所有放到游戏里面的模型都是低模，不仅是手机游戏，甚至是主机游戏；可能很多人要问，那次世代游戏呢？那些3A大作呢？这么高清的画质也是低模吗？如果大家了解游戏建模的制作流程，这个问题就迎刃而解了。我从游戏模型的制作流程方面为大家分析一下，为什么你们看到的游戏里面的模型都是低模？3D建模有两种制作流程和方法：第一种：低模+手绘贴图因为受到电脑，手机性能的限制，所以游戏的模型面数都要要尽量地
建筑信息模型是什么?能做什么?建筑信息模型是空间涵构与维运决策的整合平台，除了将链接端所提供的信息储存，并且利用了建筑模型中的对象编号将真实数据与件信息进行链接，而建筑信息模型中的空间数据同时能在虚拟环境的剧本编写，以检视所影响的范围层面。 建筑信息模型在储存端担任了系统的数据整合信息中心，除了将链接端所提供的信息储存，并且利用了【建筑信息模型】中的对象编号将真实数据与物信息进行链接，
哈喽，大家好。不知道大家有没有发现，最近给大家分享的Python项目的使用文档用的都是Python内置的argparse模块。今天给大家分享下该模块的使用。 大家在使用命令的时候，一般都会用-h查看命令帮助文档。如：用rm -h查看如何删除文件 rm -h
再比如，用pip -h查看如何安装Python包 pip -h
可以发现，这俩命令的帮助文档在格式上有些相似，这说明
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2023-09-05 10:05:24
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生成器Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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2024-07-14 17:13:19
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GIL与普通互斥锁区别互斥锁是运用在一个py文件中的，也就是在一个应用程序中，是代码层面的锁。其实，Python解释器也是一个应用程序。只是说这个应用程序不是我们实现的，我们自己的python程序都要运行在解释器之上，这个应用程序被用来帮我们运行我们自己的程序。线程互斥锁是Python代码层面的锁，解决我们自己写的Python程序中多线程共享资源的问题。GIL是Python解释器层面的锁，解决解释
社区发现FN算法Python实现算法原理评价指标结果对比源码一种高效实现 2004年，Newman在GN(Girvan and Newman, 2002)算法的基础上，提出了另外一种快速检测社区的算法，称为FN算法。该算法能得到和GN算法相似的结构，但是时间复杂度更低，GN算法的时间复杂度为，FN算法的时间复杂度为，其中，是边的数量，是节点的数量。此处给出FN算法的Python实现，并给出对比实
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2024-09-03 20:59:28
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# GWR（Geographically Weighted Regression）Python 核函数
## 引言
GWR是一种空间统计回归方法，用于分析空间数据中的空间非平稳性和空间异质性。GWR基于地理加权回归（Geographically Weighted Regression）模型，通过局部邻域内的权重来对回归模型进行加权。这种加权方法可以提高回归模型的预测能力和解释力，特别适用于处理
原创
2023-12-05 07:59:42
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在R语言中有一些关于教育诊断的一些包,我试着进入R包的CRAN,进行关键词检索,找到我想要试玩的那些教育数据挖掘(或许叫教育诊断更为恰当),我搜索的关键词有Item Response Theory(项目反应理论), Knowledge Space(知识空间), education.首先,我要试玩的是kst(Knowledge Space Theory),kst的基本思想是一个学生对某领域知识的掌握
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2024-04-02 07:08:53
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GitHub地址：https://github.com/dandelionlxj/Word-counterPSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时（分钟）实际耗时（分钟）Planning计划 20 30· Estimate· 估计这个任务需要多少时间10 20 Development开发1440 1200
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2024-01-21 08:45:09
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装饰器通用模型def wrapper(fn):
def inner(*args, **kwargs):
ret = fn(*args, **kwargs)
return ret
return inner装饰器几个关键点"""
1.函数可以当参数传递
2.函数可以作为返回值进行返回
3.函数名称可以当成变量一样进行赋值操作
装饰器本质上是个闭包
在
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2024-05-29 10:37:55
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装饰器在python中经常使用，接下来介绍一下自己写的装饰器 装饰器分为无参装饰器和有参装饰器 装饰器使用的主要是闭包的思想 python装饰器1、无参装饰器2、有参装饰器3、from functools import wraps 1、无参装饰器def wrapper(func):
"""
定义一个装饰器函数
:param func:
:return:
""
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2024-01-08 16:39:42
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1. Garbage collection(GC垃圾回收)现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾收集机制，而不再是c，c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由，可以任意申请内存，但如同一把双刃剑，为大量内存泄露，悬空指针等bug埋下隐患。 对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象，且定位简单易用的语言，自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。 python里也同java
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2024-04-18 21:43:22
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目录背景非线性模型转换为线性模型背景非线性关系线性化的几种情况应用平滑数据处理参考文献 背景大一做项目，使用过huff模型与gwr模型（地理加权回归）的线性化。在处理数据过程中也遇到了平滑数据处理的问题。这里做一个总结记录。非线性模型转换为线性模型背景模型可以分为线性模型和非线性模型，有时候为了处理需要将线性模型转换为非线性模型，如地理加权回归模型只能适用于线性数据，而huff模型是非线性模型，
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2024-05-11 20:21:47
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在菜单栏中选择customize→extensions将network analyst选上。建立网络数据集首先需要道路中心线在交点处打断（右键菜单栏处→advanced editing）立体相交的不打断。尤其重要的是图层属性表中要包含NAME、LENGTH、Hierarchy、OneWay这些字段。（字段要在停止编辑的状态下才能添加） 道路中心线的处理3.1建立拓扑，拓扑只能在geoda
本文包括：重要概念逻辑斯蒂回归和线性回归二项逻辑斯谛回归模型逻辑斯蒂回顾与几率模型参数估计多项逻辑斯谛回归1.重要概念：在正式介绍逻辑斯蒂回归模型之前，需要先对一些基本概念有所了解，如果明白这些概念可以直接跳过。分布函数和密度函数：对于一个连续型随机变量，密度函数是指该变量在其可取值范围内为一个特定值的概率，分布函数即在一个特定值和小于该特定值的范围内出现的概率，可以理解为密度函数的面积比率。用逻
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2024-08-23 10:13:24
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S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便的探索数据。 目前S语言的实现版本主要是S-PLUS。它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱，S-PLUS强调
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2024-07-31 19:13:01
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致谢：所有数据和方法都源自城市数据派MGWR课程主讲于瀚辰老师以下是于老师最近发表的相关论文沈体雁,于瀚辰,周麟,古恒宇,何泓浩.北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究[J].经济地理,2020,40(03):75-83.一、效果图二、关于MGWRMGWR（多尺度地理加权回归）是由Stewart Fotheringham教授团队开发，基于Micros
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2024-03-05 21:54:50
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一、GitHub地址https://github.com/hoka-17/WC二、PSP表格PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时（分钟）实际耗时（分钟）Planning计划60120· Estimate· 估计这个任务需要多少时间60120Development开发12801500· Analysis· 需求分析 4030· Design
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2024-06-23 10:26:33
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1、爬虫python由于其强大的库生态，非常适合写爬虫，自带了urllibbeautifulsoup4等爬虫工具，可以请求并解析网页，利用他们便可以写出复杂的爬虫脚本；另外，python第三方库中还有requests、scrapy、PySpider之类的明星工具，集成了非常强大的爬虫系统；其他语言也有爬虫库，但是python优势在于简洁，几行代码就可以实现一个爬虫： # 导入url
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2023-09-23 10:18:52
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翻译 | LemonPlotly Express 入门之路Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分
