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Three.js 监听纹理加载

本文简介 本文介绍 Three.js 的基础方法:监听材质加载。 在 《Three.js 基础纹理贴图》 里介绍了如何给图形贴图,贴图前需要先把纹理加载好。...监听单个材质 我们使用 TextureLoader 的 load() 方法加载纹理时,第一个参数传入纹理的路径,之后还可以多接受3个函数类型的参数。...根据 Three.js 的 TextureLoader.load 文档介绍,这几个参数是: 【参数1】url: 文件的URL或者路径。...但文档说了在 Three.js r84 时启用了 TextureLoader 进度事件。 【参数4】onError: 在加载错误时被调用。.../assets/images/140.jpg,第 2/2 个材质 图片加载完成 可以在 onError 里监听到当前哪个材质加载失败,参数会将加载失败的材质路径返回给开发者。

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【愚公系列】2022年09月 微信小程序-three.js加载3D模型

文章目录 前言 一、Three.js的使用 1.3D模型的绘制 二、3D模型相关js文件 三、效果图 四、总结 ---- 前言 Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎,你可以用它创建各种三维场景...Three.js相关文档:http://docs.thingjs.com/ 一、Three.js的使用 安装第三方包:npm i --save threejs-miniprogram 1.3D模型的绘制...,加载模型文件 var loader = new THREE.GLTFLoader(); // .GLB 文件 // 文件类似于GLTF文件,因为它们可能包含嵌入式资源,也可能引用外部资源。...// 图像(.JPG 、.PNG 等)文件-包含三维模型纹理的一个或多个文件。...画一个图形主要经历如下八个步骤: 1.创建透视相机2.创建场景3.创建光源4.构造辅助网格5.创建加载器,加载模型文件6.创建渲染器,渲染场景7.创建控制器8.循环渲染场景

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Three.js 之 Import Model 导入模型

导入模型Three.js 提供了很多原始模型,但如果我们需要更复杂的模型,最好使用 3D 软件建模,然后导入到场景中。本节我们就来学学如何导入一个做好的 3D 模型。...OBJFBXSTLPLYCOLLADA3DSGLTF我们不会关心所有的模型。因为 GLTF 模型已经逐渐变为标准,并且能应对绝大部分你遇到的场景。...寻找一个模型我们后续会学习在 Blender 中创建模型,但现在我们先寻找一个创建好的模型。我们可以在 GLTF 团队的示例中看到各种各样的模型。链接为 glTF Sample Models。...选择合适的模型格式根据不同场景做出不同的选择才是最优方案。如果你想修改 textures 或导出的光线坐标,最好选择第一个默认的 glTF。它还具有分别加载不同文件的优势,从而提高了加载速度。...,接下来让我们将它添加到场景中吧添加到场景可以看到导入的模型 scene 的目录结构大致如下,可以看到除了模型之外还有很多其他的对象。

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linux 动态库加载_linux默认动态库加载路径

library version %s\n”, TF_Version()); return 0; } 程序编译及结果如下: 可见程序编译没有问题,但是当执行可执行程序时,出现如下结果: 程序提示加载动态库失败...,使用ldd命令查看一下: 为什么我们编译的时候明明指定了动态库的路径,而且程序编译的时候没有问题,执行的时候却找不到了呢?...1、因为我们在编译的时候使用-L指定动态库的路径,只是告诉编译器我们所需要的动态库在某个目录下,只对编译起作用 2、当程序执行时,程序还是回去系统的默认路径下寻找程序运行所需的动态库 所以在程序运行的时候会出现找不到动态库的问题...解决办法,使用-Wl,-rpath 所需动态库的路径 告诉程序如果在默认路径下找不到所需动态库,则去当前指定的路径下找动态库。...修改gcc编译指令后,结果如下: 可见,动态库加载成功,程序运行成功,问题解决。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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jsp页面有关路径加载问题

问题一:  可以看到这个背景图片在idea目录路径中是正确的。前面(idea-Tomcat扩展)文章已经说那个虚拟路径是所有jsp文件的根。 ...按照逻辑,虚拟路径后的img/img.png是没有问题的,但是,看下图演示: 可以看到,第一次加载图片能出来,但是在第二次转发该页面时图片加载不出来。...F12之后看到最后它找的路径和Idea目录中的路径不同所以找不到该资源。  解决方法: 再添加一个外部路径。...选择你存储图片的目录  可以看到多了一个虚拟路径,然后在img目录下的图片路径就可以根据这个虚拟路径写了。...那是因为通过转发后页面提交的路径就不对了! 解决方法:  将相对路径改为绝对路径 /onWeb为虚拟路径,查看自己的虚拟路径名。

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加载器获取文件路径相关

加载器获取配置文件路径的小细节!...前言  简单的记录一下我对类加载器使用过程中遇到的问题,以及解决方法  我们利用类加载器获取配置文件路径是这样的 //获取src路径下的文件方式-->ClassLoader 类加载器 ClassLoader...jdbc.properties"); String path = resource.getPath(); System.out.println(path); ----  需要注意的是,这段代码对应的文件路径如下...com.hcg.jdbc包下后,代码不变,再运行会报错 Could not initialize class xxx  接着我们稍微加点东西  可以看到,又正常了,不会报错了 总结 以上试验说明了类加载器的...getResource()方法是从src目录下查找的,如果你要找的文件在其它的二级目录,需要带上相应的路径才能查找成功 本篇文章采用 署名 4.0 国际 (CC BY 4.0) 许可协议进行许可。

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TensorFlow模型持久化~模型加载

前面提到保存模型时候的变量参数是依附在计算图的结构上的,但此时我们仅仅将保存模型的变量参数加载进来,并没有加载模型的计算图,所以如果我们想要正常的加载保存模型的变量参数的话,就需要定义一个和保存模型时候一模一样的计算图结构...也就是说保存模型的时候,已经对变量进行初始化了,所以不需要在加载模型的时候进行全局变量的初始化操作了。...下面交换显示的全局初始化变量与加载模型代码交换: ?...仅加载模型中保存的变量 前面说了很多关于加载变量,下面说一说如何加载模型。如果不希望在加载模型的时候重复定义计算图,可以直接加载已经持久化的图。...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用,我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可: ?

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Linux下动态链接库加载路径及搜索路径问题

ld.so 动态共享库搜索顺序 1、ELF可执行文件中动态段DT_RPATH指定;gcc加入链接参数“-Wl,-rpath”指定动态库搜索路径; 2、环境变量LD_LIBRARY_PATH指定路径;...3、/etc/ld.so.cache中缓存的动态库路径。...如:nm /lib/libc*.so Linux 下动态链接库搜索路径问题 Linux动态链接库的搜索路径按优先级排序为: 1.编译目标代码时指定的动态库搜索路径; 在编译时通过gcc 的参数”-Wl,...当指定多个动态库搜索路径时,路径之间用冒号”:”分隔。...总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux下动态链接库加载路径及搜索路径问题,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持!

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WebGL加载本地模型

前言 大部分的webgl框架,比如threejs和babylon等,都可以加载obj和gltf模型。...我们的引擎,基于three封装,同样有加载模型的loader,因此加载obj和gltf模型也是很简单就可以实现的。 不过加载文件都是在线的文件,也就是通过url的形式进行加载。...团队开发的三维可视化平台框架,需要能够上传obj和gltf等格式的模型,在上传前,需要先对模型预览,这就涉及到如何加载本地模型的问题了。 加载本地模型 本文以gltf为例,进行说明。...加载本地模型的思路是这样的: 既然引擎可以通过url的机制,加载模型。 那么如果有一种机制,可以把本地文件及其关联的资源(比如贴图)等转换成url的形式,就可以进行使用loader进行访问了。...加载本地模型 有了上述基础知识,大致的思路就出来了: 首先 加载本地文件,读取file对象(可能是多个File对象,因为一个模型可能包括多个资源文件)。

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PyTorch 实战(模型训练、模型加载模型测试)

本次将一个使用Pytorch的一个实战项目,记录流程:自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客:自定义数据集处理 数据加载...shape) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) criteon = nn.CrossEntropyLoss() 保存、加载模型...pytorch保存模型的方式有两种: 第一种:将整个网络都都保存下来 第二种:仅保存和加载模型参数(推荐使用这样的方法) # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有

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