乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘

虎杖 驱动PROJ以简单明了的方式使用VDatum网格的Python模块。 要求已经安装了VDatum（您可以在找到VDatum。在Python3中开发。 VDatum是“由NOAA的 ，和联合开发的一种免费软件工具，在地理信息系统之间垂直转换地理空间数据。各种潮汐，正高和椭球形垂直基准”。 Vyperdatum允许VDatum以干净，精确的方式用于生产测深处理软件中。 此外，Vyperdatum会构建自定义的Composite and Vertical CRS对象，该对象很好地记录了所产生的变换，以便稍后可以准确地应用逆变换以返回到枢轴基准（NAD83（2011）/ EPSG：6319。 快速开始 Vyperdatum提供给主要班级： VyperPoints-用于转换2d / 3d点数据集 VyperRaster-用于转换GDAL支持的栅格数据集 对于这些对象中的任何一个，第一次运

精确计算球体和网格单元的重叠体积和面积 计算球体与通常使用的网格元素（例如四面体或六面体）之一的相交或重叠体积是令人惊讶的挑战。 这个仅标头的库实现了一种数字健壮的方法来确定此卷。 该代码中使用的数学表达式和算法在进行了描述。 因此，如果您在产生任何出版物的项目中使用该代码，请引用本文。 利用用于计算重叠体积的概念和例程，也可以使用此库来计算球体的相交或重叠区域以及网格元素的小平面。 用法 支持的原语 重叠计算直接支持以下元素类型： 四面体（4个节点/顶点，数据类型为Tetrahedron ） 五面体/楔形/三角棱镜（5个节点/顶点，数据类型为Wedge ） hexahedra（6个节点/顶点，数据类型为Hexahedron ） 元素必须是凸形的，并且必须指定为三维节点/顶点的列表，而球体（数据类型Sphere ）则需要一个中心点和半径。 节点排序 重叠库的元素类型遵循项目的

Unity3D动态生成平面网格动态生成平面网格在编写几何着色器的时候发现默认的Plane无法满足需求，并且顶点顺序未知，于是便写了一个网格生成代码，便于生成指定

可以加载OBJ网格文件为三维模型

为解决社区居民实际需求，营造社区互联互动、互帮互促的浓厚氛围，街道办大力创新工作举措，通过搭建“双报到”小程序，进一步强化对“双报到”工作的统筹协调和指导督促，推动服务社区，发挥实际作用，建立长效机制，确保服务成效，社区核酸登记系统，是通过微信小程序协助社区进行人员核酸登记、记录、管理的系统。该系统不仅提高了社区管理效率，减轻了数据采集人员负担、减少了社区人民聚众而且系统操作简单稳定，数据查询方便快捷，人员管理系统是实现对人口信息的网格化管理展现，用户可通过此处进行网格人口和人员卡片信息的查看。系统包含社区人员信息管理、社区人员分情况管理（服役情况、育龄妇女情况、残疾人、社会救助、高龄人员、居民社会保险、优抚对象，是否为重点人员等）、重点人员跟踪、辖区企业管理、辖区组织管理等。

英文版 是计算机图形学领域中一本专门讲“点云，网格”方面的基础书籍，由于比较大，分两个部分分别上传

细分 网格细分 一、问题说明： 在3D计算机图形领域，我们通常想让粗网格更平滑。 作为将每个多边形面细分为更接近光滑表面的更小面的递归过程的限制，可以从粗网格计算光滑表面。 我们称之为流程细分。 在这个项目中，我们专注于三角形网格，从基本的VRML 3D模型文件（.wrl）中读取输入数据，然后代码将数据构造为半边结构，并以此结构进行循环细分或修改蝴蝶细分. 最后，代码可以将细分的结果数据存储到一个.wrl文件中。 2.我的实现： 代码功能如下： 1)能够读写基本的VRML 3D模型文件(.wrl) 2)实现了半边数据结构，用于表示、遍历和操作3D三角形网格。 3）实现了循环细分。 4)实施了修改后的蝴蝶细分。 5）使用openGl来显示网格，它不仅可以显示顶点和边，还可以显示曲面。

为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D CNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3D CNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取体素网格图像的高水平特征,捕捉结构信息;最后在输出层利用Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。实验结果表明,在自建的点云图像船舶数据集上,所提方法的分类准确率达到了96.14%,比3D ShapeNets方法和VoxNet方法分别提高了5.97%和2.46%。在悉尼城市目标数据集上,与现有一些方法相比,所提方法的分类准确率较高。这些结果均证明所提方法具有良好的分类性能。

经典大型网格数据 off格式 构建3D模型