将 three20添加到工程中

最新推荐文章于 2025-11-25 17:20:36 发布

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#python #xcode

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本文介绍了如何使用 ttmodule.py 脚本，并提供了在不同 Xcode 版本下的调用示例，包括路径配置等关键信息。

显示help选项：

python three20/src/scripts/ttmodule.py

xcode3：

python three20/src/scripts/ttmodule.py -p path/to/myProject.xcodeproj Three20

xcode 4：

python three20/src/scripts/ttmodule.py -p path/to/your/project/project.xcodeproj Three20 --xcode-version=4

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学习threejs，添加聚焦光源

我哎GIS博客

09-27

1225

👨‍⚕️ 主页： gis分享者 👨‍⚕️ 感谢各位大佬点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍⚕️ 收录于专栏：threejs gis工程师文章目录一、🍀前言二、🍀绘制任意字体模型1. ☘️实现思路2. ☘️代码样例一、🍀前言本文详细介绍如何基于threejs在三维场景中添加聚焦光源，亲测可用。希望能帮助到您。一起学习，加油！加油！二、🍀绘制任意字体模型 1. ☘️实现思路 1、初始化renderer渲染器 2、初始化Scene三维场景 3、初始化camera相机，定义相机位置 camera

学习threejs，添加平行光源

我哎GIS博客

09-29

1498

👨‍⚕️ 主页： gis分享者 👨‍⚕️ 感谢各位大佬点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍⚕️ 收录于专栏：threejs gis工程师文章目录一、🍀前言二、🍀绘制任意字体模型1. ☘️实现思路2. ☘️代码样例一、🍀前言本文详细介绍如何基于threejs在三维场景中添加平行光源，亲测可用。希望能帮助到您。一起学习，加油！加油！二、🍀绘制任意字体模型 1. ☘️实现思路 1、初始化renderer渲染器 2、初始化Scene三维场景 3、初始化camera相机，定义相机位置 camera

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将Three20开源库导入Xcode工程项目全过程

05-07

本文将详细介绍如何将Three20库导入到Xcode项目中，分为Python命令行方式和手动添加两种方法。首先，手动导入Three20库的步骤如下： 1. 从官方GitHub仓库(https://github.com/facebook/three20)下载Three20的源码...

Three 之 three.js使用BufferGeometry (CPU) 根据简单粒子particle运动效果代码工程

09-19

本节介绍， three.js （webgl）中，使用 BufferGeometry ，添加位置和移动方向数据，结合 shader，简单实现类似 particle 的粒子运动效果，这里主要的逻辑在js脚本，而非 shader 中，所以这里算是 cpu 中，使用...

学习threejs，添加户外光照光源

我哎GIS博客

09-30

1574

👨‍⚕️ 主页： gis分享者 👨‍⚕️ 感谢各位大佬点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍⚕️ 收录于专栏：threejs gis工程师文章目录一、🍀前言二、🍀绘制任意字体模型1. ☘️实现思路2. ☘️代码样例一、🍀前言本文详细介绍如何基于threejs在三维场景中添加户外光照光源，亲测可用。希望能帮助到您。一起学习，加油！加油！二、🍀绘制任意字体模型 1. ☘️实现思路 1、初始化renderer渲染器 2、初始化Scene三维场景 3、初始化camera相机，定义相机位置 came

Java总结进阶之路（基础二）

2509_94006474的博客

11-24

732

提示：java总结学习之路。

Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人

qiao_yue的博客

11-24

789

本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能

使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例

qq_42746084的博客

11-24

920

摘要本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括：环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等）核心功能：通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能支持批量标定参数写入与验证提供MF4文件离线分析方案典型应用案例：基础数据采集与保存基于信号阈值的触发录制定时批量数据采集批量标定参数验证技术实现：使用win32com操作CA

四、python其它高级语法

2301_79964758的博客

11-25

549

本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器通过实现__iter__和__next__方法实现惰性加载，示例演示了自定义迭代器模拟range功能。生成器是迭代器的语法糖，通过推导式或yield关键字创建，具有内存占用小的优势（示例显示生成器仅占用192字节，而列表占用8448728字节）。此外还介绍了property属性的两种实现方式：装饰器方式（@property和@属性名.setter）和类属性方式（property()函数），用于将方法封装为属性访问。

Dify知识库图文混排回复-让回答“图文并茂”

paopao_wu的专栏

11-22

393

目前在Dify知识库中上传的文档，要想做到回复图文混排的内容效果比较好的，有word格式导入和 markdown+图床两种。word文档中本身就是图文混排，使用word文档不用太折腾，本文对它探索一番后，各位可以体会一下它的优缺点。

98-爬取租房网站信息-1

11-24

214

import aiohttp #异步的网络请求模块。import asyncio #异步请求。操作系统：windows11。语言：Python3.10。开发环境：PyCharm。#导入伪造头部的信息。

Python科学计算库NumPy使用

2509_93947176的博客

11-23

459

如果想生成全零或全一的数组，可以用或，指定形状就行，比如会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外，类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了、等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。

修复更新四年前的python代码

qq_53325717的博客

11-21

199

笔记

教你使用服务器搭建一款一款端到端的开源 OCR 模型GOT-OCR2.0

m0_69484557的博客

11-25

147

GOT-OCR2.0 是一款真正专业级、可落地的端到端开源 OCR 模型，它让文档识别变得更智能、更精准、更高效。当你将它部署在莱卡云服务器上后，就拥有：一个稳定的 OCR 服务平台一个云端智能识别中心一个支持批量处理的高效工具一个可扩展的文档自动化系统。

Python机器学习库

2509_93946396的博客

11-22

578

说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。

Python自动化测试之异常处理机制实例详解

最新发布

Hacker_Nightrain的博客

11-25

729

今天笔者还是想要讲python中的基础，主要讲解Python中异常介绍、捕获、处理相关知识点内容，只有学好了这些才能为后续自动化测试框架搭建及日常维护做铺垫，废话不多说我们直接进入主题吧。到此这篇关于Python自动化测试之异常处理机制的文章就介绍到这了,更多相关Python异常处理机制下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】软件测试面试文档我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题。

TensorRT-LLM 核心技术深度分析报告

rabies的博客

11-25

188

基于对TensorRT-LLM源码的深入分析，我整理了以下核心技术实现细节和架构设计模式的完整技术报告。核心类结构：tensorrt_llm/layers/attention.py中实现了多种注意力变体Attention：基础多头注意力类，支持GQA（Grouped Query Attention）BertAttention：BERT风格的双向注意力DeepseekV2Attention：针对DeepSeek模型的优化实现CogVLMAttention：多模态视觉-语言模型注意力。

Python视频教程

2509_93942294的博客

11-23

372

想想看，一个完全陌生的编程环境配置，书本可能用几页篇幅描述步骤，配几张可能还是黑白的截图，你跟着操作很容易卡在某个莫名奇妙的地方。而视频里，老师可以直接演示给你看，从下载安装包，到勾选哪个选项，再到打开命令行输入什么指令，整个过程一目了然。选择适合自己的课程，用正确的方法去学习，并积极地将理论转化为实践，这才是从“新手村”走向“实战高手”的正确路径。”的这种真实反应，都是书本冰冷的文字无法给予的。看看它最后能带你做出什么东西来，是一个简单的网站，一个数据分析报告，还是一个能实际运行的小游戏？

Python人工智能开发

2509_93936798的博客

11-22

273

建议他们先用OpenCV做标准化处理，把图片统一缩放到224x224，再用直方图均衡化增强对比度，准确率直接涨了十个百分点。用TextCNN加上合适的词嵌入，在RTX3060上训练二十分钟就能达到90%的准确率，而且推理速度比BERT快二十倍。这里有个小技巧，在卷积层后使用全局最大池化代替全连接层，不仅能降低过拟合风险，还能保留最重要的特征信息。训练过程中的坑也不少。可视化工具特别重要，用Matplotlib绘制损失曲线和准确率曲线，用Seaborn画混淆矩阵，这些看似基础的方法往往比高端工具更直观。

Three20框架集成图文教程

通过本教程，开发者可以学习到将Three20集成到新项目中的步骤，包括添加相关文件、设置依赖项和链接库，以及进行必要的配置更改。" 在iPhone应用开发中，Three20是一个非常受欢迎的UI框架，它扩展了Apple的UIKit，...