docker-ingress-routing-daemon Docker swarm守护程序，可修改入口网格路由以将真实的客户端IP暴露给服务容器： 纯粹通过路由和防火墙规则实施; 所以 无需运行traefik或其他反向代理等其他应用层; 所以 无需重新配置您现有的应用程序。 据我们所知，在编写docker-ingress-routing-daemon时，这是从docker服务启动的容器内访问客户端IP的最轻便的方法。 功能摘要： 支持为所有已发布服务或仅针对指定TCP或UDP端口上的指定服务使用传入流量上的路由替换docker的伪装 支持在服务容器内设置rp_filter=1 （严格）的最新内核（例如在Google Cloud映像中使用的内核）（尽管可以将其禁用） 自动安装内核调整，以提高生产中的IPVS性能 背景 Docker Swarm的现成入口网格路由逻辑使用IPVS和

该资源包含Matlab程序和测试数据，以长江中下游平原为测试区，程序简单符合GRACE数据处理理论，设置好输入就可以输出得到需要的结果。可以参照博文《02 - GRACE数据处理步骤简叙》进行理解。如有问题可以留言交流。

>资源中包含（1）全局积分形式，（2）局部积分形式，（3）强形式。分别求解悬臂梁的在自由端均布载荷下的位移； >求解悬臂梁的低阶模态振型； >主要参考资料:Liu G R, Gu Y T. An introduction to meshfree methods and their programming[M]. Springer Science & Business Media, 2005. >程序语言为matlab，有部分注释及相关公式推导过程

详细讲解了ANSYS建模过程中的模型生成，对网格的整体规划，以及如何充分利用坐标系和工作面来使网格质量达到最佳。

A* Pathfinding Project 是一个功能强大并且易于使用的 Unity 寻路系统。通过快速的路径寻找，您的 AI 将立即在复杂的迷宫中找到玩家。非常适合 TD、FPS、RTS 游戏。 支持导航网格，支持3D、2D寻路。

VSCode的3D查看器 描述 预览VSCode中的3D模型 主要特点 模型查看器 支持多种格式： 3ds 3D Studio Max dae Collada数字资产交换 fbx Filmbox stl立体光刻 obj Wavefront OBJ 需要调整的几个参数，例如材质，渲染，变换 播放动画 从磁盘或在线打开模型 THREE.js编辑器 直接在VSCode内部使用 指令 从资源管理器中的上下文菜单支持的文件 Open in Editor Open in Viewer 从命令面板 Open THREE.js Editor Open URL in Viewer 配置 姓名 类型 描述 3dviewer.wireframe boolean 在线框模式下显示网格 3dviewer.background string 设置默认的背景颜色（例如'＃8f8f8f'） 3

matlab开发-代数多重网格线性分流器。这个程序求解ax=b，其中a是m矩阵。测试用例可以在amg_test.m中找到。

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

Sun x64 系统具有的优异性能、可靠性、可维护性和灵活性，为NewEnergy 提供了与无伦比的企业IT 投资回报。Sun x64 系统的这些优势和具有强大功能与多项创新技术的Solaris 10 操作系统的结合，更是为NewEnergy 带来了丰硕盈利，而这也正是企业客户对高性能计算网格技术所企盼的东西。

INEEL 实验室首席IT 设计师Eric Greenwade 说，“Sun Opteron 处理器的运行速度，比我们以前拥有的处理器快三至十倍，从而极大地提高了我们的工作效率。我们能够同时处理许多模型，这比我们过去的能力大数千倍。最后的结果是，我们能够处理规模比过去大10 到100 倍的问题，而只需要相当于过去十分之一的时间。所以，我们对取得科研成果的信心大大增强了。”