((1, self.var_num))[0] for gen in range(self.NGEN): self.update_operator(self.pop_size) popobj.append(self.fitness(self.g_best)) print('############ Generation {} ############'.format(str(gen + 1))) if self.fitness(self.g_best) > self.fitness(self.ng_best): self.ng_best = self.g_best.copy() print('最好的位置：{}'.format(self.ng_best)) print('最大的函数值：{}'.format(self.fitness(self.ng_best))) print("---- End of (successful) Searching ----") plt.figure() fig = plt.gcf() fig.set_size_inches(18.5, 10.5) plt.title("Figure1") plt.xlabel("iterators", size=14) plt.ylabel("fitness", size=14) t = [t for t in range(self.NGEN)] plt.plot(t, popobj, color='b', linewidth=2) plt.show()

将每次迭代中全局最优解ng_best和每个个体的适应度值保存在popobj列表中，并输出当前迭代次数、最好的位置和最大的函数值。最后，将每次迭代中种群中所有个体的适应度值popobj绘制成折线图。 需要注意的是，这段...

class GameBoard: def __init__(self, cell_width,margin,n,screen): self.n = n self.margin = margin self.cell_width = cell_width self.screen = screen self.screen.fill(Color.ORANGE) self.draw_board() self.draw_buttons() def draw_board(self): for i in range(self.n): pygame.draw.line(self.screen,Color.BLACK, (self. margin,self.margin + self.cell_width*i), (self.margin + (self.n-1)*self.cell_width,self.margin + self.cell_width*i), 2) for i in range(self.n): pygame.draw.line(self.screen, Color.BLACK, (self.margin + self.cell_width * i,self.margin), (self.margin + self.cell_width * i,self.margin + (self.n - 1) * self.cell_width), 2) def draw_buttons(self): pygame.draw.rect(self.screen, Color.BLACK, [self.margin + self.margin + self.cell_width * (self.n - 1) + 5, 50, 100, 50], 1) font = pygame.font.SysFont('宋体',30) txt = font.render('QUIT',True, Color.BLACK) self.screen.blit(txt, (self.margin + self.cell_width * (self.n - 1) + 45, 65)) pygame.draw.rect(self.screen, Color.BLACK, [self.margin + self.margin + self.cell_width * (self.n - 1) + 5, 350, 100, 50], 1) font = pygame.font.SysFont('宋体', 30) txt = font.render('Restart', True, Color.BLACK) self.screen.blit(txt, (self.margin + self.cell_width * (self.n - 1) + 45, 365)) def draw_first_chess(self): x,y = 610,410 pygame.draw.circle(self.screen,Color.BLACK,(x,y),self.cell_width // 2-2) def drawchess(self,row,col,color): x,y = col * self.cell_width +self.margin,row*self.cell_width + self.margin if color == 1: pygame.draw.circle(self.screen,Color.BLACK,(x,y),self.cell_width//2 - 1) else: pygame.draw.circle(self.screen, Color.WHITE, (x, y), self.cell_width // 2 - 1) def draw_now_chess(self,color): x,y = 500,1000 if color == 1: pygame.draw.circle(self.screen,Color.BLACK,(x,y),self.cell_width//2-2) else: pygame.draw.circle(self.screen,Color.BLACK,(x,y),self.cell_width//2-2) def draw_box(self,txt): pygame.draw.rect(self.screen,Color.RED, [150,175,400,100],1) font = pygame.font.SysFont('宋体', 80) txt_obj = font.render(txt, True, Color.RED) self.screen.blit(txt_obj, (200, 200))

1. __init__方法是类的构造函数，它接受cell_width、margin、n和screen等参数，并初始化成员变量。它还调用draw_board和draw_buttons方法来绘制游戏板和按钮。 2. draw_board方法用于绘制游戏板的网格线。 3. draw...

翻译代码：#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,...

def init(self,x0=0,y0=0,q0=0): self._rx = x0 self._ry = y0 self._q = q0 def init(self,x0,y0,q0): self._rx = x0 self._ry = y0 self._q = q0 def init(self): self._rx = 0 self._ry = 0 self._q = 0的参数调用

obj = MyClass(x0=1, y0=2, q0=3) 如果只需要指定x和y的值，而q的值使用默认值0，则可以使用第一个初始化方法，如下所示： obj = MyClass(x0=1, y0=2) 如果不需要指定任何初始值，则可以使用第三个...

from django.contrib import admin from django.urls import reverse from django.utils.html import format_html from django.shortcuts import redirect from .models import Drug @admin.register(Drug) class DrugAdmin(admin.ModelAdmin): change_list_template = 'admin/drug/change_list.html' def get_urls(self): urls = super().get_urls() custom_urls = [ path('import-csv/', self.import_csv), ] return custom_urls + urls def import_csv(self, request): if request.method == 'POST': # TODO: import CSV data self.message_user(request, 'CSV data imported successfully') return redirect('..') return render(request, 'admin/drug/import_csv.html') def changelist_view(self, request, extra_context=None): if not request.GET.get('ordering'): # set default ordering request.GET = request.GET.copy() request.GET['ordering'] = 'name' return super().changelist_view(request, extra_context=extra_context) def interaction_display(self, obj): return format_html('{}', obj.interaction) interaction_display.short_description = 'Interaction' def get_actions(self, request): actions = super().get_actions(request) del actions['delete_selected'] return actions def delete_model(self, request, obj): # TODO: delete model pass def delete_selected(self, request, queryset): # TODO: delete selected models pass def get_queryset(self, request): qs = super().get_queryset(request) qs = qs.order_by('name') return qs def add_view(self, request, form_url='', extra_context=None): self.change_list_template = None return super().add_view(request, form_url=form_url, extra_context=extra_context) def change_view(self, request, object_id, form_url='', extra_context=None): self.change_list_template = None return super().change_view(request, object_id, form_url=form_url, extra_context=extra_context) def delete_view(self, request, object_id, extra_context=None): self.change_list_template = None return super().delete_view(request, object_id, extra_context=extra_context) 怎么重写ModelAdmin中的特性

1. get_urls()：返回一个包括自定义URL路由的URLconf列表。 2. changelist_view()：返回一个HttpResponse对象，它将呈现显示模型对象的更改列表视图。 3. add_view()：返回一个HttpResponse对象，它将呈现用于添加新...

优化这段代码：def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,...

将下列代码转换成matlab代码%update(self,iiter,H,Y,eta,loss): %"""Update the trace_var in new iteration""" if iiter <= self.niter_trace+1: self.H[iiter] = H self.Y[iiter] = Y elif iiter >self.niter - self.niter_trace + 1: self.H[self.ltrace+iiter-self.niter-1] = H self.Y[self.ltrace+iiter-self.niter-1] = Y self.etas[iiter] = eta self.loss[iiter] = loss if self.loss[iiter] < self.lmin: self.Yh = Y self.lmin = self.loss[iiter] self.miniter = iiter if not iiter == -1 else self.niter + 1 end end end end

if iiter <= obj.niter_trace + 1 obj.H{iiter} = H; obj.Y{iiter} = Y; elseif iiter > obj.niter - obj.niter_trace + 1 obj.H{obj.ltrace + iiter - obj.niter - 1} = H; obj.Y{obj.ltrace + iiter - obj....

请将下列代码改为可在vs中运行的版本：double cot(MyMesh::Point a, MyMesh::Point b) { return dot(a, b) / cross(a, b).norm(); } //cot平滑 float smoothCot() { float err = -1; cogs.clear(); v_end = mesh.vertices_end(); // for (v_it = mesh.vertices_begin(); v_it != v_end; ++v_it) { cog[0] = cog[1] = cog[2] = valence = 0.0; for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::HalfedgeHandle prev_heh = mesh.prev_halfedge_handle(heh); MyMesh::HalfedgeHandle next_heh = mesh.next_halfedge_handle(heh); MyMesh::VertexHandle prev_vh = mesh.to_vertex_handle(prev_heh); MyMesh::VertexHandle next_vh = mesh.to_vertex_handle(next_heh); MyMesh::Point prev_p = mesh.point(prev_vh); MyMesh::Point curr_p = mesh.point(*v_it); MyMesh::Point next_p = mesh.point(next_vh); double cot_alpha = cot(prev_p - curr_p, next_p - curr_p); double cot_beta = cot(curr_p - prev_p, next_p - prev_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; } cog += cot_weight * mesh.point(*vv_it); valence += cot_weight; } cogs.push_back(cog / valence); } for (v_it = mesh.vertices_begin(), cog_it = cogs.begin(); v_it != v_end; ++v_it, ++cog_it) { if (!mesh.is_boundary(*v_it)) { MyMesh::Point p = mesh.point(*v_it); err = max(err, (p - *cog_it).norm()); mesh.set_point(*v_it, *cog_it); } } return err; } void smoothCot(float threshold) { float err; do { err = smoothCot(); cout << "err:" << err << endl; } while (err >= threshold); }

cout << "err:" << err << endl; } while (err >= threshold); } int main() { // 读取.obj文件，这里需要提供.obj文件的路径 OpenMesh::IO::read_mesh(mesh, "path/to/your/file.obj"); // 平滑cot值 ...
rar

obj.rar_obj_obj C++_obj 加载_obj文件_site:www.pudn.com

一个加载obj文件的程序，希望对你有帮助
rar

OBJ.rar_ obj.rar _obj_obj load_obj模型_读取obj

能狗实现.obj格式的三维数据文件的图形模型读取操作。结合相应的实例进行了操作。

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GO婚礼设计创业计划：技术驱动的婚庆服务

"婚礼GO网站创业计划书" 在创建婚礼GO网站的创业计划书中，创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计，专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务，以及与婚礼相关的各种服务，如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类，涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。 创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作，积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外，他在大学期间担任班长，锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班，系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。 市场评估部分，目标顾客定位为本地的结婚人群，特别是中等和中上收入者。根据数据显示，广州市内有14家婚庆公司，该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚，公司目标接待200对新人，显示出明确的市场切入点和增长潜力。 市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略，但可以推断，企业可能通过线上线下结合的方式，利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外，提供高质量的技术解决方案和服务，以区别于竞争对手，可能是其市场差异化策略的一部分。 在组织结构方面，未详细说明，但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队，以及可能的行政和财务部门。 在财务规划上，文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本，以及未来12个月的收入预测，旨在确保企业的现金流稳定，并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。 总结来说，婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面，为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解，以及对技术和婚礼行业的专业认识，有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤

![【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8e80154f78dd45e4b061508286f9d090.png) # 2.1 安装前的准备工作 ### 2.1.1 系统要求 PostgreSQL 对系统硬件和软件环境有一定要求，具体如下： - 操作系统：支持 Linux、Windows、macOS 等主流操作系统。 - CPU：推荐使用多核 CPU，以提高数据库处理性能。 - 内存：根据数据库规模和并发量确定，一般建议 8GB 以上。 - 硬盘：数据库文件和临时文件需要占用一定空间，建议预留足够的空间。
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字节跳动面试题java

字节跳动作为一家知名的互联网公司，在面试Java开发者时可能会关注以下几个方面的问题： 1. **基础技能**：Java语言的核心语法、异常处理、内存管理、集合框架、IO操作等是否熟练掌握。 2. **面向对象编程**：多态、封装、继承的理解和应用，可能会涉及设计模式的提问。 3. **并发编程**：Java并发API（synchronized、volatile、Future、ExecutorService等）的使用，以及对并发模型（线程池、并发容器等）的理解。 4. **框架知识**：Spring Boot、MyBatis、Redis等常用框架的原理和使用经验。 5. **数据库相
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微信行业发展现状及未来发展趋势分析

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析 微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信月活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。 微信作为流量枢纽，已经成为移动互联网的基础设施，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。因此，在整体用户数量开始触达天花板的时候，微信自身也在重新寻求新的增长点。 中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟，环比17Q4增长了14%，单人日均使用时长达到了273分钟，环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计，社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份，社交软件占据移动互联网35%左右的时长，相比2015年减少了约10pct，但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。 争夺社交软件份额的主要系娱乐类App，目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中，通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽，但根据统计，搜索的用户量约为4.5亿，为各类应用最高，但其时长占比约为5%左右，落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%，基本与搜索相当，但其流量分发能力远弱于搜索。 微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。因此，在整体用户数量开始触达天花板的时候，微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。因此，在整体用户数量开始触达天花板的时候，微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。因此，在整体用户数量开始触达天花板的时候，微信自身也在重新寻求新的增长点。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【基础】安装MySQL：从下载到配置的完整指南

![python数据库编程合集](https://opengraph.githubassets.com/f5c38590c64cc0ea56ef235eff4fb5d5675e3c699a36ce388d1ffc280bd77681/mongodb/mongo-python-driver) # 1. MySQL数据库简介 MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），因其高性能、可扩展性和易用性而闻名。它广泛应用于各种规模的应用程序，从小型网站到大型企业系统。 MySQL使用结构化查询语言（SQL）来管理数据。SQL是一种标准化语言，允许用户通过简单的命令创建、读取、更新和删除
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# 请根据注释在下面补充你的代码实现knn算法的过程 # ********** Begin ********** # # 对ndarray数组进行遍历

K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。在代码中，实现KNN的基本步骤如下： ```python # 导入必要的库 import numpy as np from collections import Counter # 假设我们有一个训练数据集 X_train 和对应的标签 y_train X_train = ... # (n_samples, n_features) y_train = ... # (n_samples) # KNN函数实现 def knn_k(X_test, k, X_train, y_train):