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Threejs入门之二十：使用InstancedMesh(实例化网格)批量创建物体

InstancedMesh(实例化网格)是Threejs提供的一种特殊的网格Mesh，它可以批量创建具有相同几何体和材质的物体；

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Unity基础教程系列（八）——更多工厂（Where Shapes Come From）

这是有关对象管理的系列教程中的第八篇。它介绍了与多个工厂合作的概念以及更复杂的形状。

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ARC挑战方法的第一步，基于描述性网格模型和最小描述长度原则2021

First Steps of an Approach to the ARC Challenge based on Descriptive Grid Models and the Minimum Description Length Principle

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23个高手都在用的Figma小技巧！（2022新专辑）-Part 01

静电说：在之前我们已经介绍过不少Figma的小技巧，随着Figma版本的更新，我们为大家整理出了更多的Figma小技巧，帮助你让自己的设计工作边的更爽更方便。本次的小技巧栏目分两期进行，这篇文章是第一期。

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基础渲染系列（十九）——GPU实例（Instancing）

这是渲染系列的第19篇教程。上一章节涵盖了 realtime GI, probe volumes, 和LOD groups，这一节我们来试一下另外一种缩减DrawCall的方法，合批。

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Unity通用渲染管线（URP）系列（二）——Draw Calls（Shaders and Batches）

要绘制物体，CPU需要告诉GPU应该绘制什么和如何绘制。通常我们用Mesh来决定绘制什么。而如何绘制是由着色器控制的，着色器实际上就是一组GPU的指令。除了Mesh之外，着色器还需要很多其他的信息来协同完成它的工作，比如对象的transform矩阵和材质属性等。

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Building a clean model tutorial

本教程将逐步指导您构建机器人或任何其他物品的清晰仿真模型。这是一个非常重要的课题，为了有一个漂亮的外观，快速显示，快速模拟和稳定的仿真模型。

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Unity性能调优手册7：渲染优化，DrawCall，剔除，Shader，LOD，TextureStreaming

翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 本章介绍围绕Unity图形功能的调整实践。

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基础渲染系列（三）多样化的表现——组合纹理

这是渲染系列的第三篇文章，上一节介绍了着色器和纹理。我们已经看到了如何使用单一的纹理制作一个用平坦的表面完成的复杂显示的例子，现在我们更进一步，一次同时使用多个。

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CloudCompare基础教程（1）-介绍

CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】。此外，由于大多数点云都是由地面激光扫描仪采集的，CloudCompare的目的是在一台标准笔记本电脑上处理大规模的点云——通常超过1000万个点云。在2005年后，cloudcompare就实现了点云和三角形网格之间的比较。随后，许多其他点云处理算法（配准、重采样、颜色/法线向量/尺度、统计计算、传感器管理、交互式或自动分割等）以及显示增强工具（自定义颜色渐变、颜色和法向量处理，校准图像处理、OpenGL着色器、插件等）

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基础渲染系列（十八）——实时光全局光照、探针体积、LOD组

这是关于渲染的系列教程的第18部分。第17部分中总结了烘焙的全局照明之后，我们将继续支持实时GI。之后，我们还将支持光探针代理体积（LPPVs）和LOD组的淡入淡出。

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echarts的双y轴显示

第一步：引入echarts import echarts from "echarts"; Vue.prototype.$echarts = echarts //引入组件（全局引入）第二步： id绑定

/// pie 用于存放所要绘制的图形第三步：配置options，创建echarts实例 option1: { title: { text: "双坐标轴事例", //标题 show: f

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基础渲染系列（二）——着色器

这是渲染系列的第二篇文章，第一篇讲述的是矩阵，这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。

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LogicFlow更多配置选项

🎄Hi~ 大家好，我是小鑫同学，一位长期从事前端开发的编程爱好者，我将使用更为实用的案例输出更多的编程知识，同时我信奉分享是成长的唯一捷径，在这里也希望我的每一篇文章都能成为你技术落地的参考~ 🚀技术&代码分享我在 IT200 总结技术学习；我在 1024Code 在线编写代码；我在掘金分享技术文章；我在 Github 参与开源学习； 😇推荐几个好用的工具 var-conv 适用于VSCode IDE的代码变量名称快速转换工具 generator-vite-plugin 快速生成Vite插件

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基于图像的单目三维网格重建

代码地址：https://github.com/ShichenLiu/SoftRas

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Unity3D-优化设置

所有被勾选了“Static”的GameObject，其中的Mesh Filter中的mesh都会被合并到 "Combined Mesh (root: scene)" 中。

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学习规则的视觉抽象推理概率溯因

AI的TCPIP协议I：超维计算(向量符号体系结构)综述，第一部分:模型和数据转换

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Python有趣|数据可视化那些事（一）

上文我们使用了pandas可视化，其就是matplotlib库的封装，其优点就是简单粗暴，但相应的确定也是很多的。不美观，做出来的图是这样的；而且功能不强大，例如设置刻度，XY轴等等。

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使用扩散模型从文本提示中生成3D点云

虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。

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【数据可视化】Echarts官方文档及常用组件

前面介绍了柱状图、折线图、饼图3种最为常见图表的绘制和使用：【数据可视化】Echarts最常用图表，但是没有介绍在遇到问题时如何寻求帮助，也没有详细介绍图表中组件的使用。这次来介绍ECharts中官方文档、常用组件的使用方法，可以更加快捷地创建清晰明了、实用的图表。以下代码均在VScode中使用。

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Unity通用渲染管线（URP）系列（五）——烘焙光（Baked Light）

· 3.3Light Probe Proxy Volumes（LPPVs）

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新方向！DeepMind提出人工生命框架，促进智能生物体的出现

近日，DeepMind 的研究者提出了一种人工生命框架，旨在促进智能生物体的出现。该框架中没有明确的智能体概念，而是由原子元素构成的环境。这些元素包含神经操作，通过信息交换和环境中包含的类物理规则进行交互。研究者讨论了进化过程如何导致由许多此类原子元素构成的不同生物体的出现，这些原子元素可以在环境中共存和繁荣。此外，研究者还探讨了这如何构成通用 AI 生成算法的基础，并提供了这种系统的简化版实现，讨论了需要做哪些改进才能进一步扩大规模。

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Unity通用渲染管线（URP）系列（十五）——粒子（Color and Depth Textures）

这是有关创建自定义脚本渲染管线的系列教程的第15部分。我们将基于颜色和深度纹理来创建基于深度的淡入和扭曲粒子。

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Unity基础教程系列(新)（七）——有机品种（Making the Artificial Look Natural）

这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第七篇。在其中我们会调整分形，使其最终看起来比数字化的结果更自然。

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Threejs入门之十二：认识Threejs中的材质

材质是描述对象的外观，Threejs中提供了很多材质的API，今天我们来了解几个常用的材质类API 1.Material Material是所有材质的基类，所有继承自Material的材质都基础了Material的属性和方法，Material常用的属性有： alphaTest：控制透明度的alpha值，默认值为0，如果设置不透明度(opacity)低于此值，则不会渲染材质。 depthTest：是否在渲染此材质时启用深度测试。默认为 true depthWrite : 渲染此材质是否对深度缓冲区有任何影响。默认为true id : 材质实例的唯一编号 needsUpdate：指定需要重新编译材质 opacity : 在0.0 - 1.0的范围内的浮点数，表明材质的透明度。值0.0表示完全透明，1.0表示完全不透明。如果材质的transparent属性未设置为true，则材质将保持完全不透明，此值仅影响其颜色。默认值为1.0。 side：定义材质将要渲染哪一面 (正面，背面或两面)。默认为THREE.FrontSide(正面)。另外两个选项为THREE.BackSide(背面)和THREE.DoubleSide(两面) transparent :定义材质是否透明,默认为false visible: 材质是否可见。默认为true 2.MeshBasicMaterial MeshBasicMaterial，基础网格材质，我们在前面已经用过好多次了，这种材质不受光照的影响，没有阴影；但是可以给它设置颜色、不透明度

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CVPR 2024 | ConTex-Human：纹理一致的单视图人体自由视图渲染

自由视角人体合成或渲染对于虚拟现实、电子游戏和电影制作等各种应用都是必不可少的。传统方法通常需要密集的相机或深度传感器来重建几何形状并细化渲染对象的纹理，从而产生繁琐和耗时的过程。

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CV | 1. 一切的基础:灰度图像

一切看似复杂的计算机视觉项目，其基础都会回归到单张图片上。能够理解灰度/彩色图像的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现灰度/彩色图像的基本处理，主要分为两个部分：

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特征工程系列之自动化特征提取器

视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。

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python GUI库图形界面开发之PyQt5控件QTableWidget详细使用方法与属性

QTableWidget是Qt程序中常用的显示数据表格的控件，类似于c#中的DataGrid。QTableWidget是QTableView的子类，它使用标准的数据模型，并且其单元数据是通过QTableWidgetItem对象来实现的，使用QTableWidget时就需要QTableWidgetItem。用来表示表格中的一个单元格，整个表格就是用各个单元格构建起来的

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新方向！DeepMind提出人工生命框架，促进智能生物体的出现

近日，DeepMind 的研究者提出了一种人工生命框架，旨在促进智能生物体的出现。该框架中没有明确的智能体概念，而是由原子元素构成的环境。这些元素包含神经操作，通过信息交换和环境中包含的类物理规则进行交互。研究者讨论了进化过程如何导致由许多此类原子元素构成的不同生物体的出现，这些原子元素可以在环境中共存和繁荣。此外，研究者还探讨了这如何构成通用 AI 生成算法的基础，并提供了这种系统的简化版实现，讨论了需要做哪些改进才能进一步扩大规模。

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python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。

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Qt编写的项目作品6-可视化大屏电子看板系统

一、功能特点整体总共分三级界面，一级界面是整体布局，二级界面是单个功能模块，三级界面是单个控件。子控件包括饼图+圆环图+曲线图+柱状图+柱状分组图+横向柱状图+横向柱状分组图+合格率控件+百分比控件+进度控件+设备状态面板+表格数据+地图控件(包括动态闪烁点+迁徙图等)+视频控件+其他控件等。二级界面可以自由拖动悬浮，支持最小化最大化关闭，响应双击自定义标题栏。数据源支持数据库采集（默认）、网络通信、网络请求等，可自由设定每个子界面的采集间隔即数据刷新频率。采用纯QWidget编写，支持Qt4.6

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Python 数据可视化：Matplotlib库的使用

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3.pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建子图并选定子图 3.2.3 为图

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虚拟在左，真实在右：德国学者用AI合成一亿像素逼真3D图像，可任意旋转

近日，来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法，用于3D图像的场景细化和新视图合成。

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Python Matplotlib 绘图使用指南（附代码）

大多数人不会花大量时间去学 matplotlib 库，仍然可以实现绘图需求，因为已经有人在 stackoverflow、github 等开源平台上提供了绝大多数画图问题的解决方案。我们通常会使用 google 来完成绘图需求。至少我是这样。

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Python数据可视化利器：深入探索Pygal库的可缩放矢量图表功能

在数据可视化的世界中，创建可缩放的矢量图表是至关重要的，因为它们可以无损地在各种设备和分辨率下进行展示。Python中有许多强大的库可供选择，其中Pygal是一个出色的选择，它提供了创建各种类型的交互式矢量图表的功能。

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OpenCV-Python实战(3) —— OpenCV的绘图功能实现【小游戏2048】

1. 预览 📷 2. 实现思路通过二位列表，确定每个数字所在的位置；通过字典的引用变量，直接改变字典中的数；将二维列表变成一维列表抽取随机位置；使用random产生随机的数字2或者4； OpenCV 的 cv.waitKey 获取键盘按键的 key。 3. 依赖引入 import cv2 as cv import numpy as np import random 4. 代码解析 4.0 初始化参数初始化画布得宽高和网格数量boardNum*boardNum 计算每个格子得宽高初始化游戏是否结束

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数据可视化：浅谈热力图如何在前端实现

当我们需要用更直观有效的形式来展现各类大数据信息时，热力图无疑是一种很好的方式。作为一种密度图，热力图一般使用具备显著颜色差异的方式来呈现数据效果，热力图中亮色一般代表事件发生频率较高或事物分布密度较大，暗色则反之。值得一提的是，热力图最终效果常常优于离散点的直接显示，可以在二维平面或者地图上直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。

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CSS 实现网格背景效果

本文将介绍如何使用 linear-gradient 、background-size 等属性来实现网格背景效果。

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Matplotlib 可视化之图表层次结构

今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程。

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神经辐射场去掉「神经」，训练速度提升100多倍，3D效果质量不减

没有了神经网络，辐射场（Radiance Fields）也能达到和神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRFs）相同的效果，但收敛速度快了 100 多倍。 2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出了一种名为「NeRF」的 2D 图像转 3D 模型，可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。其改进版模型 NeRF-W （NeRF in the Wild）还可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境，分分钟生成 3D 旅游观光大片。

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PyQt5高级界面控件之QTableWidget（四）

QTableWidget是Qt程序中常用的显示数据表格的控件，类似于c#中的DataGrid。QTableWidget是QTableView的子类，它使用标准的数据模型，并且其单元数据是通过QTableWidgetItem对象来实现的，使用QTableWidget时就需要QTableWidgetItem。用来表示表格中的一个单元格，整个表格就是用各个单元格构建起来的

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使用4D Nerf显示遮挡（CVPR2022）

标题：Revealing Occlusions with 4D Neural Fields

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特征工程(七)：图像特征提取和深度学习

有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功，而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。

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MATLAB笔记—绘制三维图像「建议收藏」

需要注意的是当你要绘制由线段连接的一组坐标，那么就将 x、y、z 指定为相同长度的向量。要在同一组坐标轴上绘制多组坐标，那么就将 x、y、z 中的至少一个指定为矩阵，其他指定为向量。

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一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。

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12.1版本中的全新数据交互控制和格式选项功能

Stephen Wolfram在他的博客中宣布了Mathematica 12.1版本的正式发行，提到了Dataset相关的更新，以便我们更便捷地研究、理解和演示你的数据。下面是如何使用更新后的Dataset，以及你可以如何利用这个函数更深入地了解你的数据的方法。

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数据可视化初体验，matplotlib快速上手！

matplotlib是python中的绘图工具库，也是平面数据可视化领域应用最广泛的绘图工具之一，接下来我们就从最常用函数的角度向大家介绍matplotlib的具体用法！

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TCLC-GS：用于自动驾驶场景的紧耦合激光雷达-相机高斯溅射技术

文章：TCLC-GS: Tightly Coupled LiDAR-Camera Gaussian Splatting for Surrounding Autonomous Driving Scenes

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学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

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