一、新建页        多线原理图纸画好以后        打开布局空间导航器——右键——新建       二、插入箱柜        菜单栏——插入——箱柜       三、显示安装板        然后调整视角        四、插入线槽       菜单栏——插入——线槽——选择合适的线槽——确定       按A键可以切换线槽方向，如果位置不对，可以再按一下A键。       五、插入导轨       菜单栏——插入——安装导轨       六、插入设备       首先：打开3D安装安装布局导航器       菜单栏——项目数据——设备/部件——3D安装布局导航器  

👨‍💻个人主页：@元宇宙-秩沅👨‍💻hallo欢迎点赞👍收藏⭐留言📝加关注✅!👨‍💻本文由秩沅原创👨‍💻收录于专栏：Unity基础实战⭐🅰️⭐文章目录⭐🅰️⭐⭐前言⭐🎶（==1==）模型导出规范🎶（==2==）Animation动画页签和Materials材料页签Animation动画页签——主要参数介绍Materials材料页签——主要参数介绍⭐🅰️⭐⭐前言⭐🎶（1）模型导出规范模型导入规范文档入口，.坐标轴规范：人物面朝向为Z轴正方向，Y轴正方向为头顶方向，X轴正方向为人物右侧一般式用FBX格式的模型🎶（2）Animation动画页签和Materials材料页签Animation动画页签—

浅浅写一个最近很火的爱心代码最近你是否也被李峋的爱心跳动代码所感动，心动不如行动，相同的代码很多，我们今天换一个玩法！构建一个三维的跳动爱心！嗯！这篇博客本着开源的思想！不是说谁对浪漫过敏的！文章目录浅浅写一个最近很火的爱心代码环境介绍第一步，绘制一个三维的爱心亿点点细节加入时间序列加入心脏的跳动一个好的展示代码完整版及效果如下环境介绍python3.8numpymatplotlib第一步，绘制一个三维的爱心关于这一步，我采用的是大佬博客中的最后一种绘制方法。当然，根据我的代码习惯，我还是稍做了一点点修改的。classGuess:def__init__(self,bbox=(-1.5,1.5)

使用WebGL创建3D对象-WebAPI接口参考|MDN(mozilla.org)https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/WebGL_API/Tutorial/Creating_3D_objects_using_WebGL现在让我们给之前的正方形添加五个面从而可以创建一个三维的立方体。最简单的方式就是通过调用方法 gl.drawElements() 使用顶点数组列表来替换之前的通过方法gl.drawArrays() 直接使用顶点数组。而顶点数组列表里保存着将会被引用到一个个独立的顶点。其实现在会存在这样一个问题：每个面需要4个顶点，而每

智能优化算法应用：基于学校优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于学校优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.学校优化算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用学校优化算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn​的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn​称为传感器节点的感知半径，感知半径与

在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。图和图神经网络化学或物理中的模型通常是一个连续函数，例如y=f(x₁，x₂，x₃，…，x)，其中x₁，x₂，x₃，…，x是输入，y是输出。这种模型的一个例子是确定两个点电荷q1和q2之间的静电相互作用(或力)的方程，它们之间的距离r存在于具有相对介电常数εᵣ的介质中，通常称为库仑定律。如果我们不知道这种关系，我们只有多个数据点，每个数据点都包括点电荷(输出)和相应的输入之间的相互作用，那么可以拟合人工神经网络来预测在具有指定介电常数的介质中任何给定分离的

智能优化算法应用：基于减法平均算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于减法平均算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.减法平均算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用减法平均算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn​的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn​称为传感器节点的感知半径，感知半径与

1.前言    本篇开始介绍Web2D和3D相关基础知识，会从CSS3的2D/3D转换、过渡、动画，讲到Canvas2D图形绘制，再到SVG，最后到WebGL。     坐标系：左上点是坐标原点(0,0)，x轴正方向向右，y轴正方向向下，z轴正方向向外（垂直屏幕向外）。2.2D转换    CSS3的2D/3D旋转，适用左手定则确认顺时针方向和逆时针方向（角度值是顺正逆负）css函数说明示例translate(x,y)定义2D转换，沿着X和Y轴移动div{ transform:translate(10px,20px);}translateX(x)定义2D转换，沿着X轴移动translateY(y

3D动态路障生成介绍设计实现1.路面创建2.空物体的创建3.Create.cs脚本创建总结介绍上一篇文章介绍了Mathf.Lerp的底层实现原理，这里介绍一下跑酷类游戏的动态路障生成是如何实现的。动态路障其实比较好生成，但是难点在哪里，如果都是平面或者都是没有转弯的话还是比较好实现的，如果动态路障的实现遇到了有上坡下坡或者有转弯的地方我们如何去处理这些拐角点和上下坡的旋转和位置呢？设计实现简单说一下设计思路路面的终点为坐标的原点（0,0,0），把我们的路面朝向Z轴的方向，也就是说我们生成路障时，只需要采用Z轴的深度即可。我们在终点到起点之间创建多个空物体，这个空物体用于判断创建的路障在哪两个空

本文深入探讨了PyTorch中Autograd的核心原理和功能。从基本概念、Tensor与Autograd的交互，到计算图的构建和管理，再到反向传播和梯度计算的细节，最后涵盖了Autograd的高级特性。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、Pytorch与自动微分Autograd自动微分（AutomaticDifferentiation，简称Autograd）是深度学习和科学计算领域的核心技术之一。它不仅在神经网络