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Cesiumdemo大雁塔的模块化压缩包。

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简介：
通过采用cesium平台的单体化架构，可以借鉴分层分户模式的实施策略。

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  • CesiumDemo大雁塔模型单体化.rar
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    CesiumDemo大雁塔模型单体化资源包含了一个详细的大雁塔三维模型，适用于Cesium地理信息系统平台。此文件为rar压缩包格式，内含优化处理过的建筑单体化数据，便于用户在虚拟地球环境中进行高效展示与分析。 基于Cesium的单体化可以借鉴分层分户的实现方法。
     
  • 分层单体化——大雁塔分析.zip
    优质
    本资料探讨了西安大雁塔的建筑结构特点，通过分析其独特的分层与单体化设计，揭示了唐代佛教建筑艺术的独特魅力和技术成就。 单体化分层--大雁塔，提供完整程序及包含3DTiles文件的解决方案，部署后即可运行。
     
  • Cesium 3DTile 数据下的大雁塔场景模型
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    本项目利用Cesium 3D Tiles技术构建了西安标志性建筑——大雁塔的高精度三维模型，为用户提供沉浸式的虚拟游览体验。 之前一直使用在线资源加载 cesium 的 3dtile 数据。后来应客户要求需要离线加载，在网上搜索了很久但未能找到任何有效资源。偶然在一个开源项目中找到了这个大雁塔的资源，现在上传提供给大家使用。
     
  • 西安大雁塔的3D Tiles数据
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    本资料包含西安大雁塔的三维空间模型数据，采用先进的3D Tiles技术进行展示和存储。该数据集详细描绘了这座标志性建筑及其周边环境，为文化遗产的研究与数字化保护提供了宝贵的资源。 西安大雁塔的3D Tiles数据提供了详细的三维模型，使用户能够更直观地了解这座历史建筑的结构与外观。
     
  • 西安大雁塔倾斜视角模型图.rar
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    本资源提供了一张以倾斜视角展现的西安大雁塔模型图，通过RAR文件形式分享，适合用于教学、设计或个人欣赏。 文件包含大雁塔的OSGB和3Dtiles数据以及西安市白模3Dtiles数据。通过将白模的属性附着在倾斜影像图上，实现属性展示。
     
  • 大雁塔OSGB含测试单体化矢量数据.zip
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    该文件包含西安大雁塔的高精度三维模型及测试用矢量化单体数据，适用于城市建模、虚拟现实和地理信息系统的应用研究。 Cesium练习数据包括大雁塔的shp文件和经过单体化处理的osgb文件。
     
  • DFT EDT 压缩与解压缩模块详解
    优质
    本模块深入解析DFT EDT数据处理中的压缩与解压缩技术，涵盖算法原理、实现方法及优化策略，旨在提高数据存储效率和传输速度。 DFT EDT手册提供了关于压缩解压缩原理及流程的详细讲解。其中包括了EDT产生的整个过程以及在设计中的插入流程。
     
  • 用户模块前端代码压缩包实现
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    本项目提供一个用户模块前端代码压缩包，旨在简化开发流程，减少文件体积，加快页面加载速度，提升用户体验。 云日记用户模块前端代码涉及构建一个简洁而功能强大的界面，使用户能够方便地记录、编辑和管理个人日志条目。此部分着重于用户体验优化与数据安全保护，包括但不限于登录注册流程设计、个人信息展示及修改等功能实现。 在技术选型方面，采用React框架结合TypeScript语言进行开发，并利用Redux工具库来统一状态管理和组件间通信。为了提高应用性能和响应速度，在实际项目实施过程中还引入了虚拟DOM技术和代码分割策略等优化手段。 此外，针对样式设计部分，则是基于Ant Design UI库提供的现成组件快速搭建美观且兼容性良好的用户界面布局方案，并通过CSS变量实现主题颜色自定义功能以满足不同用户的个性化需求。
     
  • yolov3模型压缩包
    优质
    Yolov3模型压缩包包含了优化后的YOLOv3目标检测模型文件，旨在减少模型大小的同时保持高精度和快速推理能力。适合移动设备部署使用。 为了解决小目标检测中的低检出率和高虚警率问题,本段落提出了一种改进的YOLO V3方法，并将其应用于小目标检测中。由于小目标像素较少且特征不明显，我们对原网络输出的8倍降采样特征图进行了2倍上采样处理，并将该结果与第2个残差块输出的特征图进行拼接，从而建立了4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多关于小目标的信息，在Darknet53结构中的第二个残差块中增加了两个新的残差单元。 通过使用K-means聚类算法对候选框的数量和宽高比进行了分析处理后，我们用改进的YOLO V3方法与原始版本在VEDAI数据集上进行对比实验。结果显示，改进后的模型能够更有效地检测小目标，并且提高了召回率以及平均准确度均值。
     
  • AlexNet模型压缩包
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    AlexNet模型压缩包包含了一个经过优化和压缩的经典卷积神经网络——AlexNet，适用于资源受限的设备。 基于MATLAB进行操作时，请确保使用2018版本以上的软件，并在MATLAB内部安装AlexNet工具箱。可以通过在线搜索找到相关的教程来完成这一过程。