在 Python 领域,几何处理库的应用越来越受到开发者的关注。几何处理通常涉及对图形数据的操作、分析和可视化。在一些项目中,使用 Python 的几何处理库时,我们常常会遇到一些问题,今天我就分享一个经验故事,深入探讨如何解决 Python 几何处理库中的一些问题。
## 问题背景
在某个项目中,我们需要处理二维和三维几何图形,例如点集、曲线和表面。这些数据通常来源于 CAD 软件和 3D
几何处理阶段的职责是逐多边形和逐顶点操作,该阶段被进一步分成例如以下几个阶段:模型视图变换,顶点着色。投影,裁剪以及屏幕映射(图2.3),再次强调一下。依据实现的不同,这些功能阶段可能相当也可能不相当于管线阶段,有时几个连续的功能阶段能够合成一个管线阶段(与其他管线并行地运行)。有时一个功能管线可能
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2018-01-31 12:10:00
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空间查询和分析组件提供查询和分析空间几何体的核心功能,包括几何引擎(Geometry OM.SDO_DISTANCE
原创
2022-08-26 15:23:06
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# Python处理几何库
、行数的获取(MYIASM)、行级锁和外键约束(InnoDB)、表级锁(MYISAM)、在内存中建立缓冲池,缓冲数据和索引(InnoDB)、全文搜索FULL_TEXT(MYIASM)、保存行数(MYIASM)大容量的数据集时趋向于选择Innodb。因为它支持事务处理和故障的恢复。Innodb可以利用数据日志来进行数据的恢复。主键的查询在Inn
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2023-09-08 13:53:00
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当编写JSP程序的时候,程序员可能会遗漏一些BUG,这些BUG可能会出现在程序的任何地方。 JSP代码中通常有以下几类异常: 检查型异常:检查型异常就是一个典型的用户错误或者一个程序员无法预见的错误。举例来说,如果一个文件将要被打开,但是无法找到这个文件,则一个异常被抛出。这些异常不能在编译期被简单 ...
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2021-09-11 12:35:00
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当编写JSP程序的时候,程序员可能会遗漏一些BUG,这些BUG可能会出现在程序的任何地方。 JSP代码中通常有以下几类异常:检查型异常:检查型异常就是一个典型的用户错误或者一个程序员无法预见的错误。举例来说,如果一个文件将要被打开,但是无法找到这个文件,则一个异常被抛出。这些异常不能在编译期被简单地忽略。运行时异常:一个运行时异常可能已经被程序员避免,这种异常在编译期将会被忽略。错误:错误不是异常,但问题是它超出了用户或者程序员的控制范围。错误通常会在代码中被忽略,您几乎不能拿它怎么样。举例
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2021-11-12 14:06:50
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一.什么是横向越权和纵向越权. 1.横向越权:攻击者想访问与他权限相同的用户,例如:在忘记密码回答问题成功后,会跳到重设密码的页面,这个时候如果用户随意填用户名和密码,而且数据库也刚刚好存在这个用户时,那么就会修改其他用户的密码,这就是横向越权 2.纵向越权:低级别攻击者想访问高级别用户的资源。二.怎么解决 1.横向越权:在回答问题时,成功的时候,会在服务端根据用户名生成一个token(随机
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2023-09-08 19:02:38
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在许多应用中,不能保证获取到的物体图像是同一个位置和方向。大多数情况检测的物体会发生
原创
2022-06-09 22:34:31
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1. 引言在 JavaScript 和 Java 语言中,针对二进制进行移位的位操作符有:左移 <<、有符号右移 >>、无符号右移 >>>,首先我们先从概念上去剖析它们,这里引用《计算机组成原理教程》书中的一段描述:计算机中机器数的字长往往是固定的,当机器数左移 n 位或右移 n 位时,必然会使其 n 位低位或 n 位高位出现空位。那么,对空出的空位应该添
多线程安全问题的解决方案:首先我们得明白两个概念:同步 和 互斥;同步——这是线程 or 进程之间的 合作关系。对多个线程在执行次序上进行协调,以使并发的各个线程能更好的利共享资源,相互合作。多个线程之间,一个线程需要等待另一个线程执行完毕后才能继续执行。 如:下文中,当一个线程拿到锁没有释放之前另一个线程不能执行,只能是等待上个线程 释放了锁之后才能执行。 互斥——这是线程
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2023-11-09 11:42:23
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最近在做任务时,想要使用简单几何图形作为数据集,但是一张张画几千张图象是一件十分浪费时间的事情,所以利用代码来实现这个功能。(代码可直接运行)
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2023-06-07 11:14:47
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很多人在学习编程之初都会碰到这种问题:学会了基础的语法了,但是还是做不了项目,不知道如何下手。当初,我学习C的时候是这样、Java的时候是这样、Python的时候也是这样,其实不管什么语言、什么知识都是这样:理论基础知识 - 能动手做项目是有一道鸿沟的。那么如何突破这条鸿沟?中间的桥梁是什么?其实已经回答出来了:照抄!我把我自己的学习资料总结了一下,保证非常的通俗易懂帮助你学会Python,还能跟
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2024-07-23 18:31:54
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优化:表分区,索引分区 (优化①粗略的进行表分区,优化②为精确数据分区)为什么要表分区?当一个表的数据量太大的时候,我们最想做的一件事是什么?将这个表一分为二或者更多分,但是表还是这个表,只是将其内容存储分开,这样读取就快了N倍了 原理:表数据是无法放在文件中的,但是文件组可以放在文件中,表可以放在文件组中,这样就间接实现了表数据存放在不同的文件中。能分区存储的还有:表、索引和大型对象数据 。S
原创
2016-02-23 15:09:19
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