Gmsh 读取自定义轮廓并划分网格:深入解析与实践指南
一、Gmsh 简介
(一)Gmsh 是什么
Gmsh 是一款功能强大的开源有限元网格生成器,广泛应用于工程仿真、数值模拟以及计算机图形学等领域。它为用户提供了从几何建模到网格划分的一整套解决方案,能够有效处理复杂几何形状,生成高质量的二维和三维网格,满足多种数值方法的需求,如有限元分析(FEA)、计算流体力学(CFD)以及边界元法(BEM)等。
(二)Gmsh 的主要功能
-
几何建模
- Gmsh 支持基于 OpenCASCADE 内核的几何建模功能,用户可以使用其内置的几何模块创建点、线、面、体等基本几何元素,并通过布尔运算、变换等操作构建复杂的几何模型。例如,在进行机械结构分析时,可以利用 Gmsh 准确地构建具有复杂形状的零件模型,包括带有各种孔、槽、凸台等特征的模型。
- 支持导入多种几何文件格式,如 STEP、IGES、BREP、STL 等,方便用户将其他 CAD 软件设计的模型引入到 Gmsh 中进行后续的网格划分操作。这对于需要整合不同设计软件生成的模型文件进行综合仿真分析的项目极为重要,能够有效提高工作效率,避免重复建模工作。
-
网格划分
- 提供多种网格划分算法,包括基于 Delaunay 三角剖分的二维网格划分算法和基于 Advancing Front 技术的三维网格划分算法。这些算法能够自动地根据几何模型的形状和拓扑结构生成高质量的网格,确保网格的形状规则、分布均匀,从而提高数值模拟的精度和效率。例如,在进行电磁场模拟时,高质量的网格可以更准确地捕捉场量在不同区域的变化情况,减少数值耗散和误差。
- 支持自适应网格划分功能,可以根据用户定义的误差估计指标或场量变化梯度等信息,自动加密或稀疏网格,以在保证计算精度的同时尽可能减少网格数量,降低计算成本。这对于处理具有复杂边界层、奇异点或高梯度区域的问题非常有用,如在流体流动模拟中,可以对边界层区域进行细化网格划分,以更准确地模拟流体在边界附近的流动特性,而在远离边界层的区域则可适当增大网格尺寸,节省计算资源。
- 能够生成多种类型的网格单元,如三角形单元、四边形单元、四面体单元、六面体单元等,以及混合网格,满足不同数值方法和物理问题的需求。例如,在结构力学分析中,四面体单元适用于复杂形状的三维模型,而六面体单元在规则几何形状的模型中能够提供更高的计算精度和效率;在电磁场仿真中,三角形单元和四边形单元常用于二维问题,四面体单元用于三维问题。
-
前后处理功能
- 作为前处理器,Gmsh 不仅能够生成网格,还可以对几何模型和网格进行可视化操作,帮助用户直观地检查模型的几何特征和网格质量。用户可以对模型和网格进行旋转、平移、缩放、剖切等操作,查看模型的内部结构和网格分布情况,及时发现模型和网格中存在的问题,如几何奇异点、网格畸变等,并进行相应的修正。此外,Gmsh 还支持对网格进行各种质量评估指标的计算和显示,如单元形状质量、最小角、最大角、纵横比等,用户可以根据这些指标对网格质量进行定量分析,确保网格满足数值模拟的要求。
- 作为后处理器,Gmsh 可以读取和显示数值模拟结果,支持多种数据格式的导入,如有限元分析软件生成的结果文件(如 COMSOL、ABAQUS 等),以及用户自定义的文本格式数据文件。它能够以二维和三维图形的形式直观地展示场量分布、应力应变云图、流线图、等值面等结果信息,帮助用户快速理解数值模拟结果的物理意义和分布规律。同时,Gmsh 还提供了一系列的后处理工具,如数据提取、曲线绘制、结果计算等功能,用户可以对模拟结果进行进一步的分析和处理,提取感兴趣的数据信息,绘制特定路径或截面上的物理量分布曲线,计算特定区域内的平均值、最大值、最小值等统计信息,为工程设计和决策提供有力的支持。
(三)Gmsh 的应用领域
-
工程仿真
- 在机械工程中,Gmsh 可用于模拟结构的应力应变分布、振动特性、疲劳寿命等,为机械产品的设计优化提供依据。例如,在汽车发动机缸体的结构分析中,通过 Gmsh 生成高质量的网格,结合有限元分析软件,可以准确地预测缸体在不同工况下的应力分布情况,从而对缸体的结构进行优化设计,提高其强度和刚度,延长使用寿命。
- 在航空航天领域,Gmsh 可用于模拟飞机机翼的气动特性、飞行器结构的热应力分析等。在飞机机翼设计阶段,利用 Gmsh 划分机翼的网格,进行计算流体力学模拟,可以预测机翼在不同飞行速度和攻角下的升力、阻力等气动性能参数,为机翼的气动外形优化设计提供指导;在飞行器结构的热应力分析中,Gmsh 能够生成复杂的三维网格,考虑结构的热传导、热膨胀等物理过程,模拟飞行器在不同热环境下的应力分布情况,确保飞行器结构的安全性和可靠性。
-
数值模拟研究
- 在物理学研究中,Gmsh 可用于模拟电磁场、量子力学中的薛定谔方程求解等。在电磁场模拟方面,Gmsh 能够对天线、微波器件、电磁兼容性等问题进行建模和网格划分,结合相应的数值方法(如有限元法、边界元法等)求解电磁场的分布,帮助研究人员深入理解电磁现象的本质和规律,为新型电磁器件的设计和研发提供理论支持;在量子力学研究中,通过 Gmsh 划分复杂的量子结构模型的网格,可以数值求解薛定谔方程,研究量子态的能量本征值和波函数分布,对于探索量子物理中的新现象和新效应具有重要意义。
- 在地球科学领域,Gmsh 可用于模拟地下水流动、地震波传播等问题。在地下水流动模拟中,利用 Gmsh 建立地下含水层的几何模型,划分合适的网格,结合渗流力学的控制方程,可以模拟地下水在不同地质条件下的流动规律,预测地下水位变化、污染物迁移等过程,为水资源管理和环境保护提供科学依据;在地震波传播模拟中,Gmsh 能够构建复杂的地质结构模型,包括不同岩石层、断层等特征,生成高质量的三维网格,模拟地震波在地质介质中的传播路径、反射、折射等现象,有助于提高地震监测和预警的准确性,以及对地震灾害的评估和防治。
-
计算机图形学与可视化
- 在计算机图形学领域,Gmsh 的网格划分功能可用于生成高质量的三维模型网格,为计算机图形渲染、动画制作等提供基础数据。例如,在制作电影、游戏等中的三维角色和场景模型时,通过 Gmsh 对模型进行网格划分和优化,可以提高模型的渲染质量和性能,使其在视觉效果上更加逼真和流畅;同时,Gmsh 的可视化功能还可以用于实时显示和编辑三维模型的网格信息,方便图形设计师对模型进行调整和修改,提高工作效率和创作灵活性。
二、项目背景
随着科学技术的不断发展和工程应用的日益复杂,对数值模拟和工程仿真精度的要求越来越高。在众多工程领域和科学研究中,准确地建模和分析具有复杂几何形状和物理现象的系统成为关键任务。例如,在机械制造行业中,为了提高产品的性能和可靠性,需要对复杂零件的力学行为进行精确模拟;在航空航天领域,飞行器的气动性能和结构强度分析对于飞行安全至关重要;在电子设备设计中,电磁兼容性和热管理问题直接影响产品的稳定性和使用寿命。
传统的数值模拟方法往往依赖于复杂的商业软件,这些软件虽然功能强大,但也存在诸多限制,如高昂的软件购置费用、对硬件资源的高要求以及对用户专业知识的较高门槛等。此外,商业软件通常具有封闭的架构,用户难以根据自己的特殊需求进行定制和扩展。在这种背景下,开源的 Gmsh 软件应运而生,为工程技术人员和科研人员提供了一个高效、灵活且免费的网格生成和数值模拟平台。
本项目旨在利用 Gmsh 的强大功能,实现对自定义轮廓的读取和网格划分,为后续的数值模拟和工程分析提供高质量的网格模型。通过开发基于 Gmsh 的网格划分工具,可以满足以下需求:
-
处理复杂几何形状
- 在实际工程项目中,许多物体的轮廓具有复杂的几何特征,如曲线、曲面、多边形等的组合,传统的网格划分方法难以准确地捕捉这些几何细节。Gmsh 提供的几何建模和网格划分功能能够有效地处理各种复杂轮廓,生成与几何形状高度贴合的网格,从而提高数值模拟的精度。例如,在船舶工程中,船体的外形设计涉及到复杂的曲面结构,利用 Gmsh 可以对船体的自定义轮廓进行精确建模和网格划分,为船舶的水动力性能分析(如阻力、浮力、稳定性等)提供可靠的网格基础。
-
实现高效自动化的网格划分流程
- 手动划分网格的过程繁琐且容易出错,尤其对于大规模的复杂模型,需要耗费大量的时间和人力。通过编写自动化脚本或程序调用 Gmsh 的 API,可以实现对自定义轮廓的批量网格划分,大大提高工作效率。在建筑结构分析中,对于具有相似结构形式的建筑物(如高层住宅楼),可以根据其自定义的建筑轮廓参数(如楼层高度、房间布局、墙体厚度等),通过自动化程序快速生成相应的网格模型,为后续的结构抗震分析、风荷载分析等提供支持,节省了重复性工作的成本。
-
降低数值模拟成本
- 高质量的网格可以有效减少数值模拟中的误差和计算资源消耗。Gmsh 的自适应网格划分功能可以根据物理问题的特征和精度要求,在保证模拟精度的前提下,生成尽可能少的网格单元,从而降低计算成本和内存占用。在微电子器件的热分析中,通过对芯片的自定义轮廓进行精细化的网格划分,并利用自适应网格技术对热流密度高的区域进行局部加密,可以在满足热分析精度要求的同时,减少计算时间和硬件资源需求,使得微电子器件的热设计和优化更加高效可行。
-
促进多学科交叉研究与协同设计
- 在现代工程领域,许多问题涉及到多个学科的交叉耦合,如机电热耦合问题、流固耦合问题等。Gmsh 作为通用的网格生成工具,可以为不同学科的数值模拟提供统一的网格平台,方便多学科之间的数据交换和协同分析。例如,在电动汽车的设计中,需要同时考虑电机的电磁性能、电池的热管理以及车身的结构强度和空气动力学性能等多个方面。通过使用 Gmsh 对电动汽车的自定义轮廓(如电机定子转子的几何形状、电池组的布局结构、车身外形等)进行网格划分,可以实现各学科模拟的无缝对接,促进电动汽车整体性能的优化设计,提高各子系统之间的协同性和兼容性。
三、环境配置
为了实现 Gmsh 对自定义轮廓的读取和网格划分功能,并在 Visual Studio 2022 开发环境中成功编译和运行相关程序,需要进行以下环境配置步骤:
(一)软件下载与安装
-
下载 Gmsh 官方编译的 Windows64 SDK
- 访问 Gmsh 的官方网站(https://gmsh.info/),在下载页面选择适合 Windows 64 位系统的版本,如 gmsh-4.13.1-Windows64-sdk.zip。
- 将下载的压缩文件解压到指定目录,例如 D
相关文章:
Gmsh 读取自定义轮廓并划分网格:深入解析与实践指南
一、Gmsh 简介 (一)Gmsh 是什么 Gmsh 是一款功能强大的开源有限元网格生成器,广泛应用于工程仿真、数值模拟以及计算机图形学等领域。它为用户提供了从几何建模到网格划分的一整套解决方案,能够有效处理复杂几何形状,生成高质量的二维和三维网格,满足多种数值方法的需求…...
Elasticsearch/OpenSearch 中doc_values的作用
目录 1. 核心作用 2. 适用场景 3. 与 index 参数的对比 4. 典型配置示例 场景 1:仅用于聚合,禁止搜索 场景 2:优化大字段存储 5. 性能调优建议 6. 底层原理 doc_values 是 Elasticsearch/OpenSearch 中用于优化查询和聚合的列式存储结…...
如何在 Windows 10 或 11 上使用命令提示符安装 PHP
我们可以在 Windows 上从其官方网站下载并安装 PHP 的可执行文件,但使用命令提示符或 PowerShell 更方便。 PHP 并不是一种新的或不为人知的脚本语言,它已经存在并被全球数千名网络开发人员使用。它以开源许可并分发,广泛用于 LAMP 堆栈中。然而,与 Linux 相比,它在 Wind…...
SZU 编译原理
总结自 深圳大学《编译原理》课程所学相关知识。 文章目录 文法语法分析自顶向下的语法分析递归下降分析LL(1) 预测分析法FIRST 集合FOLLOW 集合 文法 乔姆斯基形式语言理论: 表达能力:0型文法 > 1型文法 > 2型文法 > 3型文法。 0 型文法&am…...
灌区量测水自动化监测解决方案
一、方案背景 随着社会发展和人口增长,水资源需求不断增大。我国水资源总量虽然丰富,但时空分布不均,加之农业用水占比大且效率偏低,使得水资源短缺问题日益凸显。农业用水一直是我国的耗水大户,占全部耗水总量的60%以…...
CVE-2017-8046 漏洞深度分析
漏洞概述 CVE-2017-8046 是 Spring Data REST 框架中的一个高危远程代码执行漏洞,影响版本包括 Spring Data REST < 2.5.12、2.6.7、3.0 RC3 及关联的 Spring Boot 和 Spring Data 旧版本。攻击者通过构造包含恶意 SpEL(Spring Expression Language&…...
1基·2台·3空间·6主体——蓝象智联解码可信数据空间的“数智密码”
近日,由全国数据标准化技术委员会编制的《可信数据空间 技术架构》技术文件正式发布,标志着我国数据要素流通体系向标准化、规范化迈出关键一步。该文件从技术功能、业务流程、安全要求三大维度对可信数据空间进行系统性规范,为地方、行业及企…...
MySQL的存储过程
这一部分比较重要,加油!!!部分代码忘记保存了,嘻嘻,练习代码在最后,大家共勉!!! 通俗来讲,视图是死的,但是这个可以根据传入的参数不同…...
spring学习->sprintboot
spring IoC(控制翻转): 控制:资源的控制权(资源的创建,获取,销毁等) 反转:和传统方式不一样(用上面new什么),不用new让ioc来发现你用什么,然后我来给什么 DI:(依赖注入) 依赖:组件的依赖关系。如newsController依赖NewsServi…...
如何排查阻塞语句
文章目录 文档用途详细信息 文档用途 查询阻塞当前sql的语句,并结束阻塞语句。 详细信息 1、通过pg_stat_activity视图和pg_blocking_pids函数查找阻塞sql。 highgo# select pid,pg_blocking_pids(pid),wait_event_type,wait_event,query from pg_stat_activity…...
TIP-2021《SRGAT: Single Image Super-Resolution With Graph Attention Network》
推荐深蓝学院的《深度神经网络加速:cuDNN 与 TensorRT》,课程面向就业,细致讲解CUDA运算的理论支撑与实践,学完可以系统化掌握CUDA基础编程知识以及TensorRT实战,并且能够利用GPU开发高性能、高并发的软件系统…...
【AI学习】AI大模型技术发展研究月报的生成提示词
AI大模型技术发展研究月报生成提示词 请输出AI大模型技术发展研究月报,要求如下: —————————— 任务目标 在今天({{today}})往前连续 30 天内,检索已正式公开发表的、与AI大模型(参数量 ≥10B&am…...
深入理解 Git 分支操作的底层原理
在软件开发的世界里,Git 已经成为了版本控制的标配工具。而 Git 分支功能,更是极大地提升了团队协作和项目开发的效率。我们在日常开发中频繁地创建、切换和合并分支,但是这些操作背后的底层原理是怎样的呢?在之前的博客探秘Git底…...
泰迪杯特等奖案例深度解析:基于多模态融合与小样本学习的工业产品表面缺陷智能检测系统
(第九届泰迪杯数据挖掘挑战赛特等奖案例全流程拆解) 一、案例背景与核心挑战 1.1 工业质检痛点分析 在3C电子、汽车零部件等高端制造领域,产品表面缺陷(划痕、凹陷、氧化等)检测是质量控制的核心环节。传统人工目检存在效率低(平均检测速度3秒/件)、漏检率高(约15%)…...
Go语言爬虫系列教程 实战项目JS逆向实现CSDN文章导出教程
爬虫实战:JS逆向实现CSDN文章导出教程 在这篇教程中,我将带领大家实现一个实用的爬虫项目:导出你在CSDN上发布的所有文章。通过分析CSDN的API请求签名机制,我们将绕过平台限制,获取自己的所有文章内容,并以…...
轨道炮--范围得遍历,map巧统计
1.思路很难想,但代码一看一下就明白了,就是模拟时间,map存起来遍历也不受10*6影响 2.每次先统计点对应的直线,再动这个点,map一遍历实时更新ma统计max,AC!!!! https://www.luogu.com.cn/problem/P8695 #i…...
python中集合的操作
Python中的集合(Set)是一种无序、可变且元素唯一的数据结构,主要用于去重和数学运算。以下是核心操作分类: 1. 集合创建 大括号创建:s {1, 2, 3}(空集合必须用set())构造函数:…...
常见激活函数——作用、意义、特点及实现
文章目录 激活函数的意义常见激活函数及其特点1. Sigmoid(Logistic 函数、S型函数)2. Tanh(双曲正切函数)3. ReLU(Rectified Linear Unit修正线性单元)4. Softmax5. Swish(Google 提出ÿ…...
FC7300 Trigger MCAL配置引导
FC7300包含4个触发器选择(TRGSELs)。详细的连接信息将在章节中描述。Trigger Select (TRGSEL)源。TRGSEL模块允许软件为外设选择触发器源。 TRGSEL提供了一种极其灵活的机制,用于将各种触发器源连接到多个引脚/外设。 在TRGSEL中,每个控制寄存器最多支持4个输出触…...
组件导航 (HMRouter)+flutter项目搭建-混合开发+分栏效果
组件导航 (Navigation)flutter项目搭建 接上一章flutter项目的环境变量配置并运行flutter 1.flutter创建项目并运行 flutter create fluter_hmrouter 进入ohos目录打开编辑器先自动签名 编译项目-生成签名包 flutter build hap --debug 运行项目 HMRouter搭建安装 1.安…...
WAS和Tomcat的对比
一、WAS和Tomcat的对比 WebSphere Application Server (WAS) 和 Apache Tomcat 是两款常用的 Java 应用服务器,但它们有许多显著的区别。在企业级应用中,它们扮演不同的角色,各自有其特点和适用场景。以下是它们在多个维度上的详细对比&…...
GPU Runtime Suspend 调试与验证:从 sysfs 到 perf 分析
选题背景:在基于 NXP i.MX8MP 平台调试 GPU 时,常常需要确认 Vivante GPU2D/ Vivante GPU2D/\uGPU3D 是否已经进入 runtime suspend ,以降为一篇完整的验证和分析步骤,适合用于实战调试与面试表达。 一、什么是 Runtime Suspend&a…...
响应式布局
布局方式 固定宽度布局:主流的宽度有960px/980px/1190px/1210px等。移动端用户需要缩放查看页面内容 流式布局:百分比设置相对宽度。在不同设备上都能完整显示。兼容性一般,可能发生错位 响应式布局:一套代码自动适配不同终端。检测设备信息,根据设备调整布局。用户体验最…...
简单入门RabbitMQ
本章将带大家来写一个简单的程序,使用 Java 创建RabbitMQ 的生产者和消费者 依赖引入 在 Maven 仓库中输入 amqp-client: 找到第一个 RabbitMQ Java Client ,点击进去找到一个合适的版本然后将依赖引入到我们项目中的 pom.xml 文件中。 …...
金属加工液展|切削液展|2025上海金属加工液展览会
2025上海金属加工液展览会 时间:2025年12月2-4日 地点:上海新国际博览中心 2025上海金属加工液展规划30000平方米展览规模,预设展位1200个,将为国内外加工液产业提供一个集“展示、合作、交易、发展”于一体的综合性平台&#…...
前端实现流式输出《后端返回Markdown格式文本,前端输出类似于打字的那种》
一、使用插件 插件名称:marked 版本:15.0.11 安装插件:npm install marked15.0.11 作用:marked 是一个用于将 Markdown 语法转换为 HTML 的 JavaScript 库 插件2名称:dompurify 版本:3.2.5 安装插件&…...
Python字符串常用方法详解
文章目录 Python字符串常用方法详解一、字符串大小写转换方法(常用)1. 基础大小写转换2. 案例:验证码检查(不区分大小写) 二、字符串查找与替换方法1. 查找相关方法2. 替换相关方法 三、字符串判断方法1. 内容判断方法 四、字符串分割与连接方…...
深度学习中的归一化:提升模型性能的关键因素
📌 友情提示: 本文内容由银河易创AI(https://ai.eaigx.com)创作平台的gpt-4-turbo模型辅助完成,旨在提供技术参考与灵感启发。文中观点或代码示例需结合实际情况验证,建议读者通过官方文档或实践进一步确认…...
【C++】 —— 笔试刷题day_30
一、爱吃素 题目解析 这道题,简单来说就是给定两个数a和b,然后让我们判断a*b是否是素数。 算法思路 这道题还是比较简单的 首先,输入两个数a和b,这两个数的数据范围都是[1, 10^11];10的11次方,那a*b不就是…...
WebMvcConfigurer介绍-笔记
1.WebMvcConfigurer功能简介 org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer 是 Spring MVC 提供的一个接口,用于自定义 Web 应用的配置。通过实现该接口,开发者可以灵活地添加拦截器(Interceptors)、配置…...
简单图像自适应亮度对比度调整
一、背景介绍 继续在刷对比度调整相关算法,偶然间发现了这个简单的亮度/对比度自适应调整算法,做个简单笔记记录。也许后面用得到。 二、自适应亮度调整 1、基本原理 方法来自论文:Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Ran…...
[SpringBoot]Spring MVC(2.0)
紧接上文,这篇我们继续讲剩下的HTTp请求 传递JSON数据 简单来说:JSON就是⼀种数据格式,有⾃⼰的格式和语法,使⽤⽂本表⽰⼀个对象或数组的信息,因此JSON本质是字符串. 主要负责在不同的语⾔中数据传递和交换 JSON的语法 1. 数据在 键值对(Key/Value) …...
GDB 高级调试技术深度解析
1. 引言 GNU调试器(GDB)是软件开发和逆向工程领域中不可或缺的工具。它为开发者提供了一个强大的环境,用于检查正在运行的程序或程序崩溃后产生的核心转储文件的内部状态。虽然许多开发者熟悉GDB的基本命令,如设置断点和单步执行,但GDB的真正威力在于其丰富的高级功能集。…...
【Kuberbetes】详谈网络(第三篇)
目录 前言 一、K8S的三种网络 1.1 Pod 内容器与容器之间的通信 1.2 同一个 Node 内 Pod 之间的通信 1.3 不同 Node 上 Pod 之间的通信 1.4 汇总 二、K8S的三种接口 三、VLAN 和 VXLAN 的区别 3.1 使用场景不同 3.2 支持的数量不同 3.3 是否记录到MAC地址表中…...
【科普】具身智能
一、具身智能的基本概念与理论框架 具身智能(Embodied Intelligence, EI)是指智能体通过物理身体与环境的实时交互,实现感知、决策和行动的能力。其核心思想是“智能源于身体与环境的互动”,而非仅仅依赖于抽象的计算或符号处理。…...
java -jar命令运行 jar包时如何运行外部依赖jar包
java -jar命令运行 jar包时如何运行外部依赖jar包 场景: 打包发不完,运行时。发现一个问题, java java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/lang3/ArrayUtils 显示此,基本表明,没有这个依赖,如果在开发…...
Linux进程信号(一)之信号的入门
文章目录 信号入门1. 生活角度的信号2. 技术应用角度的信号3. 注意4. 信号概念5.用kill -l命令可以察看系统定义的信号列表6. 信号处理常见方式 信号入门 1. 生活角度的信号 你在网上买了很多件商品,再等待不同商品快递的到来。但即便快递没有到来,你也…...
腾讯云MCP数据智能处理:简化数据探索与分析的全流程指南
引言 在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着海量数据处理和分析的挑战。腾讯云MCP(Managed Cloud Platform)提供的数据智能处理解决方案,为数据科学家和分析师提供了强大的工具集,能够显著简化数据探索、分析流程,并增强数据科学…...
曝光融合(Exposure Fusion)
一、背景介绍 图像融合算法里面,hdr图像进行融合,拓宽动态范围的操作非常常见。 常用的hdr融合算法通常有两类: 1、不同曝光的ldr图像先进行hdr融合,得到高bit位的hdr图像,再通过tonemaping算法得到结果如图像。 2、不…...
无人机减震模块运行与技术要点分析!
一、减震模块的运行方式 1. 多级减震结构 两级减震设计:采用第一级减震组件(如减震球、锥面减震垫)吸收高频振动,第二级减震组件(如减震环、负重物)进一步过滤低频振动。例如,通过硅胶减震球…...
CVPR2025 | 首个多光谱无人机单目标跟踪大规模数据集与统一框架, 数据可直接下载
论文介绍 题目:MUST: The First Dataset and Unified Framework for Multispectral UAV Single Object Tracking 期刊:IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 论文:https://arxiv.org/abs/2503.17699 数据&#x…...
嵌入式故障码管理系统设计实现
文章目录 前言一、故障码管理系统概述二、核心数据结构设计2.1 故障严重等级定义2.2 模块 ID 定义2.3 故障代码结构2.4 故障记录结构 三、故障管理核心功能实现3.1 初始化功能3.2 故障记录功能3.3 记录查询与清除功能3.4 系统自检功能 四、故障存储实现4.1 Flash 存储实现4.2 R…...
若依框架Consul微服务版本
1、最近使用若依前后端分离框架改造为Consul微服务版本 在这里分享出来供大家参考 # Consul微服务配置参数已经放置/bin/Consul微服务配置目录 仓库地址: gitee:https://gitee.com/zlxls/Ruoyi-Consul-Cloud.git gitcode:https://gitcode.c…...
【风控】用户特征画像体系
一、体系架构概述 1.1 核心价值定位 风控特征画像体系是通过多维度数据融合分析,构建客户风险全景视图的智能化工具。其核心价值体现在: 全周期覆盖:贯穿客户生命周期的营销、贷前、贷中、贷后四大场景立体化刻画:整合基础数据…...
【Java微服务组件】分布式协调P1-数据共享中心简单设计与实现
欢迎来到啾啾的博客🐱。 记录学习点滴。分享工作思考和实用技巧,偶尔也分享一些杂谈💬。 欢迎评论交流,感谢您的阅读😄。 目录 引言设计一个共享数据中心选择数据模型键值对设计 数据可靠性设计持久化快照 (…...
数据库--向量化基础
本文包含内容有: 向量化、SIMD的概念及关系SSE,AVX-512八种基础的SIMD操作,并用具体例子解释,给出伪代码。一、快速了解向量化、SIMD 1.1 向量化 向量化是指将原本需要循环处理的多个数据元素,通过一条指令同时处理多个数据,从而减少循环次数,提高计算效率。 传统方式…...
handsome主题美化及优化:10.1.0最新版 - 2
文章目录 前言基础设置优化开启全站 HTTPS添加 GZIP 压缩美化永久链接自定义后台路径启用 Emoji 支持 功能增强每日新闻自动更新文章嵌入外部网页时光机栏目配置自定义音乐播放器音量 自定义CSS配置文章标题居中显示标题背景美化文章版式优化LOGO 扫光特效头像动画效果图片悬停…...
JWT令牌
1. JWT概述 JWT即JSON Web Token,是一个开放标准,用于在各方之间安全地传输信息。并且JWT经过数字签名,安全性高。通俗来说,也就是以JSON形式作为Web应用中的令牌,用于信息传输,在数据传输过程中可以完成数…...
Qwen3技术报告解读
https://github.com/QwenLM/Qwen3/blob/main/Qwen3_Technical_Report.pdf 节前放模型,大晚上的发技术报告。通义,真有你的~ 文章目录 预训练后训练Long-CoT Cold StartReasoning RLThinking Mode FusionGeneral RLStrong-to-Weak Distillation 模型结构…...
RAG-MCP:突破大模型工具调用瓶颈,告别Prompt膨胀
大语言模型(LLM)的浪潮正席卷全球,其强大的自然语言理解、生成和推理能力,为各行各业带来了前所未有的机遇。然而,正如我们在之前的探讨中多次提及,LLM并非万能。它们受限于训练数据的时效性和范围…...