题目：有一个箱子容积为v(0~20000)，同时有n(0~30)个物品，每个物品有一个体积。要求从n个物品中,任取若干个装入箱内，使箱子的剩余空间最小。输入一个整数v，表示箱子容积，一个整数n，表示物品个数。接下来输入n个整数，分别表示这n个物品的体积。输出一个整数，表示箱子剩余空间。思路：可设一个元素个数为 max(v)+1的数组dp[20001]，里面任意一个元素dp[i]表示箱子容积为 i
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2024-10-09 22:53:17
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from pyscipopt import Model, quicksum
from vtk import *
import vtk
import random as rd
import time
import numpy as np
import functools
#数据生成，输入为箱子种类数，箱子最大长、最小长、最大宽、最小宽、商品个数、商品最大长、最小长、最大宽、最小宽
#输出为生成的箱
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2023-12-20 05:56:45
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大家好，今天为大家讲解一下如何利用3dmax制作推拉门衣柜柜体模型。制作完成后应该是这样的一个效果。单击创建，选择几何体，对象切换为标准基本体，选择长方体在场景中进行创建。单击修改，将长度设置为600mm，推拉门的厚度一般在550到650左右，600是比较常见的。厚度设置为2000mm，高度设置为2500mm。转换为可编辑多边形，按4进入到多边形级别，选择这个多边形，单击插入后面的设置按钮，插入的
在3D装箱问题中，如何将不同尺寸的物品高效地装入固定尺寸的容器中，始终是一个具有挑战性的课题。我们将利用“基于贪心算法的3D装箱”技术，设计出一个Python代码示例来解决这一问题。接下来的内容将详细描述我们的研究与实现过程。
### 背景描述
在现代物流与仓储管理中，如何有效地利用空间以降低运输成本是一项重要任务。3D装箱问题是一个经典的组合优化问题，其目标是将尽可能多的物品装入一个或多个容
/**/ /* 标题：< <系统设计师>
>应试编程实例-[递推算法程序设计]
作者：成晓旭 时间：2002年09月14日(18:20:00-20:18:00)
# Python 3D成像算法科普
## 引言
在现代科技发展中，3D成像技术已经被广泛应用在医学、工程、游戏等领域。Python作为一种流行的编程语言，也有许多强大的库和算法可以用来实现3D成像。本文将介绍Python中常用的3D成像算法，并附上代码示例，帮助读者了解和应用这些算法。
## 3D成像算法
### 1. 体素化
体素化是一种常用的3D成像算法，它将物体划分成小立方体（体素
原创
2024-06-28 06:48:34
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教程效果实现效果 集装箱模型箱子模型 中文文档：three.js docs1.安装并 引入threejs 创建安装threejs依赖包npm install threejs在需要用的的代码文件里面引入threejs import * as THREE from 'three' 2.实现3D模型最基础的渲染骨架部分以下例子是在vue的项目里面实现一个简单的场景渲染，目
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2024-04-13 08:09:55
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Panda3D是一款开源的，完全免费的引擎，可用于实时3D游戏，可视化，模拟和实验 。其丰富的功能可以根据您的特定工作流程和开发需求轻松定制。通过易于使用的API公开显卡的全部功能。Panda3D结合了C ++的速度和Python的易用性，可以在不牺牲性能的情况下为您提供快速的开发速度。Panda3D完全免费使用，没有版税，许可证付款，注册或任何类型的费用 - 甚至用于商业用途。根据许可BSD许可
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2024-01-24 12:09:21
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文章目录前言80.贪心算法（新一章：算法进阶）81.分数背包82.分数背包实现83.数字拼接问题84.数字拼接问题实现85.活动选择问题86.活动选择问题实现87.贪心算法总结总结 前言学习python数据结构与算法，学习常用的算法，80.贪心算法（新一章：算法进阶）贪心算法（又称贪婪算法）是指，对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意
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2023-11-10 21:53:03
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随着智慧城市的发展，人脸识别门禁系统逐渐应用于各个行业领域。 对于门禁系统来说，保障安全性是其最重要的指标。但传统2D人脸识别由于无法记录脸部的深度三位信息，获取的人脸数据不完整，造成了硅胶面具或者通的3D模型具等有可乘之机，安全系数低。行业痛点1）受姿态影响，2D活体人脸识别率低；2）大范围遮挡或污渍时识别率非常有限；3）易被硅胶面具或者普通的3D模型所攻破，安全性低；4）超大群体时识别时间长，
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2024-01-07 19:15:55
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# Python 3D轮廓提取算法入门指南
在计算机视觉领域，3D轮廓提取算法是一项重要的技术，用于从三维数据中提取物体的轮廓。对于刚入门的开发者来说，理解整个处理流程是非常关键的。接下来，我们将逐步讲解3D轮廓提取的实现过程，以便你可以完整地掌握这个技能。
## 3D轮廓提取的流程
以下是实现3D轮廓提取的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
## 3D人体建模的Python算法
随着计算机视觉和3D建模技术的发展，3D人体建模逐渐成为一个重要的研究领域。其应用涵盖了医疗、运动、虚拟现实等多个方面。在本文中，我们将探讨使用Python进行3D人体建模的基本思路和步骤，并附上相关代码示例。
### 1. 3D人体建模的基本概念
3D人体建模是通过计算机技术创建一个表现人体外观和形态的三维对象。在这个过程中，我们需要获取人体的几何数据
凸包的概念简单来说： 给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有的点。 图片来自百度凸包的实现凸包最常用的凸包算法是Graham扫描法和Jarvis步进法 这里只介绍Graham扫描法 这个算法可以直接在原数据上进行运算，因此空间复杂度为O⑴。但如果将凸包的结果存储到另一数组中，则可能在代码级别进行优化。由于在扫描凸包前要进行排序，因此时间复杂度至少为快速
为了引导小孩学习编程，选择他喜欢的我的世界素材
1、安装python，目前最新版本python311.exehttps://www.python.org/https://www.python.org/ftp/python/3.11.2/python-3.11.2-amd64.exe
2、安装完毕后执行pip3 install pygame
如果本机上有其他版本python3,要进入新安装版本目录，
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2024-05-20 21:44:20
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自从学会了turtle模块后，画了不少简笔画。像小猪佩奇、哆啦A梦等等，但是这些依然不能让身边人感受到python的强大，依然是每次装逼必被打脸。就像你用turtle画了这个别人拿出了这个怎么办？面对函数库如此丰富的python，一库不行，我们还有另一库。那就是pyray库。pyray库介绍pyray库创建于2018年1月，虽然目前渲染3D场景的最佳工具仍然是POV ray.但是为什么我们不能在P
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2023-07-09 12:02:49
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因为一些工作学习原因，也是对这些引擎抱有一种研究学习的向往，所以最近立了一个flag，研究下panda3d，选择panda3d第一是因为开源，第二个是因为整个引擎虽然底层是c++写的，但是确是一个完完整整可以套用python去做开发的引擎，也是这一点吸引了我，虽然也可以用c++开发，最后一点就是因为panda3d对比了下其他几个开源引擎，感觉该有的引擎模块也比较全，操作和调用起来也比较容易。另一方
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2024-01-03 10:28:49
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人工智能对于小小菜来说真的有难度呢，那就先慢慢消化然后再总结一下趴，就先学pygame的其它方面啦！pygame主要适用于2D画图，但是3D也是可以满足的呢，因为3D为创造出其画面感以及真实感，就是采用的近大远小的效果正式进入3D世界之前，我们来体验一下3D给我们的感官享受一、3D向量在3D空间里，更好的表示运动当然就是3D向量啦 直接在已经安装好的gameobjects里面调用vector3即可
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2023-06-26 11:51:42
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直接上代码 fig = plt.figure(figsize=(19.2, 14.4))
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], projection='3d')
ax.set_zlim(bottom=0) # 有这个可以把多个图层的上下间隔弄的更大，相当于自己从新设置 z 轴数值大小间隔，没有这步它会自动设置上下压缩很小
#
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2023-06-18 19:58:58
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Sketch是一款为设计师量身定做的优美界面和强大工具兼有的专业绘图工具。制作出漂亮的图形是一件很有挑战性的事情，你所需要的是一款精心设计的应用 程序。此次小编带大家用sketch绘制3D球体。一、创建画板+镂空球体1、快捷键A，创建画布800*6002、快捷键O，绘制一个直径为340的圆形，Fills为径向渐变填充，色值为（#E2CFFF-#84739D-#403055），如下图：3、快捷键O首
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2024-01-04 14:50:02
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蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露
槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。 明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。 昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。 欲寄彩笺兼尺素。山长水阔知何处？ ——晏殊 导读： 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一，在多领域工程应用中具有重要应用，如逆向工程、SLAM、图像处理和模式识别等。点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵，利用
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2024-01-10 12:31:23
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