SDFMaker 项目教程

SDFMaker 项目教程

SDFMakerA 2D SDF texture generator项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDFMaker

1、项目的目录结构及介绍

SDFMaker 项目的目录结构如下:

SDFMaker/
├── js/
│   └── main.js
├── LICENSE
├── README.md
├── index.html
├── mipmapdemo.png
├── preview.png
└── style.css

目录结构介绍

  • js/: 包含项目的主要 JavaScript 文件 main.js
  • LICENSE: 项目的许可证文件,采用 MIT 许可证。
  • README.md: 项目的说明文件,包含使用教程和参数信息。
  • index.html: 项目的主页面文件。
  • mipmapdemo.png: 示例图片。
  • preview.png: 预览图片。
  • style.css: 项目的样式文件。

2、项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 index.html。这个文件是项目的入口点,用户通过打开这个文件来启动和使用 SDFMaker 工具。

index.html 文件介绍

index.html 文件包含了项目的用户界面和基本逻辑。用户可以通过这个页面拖放图片文件,选择输出分辨率,并生成输出图像。

3、项目的配置文件介绍

SDFMaker 项目没有明确的配置文件,但用户可以通过界面设置一些参数,如:

  • Radius: 设置 signed distance field 的半径。
  • Threshold: 设置输入图像的不透明度阈值,用于确定哪些像素被认为是完全不透明的。

这些参数在生成输出图像时起到关键作用,用户可以根据需要调整这些参数以获得最佳效果。


以上是 SDFMaker 项目的教程,包含了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 SDFMaker 工具。

SDFMakerA 2D SDF texture generator项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDFMaker

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

该数据集涵盖了1998年至2023年中国上市公司在产学研合作领域的核心信息,包含14284条面板数据,主要指标包括上市公司股票代码、企业名称、专利申请主体、专利申请号、申请次数、申请日期、年份、产学研合作专利数量、是否存在产学研合作等。此外,数据集还整合了企业所属地级市的地理信息,如地级市名称、与省会城市的距离(公里)、地级市经纬度坐标等,为研究地理分布对合作模式的影响提供了数据支持[citation:1][citation:3][citation:5]。 通过专利数量变化可评估企业创新能力及技术进步速度,而产学研合作的地理分布数据则揭示了区域经济发展与创新活动的关联性。例如,结合地级市经济水平、交通便利性、人才聚集度等维度,可分析区域要素对企业创新的影响机制[citation:3][citation:5]。数据集的应用场景包括:投资者评估企业增长潜力,政策制定者优化创新政策,学者研究产学研合作对经济高质量发展的作用,以及企业战略规划者优化创新资源配置[citation:1][citation:3]。 数据文件包含原始数据、参考文献及分析代码,格式涵盖Excel(.xls)、Stata(.dta)及文本文件,支持多维度时序分析。配套文献如《产学研合作如何影响企业市场绩效》《产学研合作对企业创新质的影响研究》等,提供了理论框架与实证方法参考[citation:1][citation:5]。该数据集为分析中国上市公司创新能力的区域差异、产学研合作的演化路径及其对产业升级的贡献提供了基础数据支撑。
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