线框模型
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直纹曲面三维线框模型构建实例Mastercam 9
直纹曲面的三维线框建模方法挺实用,尤其是用在工程制图里,能帮你更直观地把曲面结构勾勒出来。操作思路其实不复杂,就是先搭好骨架,再用线条去拉出空间感,响应也快。
昆氏曲面的三维线框技巧也比较有意思,你会发现它和直纹曲面有点像,但曲率变化时更灵活。比如在 CAD 或 Mastercam 里,直接用线段拼合,再做空间变换,效果还不错。
三维空间里的线框转换操作,蛮考验你对坐标系的理解。常见的做法是用transform函数或者矩阵运算,把原本的二维图形拉到三维空间里。嗯,调一下参数,立体感就出来了。
如果你对三维曲面绘制还想拓展,可以看看一些 Matlab 的绘图函数,比如mesh()和surf()。
Access
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2025-08-15
ASP-ASPAccess-在线Access管理在线框管理架组合
asp-Access 在线管理的组合,是那种看起来简单,用起来也挺顺的东西。ASP脚本配上Access数据库,搞个后台小系统或者内部数据管理,够用了。不复杂,部署也快,适合轻量级项目,比如公司内部用的表单系统、设备管理啥的。
Access 的数据库结构本来就挺友好,尤其是配合图形界面,手动改库也不难。配上 ASP 之后,直接在网页上增删改表结构,用CREATE TABLE、ALTER TABLE这类 SQL 语句就能搞定,效率还不错。
ADO 对象是中间的桥梁,ADODB.Connection和ADODB.Recordset两个核心类别忘了。比如你要新建个表,简单写几行:
Dim conn
S
Access
0
2025-06-23
Unity3D游戏增强效果与线框渲染技术探讨
Unity3D是一款功能强大的跨平台游戏开发引擎,广泛用于制作2D和3D游戏、互动体验以及虚拟现实应用。在游戏开发中,所谓的\"buff增益效果\"指的是临时性的角色或物体增强状态,例如增加攻击力、防御力或者移动速度。其中,Wireframe URP Shader是Unity的Universal Render Pipeline(URP)下的特殊着色器,用于创建线框渲染效果。该技术不仅能够为游戏场景增添独特的科技风格,还支持动态调整线框颜色和透明效果,使得开发者能够轻松实现高科技视觉展示效果。通过结合Unity3D的Shader工具和脚本系统,开发者可以为游戏对象添加或移除这种线框效果,从而提升
算法与数据结构
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2024-10-13
关系模型
埃德加·科德于 1970 年提出关系模型,为数据组织和管理奠定了基础。
MySQL
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2024-04-30
E-R 模型到关系模型转换
示例 1:
E-R 模型:- 实体:部门(部门号、部门名)、经理(经理号、经理名、电话)- 关系:部门与经理是一对多关系
关系模型:- 部门表(部门号、部门名)- 经理表(经理号、经理名、电话)- 部门经理关联表(经理号、部门号)
示例 2:
E-R 模型:- 实体:部门(部门号、部门名)、经理(经理号、部门号、经理名、电话)
关系模型:- 部门表(部门号、部门名)- 经理表(经理号、部门号、经理名、电话)
SQLServer
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2024-05-30
实体联系模型实例:仓库管理 ER 模型
此 ER 模型适用于仓库管理,涵盖零件采购、供应和工程项目零件供应等业务流程。
SQLServer
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2024-05-13
PowerDesigner概念模型转物理模型教程
数据库设计里的概念模型转物理模型这事儿,听起来挺玄,其实用对了工具,也就一两步的事。 的自动转换能力真的省了不少事,从概念图拖一拖、点几下鼠标,就能生成标准 SQL 脚本。适合那种前期设计已经清晰、但不想手动敲建表语句的场景。
概念模型偏向业务视角,适合让产品经理看得懂。像是画流程图那种感觉,矩形是实体,连线是关系,不需要技术背景也能理解。
接下来是逻辑模型,这个就开始往数据库靠了,变成了表啊、字段啊这些结构,不过还是不涉及具体数据库,算是中间形态。
最关键的是物理模型,这里就跟你要落地在哪个数据库系统关系大了。MySQL、Oracle、SQL Server 每家的语法都不一样,PowerDe
SQLServer
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2025-06-14
发动机Simulink模型-引擎模型结构评审
这些是我花了10个麦片下载的,希望对大家有所帮助。
Matlab
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2024-08-04
STATCOM仿真模型开发MATLAB仿真模型的构建
介绍了STATCOM仿真模型的开发过程,重点是使用MATLAB进行仿真模型的构建。STATCOM作为电力系统中的重要组件,其仿真模型的准确性和可靠性对系统稳定性至关重要。
Matlab
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2024-08-25
YOLO模型详解
YOLO(You Only Look Once)是一种使用卷积神经网络进行目标检测的算法,以速度快而著称。虽然其准确性略逊于其他算法,但在要求实时检测且准确度不高的场景中,YOLO是一个理想选择。检测算法不仅预测类别标签,还检测目标位置,区分于只对图像进行分类的识别算法。YOLO应用单个神经网络于整幅图像,将图像划分为区域,并预测每个区域的边界框和概率,这些边界框由预测概率加权。
算法与数据结构
18
2024-04-30