AutoCAD Civil 3D的功能很强大，强大到很多功能事实上是我们不需要的。对于仅需要使用断面法计算工程量的童鞋来说，需要掌握的知识点主要有：1、展点（参见相关与点有关的博文）；2、成地形（创建曲面，曲面有关的博文第一节，后面的有关样式、曲面操作属于进修内容，计算方量可先忽略）；3、剖断横断面（本文内容）出方量表，OK，搞定，Let's go!在前面的道路模型的章节中有讲过如何创建采样线及计
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2023-10-18 18:15:30
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# c3d格式与Python：一场数据处理的旅程
在现代数据分析与科学计算的领域，文件格式的多样性给数据的存储和交流带来了许多便利。其中，c3d（Coordinate 3D）格式因其在三维数据存储中的优越表现而受到广泛关注。本文将介绍c3d格式及其与Python的结合，帮助读者通过实例来理解这一过程。
## c3d格式简介
c3d格式最初设计用于存储运动捕捉数据，尤其是在生物力学和运动科学领
# 使用 Python 和 C3D 库进行动作捕捉数据处理
在现代运动科学与动画制作中，动作捕捉技术不可或缺。C3D 是一种常见的文件格式，广泛应用于运动捕捉的数据存储。本文将介绍如何使用 Python 与 C3D 库来处理动作捕捉数据，并提供相关代码示例。
## C3D 格式简介
C3D（Coordinate 3 Dimensions）文件格式旨在存储三维空间内的点位坐标数据，通常用于记录
原创
2024-09-28 04:02:18
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# Python处理C3D模型数据教程
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下处理C3D模型数据的整体流程。我们将按照以下步骤进行：
```mermaid
classDiagram
Class1 --|> Class2: 步骤一
Class2 --|> Class3: 步骤二
Class3 --|> Class4: 步骤三
Class4 --|> Class
原创
2024-03-02 06:11:10
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@[TOC]D3plot文件数据提取及处理LS-Reader是一套用于提供读取LS-DYNA计算结果接口的库，包括D3plot Reader、Binout Reader、LSDA Reader/Writer等模块，支持上千种仿真计算结果的提取和C、C++以及Python语言，下载地址为https://ftp.lstc.com/anonymous/outgoing/lsprepost/LS-Read
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2024-07-10 20:02:59
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# Python 读取 C3D 文件进行动捕数据分析指南
在计算机视觉和动捕领域，C3D 文件常用于存储三维运动捕捉数据。本文将详细说明如何用 Python 读取 C3D 文件，并分析其内容。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------------------------------|
| 1 |
# 使用Python将C3D文件转化为TRC文件的指南
在运动科学和计算机图形学领域，C3D（Coordinate 3D）文件和TRC（Marker Trajectory File）文件是常见的文件格式。将C3D文件转换为TRC文件是一个关键步骤，可以为后续的数据分析和处理提供便利。在这篇文章中，我将教你如何使用Python来实现这一转换，以下是整个流程。
## 整体流程
以下表格展示了处理
文件读取和操作 对文件的操作一般分为三种情况：打开文件，读取文件（读取）和关闭文件。再python中对文件的默认操作方法时open()，默认open()是打开文件并且是只读模式。具体的操作如下： r：只读模式 w：只写模式 【不可读，不存在就新创建，已存在就清空内容替换】 x：只写模式 【不可读，不存在就新创建，已存在就报错】 a：增加模式 【可读，不
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2023-06-29 09:45:45
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行为识别C3D代码(pytorch)实现过程及常见错误1.C3D网络代码C3D（pytorch）实现代码链接：C3D代码2.C3D代码复现过程（1）环境版本要求 pytorch：3.5及以上 opencv：3.4.2（我是这样的，其他低点的版本应该也可以） tensorboard：2.4 scikit-learn:0.23.2（2）数据集的制作首先将UCF-101的数据集结构存储为以下形式： 建议
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2023-11-29 20:23:24
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简介本文章将依次介绍如何将 Pytorch 自训练模型经过一系列变换变成 OpenVINO™ IR 模型形式，而后使用 OpenVINO™ Python API 对 IR 模型进行推理，并将推理结果通过 OpenCV API 显示在实时画面上。本文 Python 程序的开发环境是 Ubuntu20.04 LTS + PyCharm，硬件平台是 AIxBoard™ 爱克斯板开发者套件。本文
来一打『王者荣耀』特效绝是一个大机会！
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2021-08-08 15:46:56
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深度网络DNN的概念，是基于浅层网路——多层感知机MLP（或称人工神经网络ANN）的基础上发展而来。关于MLP或ANN的知识，此处不作赘述，网上有很多资料可以参考。DNN是一个很广的概念，大名鼎鼎的CNN、RNN、GAN等都属于其范畴之内。CNN多用于网络结构数据类型的任务，如图像、声音、文本等；RNN多用于时间序列类型的任务，如音频、文本（NLP）、视频等；GAN则主要用于“生成数据、以假乱真”
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2023-09-05 13:45:21
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在 CAD 世界中，有少数公司优先考虑完全控制源代码的可能性、及时修复错误和增强功能、快速移植到新平台，因此准备为此付出代价。自己的资源。达索、Autodesk、西门子和 PTC和 ASCON以及华云三维：CrownCAD。
原创
2021-12-14 16:31:39
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CNN网络基础结构神经网络-全连接层(2)这一回聊一下神经网络的反向传导算法问题。反向传导算法是一个比较复杂的算法，但是如果把它拆解开，其实每一个小步骤并不复杂。在此之前需要先介绍一个概念，那就是模型训练目标。神经网络是一个用在监督学习上的模型，所谓的监督学习就是我们要提前知道输入和输出。那么我们的模型训练目标自然是希望模型在接收输入后，可以得到和我们提前知道的一样的输出。但是怎么描述这个“
看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算法了解比较局限，所以开始补一补这方面的算法。 这个就完全是把一个视频当成一个图片来处理，一个视频假设有10帧，那么就把这个视频当成…
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2021-07-06 16:42:34
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C1_W4上周一直在忙着改申报书，所以直到现在才开始对第四周的学习进行整理(orz)。深度神经网络 笑死根本没做(orz)。 学到这里，我们对logistic回归和多层神经网络都有一个粗浅的概念了，上面的四个从左到右从上到下，分别为单层神经网络(logistic回归)，双层神经网络，三层神经网络，多层神经网络。人工智能的初期阶段多用第一个浅层的神经网络，但是后来大家发现很多函数只有深层的神经网络才
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2024-03-03 12:12:43
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前言Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。参考论文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 网上对BN解释详细的不多，大多从原理上解释，没有说出实际使用的过程，这里从what, why, how三个角度去解释BN。W
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2023-06-30 21:52:11
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今天给大家介绍一位美丽的姑娘。她的名字叫Pyecharts，打从我第一眼见到她后，就深深地被她迷住，并且爱上了她。简单说一下她的来历：Pyecharts是一款强大的可视化工具。百度开发了一款基于JS强大的可视化库Echarts，可我们在绘图时，通常并不使用前端的技术来整理数据，而转换数据结构又非常麻烦。Pyecharts发挥了python胶水语言的特性，可以很好地帮助我们做数据可视化。本文围绕Py
目录1. STL2. PCD3. OBJ4. PLY5. AMF6. 3MFPCD： Point Cloud Data，PCL(Point Cloud Library)官方指定文件，用于存储点云中点的具体信息。TXT：用来存储点云的点的信息，操作简单，与我们平时处理数据的 txt 文件处理方式一致；VTK：除了存储点的信息，还存储点与点之间的拓扑关系（拓扑关系在 3-3 VTK 文件中有说明）；P
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2023-07-04 17:19:05
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%d格式字符按照上面的格式进行编码32位操作系统d,ld是一样的。嵌入式操作系统d是短整型上面的代码 int num=123456; 的时候，运行结果如下:上面的代码 int num=-
原创
2022-10-12 14:33:33
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