【商品溯源码如何查验真伪】【发广告源码】【全国地图 源码】windy源码
1.cesium 笔记-自定义Primitive
2.weka数据集的ARFF文件格式如何定义属性和关系?
3.weka数据集的ARFF文件格式如何定义属性和关系?
4.如何快速地开发一款 Android App?
cesium 笔记-自定义Primitive
在 Cesium 技术中,`Primitive` 是一个关键接口,尤其对于新手来说,通常会更熟悉 `Entity`。官方也提供了相应的指导文档来解释 `Entity` 和 `Primitive` 的区别。相比之下,商品溯源码如何查验真伪`Entity` 在 Cesium 中属于更上层的接口,它封装了一系列的图形,提供了一致的对外 API,更加易于理解和使用。`Entity` 具备强大的属性功能,但性能方面不如更底层的 `Primitive`。而 `Primitive` 更多面向底层图形开发人员,通过 `Geometry` 和 `Appearance` 实现更底层的绘制操作。它提供了接近原始 WebGL 的接口,但在上层进行了一定的封装,使其相对于原始 WebGL 更加易于使用。
使用 `Primitive` 创建一个矩形并添加贴图,主要代码如下。第一步是创建一个矩形,并添加所需的贴图。在第二步,我们考虑更改皮肤。我们知道,像 Windy 的色斑图渲染通常使用 canvas 方式,而现在我们使用单通道,发广告源码可以考虑类似 Wind-Layer 的方式在着色器中进行双线性插值和着色,使渲染效果更佳。下面是如何进行改造的步骤。
在着色器中,我们创建一个 * 1 的 canvas 来兼容渐变色带和非渐变色带,具体效果可以通过观察结果来验证。接着,我们修改材质的 uniforms,并新增一些数据以适应这个变化。然而,到目前为止,我们还无法获得预期效果。我们还需要修改 fabric 以添加一个新的材质着色器。最后,我们改变 options.colorScaleType,将其设置为 step,并指定插值步长,重新查看效果。
在实现预期效果后,我们提出需求,需要针对瓦片数据进行拾取。基于材质的修改,我们尝试使用默认的 `scene.pick` 方法。虽然结果表明 `Primitive` 被正确拾取,但我们无法获取对应数据位置的全国地图 源码像素数据。因此,我们考虑使用鼠标位置计算其在原始灰度数据瓦片的位置,然后读取数据。然而,在处理大规模图像数据时,这种方法在 JS 中操作效率较低。为提高效率,我们应考虑使用类似 `pick` 的方式通过 GPU 进行读取,这需要我们对 `Primitive` 进行自定义。
自定义 `Primitive` 需要实现以下接口,以达到实现上节效果的目的。关键点包括顶点着色器实现、顶点数据生成、适应 3D 和 2D 渲染需求、数据投影兼容性、渲染过程和拾取操作。在 SCENE3D 下渲染时,代码可以正常工作,但在 SCENE2D 和 COLUMBUS_VIEW 视图中无法渲染。我们在查看 Cesium 相关资料时发现,实际内部使用的顶点数据是区分 3D 和 2D 的。在源码的 `Primitive.prototype.update` 函数中,可以看到它并未直接使用 `vertexArray` 的数据,而是经过了一系列处理步骤。这些步骤包括 `PrimitivePipeline.combineGeometry` 的标签设计源码处理,以及 `loadSynchronous` 和 `createVertexArray` 的具体工作,有兴趣的开发者可以自行查看源码。完成这些处理后,需要根据 `va` 的数量生成多个 `DrawCommand`。
数据投影兼容性是实现自定义 `Primitive` 的重要部分,特别是在使用不同投影系统时。例如,当使用 Web Mercator 纹理数据时,需要对数据进行重投影计算。在实现中,这一步骤确保了与 Cesium 内部使用的投影系统相兼容。
在创建 `DrawCommand` 同时,应创建与之对应的 framebuffer 的渲染。这两个渲染是一一对应的,fboShaderProgram 的顶点着色器复用真实绘制的顶点着色器,但在去除灰度值与色带的对应逻辑后,将计算结果保存到 framebuffer 的纹理输出。从 framebuffer 读取像素值的过程较为复杂,需要先将对应数据渲染到 framebuffer,然后读取鼠标位置的颜色值,根据传入参数计算像素值对应的数值。
在完成以上步骤后,即可实现预期功能,如对鼠标位置的像素值进行计算,进而获取真实值。员工股价源码这涵盖了自定义 `Primitive` 的关键实现过程,包括渲染、拾取操作等,为实现更复杂的图形渲染功能提供了基础。
weka数据集的ARFF文件格式如何定义属性和关系?
在WEKA中,数据集的处理方式类似于电子表格或数据分析软件,本质上是一个二维表格结构。每个表格被称为一个关系(Relation),其中每个横行代表一个实例(Instance),类似统计学中的样本或数据库记录,而竖行则表示一个属性(Attribute),对应于统计学的变量或数据库字段。这种关系反映了属性之间的关系。 WEKA使用ARFF(Attribute-Relation File Format)文件格式存储数据,这是一种ASCII文本文件。例如,WEKA自带的"weather.arff"文件,存储了个实例和5个属性,其中关系名为"weather"。在ARFF文件中,数据以特定的格式组织,如:% ARFF文件示例
@relation weather
@attribute outlook { sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature real
@attribute humidity real
@attribute windy { TRUE, FALSE}
@attribute play { yes, no}
@data
...
识别ARFF文件的关键在于分行规则,不能随意换行。注释以"%"开始,如"weather.arff"的注释部分。文件分为两部分:头信息(包含关系声明和属性声明)和数据信息。关系声明使用@relation,属性声明则用@attribute,每个属性类型包括numeric、nominal、string或date。数值型和分类型属性分别有特定的声明格式。 在数据信息部分,"@data"标记后,每个实例以逗号分隔的属性值表示,缺失值用问号表示。例如,稀疏数据格式用于节省存储空间,如:@data
{ 1 X, 3 Y, 4 "class A"}
{ 2 W, 4 "class B"}
在WEKA 3.5版本以后,引入了Relational属性类型,但目前应用不多,这里不做详细介绍。
扩展资料
Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine )的,基于JAVA环境下开源的机器学习(machine learning)以及数据挖掘(data minining)软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是,该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名,而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的the University of Waikato。weka数据集的ARFF文件格式如何定义属性和关系?
在WEKA中,数据集的处理方式类似于电子表格或数据分析软件,本质上是一个二维表格结构。每个表格被称为一个关系(Relation),其中每个横行代表一个实例(Instance),类似统计学中的样本或数据库记录,而竖行则表示一个属性(Attribute),对应于统计学的变量或数据库字段。这种关系反映了属性之间的关系。
WEKA使用ARFF(Attribute-Relation File Format)文件格式存储数据,这是一种ASCII文本文件。例如,WEKA自带的"weather.arff"文件,存储了个实例和5个属性,其中关系名为"weather"。在ARFF文件中,数据以特定的格式组织,如:
% ARFF文件示例
@relation weather
@attribute outlook { sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature real
@attribute humidity real
@attribute windy { TRUE, FALSE}
@attribute play { yes, no}
@data
...
识别ARFF文件的关键在于分行规则,不能随意换行。注释以"%"开始,如"weather.arff"的注释部分。文件分为两部分:头信息(包含关系声明和属性声明)和数据信息。关系声明使用@relation,属性声明则用@attribute,每个属性类型包括numeric、nominal、string或date。数值型和分类型属性分别有特定的声明格式。
在数据信息部分,"@data"标记后,每个实例以逗号分隔的属性值表示,缺失值用问号表示。例如,稀疏数据格式用于节省存储空间,如:
@data
{ 1 X, 3 Y, 4 "class A"}
{ 2 W, 4 "class B"}
在WEKA 3.5版本以后,引入了Relational属性类型,但目前应用不多,这里不做详细介绍。
扩展资料
Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine )的,基于JAVA环境下开源的机器学习(machine learning)以及数据挖掘(data minining)软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是,该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名,而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的the University of Waikato。
如何快速地开发一款 Android App?
作为一名Android开发新手,在学习开发一款自己的app之前,参考一些大牛的项目,进行借鉴与参考是一个很好的捷径。然而有些新手上手就开始撸代码,看着一脸懵逼的代码,不明所以,想着不管三七二十一,敲着敲着就明白了。结果,最后一出bug就懵逼了,丝毫不理解项目的结构与框架,更不提其中的技术难点。
所以不要盲目地copy,磨刀不误砍柴工,要像看源码一样学习项目。先理清项目中的结构,使用的框架,每个类的功能,以及使用到的技术点,庖丁解牛,逐个拆分学习,化为一个个的技术问题,这样才能最终转化为自己的知识。
针对具体的技术实现,不要仅仅以实现为目的,更不要仅仅因为实现了一些炫酷的UI效果而沾沾自喜。
对于一些技术,要知其然,更要知其所以然。比如:进程间通信的实现方式AIDL,可能照着一些模板就可以实现,达到目的。再比如说:RecyclerView或ListView,按照一定的方法就可以快速实现列表布局。
然而这些实现不仅在一个项目或一处使用,而是频繁高发的实现,将来也更是工作或面试中会遇到的。所以我们要透过表面学习原理,在开发一款app的同时,通过这种方式激励自己加深对技术的理解与实际应用。
比如,针对AIDL理解binder机制的实现,更进一步理解android中的进程间通信方式。针对RecyclerView或ListView,理解复用机制以及如何定制化实现一些特殊的效果,加深我们自己的技术深度。