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    JS面向对象笔记 转

    一、js零散笔记 0、匿名函数定以后直接调用:(function(numA, numB) { alert(numA + numB); })(3,4);//弹窗7 1、js中函数就是对象,对象就是函数。...arguments表示函数的参数集合 2、js中方法直接调用为函数,用new调用为对象。...JavaScript中没有类的语法,是用函数闭包模拟出来的 3、js中给对象动态添加属性示例: //定义一个函数 function Person(){ } //1、直接调用函数名,就只是单纯的表示调用函数...Person(); //2、是用new,表示创建了一个对象,js是动态语言,可以给对象动态添加属性和方法 var per = new Person(); per.name = "大锤"; //...对象作为工具方法使用,将任意类型的值转化为字符串 console.log(String(true)); //将布尔类型true转成字符串"true" console.log(5); //将数字5转成字符串

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    将shp geojson建筑白模导出成带屋顶的贴图建筑模型 obj gltf

    最近遇到的一个新的需求,将基础建筑白模转换成带屋顶的建筑模型。如下图。既然是导出功能,就涉及到程序化操作。那么如何程序化生成屋顶结构?...经过理论支持和一些算法调试,Geobuilding增加了自定义屋顶属性,一键导出屋顶模型,包括obj gltf stl格式。第1步 标注屋顶属性,在轮廓右键,选择osm标签设置屋顶,设置屋顶高度。...(左侧工具条[选择框]可批量设置屋顶属性)第2步直接导出为模型文件在导出面板,选择自定义的贴图材质最后我们将导出的obj文件导入到blender中查看效果,导入blender时注意选择z轴朝上很好,我们得到了符合预期的模型文件也可以导出...gltf模型包含cesium演示文件,直接打开浏览。

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    Revit 2023:全新升级的建筑信息模型软件,打造高效智能建筑设计

    Revit 2023 是 Autodesk 公司的一款专业建筑信息模型软件,它支持全平台去重,并且可以在 Windows 和 macOS 等操作系统下运行。...软件全版本安装包获取指南:zyku666.com首先,Revit 2023 提供了全新升级的建筑信息模型技术,使得用户可以在一个统一的平台上进行建筑设计、施工和管理。...该软件支持建筑元素自动对齐,用户可以轻松创建精确的三维模型,并进行高度自定义。...最后,Revit 2023 还具有强大的渲染和输出能力,用户可以将设计数据输出为高质量的建筑图纸、模型或动画等。...总之,Revit 2023 是一款非常优秀的建筑信息模型软件,它具有强大的设计和构建工具,可以帮助用户创建各种类型的建筑、结构和设备等。

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    【Python】Pytorch模型转NCNN模型

    前言最近用Real-ESRGAN的时候遇到了个问题,别人预训练的模型都是Pytorch的.pth格式的模型,但NCNN打包的ESRGAN只能使用.param和.bin的NCNN模型,有没有办法转换chaiNNer...此时进入就不会提示安装Python了,因为我们只做模型转换,ffmpeg的功能暂时用不上,他也会下载ffmpeg,就只能耐心等了,报错不用理,一样能够进入软件安装依赖使用内嵌Python点这里打开需要下载...如果没有需要设置python路径)使用GPU转换在左侧面板,Search搜索Load Model,选择Pytorch里面的,拖入工作流然后选择转换器Convert to NCNN,连起来最后保存为NCNN模型...(Save Model,选择NCNN里面的)第一步选择.pth的模型,最后一步设置保存的目录和名称最后点击上面的运行,很快就转换完成了

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    深度学习模型加速:Pytorch模型转TensorRT模型

    经过一段时间的调研与实践,算是对模型加速这方面有了一定的了解,便促成了此文。 1、如何实现模型加速? 既然要提升效率,实现模型加速,那么具体应该怎么做呢?...目前常用的深度学习模型加速的方法是:将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解,那么TensorRT是什么呢?...TensorRT是NVIDIA公司出的能加速模型推理的框架,其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快,比如你的模型测试一张图片的速度是50ms,那么用tensorRT加速的话,可能只需要10ms。...这条路是使用最广泛的,首先将 Pytorch 模型转换为 ONNX 表示的模型;再将 ONNX 表示的模型转换为 TensorRT 表示的模型。这个方法也是本文重点介绍的方法。...至此,模型转换部分全部结束。 5、模型推断(Inference) 这部分我们要使用转换得到的.trt模型进行Inference,要解决的任务就是:如何加载该模型,输入测试数据并得到对应的输出。

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