ThreeJS用于3D可视化机房源码。-ITADN社区

基于ThreeJS的3D可视化房源代码实现

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本项目利用ThreeJS技术构建了一个三维可视化的房产展示平台，实现了房源的立体化呈现与互动浏览功能。作者：Gvonte，关键技术点包括使用EffectComposer实现部分辉光效果、加入抗锯齿以及采用MaskPass进行高级效果组合。

Web 3D机房与智能数字机房HTML5+Threejs(WebGL)项目实战（二）

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本课程深入讲解如何使用HTML5和Three.js技术构建Web 3D机房及智能数字机房，涵盖三维场景搭建、交互设计等关键技术。针对WebGL的库Three.js框架进行Web 3D智能数字机房项目的实战讲解，随着IT信息技术和移动端的发展，Html5+3D(Webgl)技术已经悄然崛起，3D机房数据中心可视化应用越来越广泛。该项目主要包括以下几个方面：3D机房搭建、机柜与服务器展示、数据实时监控、线缆及走线架布局、管道流速显示、机柜利用率分析、机架可用空间管理、门开关状态监测、设备资产管理以及服务器信息查询，温湿度云图绘制，防盗系统设置和空调风向模拟等。开发环境使用的是WebStorm 2019.2版本，并采用Three.js的98版本进行项目构建。

使用 Threejs 和 React 创建 3D 室内看房工具.zip

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本项目为一个结合Three.js与React技术构建的3D室内虚拟看房平台。用户可以在线浏览和体验房间布局、装修风格等，提供沉浸式的看房体验。要启动使用Threejs和React实现的3D室内看房项目服务，请按照以下步骤操作：进入项目的目录后，首先执行`yarn install`命令来安装依赖包；之后执行`yarn dev`命令以开始开发模式的服务运行。

ROS3DJS：适用于 ROS 的 JavaScript 3D 可视化库

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ROS3DJS是一款专门为ROS设计的JavaScript库，它能够提供强大的三维可视化功能，使用户可以轻松地在网页中展示和交互机器人数据。关于ROS JavaScript库的3D可视化库ros3djs的相关文档可以在Robot Web Tools网站上找到。该项目是作为工作的一部分发布的。预建文件可以通过Robo Web Tools CDN使用当前版本，无需自行下载安装。依赖关系方面，ros3djs需要三.js和Three.ColladaLoader以及Three.STLLoader的支持。 - ros3djs 当前支持的版本为0.4.14； - 三.js 当前支持的版本是 r89； - Three.ColladaLoader 和 Three.STLLoader 的当前支持版本同样也是r89。这些库文件都可以通过Robot Web Tools CDN获取。

基于Threejs的3D地图（MAP-3D）

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MAP-3D是一款采用Three.js技术打造的互动式三维地图应用，它能够提供生动、逼真的地理空间展示，帮助用户更直观地理解和探索世界。基于Threejs的3D地图屏幕截图功能正在开发中。

Blender 3D可视化建模（使用Three.js）

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本课程聚焦于利用Blender进行3D模型设计，并通过Three.js将这些模型应用于网页中实现动态展示，适合对3D建模和Web开发感兴趣的学员。分享课程——Blender 3D可视化建模（Three.js），并提供课程配套资料及模型素材等。

Django+Hadoop+Scrapy租房推荐系统可视化源码.txt

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本项目为一个综合性的租房推荐系统，采用Python框架Django搭建后端服务，并结合Hadoop处理大数据分析任务，利用Scrapy爬虫技术抓取房源信息。提供用户友好的前端界面展示推荐结果。代码开源共享，方便学习与二次开发。 ### 关于Django+Hadoop+Scrapy租房可视化推荐系统的知识点解析 #### 一、项目概述 “Django+Hadoop+Scrapy租房可视化推荐系统”是一款结合了Python的Django框架、Apache Hadoop大数据处理平台以及Scrapy爬虫技术的应用。该系统主要用于抓取和分析租房信息，并通过直观的方式展示给用户。下面将对该项目涉及的关键技术和应用场景进行详细解析。 #### 二、关键技术介绍 ##### 1. Django框架 Django是一个基于Python的开源Web应用开发框架，以其简洁优雅的设计理念而闻名。它遵循MVC（Model-View-Controller）设计模式，帮助开发者快速搭建功能强大的Web应用程序。 - **Model**：负责数据存储和管理，包括数据库表结构定义等。 - **View**：处理业务逻辑，并将模型数据传递给前端展示。 - **Controller**：处理用户请求并调用视图或模型。在本项目中，Django主要提供后端服务接口、实现用户交互及数据管理等功能。 ##### 2. Hadoop大数据处理平台 Hadoop是由Apache基金会开发的开源分布式计算框架。其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 - **HDFS**：为大规模数据存储提供高可靠性解决方案。 - **MapReduce**：用于处理大规模数据集的一种编程模型。在本项目中，Hadoop被用来处理大量爬取到的租房信息，并通过清洗、分析等操作挖掘有价值的信息供推荐算法使用。 ##### 3. Scrapy爬虫技术 Scrapy是一个用Python编写的开源爬虫框架，可以抓取网站上的数据并进行处理。其主要特点包括： - 高效性：内置异步机制支持并发请求。 - 可扩展性：提供中间件自定义功能便于扩展。 - 易用性：丰富的API接口和命令行工具方便开发。在本项目中，Scrapy用于抓取网络上的租房信息，如房源详情、价格及位置等数据。 #### 三、系统架构设计该项目采用微服务架构模式构建，具体包括以下部分： 1. **数据采集层**：使用Scrapy进行网页爬取。 2. **数据处理层**：通过Hadoop对收集的数据进行清洗和分析。 3. **业务逻辑层**：利用Django框架实现后端逻辑处理，如用户认证、推荐算法等。 4. **数据持久化层**：采用关系型数据库（例如MySQL）存储经过处理后的数据。 5. **前端展示层**：基于React或Vue.js开发可视化界面，并向用户提供推荐结果。 #### 四、应用场景分析此类租房可视化推荐系统主要用于房地产中介和在线租房平台，具有以下优势： - 提高效率：自动化爬取及数据分析减轻人工工作量。 - 改善体验：个性化算法为用户匹配更合适的房源信息。 - 数据驱动决策：基于大数据分析结果帮助理解市场趋势。 #### 五、总结 “Django+Hadoop+Scrapy租房可视化推荐系统”结合了多种先进技术，在提高工作效率和改善用户体验方面表现出显著优势。通过对关键技术及应用场景的深入剖析，可以更好地认识其在实际业务中的价值所在。

二手房可视化的ipynb

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二手房可视化是一个利用Python Jupyter Notebook（简称.ipynb）进行数据分析和图表绘制的项目，旨在通过直观的方式展示二手房市场的数据特征。二手房可视化.ipynb文件展示了如何使用Python进行二手房数据的分析与可视化。该文档包含了一系列代码示例以及图表展示，帮助用户更好地理解市场趋势，并为决策提供支持。通过这个项目，读者可以学习到数据分析的基本方法、常用的绘图库应用技巧等知识。

3D机房开源实例

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3D机房开源实例是一个集成了多种技术的在线平台，提供可自由下载和定制的三维数据中心模型。此项目旨在帮助用户直观地设计、优化与管理复杂的服务器环境布局，同时促进社区合作和技术共享。基于vizi框架的3D机房程序，附详细源代码。使用文档参见相关博客。欢迎初学者提出意见和建议。

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