用SW将三维图变成dwg格式的工程图(dwg格式可以直接用CAD打开并进行修改标注) 文章目录用SW将三维图变成dwg格式的工程图(dwg格式可以直接用CAD打开并进行修改标注)前言一、在已经做好SW三维图后,如何转dwg格式?二、具体步骤1.打开三维图在这里插入图片描述2.打开工程图界面3.拖拽右边需要视图到图纸里4.选择图纸大小(A1\A3\...)5.进行局部剖视图等设置标注6.文件保存7.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-07 21:03:30
                            
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            SOPHON SDK模型转换的常见问题1. 模型转换失败怎么办2. 如何使用BMLang开发自定义的算子3. 是否支持模型的在线编译4. fp32模型的输出和原始模型输出差异比较大怎么办5. YOLOv3的darknet模型先转为caffe模型后再转为fp32bmodel,模型输出和原始模型输出存在偏差?6. 使用bmnetd编译Darknet出现段错误Unknown error 2762005            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-19 09:27:34
                            
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            TensorFlow Lite的设计旨在在各种设备上高效执行模型。这种高效部分源于在存储模型时,采用了一种特殊的格式。TensorFlow模型在能被TensorFlow Lite 使用前,必须转换成这种格式。 转换模型减小了模型文件大小,并引入了不影响准确性(accuracy)的优化措施(optimizations)。开发人员可以在进行一些取舍的情况下,选择进一步减小模型文件大小,并提高执行速度。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-27 05:54:06
                            
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            # iOS 类型模型转换
在 iOS 开发中,我们经常需要将不同的数据格式进行转换,其中最常见的就是将 JSON 数据转换为 Swift 的模型对象。类型模型转换不仅有助于我们更好地处理数据,还能提高代码的可读性和可维护性。本文将深入探讨 iOS 中的类型模型转换,包括其原理、实现方式及相关的代码示例。
## 什么是类型模型转换?
类型模型转换是指将某种数据格式(例如 JSON)解析为特定的            
                
         
            
            
            
            ## iOS 在线类型模型转换入门指南
作为一名刚入行的小白,学习如何在 iOS 上实现在线类型模型转换可能让你感到困惑。但别担心,本文将带你一步一步完成这个过程,确保你能顺利上手。在开始之前,我们先来看一下整个流程。
### 整体流程
以下是实现 iOS 在线类型模型转换的步骤:
| 步骤 | 描述                           |
|-----|---------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-09 06:37:55
                            
                                24阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            说明工作中经常需要用到不同格式的三维模型,比如3dmiax建模的3ds,倾斜摄影的osgb、bim转换的fbx,二维gis需要的shp、cad建模的dxf、三维gis需要的gltf等等,需要能快速方便的浏览和查看这些三维模型,也需要能将三维模型格式转换成其他三维模型格式。对三维浏览和转换的需求非常迫切。支持常见的3d模型格式目前常见的三维模型涉及到:摄影测量 倾斜摄影,通用的格式osgb。三维模型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-31 17:57:05
                            
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            传统认知认为:如果我们自己没定义任何构造函数,那么编译器就会为我们隐式自动定义 一个默认的构造函数,我们称这种构造函数为:“合成的默认构造函数” 介绍在windows下怎么看obj文件。打开VS的本机工具命令提示符,用dumpbin命令把.obj文件内容导出成可查看文件my.txt,这个my.txt格式,一般被认为是COFF:通用对象文件格式(Common Object File For            
                
         
            
            
            
            数模转换器,又称D/A转换器,简称DAC,它是把数字量转变成模拟的器件。D/A转换器基本上由4个部分组成,即权电阻网络、运算放大器、基准电源和模拟开关。模数转换器中一般都要用到数模转换器,模数转换器即A/D转换器,简称ADC,它是把连续的模拟信号转变为离散的数字信号的器件。12中文名数模转换器简 称DAC模数转换器即A/D转换器输出最小电压-12V概念一种将二进制数字量形式的离散信号转换成以标准量            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这个json转换器是将JSON转换成各种类型比如:对象、MAP、List和将对象转化成JSON等等。json是一种格式由:“{”、“:”、“,”和“}”以及英文字母、数字汉字组成。先来讲解一下json转换成各种形式  这是我在看别人微博学习到的。有错误的地方希望大家能指出错误的地方。转换json格式时,有些日期类型的转换比较烦人,他转化后的类型看不明白,所以我就讲日期类型格式化了一下。具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            划重点 0-5 6个小球 放到 一个矩阵中 小球 〇 ① ② ③ ④ ⑤ 矩阵 □□□□□□□ □□□□□□□ □□□□□□□ 3*7的矩阵 盒子 设 m = 3 n = 7 矩阵的index从上向下一次是 0 3 6 9 12 15 18 1 4 7 10 13 16 19 2 5 8 11 14            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (zhouying2) F:\TensorflowProject\ObjectDetection\models-1.12.0\research\object_detection>(zhouying2) F:\TensorflowProject\ObjectDetection\models-1.12.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、转模型方法NCNN编译完成后生成的工具中有一个caffe2ncnn,使用这个工具可以将caffe模型转成ncnn模型,该工具的命令参数格式为:./caffe2ncnn [caffeproto] [caffemodel] [ncnnparam] [ncnnbin],比如:ncnn/build/tools/caffe/caffe2ncnn deploy.prototxt model.caffemo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               字典转模型主要由以下几种方式:   第一种:在模型文件中只声明属性,字典转模型的整个过程暴漏在控制器中:   AppModel的.h文件如下:#import <Foundation/Foundation.h>
@interface AppModel : NSObject
@property(nonatomic,cop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             Cocoa层:NSURL,Bonjour,Game Kit,WebKitCore Foundation层:基于 C 的 CFNetwork 和 CFNetServicesOS层:基于 C 的 BSD socket  Cocoa层:是最上层的基于 Objective-C 的 API,比如 URL访问,NSStream,Bonjour,GameKit等,这是大多数情况下我们常用的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分析问题  在程序中,类型转换无处不在,数组类型也不例外。对于普通的类型,子类对象可以隐式地转换为父类类型,所有的数组类型都继承自System.Array类型,不存在相互间的关系,但隐式转换仍然被允许,其机制如下:  1、包含值类型项目的数组不能隐式地转换成其他任何类型。  2、两个数组类型能够相互转换的一个前提是两者维数相同。  在满足上述两个前提下,源数组的项目类型必须存在一个隐式或者显式的转            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、KNN概述最简单最初级的分类器,就是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类K近邻(k-nearest neighbour,KNN)是一种基本分类方法,通过测量不同特征值之间的距离进行分类。k近邻的四路是:如果一个样本在特征控件中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,其中k通常            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            TensorFlow.js 附带各种预训练模型,这些模型可以在浏览器中使用,您可以在我们的模型仓库中找到它们。但是,您可能已经在其他地方找到或创建了一个 TensorFlow 模型,并希望在网络应用中使用该模型。TensorFlow.js 为此目的提供了一个模型转换器。TensorFlow.js 转换器有两个组件:一个命令行实用工具,用于转换 Keras 和 TensorFlow            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # SwiftyJSON转换模型:新手指南
作为一名刚入行的开发者,你可能会对如何使用SwiftyJSON来转换模型感到困惑。别担心,这篇文章将为你提供一份详细的新手指南,帮助你快速掌握这一技能。
## 流程概览
首先,让我们通过一个表格来概览整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 引入SwiftyJSON库 |
| 2 | 定义模型类 |
| 3 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            自己看着网上的很多教程摸索了好几天,终于能够自己训练。事实上,网上关于这个API的教程还是非常多的,但我实际做起来发现其实在某些关键部分缺少点步骤,会把我这样的小白搞得一头雾水、无从下手,最后在无穷无尽的报错中崩溃。所以我决定写这篇笔记,一来帮助最初像我一样的小白轻松搞定,二来就是为自己做笔记 ,以后万一忘记了,可以回来看看回想一下。电脑配置cpu: i7-8750Hgpu: 1060 6G内存: