std::string path = "F:/学习/c/Project2/16-Point3D19.ply";

时间: 2023-12-04 19:05:19 浏览: 109
RAR

trimesh-dd.rar_3D图形编程_C/C++_

这段代码是定义了一个名为path的字符串变量，其值为"F:/学习/c/Project2/16-Point3D19.ply"。这个字符串表示了一个文件路径，可能是用于读取或写入文件的。其中，F:/是磁盘的名称，学习/c/Project2/是文件所在的文件夹路径，16-Point3D19.ply是文件名。
阅读全文

相关推荐

zip

ply.zip_obj文件转ply_ply文件_ply文件读取_site:www.pudn.com_读取ply文件

在3D图形处理和计算机视觉领域，PLY（Polygon File Format或Stanford Triangle Format）是一种用于存储3D模型数据的文件格式。它支持多种数据类型，包括顶点、边和面，以及附加属性如颜色和纹理坐标。这个压缩包文件...
zip

3d-pointcloud-view.zip_3d point cloud_matlab ply_matlab 点云_点云显示

scatter3(xyz(:,1), xyz(:,2), xyz(:,3), [], colors, 'filled'); xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('三维彩色点云显示'); grid on; 在上述代码中，vertices(:,1:3)获取了点的坐标，而...

程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself'，优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] 这样就可以避免出现 AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself' 的错误了。
zip

吊灯.-ply-format.zip

《吊灯模型与PLY格式深度解析》 在三维建模领域，模型的精确性和细节表现至关重要，这往往决定了最终渲染效果的真实感和艺术性。本文将深入探讨“吊灯-ply-format.zip”这一资源包，它包含了一个精致的吊灯模型，...

程序提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，优化程序def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

这个错误通常是由于数组或矩阵为空，导致无法获取其形状信息。你可以在程序中增加一些判断语句，避免出现这种情况。比如，在计算前可以先检查输入的 depth、camera_intrinsics 和 rgb 是否为空，若为空则直接返回或...

程序运行提示ValueError: could not broadcast input array from shape (921600,) into shape (307200,)，优化程序 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

根据报错信息，可以看出是在数据维度转换的过程中出现了问题。具体来说，self.X.T.reshape(-1)、-self.Y.T.reshape(-1) 和 -self.Z.T.reshape(-1) 这三行代码中，将二维...data_ply[2] = -self.Z.T.flatten()

没有GPU，优化程序class point_cloud_generator(): def init(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[312.486, 243.928, 382.363, 382.363]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1) def write_ply(self): start = time.time() float_formatter = lambda x: "%.4f" % x points = [] for i in self.data_ply

It that the code is generating a point cloud from an RGB-D image pair. Since you mentioned that you do not have a GPU, one possible optimization could be to use the numba library to speed up the ...

运行提示numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)，优化程序@numba.jit(nopython=True) def compute(self): # rest of the code t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in numba.prange(self.width): # rest of the code X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in numba.prange(self.height): # rest of the code Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

这个错误提示是因为 Numba 在尝试编译代码时遇到了类型错误。可能有一些变量或数组的类型无法推断，或者有一些操作无法在 Numba 的 nopython 模式下进行。 你可以尝试使用 Numba 的 object 模式来编译代码，这样...

void MLreconstruction::GenDXFMesh(const std::string in_file,const std::string out_file) { //Create mesh for processing CMeshO m; CMeshO rm; //Open a mesh vcg::tri::io::ImporterPLY<CMeshO>::Open(m,in_file.c_str()); //Compute Normal //ComputeNormal(m); vcg::tri::PointCloudNormal<CMeshO>::Param p; p.fittingAdjNum = 10; p.smoothingIterNum = 0; p.useViewPoint = false; vcg::tri::PointCloudNormal<CMeshO>::Compute(m, p); std::cout<<"Compute normal successful"<<std::endl; //Construction through poisson //PoiReconstruct(m,rm); PoissonParam pp; MeshModelPointStream<Scalarm> meshStream(m); _Execute<Scalarm,2,BOUNDARY_NEUMANN,PlyColorAndValueVertex<Scalarm> >(&meshStream,m.bbox,rm,pp); std::cout<<"Reconstruction successful"<<std::endl; //save a mesh dxfStruct dF; vcg::tri::io::DXFStructure<CMeshO>::GenDXF(rm,dF); dF.SaveDXF(out_file.c_str()); } 请帮我读懂这段代码

这段代码是一个函数GenDXFMesh，它的作用是将输入的PLY文件转换为DXF文件，并且进行了一些处理和重建操作。 首先，函数创建了两个网格对象m和rm，分别用于存储输入和重建后的网格。 接下来，代码使用vcg::...

pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PLYReader reader; reader.read(path + ".ply", *cloud); std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud) << ")." << std::endl; pcl::VoxelGrid sor; // 创建滤波对象 sor.setInputCloud(cloud); // 设置需要过滤的点云给滤波对象 sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体 sor.filter(*cloud_filtered); // 执行滤波处理，存储输出 std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud_filtered) << ")." << std::endl; pcl::PCDWriter writer; writer.write(path + "_out.pcd", cloud_filtered);

这段代码使用了点云库（Point Cloud Library，PCL）来对初始点云数据进行简化。 首先，通过创建pcl::PCLPointCloud2类型的指针cloud和cloud_filtered来存储原始点云和简化后的点云数据。 接下来，使用pcl::...

程序提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，优化程序data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)

这个错误通常是因为变量为 None 导致的。你可以添加一些条件语句来检查数据是否为 None。... data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) 如果数据不为空，那么你可以继续执行 reshape 操作。这应该可以解决你的问题。

vector points; for (size_t i = 0; i < input->size(); i++) { float px = input->points[i].x; float py = input->points[i].y; float pz = input->points[i].z; float nx = input->points[i].normal_x; float ny = input->points[i].normal_y; float nz = input->points[i].normal_z; points.push_back(PointVectorPair(Kernel::Point_3(px, py, pz), Kernel::Vector_3(nx, ny, nz))); } // ---------------------------------参数设置--------------------------------- const double s_angle = 25; // 平滑度，值越大越平滑，取值范围[0,90] const double edge_s = 0; // 边缘的敏感性取值范围[0,1] const double n_radius = 0.25; // 邻域点搜索半径 const std::size_t n_out = points.size() * 10; // 上采样后的点数 // ----------------------------------上采样---------------------------------- CGAL::edge_aware_upsample_point_set<CGAL::Parallel_if_available_tag>(points, std::back_inserter(points), CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()). normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()). sharpness_angle(s_angle). // 控制输出结果的平滑度，值越大越平滑，取值范围[0,90]。 edge_sensitivity(edge_s). // 边缘的敏感性取值范围[0,1]，边缘敏感度越大，在尖锐边缘处插入点的有限度越高 neighbor_radius(n_radius). // 邻域点的个数，如果提供，查询点的邻域是用一个固定的球面计算的半径 // 而不是固定数量的邻居。在这种情况下，参数k用于限制每个球邻域返回点的数量(避免高密度区域的点过多) number_of_output_points(n_out)); // 上采样后的点数 std::cout << "上采样完毕！！！" << std::endl;将上述代码中的CGAL带有法线的点云数据转换PCL库点云数据PointNormal

上述代码片段中，使用了CGAL库的edge_aware_upsample_point_set函数对带有法线的点云数据进行上采样，并将结果存储在points向量中。现在你想将这些点转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据。 你可以按照...

[Open3D Error] (std::shared_ptr<open3d::pipelines::registration::Feature> open3d::pipelines::registration::ComputeFPFHFeature(const open3d::geometry::PointCloud&, const open3d::geometry::KDTreeSearchParam&)) /home/runner/work/Open3D/Open3D/cpp/open3d/pipelines/registration/Feature.cpp:120: [ComputeFPFHFeature] Failed because input point cloud has no normal.

point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("path/to/point_cloud.ply") # 计算法线信息 o3d.geometry.estimate_normals(point_cloud) # 计算FPFH特征 radius_normal = 0.1 # 法线估计半径 radius_feature = 0.5 # ...

# Save PointMap to pm_path. def SavePlyFile(self,pm_path, pm, image): width = pm.GetSize().width height = pm.GetSize().height pm_num = width * height pm_ptr = np.array(pm, copy=False).reshape((-1, 3)) image_ptr = np.array(image, copy=False) if image.GetType() == RVC.ImageTypeEnum.Mono8: tmp = image_ptr.copy().flatten() image_ptr = np.zeros((height * width, 3)) image_ptr[:, 0] = tmp image_ptr[:, 1] = tmp image_ptr[:, 2] = tmp else: image_ptr = image_ptr.reshape(-1, 3) if image.GetType() == RVC.ImageTypeEnum.BGR8: image_ptr[:, [0, 2]] = image_ptr[:, [2, 0]] data = np.concatenate((pm_ptr, image_ptr), axis=1) np.savetxt(pm_path, data, fmt = '%f %f %f %d %d %d') with open(pm_path, 'r+') as f: old = f.read() f.seek(0) f.write("{}".format("ply")) f.write("\n{}".format("format ascii 1.0")) f.write("\n{}".format("comment Created by Rvbust, Inc")) f.write("\nelement vertex {}".format(pm_num)) f.write("\n{}".format("property float x")) f.write("\n{}".format("property float y")) f.write("\n{}".format("property float z")) f.write("\n{}".format("property uchar red")) f.write("\n{}".format("property uchar green")) f.write("\n{}".format("property uchar blue")) f.write("\n{}\n".format("end_header")) f.write(old) f.close() return

这段代码是用来将一个 PointMap 和一张图片保存为一个 .ply 文件的函数。具体来说，它接受三个参数：pm_path 表示保存的路径，pm 表示 PointMap 对象，image 表示图片对象。 首先，它通过 pm.GetSize() 获取 ...

[Open3D INFO] Downloading https://github.com/isl-org/open3d_downloads/releases/download/20220201-data/BunnyMesh.ply一直下载不完

这是 Open3D（Open Source 3D Library）库下载 BunnyMesh.ply 文件的提示信息，可能是由于网络连接不稳定或下载链接失效等原因导致下载失败。 您可以尝试使用其他网络环境重新下载或手动下载该文件并将其放在所需的...

from open3d import * import numpy as np pcd = io.read_point_cloud("frag_116.ply") visualization.draw_geometries([pcd]) np_colors = np.array(pcd.colors) np_colors[3000:45000,2] = 0.24 pcd.colors = Vector3dVector(np_colors) visualization.draw_geometries([pcd])是什么意思

然后，它使用io.read_point_cloud函数从文件中读取点云数据，并将结果存储在变量pcd中。接下来，使用visualization.draw_geometries函数将点云可视化显示出来。 然后，代码创建了一个名为np_colors的NumPy数组，...

TypeError: __init__(): incompatible constructor arguments. The following argument types are supported: 1. pyrealsense2.pyrealsense2.save_to_ply(filename: str = 'RealSense Pointcloud ', pc: pyrealsense2.pyrealsense2.pointcloud = )

这个错误提示表明您使用了错误的rs.save_to_ply()构造函数参数类型或数量。正确的构造函数应该包含两个参数：要保存的文件名和点云对象。请检查您的代码，确保这两个参数正确传递。 以下是一个示例代码，演示如何...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\xuhu\\PycharmProjects\\dianyun\\../TestData/Bunny.ply.tar.gz'

比如使用完整的路径 'C:\\Users\\xuhu\\PycharmProjects\\dianyun\\../TestData/Bunny.ply.tar.gz' 来确保程序能够正确地找到文件。 3. 将文件复制到正确的位置：如果所需的文件或目录确实存在但仍然无法找到，你...

[ERROR] [1686123555.624064]: bad callback: <function point_cloud_callback at 0x7f1b0006db80> Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/noetic/lib/python3/dist-packages/rospy/topics.py", line 750, in _invoke_callback cb(msg) File "./pointcloud_to_scene.py", line 118, in point_cloud_callback bpa_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha) TypeError: create_from_point_cloud_alpha_shape(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (pcd: open3d.open3d_pybind.geometry.PointCloud, alpha: float) -> open3d.open3d_pybind.geometry.TriangleMesh 2. (pcd: open3d.open3d_pybind.geometry.PointCloud, alpha: float, tetra_mesh: open3d::geometry::TetraMesh, pt_map: List[int]) -> open3d.open3d_pybind.geometry.TriangleMesh Invoked with: geometry::PointCloud with 70 points., array([ 1.08353329, -0.03247907, 0.40000001])

pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply") # 使用alpha形状参数从点云数据创建三角网格模型 bpa_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha) # 显示三角网格模型...

最新推荐

recommend-type

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。
recommend-type

【创新未发表】斑马算法ZOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测Matlab源码 9515期.zip

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：Main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2024b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.6 其他优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测
recommend-type

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
recommend-type

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
recommend-type

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
recommend-type

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
recommend-type

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
recommend-type

"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
recommend-type

【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
recommend-type

c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移