glb批量转fbx脚本 python
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
复现遗传算法考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
内容概要:本文围绕“考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略”展开研究,采用遗传算法构建优化模型,旨在帮助售电公司在电力市场化环境下制定科学合理的购售电决策。研究综合考虑了储能系统的运行特性、可再生能源出力的不确定性以及国家对可再生能源消纳的强制性考核要求,构建了一个融合经济性、合规性与风险控制的多目标优化框架。通过Python编程实现算法求解,对不同场景下的购电组合、储能调度策略及收益情况进行仿真分析,验证了所提模型在提升售电公司经济效益和履行社会责任方面的有效性与实用性,为其在复杂市场环境中的运营决策提供了理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事电力市场、能源管理或优化算法研究的研发人员、高校研究生及行业分析师。; 使用场景及目标:①为售电公司设计满足可再生能源消纳考核要求的购售电策略;②研究储能系统在电力市场交易中的经济调度与价值实现;③学习遗传算法在复杂多目标能源优化问题中的建模与实现方法。; 阅读建议:此资源以复现科研论文为目标,强调算法实现与策略分析的结合,建议读者在学习过程中重点关注目标函数的设计、约束条件的处理以及遗传算法参数的调优,并动手运行代码以加深对模型收敛性与策略有效性的理解。
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PSO-LSTM基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的电力负荷预测方法,并通过Python代码实现。该方法结合PSO强大的全局搜索能力,对LSTM模型的关键超参数进行智能寻优,有效提升了模型在处理非线性、强时序性电力负荷数据时的预测精度与泛化性能。文中系统阐述了从数据预处理、模型构建、PSO优化流程到预测结果分析的完整技术链条,重点展示了如何通过优化算法克服传统LSTM参数依赖经验设定的局限性,为复杂时间序列预测提供了高效解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、负荷预测等相关领域的研究人员、工程师以及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电力系统的短期与中期负荷预测,提升电网调度的准确性与经济性;②作为智能优化算法与深度学习融合的典型范例,用于科研项目开发与教学实践;③目标在于通过超参数自动优化,显著降低预测模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE),增强模型的鲁棒性与实用性。; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整Python代码,深入理解PSO优化LSTM的具体实现过程,重点关注适应度函数的设计、参数编码方式及优化迭代机制,并鼓励在自有数据集上进行复现实验与调参优化,以深刻掌握模型性能提升的技术路径。
gltf-api:将OBJ,FBX和COLLADA文件转换为glTF或GLB的API
glTF转换器API 带给你的 基于OBJ,FBX和COLLADA文件转换为或GLB的 。 用法 要将3D模型转换为glTF,请访问然后以OBJ,FBX或COLLADA上载3D模型。 也接受压缩文件。 确保您的模型使用相对的纹理路径,否则页面上的模型查看器将无法预览转换后的模型。 如果要直接使用API而不是Web界面,请对/models端点使用POST请求。 您可以发布一个二进制文件。 import requests url = 'https://gltfapi.co/v1/models' file = open('test.fbx', 'rb') requests.post(url=url, files={'file': file}) 或者,您可以将URL发布到托管文件。 import requests url = 'https://gltfapi.co/v1/models
Three.js加载3D模型[可运行源码]
本文介绍了如何使用Three.js在网页上加载和展示3D模型,支持.glb、.gltf和.fbx格式。Three.js是一款开源的3D绘图JavaScript引擎,适合在网页中实现3D效果。文章详细说明了模型文件的最佳存放位置(建议放在服务器上以避免本地路径问题),并提供了完整的HTML代码示例,包括引入必要的Three.js库和自定义JavaScript文件。此外,还提到了项目案例的演示地址,展示了可旋转、拖拉推拽的3D模型实时观看功能。
ReconstructionVisualizer
NeuroSEEK-Viz 一个基于网络的可视化平台,用于大脑空间中的sEEG电极。 这可以用作独立的可视化,也可以与结合使用。 该存储库仅需要大脑和电极的Blender对象( .glb文件)。 在浏览器中可视化Freesurfer皮质碎片和皮质下分段 输入:具有完成主题的Freesurfer目录输出:包含大脑区域和电极的3D网格文件 跑步: 泊坞窗运行-p 5000:5000 Neuroseek / recon_visualizer 例子: gLTF二进制文件格式允许直接在浏览器和VR / AR设备中进行优化的查看。 依存关系: 选择Freesurfer二进制文件 用于网格生成的各种脚本Matlab /八度 混合器(从Freesurfer OBJ到FBX / gLTF) 带有python解释器 文献资料 有关用法的官方文档位于 指示: 在docker-compose.yml文
Blender技能安装与使用[可运行源码]
本文详细介绍了Blender技能的安装与使用流程。首先,用户需要安装Blender并完成插件配置,包括启动Blender并连接MCP服务器,重启Claude Code以使MCP服务器生效。使用流程包括创建3D模型、设置材质和渲染等操作。文章还提供了Blender插件的目录结构,包括主入口文件、插件源文件、启动脚本等。安装完成后,用户需手动运行安装命令,并可通过snap或官方tar包进行安装。最后,文章提供了后续配置的步骤,包括验证连接和测试MCP。
action_timeline_prototype_v0.7.zip
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3D场景检查器|孤立节点+重复名称+资源引用报告
原创本地数据分析与工程检查工具。每个压缩包均包含独立源码、3项自动化测试、可复现合成示例、HTML/JSON/SVG离线报告、1080×720真实运行效果图、README、MIT License和原创声明。Node.js 18+可直接运行,零第三方运行依赖;不包含热点产品源码、官方素材、论文、生产数据或账号信息。
ComfyUI
最强大、最模块化的内容创作 AI 引擎
ComfyUI 是视觉专业人士的 AI 创作引擎,让你能够精确掌控每个模型、每项参数和每个输出结果。其强大且模块化的节点图界面,赋予创作者生成图像、视频、3D 模型、音频等多种内容的能力……
ROMP、BEV、TRACE是一系列用于从单目视频实时恢复、估计深度和追踪多人物3D姿态与网格的计算机视觉模型。.zip
一系列基于单目摄像头的实时3D人体重建与追踪解决方案。该项目通过单张图像或视频流即可快速恢复多人的3D网格模型、深度关系和运动轨迹。其核心价值在于实现了高精度的3D人体姿态估计与追踪,同时保持实时推理速度。 【核心功能】 - 单阶段多人3D网格实时恢复(ROMP) - 支持全年龄段的多人体深度关系估计(BEV) - 动态相机下的特定目标追踪与全局3D轨迹重建(TRACE) - 提供跨平台Python API,支持Linux/Windows/Mac系统 - 支持多种格式导出(fbx/glb/bvh) 【适用场景/人群】 适用于计算机视觉研究者、AR/VR开发者、动画制作人员、运动分析工程师等需要实时3D人体重建与追踪的场景。特别适合单目摄像头下的动作捕捉、虚拟试衣、人机交互等应用。 【快速上手】 1. 通过pip安装跨平台API包 2. 准备输入图像或视频 3. 调用预训练模型进行推理 4. 可选择导出为fbx/glb/bvh等格式
Blender图形变线问题解决[源码]
文章分享了在使用Blender绘制图像时,图形突然变成很多线的问题及解决方法。作者在跟随B站视频制作戴珍珠耳环的少女时遇到此问题,尝试撤回操作和查找解决办法均未果,最终通过询问Deep Seek找到解决方案。解决方法是在Blender中按住Z键,选择旁边的“实体”选项,即可恢复正常显示。
pip-ansys_mapdl_reader-0.50.4-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl.zip
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复现基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置[IEEE33、IEEE118节点](Matlab代码实现)
内容概要:本文系统阐述了基于自适应遗传算法的分布式电源(如风能、太阳能等)在IEEE33和IEEE118标准节点系统中的优化配置方法,旨在实现配电网中分布式电源的最优布局与容量规划。通过引入自适应遗传算法,有效克服了传统遗传算法在收敛速度慢、易陷入局部最优等方面的局限性,提升了算法的全局搜索能力和优化效率。研究构建了以最小化有功网损、改善电压质量、降低投资成本为目标的多目标优化模型,并详细论述了算法的适应度函数设计、约束条件处理、染色体编码策略及仿真实施流程。通过对标准测试系统的仿真实验,验证了该方法在提升配电网运行经济性、电压稳定性及系统可靠性方面的显著有效性。; 适合人群:具备电力系统分析、智能优化算法基础的研究生、科研人员及从事电力系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例分布式电源的新型配电网规划与扩容改造;②为研究人员提供基于MATLAB的算法复现案例,推动智能优化算法在电力系统规划领域的应用研究。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码进行实践操作,重点关注算法参数设置、染色体编码方式及多目标处理策略,通过调整测试场景和参数配置,深入理解算法性能与优化效果。
【C语言进阶】深入理解指针四
内容概要:本文系统深入地讲解了C语言中的高级指针概念,包括字符指针、数组指针、二维数组传参机制、函数指针、函数指针数组以及转移表的原理与应用。文章通过大量代码示例和内存布局图,清晰地区分了易混淆的概念,如字符数组与字符指针、指针数组与数组指针,并重点剖析了二维数组传参为何不能使用int**、函数指针的正确声明与调用方式,以及如何利用转移表优化多分支程序结构。同时提供了常见的编程陷阱和实用的调试技巧,帮助读者避免典型错误。; 适合人群:具备C语言基础,正在学习或深入理解指针、数组、函数等核心概念的初学者和中级开发者,尤其适合准备面试或希望提升底层编程能力的程序员。; 使用场景及目标:① 掌握字符指针与字符串字面量的区别,避免非法修改只读内存;② 理解数组指针与二维数组传参的本质,正确编写多维数组处理函数;③ 学会使用函数指针实现回调机制和转移表,提升代码的模块化和可扩展性;④ 识别并规避指针使用中的常见陷阱,提高程序稳定性。; 阅读建议:此资源理论与实践紧密结合,建议读者边阅读边在开发环境中动手实验文中代码,重点关注不同类型指针的sizeof、步长、解引用差异,并尝试使用assert和调试宏进行验证,以加深对指针底层机制的理解。
0124零件001建模教程作业报告.docx
内容概要:本文是一份关于使用CAXA 3D实体设计2025软件对“0124零件001”进行三维建模的教程作业报告,详细介绍了从零件分析到建模完成的全过程。该零件为典型支架类结构,由底部基座、斜向梯形支撑臂和顶部带通孔的圆柱凸台组成。文章依次阐述了任务要求、零件结构分析、具体建模步骤及最终结果检查,重点展示了如何利用软件中的厚板图素、草图绘制、拉伸成形、拉伸切
apollo 1.9.2版本安装文件
apollo 1.9.2版本安装文件包含:apollo-adminservice,apollo-configservice,apollo-portal,亲测可用。
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