Python实现表面网格重采样算法ACVD - pyvista/pyacvd-源码

针对封闭式STL三角网格模型中的孔洞提出了一种修补算法。首先根据网格中边与三角形之间的邻接关系提取孔洞边界，然后计算孔洞边界点的平滑度，根据其不同的平滑度和不同大小的夹角在孔洞中依次填补新的三角形，并验证添加顶点的进行合法性。这样逐渐收缩，直至修补完毕。实验结果证明，该算法简单、有效，孔洞修补效果好。

fluent 动网格 柱塞泵 用fluent动网格做的一个轴向柱塞泵的模型动画，供大家参考

unity3dbuff增益效果，增强视觉显示，选中时加强线框，可以让游戏或者应用更具视觉冲击，科技感更强。

有限元网格生成极大程度上影响着计算效率，其中四边形优于三角形

C++三维有限元网格并行生成，基于节点的网格生成过程，源码给出了，候选点集的确定过程和两个数值算例，验证了算法和程序的正确性

一个简单的网格搜索框架 网格搜索就是穷举法，对所有可能的参数组合都带入程序，进行尝试。 模型参数对应：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m，对于模型来说并不是所有输入参数都是有效的， 如季节周期参数m不能为0，当m=0时，会导致SARIMAX函数报错。 以SARIMA模型为示例，介绍了如何对模型的参数进行网格搜索来找到较优参数 SARIMA是对AR,MA,ARIMA模型的改进，添加了季节周期的因素在里面 在网格搜索配置超参数的时候也是一个学习点

网格搜索ARIMA模型超参数_两个案例python实现源码&数据 1、评估给定订单的ARIMA模型（p，d，q） 2、评估ARIMA模型的p，d和q值的组合

1.SARIMA模型的网格搜索超参数优化 基本一样 指数平滑预测方法，预测是过去观察值的加权，模型对过去观察值使用指数递减权重 所谓三重指数平滑在股票中指对数据重复进行三次平滑处理，从而减小数据波动。对应的指标叫TRIX 在时间序列预测中,三次指数平滑算法指可以对同时含有趋势和季节性的时间序列进行预测，该算法是基于一次指数平滑和二次指数平滑算法的 程序只修改了使用的预测模型部分， 从SARIMA模型改成了ExponentialSmoothing模型 同时修改了模型使用的参数，别的逻辑基本相同 内容： 1.网格搜索框架 2.无趋势和季节性研究 3.趋势性研究 4.季节性研究 5.趋势和季节性研究

代码中包括二维点云进行三角网格化，同时对三维点云数据进行各种变换