警警的博客

😄如果，心态好的话，可以复习到进考场（特别是文科类考试，可能考前看了的就在试卷上）👤建议中午可以躺一下，不建议睡觉，如果不是很冷的话，可以直接在考场复习下一场考试。😇考前好好复习到进考场，当然复习如果会影响你的心态，越复越慌的话，建议不要进行。🌈考完一科记得直接丢掉，别对答案，别想太多。🍀按照自己平常模拟考试的我步伐进行就很好。许多人都🐑，发烧，可幸的是我受影响不大。最后，㊗️24考研er，考研上岸！不要像我一样，紧张到5分钟就看一下⏰。去年，这个时候，疫情😷刚刚放开。🍀明天，一定不要紧张！

实景三维是近年行业最🔥的内容之一，作者正复习考研相关资和论文（加油，继续看）整理了本文章，若有错误欢迎留言指正哈

1.准备充分，至少要说服自己，我复试复习到这上考场，可以的了！现在到这个节点可以适当再去学习点东西，但我个人觉得自信，没做过没关系，“我肯定可以做的，而且可以做的很好”。好好答，说出自己的观点，不确定的话就加一句“这是我的观点，可能不是很准确，考完再去仔细研究一下”之类的话，总之要大大方方自信对答！就是你可能会看到别人每个人手上都有一张纸条，如果去候考场的话记得问一下旁边同学（一般就放在面试考场外面的纸箱里）我去年就是没拿，耽误面试，心态也受到点影响，可能也给老师们留下不好的印象😭😭😭。

低代码开发平台核心技术解析 本文系统介绍了低代码开发平台的核心技术与实现方案。平台采用"配置驱动视图"理念，通过四层架构实现：配置协议层定义JSON Schema结构，可视化设计层提供拖拽编辑界面，渲染层负责动态解析配置，组件层提供基础元素支持。关键技术包括：基于JSON Schema的表单生成器、原生拖拽交互实现、BPMN标准的工作流引擎集成，以及Element UI等组件库的深度应用。平台通过将页面结构序列化为JSON配置，实现高效可视化搭建，使重复性开发工作量减少70%以上，同时确

Cesium后处理功能为三维场景提供强大的"滤镜"效果，通过内置和自定义处理阶段显著提升视觉表现。内置效果包括抗锯齿(FXAA)、泛光(Bloom)、环境光遮蔽(AO)和色调映射等，可快速启用配置。开发者还能编写GLSL片段着色器实现自定义效果，如反色处理。使用时需注意执行顺序、透明物体处理和性能优化，建议从简单效果开始逐步试验。Cesium的后处理系统通过WebGL实现了丰富的视觉增强功能，包括光照模拟、特效添加和色彩校正等，为场景呈现提供专业级视觉效果。

本文介绍了在Cesium中实现popup弹窗和热力图功能的方法。通过Cesium.Viewer创建实例后，可使用HeatmapOverlay类配置热力图参数（半径、透明度等），并通过setData方法设置包含经纬度和密度值的数据点数组。需要注意的是，文中提到的HeatmapOverlay并非Cesium官方API，实际开发中需使用第三方库（如Heatmap.js）或自行实现相关功能。代码示例展示了热力图数据格式和基本集成方式，为GIS可视化开发提供参考。

本文介绍了3D网格处理工具MeshLab及其Python接口pyMeshLab。MeshLab是开源的跨平台软件，支持网格清理、修复、简化等功能。pyMeshLab则提供Python自动化接口，适合批量处理。文章涵盖了两者的安装方法，并展示了pyMeshLab的常见操作示例，如加载网格、简化、法线计算和孔洞修复等。此外，还对比了GUI和脚本化处理的优缺点，并提供了批量处理脚本范例和参考资源。这两个工具为科研和工业领域的3D网格处理提供了高效解决方案。

三维网格模型在扫描、重建或传输过程中常因遮挡、噪声或数据丢失产生空洞（即边界非闭合区域），影响模型的完整性与可用性。空洞修复（Hole Filling）是计算机图形学和几何处理的核心任务，需兼顾几何连续性、特征保持和计算效率。：牙齿修复中，基于边界角度动态插入点（>85°时生成角平分线向量），避免传统波前法的三角片聚集问题，显著提升特征还原度。未来融合数据驱动与几何约束的混合方法将成为主流，推动三维建模、医疗重建（如牙齿修复）及数字孪生应用的突破。

本文介绍了使用Python脚本批量加载多个.obj文件到MeshLab的方法。首先通过文件资源管理器定位meshlab.exe路径，然后编写Python代码递归查找指定目录下的所有ground.obj文件，最后使用subprocess模块调用MeshLab一次性加载所有找到的文件。这种方法避免了逐个手动加载文件的繁琐操作，极大提高了处理批量3D模型文件的效率，适用于需要同时处理大量3D模型文件的场景。代码示例包含了详细的路径处理和文件查找功能，可根据实际需求调整目标目录和文件搜索条件。

技术类型渲染方式交互性缩放性性能适用场景HTML+CSS声明式DOM 渲染高高中基础布局、简单图形SVG声明式矢量图形高高中图表、图标、地图等静态图形Canvas命令式像素渲染低低高动画、游戏、实时数据可视化WebGL命令式GPU 加速渲染中高极高3D 游戏、VR/AR、复杂数据可视化极客时间优快云博客。

• 优势：支持仿射变换参数（GeoTransform）定义栅格空间与地理坐标的映射关系，无需额外文件。通过理解不同格式的坐标处理机制和数据特性，可显著提升GIS影像处理效率并避免数据兼容性问题。• JPG配套文件：.jgw（坐标参数）、.jpg.aux.xml（投影信息）。GDAL库支持批量转换。• 应用：GIS分析、遥感影像的标准格式，支持LZW压缩保持地理数据完整性。• TIF配套文件：.tfw（坐标参数）、.aux.xml（空间参考）。• ENVI：专为高光谱设计，支持波段组合描述文件（.sli）

是一个基于 React 的渲染器（renderer），让你可以用声明式的方式（就像写普通的 React 组件）去构建 Three.js 的 3D 世界。它不是一个封装的库。它是把Three.js“翻译” 成了React 组件。通过JSX和Hooks，极大地简化了 3D 内容的管理、交互、状态控制。简单理解就是：用 React 思维来操作 Three.js 场景！

该数据组织形式通过空间分块+层次化LOD+高效压缩三重技术，解决了大规模三维数据存储与渲染的瓶颈问题。OSGB格式的数据组织以空间分块和层次化结构为核心，专为大规模三维场景的高效管理设计。• 节点类型包含：几何体节点（Geometry）、组节点（Group）、变换节点（Transform）等。• 根节点（Root Node）作为数据入口，形成树形场景图（Scene Graph）• 采用瓦片化（Tile）存储，将整个三维场景划分为多个独立的地理区块。• 几何数据：采用顶点索引复用技术，降低存储冗余。

osgconv是 OpenSceneGraph（OSG）生态系统中的核心命令行工具，主要用于3D 模型格式转换场景图优化和数据预处理。其核心功能是通过 OSG 插件机制实现多种三维格式的读写，并支持对模型进行几何变换、纹理压缩等操作。

OSGB是OpenSceneGraph的二进制模型文件格式，包含三维模型的顶点、纹理、面片等数据。由于OSGB的二进制特性，直接解析需要了解其文件结构或借助第三方库。以下是两种实现方案：步骤说明：转换OSGB为OBJ格式：使用OSG官方工具将OSGB转换为OBJ格式（OBJ为文本格式，便于Python解析）。Python解析OBJ文件：3. 方案二：直接解析OSGB文件（需自定义二进制解析）步骤说明：解析OSGB二进制头：OSGB文件开头包含特定标识符（如和），需通过二进制读取验证。

OBJ：以文本格式描述几何体与纹理坐标，支持复杂曲面建模且兼容性强，广泛用于工业设计（如3D打印）与影视游戏领域，但缺乏参数化信息且高面数模型需性能优化；三维切片技术通过空间分块与细节分级（如OSGB的LOD、3D Tiles的瓦片树），实现海量数据的高效调度。OBJ侧重跨平台协作，OSGB强于地理实景还原，3D Tiles则重塑了Web端三维交互范式，三者共同推动智慧城市、虚拟仿真等领域的空间数字化进程

分层网格结构（如3D Tiles）通过‌空间层次划分‌、‌动态LOD调度‌和‌高效数据压缩‌，解决了海量三维模型在内存、计算和网络传输上的瓶颈。其核心思想是‌按需加载‌与‌细节分级‌，适用于GIS、游戏、XR等对大规模场景渲染有高要求的领域。

AI大语言模型还能够实现自然语言与地理信息的融合。综上所述，现有GIS平台应用AI的内容涵盖了地图创建与个性化定制、地理空间数据搜索与管理、自动图像分类与识别、景观变化检测与监测、自然语言交互与查询、智慧城市建设与规划以及灾害管理与应急响应等多个方面。AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询，包括地名、地理位置、地理特征等，从而提供更加精准的地理信息检索服务。通过合理的数据收集与处理、模型选择与训练、特征提取与表示以及迁移学习与微调等步骤，可以训练出高性能的地理信息模型，并应用于各种实际任务中。

通常根据具体项目需求选择合适的引擎，结合其技术栈和业务场景。在手机端或 H5 环境下实现三维图形的常用三维引擎，需考虑性能、兼容性和开发便利性。每个引擎都有其强项和适用场景，企业会根据具体需求选择合适的技术栈，通常结合优化和自研来增强性能和功能。通过以上分析，你可以根据项目需求选择适合的三维引擎，实现高效开发与移动端优化。字节跳动、阿里巴巴、百度、高德等大厂在开发。

WebGL 定义与用途基于 OpenGL ES 2.0 的 JavaScript API用于在浏览器中绘制高性能的 2D 和 3D 图形WebGL 的发展历史与版本概述浏览器支持与兼容性检查WebGL 是一个功能强大的图形渲染工具，从基础的顶点绘制到复杂的物理渲染，每一步都需要理论与实践相结合。建议从简单的几何绘制入手，逐步理解渲染管线、纹理处理、着色器编程等核心内容，同时结合工具与库提高开发效率。定义与用途。

AI Agent定义：AI Agent是一个具有自主意识的智能实体，能够感知环境、进行推理决策，并采取相应行动。它不仅能执行指令，更重要的是能够理解任务背景、制定执行计划，并在遇到问题时灵活调整策略。功能：AI Agent的核心在于其自主学习和决策能力，能够通过不断积累经验来优化自己的行为模式。它通常具备感知能力、决策能力、执行能力等，可以独立工作，也可以与其他Agent或人类协作。定义。

AI工作流框架各有特色，涵盖了从语言处理到视觉识别等多个方面，开发者可以根据自己的需求选择合适的框架来构建和部署AI工作流。综上所述，AI工作流在文档处理、客户服务、数据分析、供应链管理、营销广告、制造业、教育培训以及安防、航空、医疗等多个领域都有广泛的应用场景。随着技术的不断发展和创新，AI工作流的应用范围还将不断拓展和深化。AI工作流框架是用于构建和管理AI工作流的工具或平台，它们通常提供了一系列的功能和组件，以支持AI任务的自动化、数据集成、模型训练、决策制定和流程优化。

点云空洞修复和OSGB三维模型的空洞修复虽然处理的对象不同，但修复的核心思想是类似的，都是通过对缺失部分进行插值、推测、重建或填充，最终恢复模型的完整性。在实际应用中，可以结合多种方法，如曲面重建、法线估计、深度学习等，来实现高效且精确的空洞修复。针对不同的应用场景（如点云数据或OSGB模型），具体的修复方法和工具会有所不同，但整体步骤和思路具有相似性。深度学习方法为点云空洞修复提供了强大的工具，可以自动学习点云的几何和空间结构，生成高质量的修复结果。

在ArcGIS中，从DEM（数字高程模型）采样高程信息到点要素类是一个常见的地理处理任务。点云处理专业软件是专门用于处理和分析三维点云数据的工具，广泛应用于测绘、建筑、文物保护、医学成像等多个领域。在ArcGIS中生成密集点并从图像上采样高程值通常涉及几个步骤，包括创建点要素类、提取图像高程值以及可能的高程插值。如果你需要更平滑的高程表面，可以考虑使用高程插值方法（如IDW、克里金等）来生成新的栅格数据集。通过以上步骤，你可以在ArcGIS中生成密集点并从图像上采样高程值，进而进行进一步的分析和处理。

在 Cesium 中从实景模型（如倾斜摄影模型或 3D Tiles 模型）中采样点，通常是指获取模型表面的坐标、法线或其他属性。

射线通常定义为：O\mathbf{O}O 为射线的起点（通常为摄像机位置或交点位置）。D\mathbf{D}D 为射线的方向向量。ttt 为参数，用于确定射线在方向 D\mathbf{D}D 上的延伸距离。射线追踪会依赖“递归”实现光的多次反射和折射。当射线遇到物体时，可能生成一个反射射线和一个折射射线，对每条新射线继续追踪，直至满足终止条件。射线法在3D渲染中能碰撞检测是计算机图形学、物理仿真等领域的重要技术。它的实施通常包含广义阶段和狭义阶段，每个阶段都有不同的方法和算法。

链接：https://pan.baidu.com/s/1FiwTfXDwQ6tMDRACAwUZwQ 提取码：DYSK。数据属性Floor，为建筑物楼层信息，据此信息下面将在CityEngine软件生成Lod1白膜数据。复制shp数据放置至data目录下。

拟购买住宅，需在现有条件下，基于地理空间分析方法和空间认知模型对居住环境进行综合评价。通过该实验掌握基于GIS的地理空间认知方法及土地适宜性评价基本原理与方法。（1）人口调查图（pop）；（2）公园入口图（parkgate)；（3）医院分布图（hospital.shp）；（4）优质中小学分布图（sch）；（5）道路图（road）三条主干路：南京路、北京路、上海路。（6）行政区域图（region）（1）利用ArcGIS空间认知图形建模工具。

在今年自然资源部发布的《实景三维中国建设技术大纲（2021版）》中，空间数据部分包括“数字高程模型 （DEM）、数字表面模型（DSM）、数字正射影像（DOM）、 真正射影像（TDOM）、倾斜摄影三维模型、激光点云等。近日，陕西测绘地理信息局也交出成果 —— 其承担的实景三维中国建设前期工作项目，新疆166万平方千米数字高程模型(DEM)制作任务成果成功通过验收，将作为国内最权威、可靠、全面、现势性好的数字高程模型(DEM)数据提供给相关部门和其他行业使用。这些空间数字模型和影像到底有什么区别？

在GeoServer中，WPS（Web Processing Service）是一个用于执行地理空间数据处理的规范。WPS服务允许用户提交地理处理请求，这些请求由服务器上的地理处理过程（GeoProcessing Process）执行，并返回结果。这些过程可以执行各种复杂的空间分析任务，包括叠置分析、缓冲区分析、网络分析等。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种常用的多属性决策方法，它允许决策者将复杂的决策问题分解为多个子问题或属性，并通过两两比较的方式来确定这些子问题或属性的相对重要性。以下是一个简化的Python示例，展示了如何使用层次分析法求解权重值

拟购买住宅，需在现有条件下，基于地理空间分析方法和空间认知模型对居住环境进行综合评价。通过该实验掌握基于GIS的地理空间认知方法及土地适宜性评价基本原理与方法。（1）人口调查图（pop）；（2）公园入口图（parkgate)；（3）医院分布图（hospital.shp）；（4）优质中小学分布图（sch）；（5）道路图（road）三条主干路：南京路、北京路、上海路。（6）行政区域图（region）（1）利用ArcGIS空间认知图形建模工具。

语句更加直观和易于理解。但是，在某些特殊情况下，__import__，例如需要在运行时动态地确定要导入的模块名称时。在Python中，__import__语句来导入模块，而不是直接使用。通常情况下，推荐使用。

在Python中调用另一个Python脚本多种方式实现！常规方法与元数据方法

哈哈哈，我也没想到我竟然会出一篇水文模型的博客。研究生入学来搞水文模型SWMM、LISFLOOD、Mike系列模型也花了不少时间了，So，记录一下，仅实操部分，原理的部分我也不懂（组里面都没搞过哈）

——G.E.M邓紫棋《天空没有极限》上岸南师大地信GIS（211，地理学“双一流”学科，学科评估A-）本科院校未学习C++、数据结构、计算机图形学等课程，要加油自学哈！本人本科湖南省某师范院校，普通的省内一本院校。回头看看从前，我已走了多远！希望心仪导师会要你哈！

ArcGIS Pro：Arcpy安装：ArcGIS&Arcpy: http://t.csdnimg.cn/3EGr4ArcGIS Pro &ArcPy : 一、Arcpy介绍和安装【ArcGIS Python系列】 - 知乎

JUNCTIONS]管点，管点名称——[OUTFALLS]出水口出水口名称——[INFILTRATION]渗透，取经验值。[POLYGONS]子汇水区面空间信息。[COORDINATES]管点空间信息。[INFLOWS]默认经验值。[XSECTIONS]，默认。

文献：基于ＳＷＭＭ和ＬＩＳＦＬＯＯＤ－ＦＰ模型的居住区低影响开发模拟评价。问题：多个节点溢流同时，不行，待解决。目录下，cmd命令行。