08.09,11

本文介绍了AutoCAD编程的基础概念,包括关键类如AcRx用于注册和识别、AcDb用于存储图形数据等;解释了如何声明带有默认参数的函数,并介绍了AcDbPolyline::addVertexAt方法中bulge参数的作用及polyline的创建方式。

1.six ARX class unions

AcRx: for register and recognition/identification.(key function:cast());

AcEd: in support reactor(Undo,ESC).

AcDb: to store user's data of graphics including the info of layer,linetype,textstyle es.

AcGi: support service procedures

AcGe: general class primary in geometry.It contains vector,point,and matrix and so on.

ADSRX:derived from ADS,using C programme language.

2.extern function

ex:

extern "C" AcRx::AppRetCode

acrxEntryPoint()

{

}

extern "C" gives AutoCAD system a notice,informing that acrxEntryPoint is a extern function.

acrxEntryPoint is the function's name, and its return type is AcRx::AppRetCode.

3.the statement of a function with a parameter with default value.

ex:

.h

static double RToG(double a=0);

.cpp

::RToG(double a)

{

}

Notes:

The parameter with a default value should be declared in the .h document.

Don't do this in the .cpp document .It's not allowed.

4.AcDbPolyline::addVertexAt(,,double bulge=0,,);

bulge:a parameter is used when you are going to create a polyline (line or arc ) with two or more points.

it equals tan((double)angle between the two points/4 ).If is bigger than 1,the arc is called superior arc,if not ,it is a inferior arc .

5.append ()

add a point into a array.

6. graphics closed                        open                             editing

  Handle                                    ID                                   Pointer

7.the deference between close() and setClose();

p->close() .close a object

p->setClose().It sets the polyline to be closed.

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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