二进制STL文件解析 计算面积和体积与根据高度计算部分体积 https://blog.csdn.net/songlinok/article/details/122133747

文件介绍 datasets：数据集 images：README图片文件夹 AI_couplets.pptx：展示PPT README.MD：项目说明 best_model.weights：模型保存的最优权重 couplets.ipynb：Anaconda源代码 my_couplet_model：保存模型 AI对联 背景 基于微软亚洲研究院的AI电脑自动对对联实现类似的对出下联的模型。 微软亚洲研究院：用户输入上联，电脑根据上联给出相应的下联供选择，选择后再给出横批，最后生成对联图片可供保存下载。 p1 数据集极其处理： 数据来源：数据来源于一位新浪博主编辑的一部名为《联语杂酱面》的书，训练集包括70万副对联，测试集包括4000副对联。数据格式为每行一个上联或者夏凉的文本文档。 数据处理过程：主要是文本文档的读取和字典的一些操作。首先是一些库的引入和参数设置，然后开始读取数据和处理。

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文件分类 基于Python的文档分类项目。 需要图书馆 用于信息检索 -SciKit的依赖关系 -SciKit的依赖 机器学习库 - 依赖性 - 依赖关系 - 依赖性 - 依赖性 - 依赖性 Cycler -MatPlotLib的依赖性 MatPlotLib-图形绘图库 PyPDF2-从PDF读取文本 LDA-潜在Dirichlet分配库 TQDM-进度栏库 设置 安装依赖项 # pip3 install -r requirement.txt 在终端中运行以下命令进行初始设置 # python3 setup.py develop

利用numpy和scipy,我们可以很容易根据欧拉角求出旋转矩阵,这里的旋转轴我们你理解成四元数里面的旋转轴 import numpy as np import scipy.linalg as linalg import math #参数分别是旋转轴和旋转弧度值 def rotate_mat(self, axis, radian): rot_matrix = linalg.expm(np.cross(np.eye(3), axis / linalg.norm(axis) * radian)) axis_x, axis_y, axis_z = [1,0,0],

根据ip获取当前所在区域地址