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RSS订阅原创 JMeter 采样器（Sampler）全指南
JMeter采样器(Sampler)全面解析 摘要： 本文系统介绍了JMeter中的核心组件——采样器(Sampler)，它是性能测试的执行单元，决定了JMeter向服务器发送请求的方式。文章首先阐述了Sampler的基本概念和执行机制，详细分析了各类官方支持的采样器，包括HTTPRequest、GraphQLHTTPRequest、AJP/1.3、AccessLog、FTP、TCP等协议采样器，以及JSR223、JavaRequest等脚本采样器。
2025-12-08 11:49:44
1009
原创 JMeter 测试计划（Test Plan）与脚本结构详解
JMeter测试计划是性能脚本的核心组织框架，作为所有测试组件的顶层容器，它定义了线程组执行方式、全局变量管理以及测试组件运行顺序。TestPlan承担五大职责：组织测试组件、管理运行方式、定义全局变量、设置脚本编码和加载插件资源。标准结构包含线程组、配置元件、逻辑控制器等层级组件，执行顺序遵循"前置→定时→取样→后置→断言→监听"的优先级。最佳实践建议将参数统一管理、按场景划分线程组、避免顶层放置取样器，并合理使用逻辑控制器。理解结构对设计、扩展和维护性能测试脚本至关重要。
2025-12-05 14:42:20
752
原创 JMeter 安装与环境配置
本文详细介绍了JMeter性能测试工具的安装配置方法，包括Java环境准备、JMeter下载安装、环境变量配置、GUI/CLI模式启动等关键步骤。特别强调了Java版本选择（推荐JDK11/17）、JAVA_HOME配置、PluginsManager插件安装等企业级实践要点，并针对常见安装问题提供了解决方案。通过优化JVM参数和正确使用非GUI模式，可确保JMeter在大规模测试中的稳定运行。
2025-12-05 11:42:15
629
原创 JMeter 简介
Apache JMeter是一款开源性能测试工具，由Apache软件基金会开发维护。它支持多种协议测试（HTTP、FTP、JDBC等），具备模拟高并发、分布式压测能力，可评估系统性能指标。主要特点包括：100%开源免费、丰富的插件扩展、跨平台运行、支持GUI和命令行模式。核心组件包含测试计划、线程组、采样器等模块。JMeter广泛应用于Web服务、API、数据库等场景的性能测试，常与企业DevOps流程集成。虽然存在GUI内存消耗较大等局限，但其开源免费特性使其成为主流的性能测试解决方案。
2025-12-05 10:33:47
1096
原创 用 Vue + DeepSeek 打造一个智能聊天网站（完整前后端项目开源）
本项目开发了一个基于Vue3和Express的AI聊天网站，前后端分离架构。前端使用Vue3+Vite实现响应式界面，后端通过Express代理调用DeepSeek API，隐藏密钥确保安全。核心功能包括：流畅的聊天界面、上下文记忆、流式输出效果。项目特色：1) 采用.env管理敏感信息；2) 实现CORS安全策略；3) 支持本地快速部署。该方案既可作为学习Vue3和Node.js的实践案例，也可扩展为个性化智能助手平台，完整代码已开源。技术栈简洁高效，便于二次开发。
2025-11-07 10:04:52
1141
原创 解决PowerShell执行策略导致的npm脚本无法运行问题
Windows开发者在PowerShell运行npm命令时常见禁止脚本执行错误，这源于系统默认的安全策略限制。文章分析了问题原因，提供了三种解决方案：永久修改执行策略（推荐设为RemoteSigned）、临时绕过策略或改用其他终端工具（CMD/GitBash）。其中修改执行策略是最彻底的方案，但需要管理员权限。文中还包含详细操作步骤、可能遇到的问题及安全建议，帮助开发者在保证系统安全前提下顺利运行npm脚本。
2025-11-06 11:21:52
1076
原创 基于几何感知的重要性度量剔除（Perceptual Importance Metrics）
本文提出了一种基于视觉感知的几何重要性度量（PIM）方法，用于优化实时渲染和模型简化中的小件剔除。不同于传统基于几何属性的剔除标准，PIM结合几何形态与视觉显著性，通过法线变化率、边缘显著度和曲率加权面积三个指标定量评估几何单元的视觉重要性。该方法在预处理阶段可离线计算特征值，在实时渲染中仅需根据视角更新，支持GPU并行加速。实验验证表明，PIM能有效保留视觉敏感特征（如轮廓、高曲率区域），同时确保剔除结果在感知一致性（SSIM等指标）上优于传统方法。
2025-10-11 11:54:16
724
原创 基于屏幕空间投影面积的剔除（Screen-space Area Culling, SSAC）
文章摘要： 屏幕空间面积剔除（SSAC）是一种高效的渲染优化技术，其核心原理是根据物体在屏幕上的投影面积进行剔除或选择LOD级别。该技术通过计算物体包围体在屏幕空间的投影面积，与预设阈值比较来决定是否剔除。主要流程包括：包围体计算、视图变换、投影转换、面积计算及阈值判断。SSAC具有层级优化、GPU并行计算、动态阈值调整等特点，广泛应用于游戏引擎、工业仿真等场景，能显著提升渲染性能。关键技术点包括与LOD管线的结合、多级筛选策略，以及基于人眼视觉感知的自适应优化。
2025-10-10 14:47:07
1069
原创 基于体素密度的几何重要性剔除（Voxel Density Culling）
本文提出了一种基于体素密度的几何重要性剔除算法（Voxel Density Culling），通过将3D模型离散化为体素网格，计算零件的全局占据密度和局部紧凑密度来评估几何重要性。算法采用GPU并行处理，通过体素化、密度计算和阈值判定三个关键步骤，实现对小零件的自动识别与剔除。该技术具有几何无关性、可量化评估和实时性等优势，特别适用于装配体可视化、工业模型轻量化等场景，支持多分辨率分析和视角加权等扩展功能。
2025-10-10 14:01:34
1023
原创 腾讯混元团队推出 P3-SAM：让 AI 像人一样精准拆解 3D 物体
腾讯混元团队推出原生3D部件分割模型P3-SAM，突破传统三维视觉理解瓶颈。该模型基于PointTransformerV3架构，采用双阶段多头分割器和IoU预测头设计，支持单点提示自动分割，无需依赖2D渲染或人工干预。团队构建了包含370万个3D模型的训练数据集，通过自动化处理流程实现8秒/模型的高效推理。
2025-10-10 10:38:15
1698
原创 渐进网格与多分辨率技术（Progressive Mesh and LOD Techniques）
三维模型轻量化研究正从静态简化转向渐进表达，以支持LOD动态切换和渐进传输。Hoppe提出的Progressive Mesh（PM）通过可逆的边塌缩/顶点分裂操作实现连续分辨率控制，为现代LOD技术奠定基础。PM构建过程包括全局简化、操作序列生成和数据结构设计，支持流式解码与重构。现代系统将PM与LOD融合，形成视点驱动、误差自适应的多分辨率建模框架，并拓展到网络传输、VR/AR和神经LOD等方向。未来研究将聚焦语义引导简化、混合显隐式框架和自适应传输系统，使PM成为数字孪生和元宇宙的基础支撑技术。
2025-10-09 16:48:55
830
原创 QEM算法原理与实现 （QEM Algorithm Explained）
摘要：Quadric Error Metrics（QEM）算法是三维模型轻量化的里程碑式工作，通过顶点二次误差矩阵定量描述几何偏差，实现高保真网格简化。该算法以数学严谨性著称，支持误差量化计算和全局传播控制，具有O(n logn)复杂度，适用于百万级面片实时处理。核心流程包括误差矩阵构建、边折叠计算和优先队列优化，并衍生出属性保持、特征保护等改进版本。QEM已成为游戏引擎、CAD等领域的标准简化方法，未来发展方向包括AI辅助权重预测和分布式并行计算等。
2025-10-09 16:18:09
944
原创 三维模型轻量化的评价指标体系
三维模型轻量化评价指标体系研究摘要 三维模型轻量化需在数据压缩与视觉保真间取得平衡，需建立多维度评价体系。该体系包括：1）几何精度指标（如Hausdorff距离、均方误差）衡量形状偏差；2）视觉一致性指标（法线偏差、曲率误差、渲染差异）评估人眼感知质量；3）拓扑与语义保持指标确保结构完整性；4）性能效率指标（压缩率、简化速率）量化实际应用价值。通过多维加权综合评价（几何精度权重0.25-0.35，视觉一致性0.20-0.30等），可动态适配不同场景需求。未来趋势将向感知驱动、任务相关及智能评估方向发展。
2025-10-09 15:33:44
799
原创 三维模型轻量化的关键技术与典型算法
三维模型轻量化技术研究综述 摘要：本文系统阐述了三维模型轻量化的多维度技术路线，包括几何层面的顶点聚合与边折叠算法（如QEM）、属性层面的多属性保真技术、拓扑层面的网格重构与图优化方法，以及数据压缩编码与智能驱动优化策略。研究指出，当前轻量化技术已从单纯几何简化发展为融合几何-语义的多属性协同优化体系，并呈现向深度学习、强化学习等智能方法演进趋势。未来研究方向将聚焦端到端联合轻量化、跨模态一致性保持等前沿领域，为数字孪生、元宇宙等应用提供高效三维数据处理方案。
2025-10-09 14:38:51
1230
原创 三维模型轻量化技术的发展历程
三维模型轻量化技术经历了四个发展阶段：80-90年代聚焦几何简化，开发了QEM等经典算法；2000年代转向多属性协同优化，实现特征与纹理保持；2010年代以流式传输为核心，推动LOD和Web3D发展；2020年后进入智能时代，SDF、NeRF等神经隐式表示成为主流。这一演进路径呈现出从局部优化到全局表达、从显式压缩到隐式生成、从静态模型到动态适应的技术跃迁，未来将向语义驱动和知识增强方向发展。
2025-10-09 14:26:59
732
原创 三维模型数据结构与存储方式解析
三维模型数据结构是数字空间中表示物体形态的关键，其结构直接影响模型处理与渲染效率。核心组成包括：几何信息（顶点、边、面）、拓扑连接关系、属性信息（法线、纹理等）以及层次结构。主要数据结构类型包括：三角网格（最常用）、点云（无拓扑）、体素（规则网格）和参数化模型（数学函数）。拓扑组织方式有索引表、半边结构等。不同数据结构直接影响轻量化算法的选择，如网格适合同步压缩几何与属性，点云适合神经隐式重建。随着技术进步，未来三维数据将向模块化、层次化和神经化方向发展，推动高效生成与实时传输。
2025-10-09 14:16:42
1423
原创 三维模型轻量化的研究背景与发展趋势
三维模型轻量化是降低三维模型数据量、提升渲染性能的关键技术，广泛应用于工业设计、虚拟现实等领域。随着三维数据规模扩大和复杂度增加，如何在保持几何精度的同时减少存储和计算压力成为研究重点。轻量化技术经历了从几何简化到多模态优化，再到AI驱动的发展阶段，核心目标包括减少面片数、保持拓扑结构和优化属性数据。未来趋势将向神经表示、多模态融合和自适应优化方向发展，实现更智能高效的模型压缩与重构。该技术对工业制造、游戏渲染、数字孪生等应用场景具有重要意义。
2025-10-09 13:49:31
821
原创 三维仿真软件中渲染层面的孔洞优化方法调研
本文探讨了工业三维仿真中孔洞渲染的优化策略。针对CAD模型中的大量孔洞（圆孔、螺纹孔等）导致三角形数量激增、渲染性能下降的问题，提出了六类优化方法：LOD多级细节、法线贴图替代、像素阈值隐藏、实例化批处理、屏幕空间近似和代理几何技术。通过实验数据对比，发现混合使用这些方法可获得2-4倍的性能提升。文章还分析了工业场景的特殊性，指出优化需在保真度和效率间取得平衡，并展望了AI驱动、自适应优化等未来发展方向。这些渲染层面的优化对数字孪生、工业元宇宙等应用具有重要实践价值。
2025-09-09 15:58:57
940
原创 通用虚拟示教器：让机器人教学像玩游戏一样简单
为了解决这个问题，我们提出了一种 通用虚拟示教器系统。它就像一个“万能遥控器”，把各个品牌的机器人语言统一起来，让教学和应用变得更简单、更高效。
2025-09-05 11:09:18
1698
1
原创 深入理解 C++ 多态：虚函数与动态绑定的奥秘
摘要：本文深入讲解C++运行时多态机制，重点分析虚函数实现原理。通过动物叫声示例，对比有无virtual关键字的差异，展示多态如何实现"同一接口不同表现"。详细解释虚函数表(vtable)工作原理，并演示多态在数组容器、工厂模式中的实际应用。文章强调多态使代码更优雅可扩展，符合开闭原则，是面向对象编程的三大特性之一。最后提及可扩展讨论游戏开发等实际应用场景。
2025-09-05 09:35:54
1090
原创 AI 技术如何重塑智能制造：从质检 2.0 到自愈工厂
本文探讨了AI技术在智能制造中的关键应用，聚焦两大核心场景：1）基于多模态大模型的零缺陷质检2.0系统，通过小样本学习、主动学习和可解释判废机制，实现高精度视觉检测；2）预测性维护与运维Copilot系统，结合RUL预测和知识增强生成技术，构建从设备监测到智能工单的闭环。实践案例显示，AI质检可使召回率提升至98%，预测性维护能减少45%计划外停机。
2025-09-04 09:23:34
1192
原创 OpenGL视图变换矩阵详解：从理论推导到实战应用
OpenGL视图变换是3D图形渲染的核心技术，通过矩阵运算将世界坐标转换为相机坐标。文章详细解析了视图变换的数学原理（右手坐标系、基向量计算、矩阵构造）、GLM库的lookAt函数实现机制，以及在渲染管线中的实际应用（MVP变换、相机控制）。同时探讨了逆矩阵计算、万向锁规避、视锥体剔除等高级话题，并提供了性能优化建议，为开发者实现高效3D渲染提供了全面指导。
2025-09-03 17:19:53
1389
原创 OpenGL 实战：从零配置 GLM，到吃透矩阵变换（旋转/平移/缩放/复合）
本文系统介绍GLM库在OpenGL图形开发中的核心应用。从GLM的配置安装、基础变换矩阵（平移/旋转/缩放）到MVP管线实现，重点讲解列主序约定、角度弧度转换、矩阵运算顺序等关键点。针对实际开发需求，提供法线矩阵处理、时间驱动动画、绕任意点旋转等实用技巧，并总结常见错误排查方法。文中包含可运行的代码示例和CMake配置，帮助开发者快速掌握GLM的正确使用方式，避免常见的矩阵变换误区。
2025-09-03 11:57:33
1286
原创 三维仿真软件模型轻量化
摘要：三维仿真软件的模型轻量化技术已成为解决模型复杂度与算力矛盾的关键手段。随着工业、建筑、VR/AR等领域对高精度三维模型需求的增长，轻量化技术通过几何简化、LOD分层、语义保留及AI驱动等方法，显著提升了模型加载、渲染和协同效率。研究显示，轻量化可减少70%以上的文件体积，使计算时间缩短60%，并支持跨平台应用。未来，智能化自适应压缩、云端协同及多模态融合将成为发展趋势，但需解决精度与效率平衡、标准化及数据安全等挑战。轻量化技术正从辅助工具转变为三维仿真生态的核心竞争力。
2025-09-02 16:39:36
1033
原创 扩散模型驱动的智能设计与制造：下一场工业革命？
扩散模型正从AI艺术创作走向工业制造领域，成为制造业数字化转型的关键技术。该技术通过加噪-去噪机制，能高效生成产品设计、优化生产工艺并预测设备故障，在工业设计、生产调度、工艺控制等环节展现出强大潜力。其优势在于提升设计创新性、增强生产灵活性、实现预测性维护，推动制造业向绿色化、个性化方向转型。尽管面临算力消耗大、数据依赖强、可解释性不足等挑战，但扩散模型仍被视为工业4.0向5.0演进的重要推动力，有望重塑人机协作模式，使AI成为制造业的智能伙伴而非简单工具。
2025-09-02 10:57:23
761
原创 液态神经网络：智能制造的新引擎
智能制造对实时性与自适应提出更高要求，传统深度学习模型（CNN、LSTM、Transformer）在动态环境下存在算力消耗大、因果建模弱等不足。液态神经网络（LNN）凭借输入驱动的动态时间常数和较强的鲁棒性，在非平稳数据处理与实时控制中展现独特优势。本文回顾 LNN 的理论基础与典型模型，梳理其在过程控制、生产管理及供应链优化中的应用，并总结算力需求、数据依赖、系统兼容与可解释性等挑战，提出轻量化设计、系统协同、可解释增强与持续学习等未来方向，为LNN 在智能制造中的研究与应用提供参考。
2025-09-01 15:22:26
1965
1
原创 多级渐远纹理（Mipmap）：原理、生成、采样与 OpenGL 实践
本文系统介绍了Mipmap技术在图形学中的应用。Mipmap通过构建多级分辨率纹理金字塔，有效解决了远距离纹理采样的闪烁和摩尔纹问题。文章详细讲解了Mipmap的工作原理、生成方法（自动生成、手动上传、CPU离线生成等）、LOD计算与切换机制，以及三线性过滤和各向异性过滤等优化技术。同时探讨了Mipmap的特殊应用场景，如模糊金字塔、锐化金字塔等艺术效果，以及在Bloom、SSAO等图形特效中的应用。通过多个OpenGL实践案例，展示了Mipmap的具体实现方法和技术细节。最后展望了Mipmap在现代游戏引
2025-09-01 14:12:50
1289
原创 使用 GLSL 实现真实自然的纹理混合技术详解
本文介绍了在OpenGL中实现纹理混合的技术方案。通过加载草地、土地和噪声三种纹理，利用GLSL着色器实现基于噪声权重的自然过渡效果。文章详细解析了纹理采样原理、mix函数与手动插值两种混合方法，并探讨了噪声图的设计技巧。同时提供了完整的渲染流程说明，包括shader初始化、纹理加载和采样器设置等关键步骤。最后还给出了多纹理混合方案和性能优化建议，为构建真实感图形场景提供了实用指导。
2025-08-31 20:16:39
719
原创 顶点 （VS）vs 片段（FS）：OpenGL纹理滚动着色器的性能博弈与设计哲学
在实时图形渲染中，纹理滚动效果可通过顶点着色器或片段着色器实现，两者性能差异显著。顶点着色器方案计算量少（每个顶点计算一次），适合移动设备和简单动画；片段着色器方案计算量大（每个像素计算一次），但能实现复杂像素级效果。选择时需权衡性能与效果：性能敏感场景优先顶点着色器，追求高质量效果则用片段着色器。实际开发中建议测试两种方案，根据硬件性能和应用需求做出最优选择。
2025-08-29 20:32:06
886
原创 OpenGL纹理完全解析：从原理到实践
本文系统介绍了OpenGL纹理技术，主要内容包括：1）纹理基本概念与纹理映射原理，通过UV坐标将2D图像映射到3D模型表面；2）纹理API详解，包括纹理对象管理、图像加载、数据传递和多级渐远纹理生成；3）纹理过滤方式（邻近/线性）和环绕模式（重复/镜像/边缘拉伸）的原理与应用；4）采样器与纹理单元的使用方法，实现多纹理渲染。文章通过代码示例展示了完整的纹理创建流程，并分析了不同场景下的最佳实践方案，为OpenGL图形开发提供了全面的纹理技术指导。
2025-08-29 17:20:35
1006
原创 OpenGL Shader 程序实战：Uniform 与时间驱动颜色的深入分析
本文介绍了OpenGL中Uniform变量的概念与应用。Uniform变量是CPU向GPU传递的全局数据，在单次渲染调用中保持不变，常用于传递时间、光照参数等不变值。与Attribute变量不同，Uniform适用于所有着色器且值恒定。文章详细说明了Uniform的使用步骤：声明变量、获取位置、传值，并重点演示了如何利用时间Uniform配合sin/cos函数创建动态光效（如呼吸灯效果）。通过代码实例展示了随时间变化的颜色效果实现方法，最后指出Uniform是实现Shader动态效果的重要基础。
2025-08-28 20:15:38
954
原创 OpenGL中重心坐标插值原理与实现
本文系统介绍了重心坐标及其在计算机图形学中的应用。首先阐述了重心坐标的数学原理与几何意义，包括基本定义、约束条件及矩阵求解方法。其次详细讲解了OpenGL/C++实现重心坐标插值的技术方案，涵盖核心计算函数、透视校正问题及纹理映射中的插值技术（双线性、Mipmap、各向异性过滤等）。文章还探讨了重心坐标在高级渲染中的应用场景，如顶点属性插值优化、动态地形与LOD系统等，并提供了性能优化策略。最后对比了不同空间插值算法，指出重心坐标因其局部性和硬件友好性仍是三角形内插值的黄金标准。
2025-08-28 11:30:26
931
原创 glDrawElements vs glDrawArrays：OpenGL绘制机制深度剖析与性能实战
本文对比了OpenGL中glDrawArrays和glDrawElements两种绘制方式的差异。glDrawArrays直接按顶点数组顺序绘制，无复用机制，适用于简单几何体；而glDrawElements通过索引数组引用顶点数据，实现顶点复用，显著降低内存占用和GPU处理量，特别适合复杂模型。核心优势包括：顶点复用减少显存占用（30%+性能提升）、动态拓扑修改灵活、支持部分绘制优化。性能选择取决于顶点复用率（R>30%时优选glDrawElements）。文章还介绍了索引类型选择、实例化渲染等高阶优
2025-08-28 09:52:36
821
原创 OpenGL绘制核心：glDrawArrays命令的深度解析与实践指南
摘要：glDrawArrays是OpenGL中常用的绘制命令，直接遍历顶点缓冲区进行渲染，适用于简单几何体。其核心参数包括图元类型（如GL_TRIANGLES、GL_TRIANGLE_STRIP）、起始顶点和顶点数量。相比glDrawElements，它更简单但不支持顶点复用。性能优化策略包括顶点数据复用、实例化渲染和合批绘制。常见错误包括参数非法或VAO未绑定。图元选择上，优先考虑高效连续的GL_TRIANGLE_STRIP，并通过减少DrawCall次数提升性能。调试时可使用GL_LINE模式辅助验证。
2025-08-27 15:49:19
1115
原创 深入解析 OpenGL 着色器：顶点着色器与片段着色器
本文详细介绍了OpenGL图形渲染中的核心组件——着色器程序，重点解析了顶点着色器和片段着色器的工作原理与实现方法。顶点着色器负责处理顶点数据，执行坐标变换和光照计算；片段着色器则计算每个像素的最终颜色。文章还涵盖了着色器的编译、调试、优化技巧，包括减少条件语句、向量化运算等性能优化方法。通过理解着色器在渲染管线中的作用及优化策略，开发者可以显著提升图形渲染效率，为深入探索现代图形编程奠定基础。
2025-08-27 14:12:21
1345
原创 OpenGL中两种顶点数据组织方式：分离缓冲区（Multiple VBOs） 和 交错缓冲区（Interleaved VBO）
本文对比分析了OpenGL中两种顶点数据组织策略：分离缓冲区和交错缓冲区。分离缓冲区将不同属性（如位置、颜色）存储在独立VBO中，适合属性更新频率不同的场景，但可能降低缓存命中率；交错缓冲区将属性交替存储在单一VBO中，通过偏移量和步长配置，可提升GPU缓存效率，适合静态模型和高性能渲染。文章从内存布局、配置方式、性能表现等维度进行对比，建议优先使用交错缓冲区，仅在需要独立更新属性时采用分离缓冲区。此外还介绍了VAO的核心作用和进阶优化技巧，帮助开发者根据场景需求选择最优方案。
2025-08-27 10:31:35
1259
原创 CMake多文件编译完全指南：告别手动编译噩梦！
CMake作为现代C++项目构建工具，通过声明式配置解决多文件编译难题，支持跨平台构建（Makefile/Vs工程）和依赖自动化。文章详解标准项目结构设计，提供分层CMakeLists.txt编写模板（含C++17标准设置、模块化库封装），强调目标级配置优于全局指令。特别指出构建四步法（mkdir→cmake→build→run）和三大避坑原则：源码构建分离、显式文件声明、条件编译跨平台处理。最后针对头文件缺失、链接失败等常见问题给出解决方案，推荐模块化
2025-08-26 16:38:27
545
原创 OpenGL中的VAO，VBO和EBO
本文介绍了OpenGL中三种核心顶点数据处理工具：VBO（顶点缓冲对象）用于高效存储顶点数据到GPU内存，避免每帧重复传输；EBO（索引缓冲对象）通过索引重用顶点数据，减少内存消耗；VAO（顶点数组对象）则管理VBO/EBO绑定状态，简化顶点属性配置流程。这三种工具共同作用，显著提升了图形渲染性能，减少CPU-GPU通信，使代码更简洁高效。VBO处理数据存储，EBO优化顶点复用，VAO管理状态切换，三者配合适用于复杂场景和模型渲染。
2025-08-25 17:08:11
732
原创 无训练神经网络影响下的智能制造
无训练神经网络(UNNs)为智能制造提供新范式，通过利用网络结构本身的归纳偏置，在无需或极少训练的条件下完成任务。文章系统梳理了UNNs的理论基础、典型模型及在智能制造中的应用，包括缺陷检测、预测性维护等场景。研究发现UNNs具有数据高效、计算轻量等优势，但也面临鲁棒性不足、泛化能力有限等挑战。未来需与数字孪生、边缘计算等技术融合，推动标准化体系建设，实现从实验验证到工业落地的跨越。
2025-08-19 17:59:45
1167
原创 Agentic AI 在工业领域中的综述
Agentic AI 是一种“具备有限监督下实现特定目标”的人工智能系统。其由多个执行子任务的 AI 代理组成，并通过 AI 协调机制协同达成整体目标。这些代理具备自主性、目标驱动性与适应性，能够在动态环境中形成闭环执行能力。微软 Azure+15IBM+15cognite.com+15CIO+1相较传统依赖预定义流程的 AI 模型，Agentic AI 不再局限于单一任务响应，而是在开放式环境中主动规划、持续学习，并灵活调整策略执行。
2025-08-19 16:35:50
1282
工业异常检测中的多模态大语言模型实战-基于腾讯混元 Hunyuan-Vision 的 MMAD 数据集评测全记录
2025-12-12
从语义到推荐：大语言模型（LLM）如何驱动智能选车系统？
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弗雷德里克 运筹学导论 英文答案Instructor's Solutions Manual
2024-11-01
源码数据可视化：基于 Echarts + Python 实现的动态实时大屏范例-运动健康
2024-11-01
Python基础教程：解释器安装与IDE配置及文件操作
2024-09-30
工业机器人编程与操作-搬运机器人码垛系统编程与仿真
2023-06-22
ABB工业机器人实操与应用技巧第二版
2023-05-14
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