通过3D密集人脸重建实现稳定的头部姿势估计和地标回归 通过Tensorflow Lite框架，人脸网格，头部姿势，界标等，重新实现。 CPU实时人脸检测，对齐和重建管线。 轻量级渲染库，比工具快5倍（3对 。 通过单个网络的相机矩阵和密集/稀疏地标预测。 生成面部参数以实现可靠的头部姿势和表情估计。 设置 基本要求 Python 3.6+ pip3 install -r requirements.txt 渲染致密脸 GCC 6.0+ bash build_render.sh （谨慎）对于Windows用户，请参考以获取更多详细信息。 3D人脸地标 在这个项目中，我们通过3DMM参数回归进行密集人脸重建。 回归目标简化为相机矩阵（ C ，形状为3x4），外观参数（ S ，形状为1x40）和表达变量（ E ，形状为1x10），共有62个维度。 可以通过将这些参数应用于预定义的

计算三角网格离散曲面曲率的Meyer方法几何意义简明，计算量较小，但其计算效果仍有进一步提高的潜力。通过对Meyer方法的深入分析，提出了平均曲率构造向量和Gauss曲率构造角的概念，并指出了它们的几何意义，在此基础上构造了对Meyer方法的改进算法。经分析，提出的改进算法精简了各个主要计算步骤，避免了不必要的计算误差。仿真计算结果表明，改进算法是有效的，提高了三角网格离散曲率的计算精度和计算效率。

Python3.x+matplotlib（matplotlib版本好像是2.2.1及以上版本；反正要求较高版本）库实现三维网格彩色显示源代码

热扩散使用-MPI- 使用 OpenMP 和 MPI 求解网格上的热扩散方程 考虑在大小为 0 ≤ x, y ≤ π 的二维域上求解 κ = 常数 = 1 的热扩散方程。 设边界条件为 T(x, 0) = cos^2 x T(x, π) = sin^2 x T(0, y) = T(π, y)（以 x 为周期） 该方程可以通过空间上的中心有限差分和时间上的前向欧拉方法求解。 该软件包包括 3 种不同的实现： • 串行：对于串行版本，使用带有命令行选项的 heat_serial ./heat_serial {nx} 用于网格大小为 nx^2 的解决方案 • OpenMP：使用命令行选项./heat_omp {nx} {nthreads} 运行的并行版本heat_omp。 • MPI：与mpiexec ./heat_mpi {nx} 一起运行的并行版本heat_mpi。 使用域分解进行并

这里有两个函数： xyzread 将文本 .xyz 文件读入您​​的 Matlab 工作区。 这是为 GMT 生成的 .xyz 文件编写的，但也适用于其他 .xyz 文件。 xyz2grid 将 .xyz 文件中的列数据转换为可以使用 surf、pcolor 或 imagesc 查看的网格数据集。 注意：此函数不插值！ 它只是从一列 z 数据中重塑 z 值，并将它们放入一个 2D 矩阵中。

一种优化的四面体算法资料，里面有源代码的链接地质

带有网格的单页网站 具有网格布局的单页网站的简单示例

网格，是设计得以成立的基础，它使设计师能将丰富的设计元素有效地安排在一个页面上，从本质上说，它是一件设计作品的骨骼。

基于ghostcat工具类的AStar算法改编而成,非6方向的网格寻路也可以使用； 专用于六边形/六方向寻路,使用时请注意不要与原本的4/8方向方法混淆； 地图为二维数组，示例为生成的地图为左右交错、简单直观的展示了基本使用方法，可随实际使用自行修改； 工程文件由FD打开，无FD可直接使用文件夹内的类文件。 注: 可执行的demo:“bin\demo.swf” 寻路方法类：“lib\AStar\ghostcat\algorithm\traversal\AStar.as” 使用示例类：“src\Main.as”

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