以下文章来源于pythonic生物人 ，作者pythonic生物人 Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具，主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。 这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化，实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。 工具背后的算法逻辑非常复杂，由于小编是非专业的，不敢造次 。 本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具，工具都有大量demo、完善的使用文档、功能非常强大，系统学习请戳文中链接。 pyv
AI 科技评论按：网格是几何数据的常用高效表示, 在几何曲面构建的机器学习方法对计算机图形学，3D 计算机视觉以及几何分析和处理有着重要的意义。
对于一个三维空间的正则曲面R(u, v), 点(u, v)处的切平面(Ru, Rv)的法向量即为曲面在点(u, v)的法向量。点云是曲面的一个点采样，采样曲面的法向量就是点云的法向量。
CATIA是一款三维CAD软件，可以用于设计机械设备、汽车和飞机等产品。它的设计流程可以分为三个阶段：建模、分析和制造。CATIA的建模工具非常强大，可以创建各种类型的模型，包括曲面、实体、线框和组合模型。此外，还可以进行动态模拟、材料分析和装配等操作。
Mastercam不但具有强大稳定的造型功能，可设计出复杂的曲线、曲面零件，而且具有强大的曲面粗加工及灵活的曲面精加工功能。其可靠刀具路径效验功能使Mastercam可模拟零件加工的整个过程，模拟中不但能显示刀具和夹具，还能检查出刀具和夹具与被加工零件的干涉、碰撞情况，真实反映加工过程中的实际情况，不愧为一优秀的CAD/CAM软件。同时Mastercam对系统运行环境要求较低，使用户无论是在造型设计、CNC铣床、CNC车床或CNC线切割等加工操作中，都能获得最佳效果
Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
作者：基普·S·索恩，美国理论物理学家，加州理工学院费曼理论物理学教授，电影《星际穿越》制片人及科技顾问 素材选自《黑洞与时间弯曲》，湖南科学技术出版社 爱因斯坦的卷曲时空定律预言了黑洞，爱因斯坦拒绝了这个预言。 “至于为什么‘史瓦西奇点’不存在于物理学实体中”，1939年，爱因斯坦在一篇论文中写道，“这个考察的基本结果说得很清楚了。”1爱因斯坦用这句话明确地拒绝了他自己的理性财产：他的广义相对论引力定律似乎正在预言的黑洞。 那时，根据爱因斯坦的定律还只能得到黑洞的几个性质，而“黑洞”这个名字也还没有，
在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。本文介绍拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier）。 概述 我们擅长解决的是无约束极值求解问题，这类问题仅需对所有变量求偏导，使得所有偏导数为0，即可找到所有极值点和鞍点。我们解决带约束条件的问题时便会尝试将其转化为无约束优化问题
选自arXiv 作者：Thiemo Alldieck等 机器之心编译 想把自己的身体形象投射进电子游戏里？现在已经是很容易的事了。人工智能算法此前已被广泛应用于虚拟现实头像、监视、服装试穿或电影等多种任务的人体建模上，但大多数方法需要特殊的照相设备来检测景深，或从多个角度探查人体。近日，来自德国布伦瑞克工业大学和 Max Planck Institute for Informatics 的研究人员提出了一种新的算法，可以使用单个角度的标准视频素材为人体创建 3D 模型，用时仅需数秒。目前，该研究的论文已被评
这个模块是 UG的基本模块，包括打开、创建、存储等文件操作；着色、消隐、缩放等视图操作；视图布局；图层管理；绘图及绘图机队列管理；空间漫游，可以定义漫游路径，生成电影文件；表达式查询；特征查询；模型信息查询、坐标查询、距离测量；曲线曲率分析；曲面光顺分析；实体物理特性自动计算；用于定义标准化零件族的电子表格功能；按可用于互联网主页的图片文件格式生成UG零件或装配模型的图片文件，这些格式包括：CGM、VRML、TIFF、MPEG、GIF和JPEG；输入、输出CGM、UG/Parasolid等几何数据；Macro宏命令自动记录、回放功能；User Tools用户自定义菜单功能，使用户可 以快速访问其常用功能或二次开发的功能。 UG实体建模(UG/Solid Modeling) UG实体建模提供了草图设计、各种曲线生成、编辑、布尔运算、扫掠实体、旋转实体、沿导轨扫掠、尺寸驱动、定义、编辑变量及其表达式、非参数化模型后参数化等工具。 UG/Features Modeling(UG特征建模) UG特征建模模块提供了各种标准设计特征的生成和编辑、各种孔、键槽、凹腔-- 方形、圆形、异形、方形凸台、圆形凸台、异形凸台、圆柱、方块、圆锥、球体、管道、杆、倒圆、倒角、模型抽空产生薄壁实体、模型简化(Simplify)，用于压铸模设计等、实体线、面提取，用于砂型设计等、拔锥、特征编辑：删除、压缩、复制、粘贴等、特征引用，阵列、特征顺序调整、特征树等工具。 有缘学习交流关注桃报：奉献教育（店铺） UG/FreeFormModeling(UG自由曲面建模) UG具有丰富的曲面建模工具。包括直纹面、扫描面、通过一组曲线的自由曲面、通过两组类正交曲线的自由曲面、曲线广义扫掠、标准二次曲线方法放样、等半径和变半径倒圆、广义二次曲线倒圆、两张及多张曲面间的光顺桥接、动态拉动调整曲面、等距或不等距偏置、曲面裁减、编辑、点云生成、曲面编辑。 UG/User DefinedFeature(UG用户自定义特征) UG/User Defined Feature用户自定义特征模块提供交互式方法来定义和存储基于用户自定义特征（UDF）概念的，便于调用和编辑的零件族，形成用户专用的UDF 库，提高用户设计建模效率。 该模块包括从已生成的UG参数化实体模型中提取参数、定义特征变量、建立参数间相关关系、设置变量缺省值、定义代表该UDF的图标菜单的全部工具。在UDF生成之后，UDF即变成可通过图标菜单被所有用户调用的用户专有特征，当把该特征添加到设计模型中时，其所有预设变量参数均可编辑并将按UDF建立时的设计意图而变化。 UG/Drafting(UG工程绘图) UG工程绘图模块提供了自动视图布置、剖视图、各向视图、局部放大图、局部剖视图、自动、手工尺寸标注、形位公差、粗糙度符合标注、支持GB、标准汉字输入、视图手工编辑、装配图剖视、爆炸图、明细表自动生成等工具。有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报：奉献教育（店铺） UG/AssemblyModeling(UG装配建模) UG装配建模具有如下特点：提供并行的自顶而下和自下而上的产品开发方法；装配模型中零件数据是对零件本身的链接映象，保证装配模型和零件设计完全双向相关，并改进了软件操作性能，减少了存储空间的需求，零件设计修改后装配模型中的零件会自动更新，同时可在装配环境下直接修改零件设计；坐标系定位；逻辑对齐、贴合、偏移等灵活的定位方式和约束关系；在装配中安放零件或子装配件，并可定义不同零件或组件间的参数关系；参数化的装配建模提供描述组件间配合关系的附加功能，也可用于说明通用紧固件组和其它重复部件；装配导航；零件搜索；零件装机数量统计；调用目录；参考集；装配部分着色显示；标准件库调用；重量控制；在装配层次中快速切换，直接访问任何零件或子装配件；生成支持汉字的装配明细表，当装配结构变化时装配明细表可自动更新；并行计算能力，支持多CPU硬件平台。有缘学习交流关注桃报：奉献教育（店铺） UG/Advanced Assemblies(UG高级装配) UG高级装配模块提供了如下功能：增加产品级大装配设计的特殊功能；允许用户灵活过滤装配结构的数据调用控制；高速大装配着色；大装配干涉检查功能；管理、共享和检查用于确定复杂产品布局的数字模型，完成全数字化的电子样机装配；对整个产品、指定的子系统或子部件进行可视化和装配分析的效率；定义各种干涉检查工况储存起来多次使用，并可选择以批处理方式运行；软、硬干涉的精确报告；对于大型产品，设计组可定义、共享产品区段和子系统，以提高从大型产品结构中选取进行设计更改的部件时软件运行的响应速度；并行计算能力，支持多CPU硬件平台，可充分利用硬件资源。 UG/Sheet MetalDesign(UG钣金设计) UG钣金设计模
本篇文章是感知机详解的继续，看本篇文章前最好先看上一篇文章或者有响应的神经网络学习与应用基础。 图1 多层前馈网络的决策区域 这里显示的网络是用来训练识别10种出现在“h_d”（例如“had”，“hi
本教程介绍如何向自定义着色器添加对曲面细分的支持。它以“平面和线框着色 ”教程为基础。
解决办法：快速输出选择G01进给模式输出，同时给一个相应的值。 第2种类型：使用参考刀具会导致撞刀或者过切，因为参考刀只是一种假设，刀路计算时并没有计算上一把刀的实际残留余量，有许多不确定因素，这完全是靠编程员的经验来估算判断的。一般来说在陡峭的角落不会出问题，但是在比较平缓的角落一般是计算不准确的，比如V类型的模型。
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1、刀具集中分序法 就是按所用刀具划分工序，用同一把刀具加工完零件上所有可以完成的部位。在用第二把刀、第三把完成它们可以完成的其它部位。这样可减少换刀次数,压缩空程时间，减少不必要的定位误差。
选自towardsdatascience 作者：Lars Hulstaert 机器之心编译 参与：李舒阳 今年 OpenAI 和 Uber 都发布了关于进化策略的文章，它们的研究表明进化策略在监督学习场景中可获得令人满意的效果，在强化学习场景中表现出高性能（在某些领域可以与目前最先进水平比肩）。那么神经进化会成为深度学习的未来吗？来自微软的 Lars Hulstaert 撰文介绍了自己的观点，同时介绍了梯度下降和神经进化及其区别。 2017 年 3 月，OpenAI 发布了一篇关于进化策略的博文。进化策略作
数据可视化一直是机器学习的重要部分，大多数数据可视化教程的基本内容包括：散点图，线图，箱形图，条形图和热图，虽然这些对于数据预处理来说基本够用，但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系： x - y ， x - z和y - z 。在本文中，我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。
Solidworks，其功能一般，但是对于一般比较规则的零件还是绰绰有余的，加上其低廉的价格还有极端友好的界面，对现在立体软件还不发达的中国是最合适不过的了。 Pro/E，功能绝对不错，特别是实体功能，绝对强大，可惜它的界面太不友好，很复杂，弄的人头大，不过一旦上手就是不错的软件！有很多地方做的不错，但是由于其不友好的界面和隐藏太深的功能。比较适合做小型的东西，大了就不划算，我接触的大多数proe的高手都是这么说，而且它处理一些非参和曲面的能力有限。 CATIA，一看界面你就知道，这绝对是一中成熟的软件，漂亮的界面确实不错，曲面功能也不错，但值得商榷的是其实体功能应当加强！
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图，支持简单的 3D 图形，包括曲面、线框、散点图和条形图。
光，是一种电磁波，这是一件多么奇妙的事情，在我们的周围，我们这个世界，整个宇宙，充斥着这种电磁波。
AI 科技评论按：在 2017 图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM）上，顾险峰教授应邀出席并做了主题为“医学图像中的几何方法”的学术报告，介绍了基于他们提出的共形几何理论的种种图像处理方法以及在医学图像中的应用实例。 📷 顾险峰教授，现为美国纽约州立大学石溪分校计算机系和应用数学系的终身教授，也是清华大学丘成桐数学科学中心访问教授。曾获美国国家自然科学基金CAREER奖，中国国家自然科学基金海外杰出青年奖（与胡事民教授合作），“华人菲尔茨奖”：晨兴应用数学金奖。丘成桐先生和顾险峰博士团队，
从很大程度上来说，深度学习实际上是在解决大量烦人的优化问题。神经网络仅仅是一个非常复杂的函数，包含数百万个参数，这些参数代表的是一个问题的数学解答。以图像分类为例，AlexNet 就是一个数学函数，它以代表图像 RGB 值的数组为输入，生成一组分类得分的输出。
合理地选择进给路线不但可以提高切削效率，还可以提高零件的表面精度，在确定进给路线时，首先应遵循数控工艺所要求的原则。对于数控铣床，还应重点考虑几个方面：能保证零件的加工精度和表面粗糙度的要求；使走刀路线最短，既可简化程序段，又可减少刀具空行程时间，提高加工效率；应使数值计算简单，程序段数量少，以减少编程工作量。 1、铣削平面类零件的进给路线 铣削平面类零件外轮廓时，一般采用立铣刀侧刃进行切削。为减少接刀痕迹，保证零件表面质量，对刀具的切入和切出程序需要精心设计。
编者按 为解决飞行器设计优化过程中物理场快速仿真问题和运行监测阶段物理场精确反演问题，国防科技创新研究院无人系统技术研究中心智能设计与鲁棒学习团队推出微分方程智能求解框架IDRLnet。该框架是国内首款基于内嵌物理知识神经网络的开源框架。IDRLnet作为该团队自主研发IDaaS平台的一个重要解算单元，与平台其他工具协同提升智能设计水平。IDRLnet已在红山开源平台上发布，旨在助力相关学术成果涌现，推动相关技术迭代，促进相关应用落地。 注： ① IDRLnet框架以智能设计与鲁棒学习团队命名，Intell
之前说接下来要写下机器学习的总结，但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要，往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
3、对实际在工件上加工的深度进行测量，在程序单上写清楚刀具的长度及刃长（一般刀具夹长高出工件2-3MM、刀刃长避空为0.5-1.0MM）。
为了控制谷物储藏温度，需要创造一个不利于虫霉生长低温环境的储粮技术环境，然而出于成本考虑以及进出粮的需要，粮堆内的温度传感器设置数量有限，因此在储粮当中测得的温度值只是传感器附近的温度，其他部分则需要利用相应的方法进行数值模拟。
数控CNC加工中出现的工件过切，分中问题，对刀问题，撞机，编程这些问题如何解决？
上一篇文章里我们用参数方程的形式探索了环面及其各种变形如环面纽结等等。曲面除了可以用参数方程的形式表示之外，还可以用隐函数的形式表达，即表示为 F(x, y, z) = 0 的解。这种曲面又称之为等值曲面，因为曲面上的每个点都满足 F(x, y, z) = 0 这一条件。Mathematica 提供了绘制等值曲面的函数 ContourPlot3D。不过在这篇文章里，我们并不用它来绘制各种婀娜多姿的曲面，而是尝试用它探索、绘制一些"多面体"。 从最简单的开始 让我们从最简单的，大家耳熟能详的球面方程开始： 方
今天小编继续介绍优质的第三方工具，而基于小伙伴们私信关于Python中地理相关的优质第三方库太少等问题，小编今天继续推出空间地理相关的优质计算和绘制工具。今天的主角为我们的Python-pyGIMLi 库，推文的主要内容如下：
计算机辅助设计（CAD）主要是用于研究如何用计算机及其外围设备和图形输进输出设备来帮助人们进行工程和产品设计的技术，它是随着计算机及其外围设备、图形设备以及软件技术的发展而发展的。 机械行业中的CAD软件技术的发展历程 机械行业中的CAD软件技术的发展历程经历了几次比较大的技术革新，从曲面造型，到实体造型、参数化设计再到变量化设计，每一次革新，都对机械CAD设计带来了意义深远的影响。2008年后，Siemens PLM Software推出的同步建模技术再一次掀起了机械CAD设计技术的新革命，其使得特征之
文章：Calibration Method of the Monocular Omnidirectional Stereo Camera
本次介绍一个发表于Pattern Recognition的经典三维点云描述子TOLDI，首先进行算法阐述，然后再给出数据集的介绍、局部参考坐标系与描述子的评估方法。
编辑 | ScienceAI 让 OpenAI 创建的图像生成系统 DALL·E 2 绘制一幅「金鱼在海滩上啜饮可口可乐」的图画，它会吐出超现实的图像。该程序在训练期间会遇到海滩、金鱼和可口可乐的图像，但它不太可能看到三者同时出现的图像。然而，DALL·E 2 可以将这些概念组合成可能让达利感到自豪的东西。 DALL·E 2 是一种生成模型——一种尝试使用训练数据生成在质量和多样性方面可与数据相媲美的新事物的系统。这是机器学习中最困难的问题之一，到达这一点是一段艰难的旅程。 第一个重要的图像生成模型使用了一
研究者们入门数据科学世界时，意识到的第一件事便是，拥有训练和验证机器学习模型的独立数据集，至关重要。但是要实现这一点，很不容易。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
原文链接：必须收藏！双目立体匹配算法：Patch Match Stereo实用详解教程
基于体积表示的方法在计算上非常浪费，因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是，网格或点云等常见表示没有规则的结构，因此，它们不容易适应深度学习体系结构，特别是使用CNN的体系结构。本节介绍用于解决此问题的技术，将最新技术分为三大类：基于参数化、基于模板变形和基于点的方法。
这种类型的插值是最基本的。我们简单地将最近的像素插值到当前像素。假设，我们从0开始索引像素的值。下面2x2图像的像素如下:{' 10 ':(0,0)，' 20 ':(1,0)，' 30 ':(0,1)，' 40 ':(1,1)}
Catadioptric Omnidirectional Camera CVPR97
https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yu_PU-Net_Point_Cloud_CVPR_2018_paper.pdf
本文介绍了点云中不可忽视的一项重要属性——几何语义，并尝试根据自己的理解和实践经验对其进行一些归纳总结，可能有些地方有理解有误，请大家抱着批判的态度学习。
3DEXPERIENCE SOLIDWORKS 产品将 SOLIDWORKS 3D CAD 解决方案与基于云的产品开发环境 3DEXPERIENCE 平台相连接。
本文提出了一个表示高保真点云传感器观测的框架，用于实现高效的通信和存储。该方法利用稀疏高斯过程将点云进行压缩编码。我们的方法只使用一个模型（一个2D稀疏高斯过程）来表示自由空间和被占据空间，而不是现有的双模型框架（两个3D高斯混合模型）。我们通过提出一种基于方差的采样技术来实现这一点，它可以有效地区分自由空间和被占据空间。这种新的表示方式需要更少的内存占用，并且可以通过有限带宽的通信通道进行传输。该框架在仿真中被广泛应用，并被一个配有3D激光雷达的真实移动机器人进行了验证。与发送原始点云相比，我们的方法使通信速率降低了70~100倍。
本节讨论一些关键方法的性能，下面将介绍各种性能标准和度量，并讨论和比较一些关键方法的性能。
Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping
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