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Python数学可视化：3D参数曲面与隐式曲面绘制技术在科学研究、工程设计和数学教学中，3D可视化技术是理解复杂几何形状和空间关系的重要工具。本文将介绍如何使用Python实现参数曲面和隐式曲面的3D可视化，通过数学公式和代码示例展示球面、环面、双曲面等经典几何形状的绘制方法，并提供交互式工具让读者可以直观地探索不同参数对曲面形态的影响。

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探索Turn.js：打造惊艳的3D翻页效果 Turn.js 是一个基于 jQuery 的 JavaScript 库，专注于实现类书籍翻页的 3D 动画效果，支持 HTML5 和 CSS3，适配移动端触摸设备。其核心特性包括逼真的翻页动画、高度可定制性、跨平台兼容性以及动态加载页面内容。安装 Turn.js 需要先引入 jQuery 1.7+，并可通过 npm 或 CDN 进行安装。基础用法包括创建 HTML 结构和初始化 JavaScript 配置，支持通过参数调整书本尺寸、翻页方向、动画时长等。Turn.js 还提供了事件监听、动态加载页面、兼容性

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Direct3D-S2: 3D建模平民化时代还会远吗？ 🌈 大家好，欢迎来访我的博客！⛳️ 此篇文章主要介绍 Direct3D-S2📚 本期文章收录在《AI前沿技术要闻》，大家有兴趣可以自行查看！

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C#与HALCON 24.11工业视觉测量拟合实战：从边缘提取到3D精度验证的全流程指南摘要：本文系统介绍基于C#（VS2022 + .NET Core）与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术，涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。结合汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型场景，提供从图像预处理到抗差拟合的完整代码示例，深入解析Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略，实现±0.01mm级测量精度，满足ISO 1101标准。文末给出深度学习扩展方向与项目实战资源，为制造业高精度检测提供技术支撑。

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学习笔记之——3D Gaussian Splatting源码解读高斯模型的初始化，初始化过程中加载或定义了各种相关的属性使用的球谐阶数、最大球谐阶数、各种张量（_xyz等）、优化器和其他参数。self.active_sh_degree = 0 #球谐阶数self.max_sh_degree = sh_degree #最大球谐阶数# 存储不同信息的张量（tensor）self._xyz = torch.empty(0) #空间位置self._scaling = torch.empty(0) #椭球的形状尺度。

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3D gaussian-splatting可视化软件它相当于一个集成工具箱，包含了现目前优秀的3DGS系列工作。帧率高，提供GS编辑，可以多个3D模型在同一个场景。部署好后可以远程网页查看。本地部署：进入github点击跳转nodejs官网，需要node>18，部署好后可以远程网页查看。我在ubuntu上查看高斯椭球，帧率很低，直接卡死，不知道为什么。可以保存相机位置、加载指定相机位置（.json文件）可以按指定路径做视频，查看渲染时gpu占用情况。可以查看渲染视图、初始点云、高斯椭球。

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SpatialLM：群核科技开源大模型，3D空间理解精度86.5%、零样本学习能力惊艳 SpatialLM是一个开源的大型语言模型，专注于处理3D点云数据并生成结构化的3D场景理解输出。它能够识别室内场景中的建筑元素（如墙壁、门窗）和3D物体的边界框及其语义类别。与传统方法不同，SpatialLM采用标准的多模态LLM架构，并直接从开源LLM进行微调。通过大规模、高质量的合成数据集训练，SpatialLM在空间布局估计和3D物体检测任务上均达到了全球领先水平，为增强现代LLM的空间理解能力开辟了新路径。

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编程日记✧

医疗影像分割 | 使用 Swin UNETR 训练自己的数据集（3D医疗影像分割教程）在Github上下载代码，然后进入SWINUNETR，选择第三个文件夹的内容进行操作，前两个是针对两个数据集（这些文件包含了数据集的路径和标签信息。示例 JSON 格式（例如。首先，写一个自己数据集的json文件，你需要为不同的数据集准备 JSON 文件（例如。点击这个link就可以下载了。现在一切准备就绪，开始训练！

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李飞飞团队新作WorldScore：“世界生成”能力迎来统一评测，3D/4D/视频模型同台PK 从古老神话中对世界起源的幻想，到如今科学家们在实验室里对虚拟世界的构建，人类探索世界生成奥秘的脚步从未停歇。如今，随着人工智能和计算机图形学的深度融合，我们已站在一个全新的起点，能够以前所未有的精度和效率去创造、模拟各类世界。这一领域的突破不仅能让我们打造出更为逼真的虚拟游戏世界、沉浸式的影视场景，还在建筑设计、城市规划、工业模拟等现实应用场景中发挥着巨大作用，帮助人们提前预见方案效果，节省成本与时间。

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【AI】从0开始玩转混元3D⼤模型，如何让一张静态实物图片一键转为3D实物图，大模型都表示服了，超级简单易上手，快来试试！ HAI 与 NVIDIA ，为开发者提供一键部署及生图的能力，让开发者体验3D 模型的同时，也了解云的便利性。混元3D 2.0是腾讯推出的尖端3D⽣成模型，能够创建带有⾼分辨率纹理贴图的⾼保真3D资产

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分享本周所学——三维重建算法3D Gaussian Splatting（3DGS）三维重建一般就是指通过一些二维的数据（例如照片、视频等）去还原一个三维的场景。什么意思呢？我们可以拿自己的眼睛做个类比。人之所以能看见东西，是因为外部的光线投射在了我们眼睛的视网膜上，由视杆和视锥细胞将光线的强度、颜色等信息传递给大脑，让我们能够看见东西。显然，人眼只能看到一个二维的画面，无法感知物体的三维结构信息。那为什么我们在看东西的时候会感觉东西是立体的呢？主要有两点原因。第一，人有两只眼睛，我们在看一个场景的时候，两只眼睛看到的画面会有一些微小的差异，这个差异叫做“视差”。

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IDOL: Instant Photorealistic 3D Human Creation from a Single Image——从单张图像即时创建逼真的 3D 人类模型 IDOL: Instant Photorealistic 3D Human Creation from a Single Image——从单张图像即时创建逼真的 3D 人类模型

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【AI 大模型】3D 生成大模型 ( 3D 模型建模 | 3D 生成大模型 | 多模态输入、输出 | 从 Hugging Face 中查找 3D 生成大模型 | openai/shap-e 大模型 ) 一、3D 模型建模1、传统 3D 模型建模2、3D 模型表示方式3、3D 模型表示方式对比二、3D 生成大模型1、现有的成熟的生成大模型2、3D 生成大模型局限性3、多模态输入、输出4、3D 生成大模型生成方式5、3D 生成大模型举例说明三、3D 生成大模型代码示例1、从 Hugging Face 中查找 3D 生成大模型2、openai/shap-e 大模型简介3、openai/shap-e 大模型代码示例

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宇树机器狗go2——添加3d雷达（上）添加livox系列雷达上一篇文章教大家如何在宇树机器狗go2的仿真环境中添加2d激光雷达、单目相机、深度相机（宇树机器狗go2仿真添加2d雷达和深度相机），本期文章将urdf文件中有关radar的描述迁移到xacro文件中并加入一个3d激光雷达进行匹配（会添加livox的mid360和velodyne的系列雷达，分别在上下期）。

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polyform：3D 几何处理的全能工具 polyform：3D 几何处理的全能工具 polyform Immutable mesh processing library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pol/polyform...

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打破界限！家电行业3D数字化营销，线上线下无缝对接家电行业正步入从增量市场向存量市场的转型期，消费者的观念日益成熟，对产品体验和服务质量的要求愈发严格。无论是线上电商平台还是线下实体店铺，提供个性化、增强体验感的产品与服务已成为家电市场未来发展的核心动力。51建模网凭借“3D数字技术+云服务平台”，为家电行业量身打造3D数字化营销解决方案，实现线上线下全流程数据的无缝对接，助力家电品牌突破转型难关，形成门店、商品、导购、交易的全链路数字化闭环，推动家电行业重塑新零售的“人、货、场”格局。

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Vue3 + Three.js 极速入门：打造你的第一个3D可视化项目 🌈Three.js作为强大的WebGL库，配合Vue3的响应式特性，能轻松创建交互式3D可视化应用。本文将通过20分钟快速入门，带你掌握Vue3与Three.js的整合技巧，并提供可运行的代码示例。✨

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【论文阅读】Global visual localization in LiDAR-maps through shared 2D-3D embedding space（2020-ICRA）视觉定位，2D到3D的地点识别。Global visual localization in LiDAR-maps through shared 2D-3D embedding space

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手动标定3D激光和相机：精确三维测量新篇章手动标定3D激光和相机：精确三维测量新篇章【下载地址】手动标定3D激光和相机本项目专注于手动标定3D激光与相机的技术，提供了详尽的资源文件，帮助用户深入理解并掌握这一关键流程。通过清晰的操作步骤和实用注意事项，用户能够准确完成标定任务，提升精度，为3D重建及其他应用奠定坚实基础。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能...

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【Python】Plotly 库：创建交互式、可视化的图表（如折线图、散点图、柱状图、3D 图等） Plotly 是一个功能强大的 Python 库，用于创建交互式、可视化的图表，适用于数据分析、科学计算和仪表板开发。它支持多种图表类型（如折线图、散点图、柱状图、3D 图等），并生成可在浏览器中交互的 HTML 图表。Plotly 的子模块 plotly.express 提供了简洁的高层次 API，适合快速绘图，而 plotly.graph_objects 则提供更精细的控制。Plotly 图表可以导出为静态图像、嵌入 Web 应用，或与 Dash 和 Streamlit 集成。

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YuhsiHu: 在读博士生，主要研究三维重建相关技术。欢迎访问我的主页：https://yuhsihu.github.io/

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