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QT呈现三维视觉效果。

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简介:
通过运用QT5框架,可以轻松地实现3D模型的绘制。该代码结构清晰且详尽,一旦采用QT5.3版本进行编译,便可直接完成程序的运行。

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    视觉效果(VFX)是指通过计算机生成图像技术在影视作品中创造和合成逼真的数字场景、角色及特效的过程,极大地丰富了电影的艺术表现力。 VFX(视觉特效)是电影、电视及数字媒体行业中用于创造或增强现实场景的技术。它融合了计算机生成图像(CGI)、实拍素材、动画以及合成技术,为观众提供超越现实的视觉体验。在影视制作中,VFX至关重要,能够帮助导演实现那些通过实际拍摄难以完成的创意构思,如灾难场面、外星世界和虚构生物等。 VFX的工作流程一般包括以下步骤: 1. **预生产**:项目开始前进行概念设计、故事板以及前期视觉化(Previs),以规划特效镜头。这有助于确定场景风格及动态效果,并与导演沟通创意。 2. **模型制作**:根据需求创建3D模型,涵盖环境、道具、角色或车辆等元素。这些模型的细节程度直接影响最终效果的真实感。 3. **纹理和贴图**:在完成建模后添加颜色、材质和纹理以增加真实度。这一步通常涉及UV映射及贴图创作工作。 4. **灯光与渲染**:设置虚拟光源,调整光线强度、色彩及方向,并进行渲染生成2D图像序列。良好的光照设计能够塑造场景氛围并传达情绪信息。 5. **动态模拟**:对于需要运动效果的VFX元素(如液体、烟雾、火焰或爆炸),使用物理引擎进行仿真以确保自然且符合现实规律的效果呈现。 6. **合成**:将实拍画面与CGI等虚拟元素整合,利用颜色校正、跟踪和遮罩技术使两者无缝融合。此阶段还可能包含粒子效果的应用。 7. **调整与完善**:根据反馈对细节进行微调直至满意为止。 尽管CSS(层叠样式表)主要用于网页设计开发,在某些数字媒体项目中也可能被用作辅助工具,如创建交互式预览或帮助布局用户界面。通过动画和过渡效果,CSS可以为VFX作品提供动态展示方式,即使这并非其核心技术领域之一。 VFX-main这样的文件名可能代表一个包含所有资源的主目录或者项目文件夹。它很可能包括上述各步骤中的源素材、模型、纹理及合成工程等资料,便于团队协作开发。 深入了解此类文件有助于洞悉具体项目的制作流程和技术细节。
  • Spank:让页面SPA
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    Spank是一款能够让网页实现单页应用(SPA)效果的工具。它通过优化页面加载和切换过程,提供流畅、快速且用户友好的浏览体验。 静态网站生成器(SSG)可以从SPA导出HTML页面。以下是配置文件`spank.config.js`的一个示例: ```javascript module.exports = { sitemap: path/to/a-list-of-urls.json, // 包含URL列表的.json或.js文件路径。 entrypoint: dist/__index.html, // SPA HTML模板的路径,通常为静态页面如static/index。 script: dist/main.js, // 应用程序脚本的位置。 outputDir: dist // 输出目录 } ``` 要开始使用spank,请在终端中输入`npx spank`。也可以通过参数 `npx spank --help` 来查看帮助信息。 配置选项包括: - **网站地图**:包含URL列表的.js或.json文件路径,例如 `[/, /about, /contact]` - **入口点**:用于呈现SPA HTML模板的位置,默认为`dist/__app.html` 您可以根据需要调整这些设置。
  • 机器学习:决策树()——决策树的
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    本篇文章是关于机器学习中决策树模型系列文章的第三篇,主要介绍了如何将决策树以图形化的方式进行展示和理解。通过可视化的技术,帮助读者更好地掌握和应用决策树算法。 一、简介 对于自己实现的决策树,可以使用matplotlib进行可视化展示。其中create_plot函数用于生成最终的图。如果决策树是用字典类型存储的话,则需要适当调整代码中的部分细节,但总体思路保持不变。 另外,retrieve_tree()函数是用来手工创建两棵树以供测试和查看之用。 二、实现 首先导入所需的matplotlib.pyplot库: ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来定义一个Tree类用于构建决策树的结构: ```python class Tree(object): def __init__(self, node_type, category=None, feature=None, # 其他参数省略,根据需要添加 ) ``` 注意以上代码示例中仅展示了初始化方法的一部分。
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    Archilife-NLP是一款创新工具,旨在通过可视化界面展现自然语言处理中的各类经典任务,使复杂的算法和模型易于理解。 自然语言处理可视化(NLP visualization demo)目录前言 目的:为了在佑生基金会的报告《Text Analytics with Python: A Practical Real-World Approach to Gaining Actionable Insights from your Data》中,我实作了一遍书中介绍的各种NLP操作,并将结果以视觉化的图表呈现。由于原作者已经提供了完整程式码,这里只简单记录一些结果。 重点在于展示有哪些可视化操作,而不是具体的程式码。 补记:这本书在2019年出了第二版,内容大致上差不多,主要的区别是: - 旧版使用Python 2,新版使用Python 3 - 新版增加了一个章节讲深度学习 - 新版提到比较多的可视化的工具 主要使用的工具有NLTK、scikit-learn、spaCy、gensim、fastHan和scattertext。
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