PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas

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张量处理 用于计算和处理结构张量的MATLAB库 版权 版权所有（c）2015 Daniel Forsberg 关于 该存储库包含用于根据2D和3D数据计算结构张量的功能。 存储库中提供了执行此操作所需的正交滤波器和单项式，以及显示如何优化自己的正交滤波器的函数。 请注意，要优化自己的过滤器，需要访问kerngen工具箱，该工具箱位于： ://www.imt.liu.se/edu/courses/TBMI02/code/kerngen.zip。 kerngen工具箱对于使用GOP着色方案基于2D数据的结构张量的可视化也很有用。 设置 要使用此存储库中可用的代码，请将以下行添加到您的startup.m文件中。 addpath（'此存储库的路径'） setup_tensor_processing_repository（） 请注意，该库取决于我的matlab-utilities存储库，

针对煤矿井下钻机在进行大倾角钻进时,机架倾角调节困难,易发生倾覆的现象,提出了全方位履带钻机钻孔施工的工艺方法,研制了ZY-850L矿用履带式全方位钻机。详细介绍了钻机的结构特点及主要参数,详细论述了钻机的总体布局、液压系统及关键部件的强度分析。通过实验室及现场应用证明:该钻机满足实际生产要求,尤其在大倾角施工时,操作安全、方便、快捷,为同类钻机设计提供参考和依据。

pdf 提取器 Pdf-extractor 是的包装器，用于从 node.js 上的 pdf 生成图像、svgs、html 文件、文本文件和 json 文件。 图像：DOM画布用于呈现和导出pdf的图形层。 Canvas 默认导出 *.png，但可以扩展为导出到其他文件类型，例如 *.jpg。 SVG：使用 pdf.js 的将 Pdf 对象转换为 svg。 HTML：PDF 文本转换为 HTML。 这可以用作图像上的（透明）图层以启用文本选择。 文本：PDF 文本被提取到一个文本文件中以用于不同的用途（例如索引文本）。 Node.js 上的 PDF.js 这个库的最基本形式是 pdf.js 的 node.js 包装器。 它具有默认渲染器来生成默认输出，但很容易扩展以合并自定义逻辑或生成不同的输出。 它使用 node.js DOM 和来自 pdf.js 的节点 domstub 确实

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用P1口做输出口，接八只发光二极管。编写程序，使发光二极管循环点亮，循环点亮时间间隔为1秒，该时间间隔用定时器中断实现。/ INT0 接单次脉冲输出，每当有外部中断信号时，发光二极管循环方向取反。