Revit轻量化，其实就是把Revit数据提取出来，然后在浏览器或者其他平台中重现出来。这里主要以转成Three.js作为对比。本文主要以样例中的Technical_school-current_m.rvt（大小15.1m，压缩rar后大小：13.9m）作为样例，：1.把Revit中每个面作为一个Three.js里的一个mesh转出来的json结果（大小28.9m，压缩rar后大小2.2m），当然
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2024-02-29 22:35:38
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Revit软件介绍?Revit参数化构件建模步骤!Revit是Autodesk公司旗下一款服务于建筑信息模型(BIM)的软件，旨在帮助使用者设计、建造、维护质量更好、效能更高的建筑。Revit中的所有图元都是基于族的。族的概念有助于使用者更轻松地对模型数据进行管理和修改，是Revit软件能够实现参数化建模的基础。 Revit参数化构件建模步骤 以本项目中变截面梁段为例，构件的参数化建模步骤
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2024-01-19 23:34:14
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在这个教程中我们将学习如何开发一个Revit插件，并利用此插件实现设计自动化。课程代码可以从github下载。第一步是创建 C# Libray新项目，这就是我们的"DeleteDoors"插件项目。1、Visual Studio配置在VS 界面中需要配置大量元素，以便能够正确编译代码。在工具栏中单击 Debug >? DeleteDors 并按照以下步骤操作：1- 使用 Revit v202
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2024-03-06 15:13:06
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Python 與 Revit現在我們已經演示了如何在 Dynamo 中使用 Python 腳本，接下來瞭解將 Revit 資源庫連接至腳本環境。請記住，我們已匯入 Dynamo 核心節點 (含以下程式碼塊的前三行)。若要匯入 Revit 節點、Revit 元素及 Revit 文件管理員，我們只需再加入幾行程式碼：import clr
clr.AddReference('ProtoGeometry'
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2023-08-21 09:10:48
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BIM运维，一个很重要的方向就是工程量。怎么读取工程量？ 1）软件本身读取：即所见即所得，需要依靠软件本身的计算功能，在Revit分析里有个明细表的功能。 2）通过插件以及自制功能来获得扣减后的工程量。今天就顺带讲一下第一个功能，重点讲第二个功能怎么实现。这里我比较熟一点的是sql server数据库，所以就用这个数据库，其实也可以用免费的mysql数据库。读取的话，C#语言劳心劳力，所以这
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2023-09-26 16:57:42
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房屋建模
原创
2023-11-01 16:58:46
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在revit系统墙中，我们只能接触到垂直于地面的墙，下面介绍两种绘制斜墙的方法及快速【梁随斜板】。 一、两种绘制斜墙的方法 创建斜墙之前，为了方便比较和做方法的整理，可在任意楼层绘制一面系统墙，下面介绍方法。 第一种，通过内建建模来创建。如图1所示，选择“内建模型”命令 将族类型和类别定义为墙，如图2所示。 所有设置完成后，我们进行斜墙
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2023-12-15 10:38:10
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系统族、内建族 和构建族。 ·系统族是Revit内置的族，不可以自由编辑它的模型、类型和参数。 ·内建族和构建族允许编辑和创建自定义的模型、类型和参数，区别是内建族只能存储在当前的项目文档里，不能被其他文档使用。 编辑族(EditFamily)和载入族(LoadFamily)的方法： 在当前文档中，如果加载了一些构建族，并创建了这些族的族实例，那么，对某个族进行EditFamily操作，将
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2023-10-22 08:11:59
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简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
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2023-09-06 13:45:01
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机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
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2023-09-08 11:17:46
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机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
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2023-09-27 20:25:45
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机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
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2023-07-27 19:15:47
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顾名思义，机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下，如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结，并能够给医生提出适当的建议和意见，那对病人的康复来说，是多么的重要。除了医疗领域，金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示： 其中，系统S是我们
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2023-09-22 21:21:53
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简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
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2023-08-28 22:04:46
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机器学习（Machine Learning）是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说，机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型，从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么？机器学习可以用来干什么？机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型，然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数
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2023-10-02 08:47:14
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机器学习近年来发展迅速，那什么是机器学习呢？其实机器学习在我们每天的生活、 工作中都随处可见机器学习的应用。比如你每天打开手机，无论是打开短视频软件，还是逛购物软件，这些里面都是包含机器学习的算法推荐你感兴趣的内容。关于机器学习的定义常见的有以下三个：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的
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2023-09-27 19:11:09
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前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络，但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石，那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情，他需要知道解决这个事情的每一个步骤，然后用判断，循环等指令，一步一步地告诉计算机如何
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2023-10-07 12:04:22
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