AutoCAD二次开发技巧:利用Visual LISP实现扣房檐功能

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0 下载量 128 浏览量 更新于2024-10-10 收藏 6KB RAR 举报
资源摘要信息: "kfy.rar_autocad_autocad二次开发_lisp" 这个文件是一个包含AutoCAD二次开发相关资源的压缩包,主要涉及使用Visual Lisp编程语言来实现特定的AutoCAD功能,即“扣房檐”功能。"扣房檐"可能是指在建筑设计中,对房檐部分进行建模或计算的操作,这通常用于建筑绘图与设计阶段。 AutoCAD是美国Autodesk公司开发的一款专业计算机辅助设计软件,广泛应用于建筑、工程、制造等行业。它支持多种不同系统,如二维图形绘制、三维模型创建、数据库连接以及网络协同设计等。AutoCAD的一个重要特点是用户可以通过各种编程语言和开发工具进行二次开发,以满足特定行业或个性化需求。 Lisp是一种历史悠久的编程语言,尤其在人工智能领域被广泛使用。在AutoCAD中,Lisp语言通过AutoLISP(AutoCAD Lisp)用于创建自定义命令、自动化绘图任务和扩展AutoCAD的功能。Visual Lisp是AutoLISP的一个集成开发环境,提供了代码编辑、调试、编译等功能,是进行AutoCAD二次开发的有效工具。 文件中包含的"KFY.lsp"文件可能是一个Lisp源代码文件,用于实现扣房檐功能。该文件是AutoCAD二次开发的主要组成部分,通过编写Lisp脚本代码来定义新的命令和操作逻辑。 "readme.txt"文件通常是一个文本文件,包含了软件使用说明、开发文档或者其他重要信息。在这个上下文中,readme文件可能详细描述了KFY.lsp文件中实现的扣房檐功能的使用方法、安装步骤、必要条件等。 "***.txt"文件可能包含了与***网站相关的信息。***是一个提供源代码、素材和软件下载的网站,用户可以在该网站找到各种资源,包括AutoCAD相关的二次开发资源。该文件可能提供了有关如何获取更多资源或了解更多信息的链接,或者是开发过程中使用的某个库或工具的引用说明。 在AutoCAD二次开发中,理解和使用Lisp语言是基础技能。开发者需要熟悉AutoCAD对象模型、了解如何访问和操作AutoCAD中的实体,例如线、圆、面等,并且需要掌握如何处理用户输入,如何与AutoCAD图形界面交互等。进行二次开发时,还常常需要对AutoCAD的事件和接口有所了解,以便实现更复杂的自动化和定制化功能。 此外,二次开发通常涉及对特定行业知识的理解,如建筑行业的扣房檐功能,需要有建筑工程的相关背景知识。因此,开发者不仅需要编程技能,还需要具备一定的跨学科知识和行业经验。 在具体开发扣房檐功能的过程中,开发者需要考虑该功能在实际工程中的应用,包括但不限于参数的设定、形状的计算、与现有结构的协调等。通过编写Lisp程序,可以创建自定义界面、输入扣房檐的具体参数,并通过算法实现房檐的准确建模。此外,开发过程中可能还需要对AutoCAD图形进行编辑、渲染等处理,以实现更直观、更精确的设计效果。 最后,对于二次开发者而言,掌握版本控制和软件测试的基本原则也是必不可少的,以确保开发过程中的代码质量和功能的稳定性。常用版本控制工具有Git、SVN等,而软件测试则包括单元测试、集成测试等,旨在发现并修正代码中的错误,确保软件功能的正确性和可靠性。

翻译这段代码class GPR: def __init__(self, optimize=True): self.is_fit = False self.train_X, self.train_y = None, None self.params = {"l": 2, "sigma_f": 1} self.optimize = optimize def fit(self, X, y): # store train data self.train_X = np.asarray(X) self.train_y = np.asarray(y) # hyper parameters optimization def negative_log_likelihood_loss(params): self.params["l"], self.params["sigma_f"] = params[0], params[1] Kyy = self.kernel(self.train_X, self.train_X) + 1e-8 * np.eye(len(self.train_X)) loss = 0.5 * self.train_y.T.dot(np.linalg.inv(Kyy)).dot(self.train_y) + 0.5 * np.linalg.slogdet(Kyy)[ 1] + 0.5 * len(self.train_X) * np.log(2 * np.pi) return loss.ravel() if self.optimize: res = minimize(negative_log_likelihood_loss, [self.params["l"], self.params["sigma_f"]],bounds=((1e-4, 1e4), (1e-4, 1e4)),method='L-BFGS-B') self.params["l"], self.params["sigma_f"] = res.x[0], res.x[1] self.is_fit = True def predict(self, X): if not self.is_fit: print("GPR Model not fit yet.") return X = np.asarray(X) Kff = self.kernel(self.train_X, self.train_X) # (N, N) Kyy = self.kernel(X, X) # (k, k) Kfy = self.kernel(self.train_X, X) # (N, k) Kff_inv = np.linalg.inv(Kff + 0.5e-3 * np.eye(len(self.train_X))) # (N, N) mu = Kfy.T.dot(Kff_inv).dot(self.train_y) cov = Kyy - Kfy.T.dot(Kff_inv).dot(Kfy) return mu, cov def kernel(self, x1, x2): dist_matrix = np.sum(x1 ** 2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(x2 ** 2, 1) - 2 * np.dot(x1, x2.T) return self.params["sigma_f"] ** 2 * np.exp(-0.5 / self.params["l"] ** 2 * dist_matrix)

2023-03-25 上传