Я пытаюсь выяснить, есть ли хороший способ выполнения классификации поверхности для геометрии, такой как форма ниже. Поскольку это триангулированная поверхность, у меня есть координаты всех вершин и связь, которая ограничивает лица. Исходя из этого, я могу рассчитывать на нормы поверхности, также видимые на рисунке ниже. Из -за изгиба на каждом конце направление норм поверхности на кончиках можно легко смешать с направлением норм краев или нижней частью другой стороны. < /P>
Любые советы о надежном способе достижения этого были бы очень оценены. src = "https://i.sstatic.net/jp6pygs2.png"/>
Я пытаюсь выяснить, есть ли хороший способ выполнения классификации поверхности для геометрии, такой как форма ниже. Поскольку это триангулированная поверхность, у меня есть координаты всех вершин и связь, которая ограничивает лица. Исходя из этого, я могу рассчитывать на нормы поверхности, также видимые на рисунке ниже. Из -за изгиба на каждом конце направление норм поверхности на кончиках можно легко смешать с направлением норм краев или нижней частью другой стороны. < /P> Любые советы о надежном способе достижения этого были бы очень оценены. src = "https://i.sstatic.net/jp6pygs2.png"/>
Я хотел бы вычислить спектральные нормы эрмитовых матриц N 8x8, при этом N близок к 1E6. В качестве примера возьмем 1 миллион случайных комплексных матриц размером 8x8:
Я пытаюсь разработать экран POS (точка продажи), используя угловой (v17) с автономными компонентами и компонентами Primeng UI. Я прикрепил скриншот макета, к которому я стремлюсь:
То, что я сделал до сих пор:
Я создал Sandalone Componul CardModule...
Я пытаюсь разработать экран POS (точка продажи), используя угловой (v17) с автономными компонентами и компонентами Primeng UI. Я прикрепил скриншот макета, к которому я стремлюсь:
То, что я сделал до сих пор:
Я создал Sandalone Componul CardModule...
Я вычислил косинусное сходство между двумя документами очень простым способом, используя векторизацию TF-IDF в Python.
Но я хочу визуализировать документы в виде векторизованного графика в трехмерном пространстве.
Вот так,
Я рассчитал косинусное сходство между двумя документами очень простым способом, используя векторизацию TF-IDF в Python.
Но я хочу визуализировать документы в виде векторизованного графика в трехмерном пространстве. Вот так:
Мобильная версия