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Model Viewer for Flutter: A Widget to Render Interactive 3D Models in glTF and GLB Formats

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简介：
Model Viewer for Flutter是一款用于Flutter框架的Widget插件，支持以glTF和GLB格式渲染交互式的3D模型。 Flutter的3D模型查看器是一个小部件，用于以交互式方式渲染3D模型。 该小部件将Google的网络组件嵌入到应用中。 先决条件： - Flutter版本2.8+ 和 Dart SDK 版本1.17+ 兼容性：Android和iOS系统 安装步骤： 在pubspec.yaml文件中添加依赖项: ```yaml dependencies : model_viewer: ^0.8.1 ``` 对于使用此小部件的Android设备，如果版本为9或以上，则需要在`AndroidManifest.xml`配置HTTP连接权限。具体如下： ```xml ... localhost ... ``` 以上配置允许应用程序与`http:localhost:XXXXX`建立连接。

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  • Model Viewer for Flutter: A Widget to Render Interactive 3D Models in glTF and GLB Formats
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    本文简要介绍了扩散模型的基本原理及其在图像生成领域的应用，并深入探讨了Stable Diffusion算法的独特优势和工作机制。 扩散模型的兴起被认为是人工智能生成艺术领域最近取得突破的关键因素之一。稳定扩散模型的发展使得我们可以通过文本提示轻松地创建精美的艺术插图。Stable Diffusion是一个由CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员与工程师开发的文本到图像潜在扩散模型，它使用来自LAION-5B数据库子集中的512x512图像进行训练。利用这个模型可以生成包括人脸在内的各种类型的图像，并且由于有开源的预训练模型，我们也可以在自己的机器上运行它。
     
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  • Revit 2018 导出 3D Tiles、GLTF 和 GLB
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    本教程详细介绍了如何使用Revit 2018软件将建筑模型导出为3D Tiles、GLTF和GLB格式，便于在网页或虚拟现实中展示三维模型。 Revit 2018是由Autodesk公司开发的一款建筑信息模型（BIM）软件，在建筑设计、结构工程及机械工程等领域广泛应用。它支持创建详细的三维建筑模型，并提供设计、分析、协调与施工文档制作的功能。 “Revit2018 导出3dtiles、gltf、glb”这一功能涉及将Revit中的复杂建筑信息转换为三种轻量级的三维格式，这些格式在网络展示和交互方面有广泛应用前景。具体来说： - **3DTiles** 是Cesium开源项目开发的一种高效三维地形与建筑物数据格式，特别适合于WebGL环境下的大规模地理空间数据流式传输及显示。 - **gltf（GL Transmission Format）** 由Khronos Group推出，是一种开放标准的轻量级3D模型格式。它支持纹理、动画和材质等信息，并可以直接在WebGL中使用，无需额外解压或转换。 - **glb** 是gltf的二进制版本，将所有资源（包括模型、纹理及动画数据）打包成单一文件，进一步提高了加载速度与效率。 压缩包中的RevitExport.addin是一个插件入口文件，指示Revit该插件的存在及其加载方式；而RevitExport则可能是实现导出功能的主要代码库。通过此插件，用户可以直接在Revit环境中将BIM模型转换为3DTiles、gltf和glb格式。 这一扩展功能使得Revit用户能够轻松地将其建筑信息模型发布到互联网友好的平台上，在数字孪生、城市规划及房地产展示等领域有巨大潜力。例如，建筑师可以远程向客户展示设计方案；城市规划者可构建互动的三维城市模型以促进公众参与决策过程；游戏开发者也可以利用这些格式将3D建筑设计引入虚拟世界中。 因此，“Revit2018 导出3dtiles、gltf、glb”不仅扩展了软件的应用范围，还促进了不同领域间的交流与协作。
     
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    本课程提供概率图模型的基础知识和应用技巧，涵盖贝叶斯网络、马尔可夫随机场等核心概念，适用于希望掌握复杂系统建模技术的学习者。 Probabilistic graphical models are a framework that uses graphs to represent the joint probability distribution of a set of random variables. This approach allows for efficient representation and inference in complex probabilistic systems, as described in Jordans draft on the topic. The model employs nodes to denote variables and edges to indicate conditional dependencies between them, thereby simplifying the understanding and computation involved in dealing with high-dimensional data spaces.
     
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