获取图纸数据库 查看代码 public static Dictionary
根据MarApi,创建图形文件,新建文字 Imports Aveva.ApplicationFramework.Presentation Imports Aveva.Marine.Drafting ' marAPI.dll Public Class 绘图控制
今天我们研究下读取drawing expolrer的第一层级:view 下面的图纸的层级目录示意图,我们今天需要获取所有的view 主要用到2个方法: 1# 获取第一个元素 MarDrafting.ElementChildFirstGet Method () 2# 获取相邻的元素 MarDrafti
此系列的教程,暂时不更新,因为没多少人愿意加入一起学习的行列,有需要学习的可以加我微信或者QQ讨论 电话:17607170146(微信同号) QQ:442024898 提取图纸中的文字, Public S
数据可视化大屏酷炫秘籍之前端开发者自己动手 数据可视化大屏的酷炫效果相信大家都已经见识到了经常是这样的: 或者是这样的 又或者是这样的 如此酷炫的大屏效果,要想完全复原首先离不开以下步骤: 设计师精确到像素的设计稿 有了图纸稿原型,那就需要动效了,没有动效的可视化大屏,等于没有灵魂,那么动效可能交给
图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位,它能够有效提高图像的视觉效果,增强图像的细节信息,从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用 1. 空间域增强方法 空间域增强方法是通过直接对图像像素进行操作来实现图像增强的技术。以下是几种常见的空间域增强方法: 1.1 直方图均衡化 直方图均衡化是一
作者:小牛呼噜噜 大家好,我是呼噜噜,由于x86保护模式是比较复杂晦涩的,所以特地单拉出来,实模式和保护模式一个重要的更新就是对内存的管理与保护,并且随着软件的发展,为了极致地压榨CPU的性能,硬件和软件都做出了许多努力,为了更好的管理内存,引入分段,分页,段页等等。本文会沿着内存的主线,穿插于实模
作为城市公共交通的核心,机车的能耗管理不仅直接关系到运营成本,更牵涉到环境保护和能源的高效、可续利用。传统的机车监控手段在现代化需求面前已显得力不从心,亟需构建一个能实时收集和分析运营数据的高效、智能、全面的智能化监控平台。利用先进的可视化技术实时收集分析运营数据,将机车运行状态、能耗情况等信息直观
通常我们所说的汽车制造四大工艺指的是:冲压、焊装、涂装、总装。一般来说,在汽车制造工厂,这四大工艺分别对应四大车间。本文结合一些实际应用案例,向大家展示一下 TopStack 在汽车制造业各工艺车间中用到的一些组态监控画面。
图扑利用自研产品 HT for Web 搭建风光储园区可视化监控系统,整合风力发电、光伏发电和储能系统,实现了能源的多元化生产和储备,提高了能源利用效率,增强了电网的稳定性和可靠性。在这一体系中,风电、光伏和储能各自扮演着重要的角色,并且相辅相成。
1 里面的数学 矩阵是三角函数组合出来的 旋转的时候 xy 两个变量距离变 第三轴被影响角度 2视锥 远近四棱锥双剪切平面 3 三维点 A点 B点 C点 确定三位坐标 ,初始坐标是坐标中中心值 x,y,z(0,0,0) 4移动 三维点 点A到点B 使用x加减y加减z加减 5图片 循环扫描整张图片 6
图扑软件应用自研 HT for Web 产品,打造轻量化智慧生态鱼塘可视化解决方案。页面整体以工业金属风格为主,采用 PBR 材质技术,精细打造鱼塘场景,实现水质透明、鱼类生动的高度逼真渲染效果。
本文已收录到 GitHub · AndroidFamily,有 Android 进阶知识体系,欢迎 Star。技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 进 Android 面试交流群。 前言 大家好,我是小彭。 今天,我们正式开启一个新专栏 —— 计算机组成原理。 计算机组成原理是计算机科学中最基础
本文已收录到 GitHub · AndroidFamily,有 Android 进阶知识体系,欢迎 Star。技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 进 Android 面试交流群。 前言 大家好,我是小彭。 在之前的文章中,我们聊到了计算机的冯·诺依曼计算机架构,计算机由五大部件组成。那么,计算
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图像风格迁移(Style Transfer)是一种计算机视觉技术,旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上,从而生成一幅新图像,该新图像结合了两幅原始图像的特点,目的是达到一种风格化叠加的效果,本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。 安装Contr
https://www.jianshu.com/p/89c6f27771a4 LVS (linux virtual server)是 Linux标准内核的一部分。基于TCP/IP的负载均衡技术,转发效率极高,具有处理百万计并发连接请求的能力。由于工作在linux内核层,转发效率比工作在应用层的ngi
图解epoll 本文包含以下内容: epoll是如何工作的 本文不包含以下内容: epoll 的用法 epoll 的缺陷 select 和 poll 的缺点 epoll 对于动辄需要处理上万连接的网络服务应用的意义可以说是革命性的。对于普通的本地应用,select 和 poll可能就很好用了,但对于
http://blog.itpub.net/70024420/viewspace-2925243/ 上次聊到了架构图如何画,其中涉及到了云服务的架构图,里面提到了很重要的三个概念 PaaS、IaaS、SaaS,很有必要在这里总结一波。 架构图,so easy? 本文内容如下: 随着互联网行业的飞速发
http://blog.itpub.net/70024420/viewspace-2925492/ 接下来介绍一个非常重要、也非常实用的算法:一致性哈希算法。通过介绍一致性哈希算法的原理并给出了一种实现和实际运用的案例,带大家真正理解一致性哈希算法。 一、背景 在具体介绍一致性哈希算法之前,先问一个