面试系列-3 限流场景实践

今天呢，我们就不聊redis面试系列，我们一起来聊一聊限流操作以及使用场景。很奇怪哈，为啥突然转变画风了，之前一篇文章中提到 redis的限流操作，并没有实际给小伙伴们演示以及场景的使用演练。 当然想写这篇文章并不是空穴来风，实际的面试场景中是会被面试官问及到。 3 这个面试官肯定在搞我 目前限流常用的方式：计数器、滑动窗口、漏桶算法、令牌桶算法四种方案，下面我们逐一讲解下(ps：在之前公司已经实践过)。 fix_time + 1); // 批量执行 此操作是原子性的 $result = $redis->exec(); $current_count = isset($result[3] $result[3]:0; return $current_count < $this->request_limit; } 面试官：“必须给你一个赞，讲的确实明了，虽然还有一些瑕疵，但是细想更重要

Three.js教程（3）：场景

: custom document.body.appendChild( stats.dom ); gui.add(obj, 'x', -3, 3); gui.add(obj, 'y', - 3, 3); gui.add(obj, 'z', -3, 3); gui.add(obj, 'rotateX', 0, 360); gui.add(obj, 'rotateY', 0, 360 场景的属性和方法 创建场景很简单： var scene = new THREE.Scene(); 对于他的属性和方法也不是很多： 类型 名称 描述 默认值 属性 fog 场景中雾的效果 null 属性 () 把场景转换为JSON对象，可以供Three.js导入场景使用 - 方法 dispose() 清楚缓存数据 - THREE.Scene的属性并不多，你可能会问，之前把Mesh添加到Scene中使用到了一个 确实场景是有这个方法的，更准确的说这个方法是来自它的父类THREE.Object3D的，它是好多Three.js对象的直接或间接父类，所以了解它的属性和方法非常有必要，由于篇幅有限，这里就不再叙述了，你可以在这里看一看

Nebula3的场景管理

N3的场景管理最为核心的一个类是GrphicsServer, 它包含一些"stage"和"View". Stage把图形实体(模型, 摄像机, 灯光)进行分类渲染. N3会提供了一些不同用途的Stage子类, 但你也可以根据程序需要自己来实现可见性查询机制. N3 画个东西真简单, 想画个模型, 创建出来设置一下位置扔给Stage就好了 this->model = ModelEntity::Create();   this->model->SetTransform 再往场景里扔个灯就好了: // attach a light entity  matrix44 lightTransform = matrix44::multiply(matrix44::scaling

小程序系列- 3. 场景应用

wx.request的header参数为content-type头部为application/json，小程序发起的请求的包体内容就是data参数对应的JSON字符串 // 请求的包体为 {"a":{"b":[1,2,3] 'POST', ​ header: { 'content-type': 'application/json'}, ​ data: { ​ a: { ​ b: [1, 2, 3] // 小程序的默认超时时间是60s，一般在3秒没收到回包，就给予不可用提示。 ​ ​ ​ ​ ​

无监督3D场景理解，LLM 在 3D 场景理解中的应用与探索 ！

构建能够理解和推理3D场景的模型很难，原因在于缺乏3D监督训练的数据来源和大规模训练策略。 在这项工作中，作者问到：在没有3D预训练的情况下，预训练语言模型中的知识如何被利用来理解和推理3D场景？ 为此，作者提出了一种基于语言模型的场景理解系统SceneGPT，它可以执行无需训练或显式3D监督的3D空间推理。 作者框架的关键组成部分包括： 1)一个3D场景图，作为场景表示，编码场景中的物体及其空间关系； 2)一个可以与上下文学习相结合进行适应性训练的预训练语言模型，用于3D空间推理。 这使得作者可以构建3D地图而无需任何3D数据监督或大规模的训练模式。 图结构：作者用开放的词汇3D场景图（3DSG）表示场景，即。 场景图生成：作者遵循概念图（ConceptGraphs）的框架，做出一些修改，并在实现细节部分（第3节）讨论场景图生成。 列表1：作者以LM可读JSON格式显示的3D场景图的示例。

【Unity3D】资源文件 ② ( Unity 中场景文件简介 | 查看场景文件内容 | 场景文件相关操作 | 创建场景 | 打开场景 )

文章目录 一、Unity 中场景文件简介 二、查看场景文件内容 三、场景文件相关操作 1、添加场景 2、打开场景 一、Unity 中场景文件简介 ---- Unity 编辑器中的 场景文件 是以 " : 在 Hierarchy 层级窗口 中 场景文件 下的各个节点 都是游戏物体 , 如 主摄像机 , 光源 , 立方体 等 3D 物体 ; 物体属性 : 选中一个游戏物体后 , 可以在 Inspector 检查器窗口 中查看该 物体的属性 , 这些 属性数据 也是存储在 场景文件中的 ; 二、查看场景文件内容 ---- 在 Project 文件窗口 中查看 场景文件 , 右键点击场景文件 , 选择 0, z: 0} m_LocalScale: {x: 1, y: 1, z: 1} m_Children: [] m_Father: {fileID: 0} m_RootOrder: 3 场景窗口 就会显示该场景 ; 默认场景中只有 主摄像机 和 平型光源 两个物体 ;

第3章 让场景动起来

图片gltf,glb,fbx,usdz模型下载1、让场景动起来这一节课，我们要让场景动起来，不禁想到了郭富城的一首歌《动起来》。心中有很多感慨，觉得时间过得太快，自己还没有多大的成功。 这里我们对让场景动起来做一些解释。1、场景怎么会动起来场景中的物体怎么才能运动起来。我们这里从《古兰经》讲起，这样，你永远不会忘记。《古兰经》上有这样一个故事：一天穆罕穆德告诉人们说大山会向我们走来。 这个故事揭示了场景动起来的方法，第一种方法是让物体在坐标系里面移动，摄像机不动。第二种方法是让摄像机在坐标系里面移动，物体不动。这样场景就能够动起来了。摄像机可以理解我们自己的眼睛。 不然浏览器是不会自动刷新场景的。 如果不调用这个函数场景就不能动起来了。

vue3+ts+threejs 1.创建场景

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Mathematica 爱心首饰 II: 3D 场景首饰

01 初衷概念 我去年曾送过一枚3D打印的爱心吊坠给我的妻子。如今我在想，今年我该送点什么给拙荆作为她的生日礼物呢？更精确一点的提法，我该造点什么来表达我的爱呢？ 采用 ParametricPlot3D 和 RegionFucion 将波浪曲面和爱心形状复合起来可视化。就这样，一个波动的小池塘就完成了。 04 关键角色 我现在还缺男主角和女主角。 在 Mathematica 的老版本中，3D 图形的生成效果大致如下。 但是 Mathematica 12.3 以后可以采用 MaterialShading 这个新函数。 One more thing 另有一事值得一提，就是传统首饰和3D场景首饰的区别。一般传统首饰仅有一个视角比较好看，通常是正面视角。 而3D场景首饰可以从所有的视角进行欣赏，每个视角都充满了浓浓爱意，每个视角都向您述说一段爱情故事。

用python加载3ds max场景设置

render.SetHeight(480) print '######---render---#######' MaxPlus.RenderExecute.QuickRender() print '######---exit 3ds max---#######' MaxPlus.Core.EvalMAXScript('quitMAX #noPrompt')

1.加载场景"d:/nono/scene/max2016 render.SetOutputFile(outputjpg) render.SetSaveFile(True) render.SetWidth(640) render.SetHeight(480) 3. 渲染 MaxPlus.RenderExecute.QuickRender() 4.关闭当前的3ds max 软件，此处是在python里执行maxscript脚本'quitMAX #noPrompt'

负载均衡产品的3大应用场景

按照使用场景划分负载均衡有3大应用场景：全局负载均衡（GLB）、链路负载均衡（LLB）、服务器负载均衡（SLB）。 大多数是厂商的负载均衡产品集成性很好，都是用硬件设备做载体，再选配对应场景的licensre即可。根据负载均衡设备的3大使用场景我们来一一介绍。 3）GLB（全局负载均衡）：一般在数据中心出口部署，大型企业一般都有2地3中心或者3地6中心甚至5地10中心，让距离用户最近的数据中心为用户提供服务可以降低访问时延提升用户服务体验是GLB要解决的首要问题

规划求解的3个引擎适用场景

3. 演化 当目标单元格和约束条件涉及可变单元格的非光滑函数时（例如有判断函数，绝对值，最大最小值）等，使用演化引擎则优先考虑。

python 3层装饰器及应用场景

3.嵌套函数（在一个函数中，用def去声明另一个函数）。 原则： 1.不能修改被装饰的函数的源代码； 2.不能修改被装饰的函数的调用方试。 test的函数名就不是wrapper了，而是test，注意位置（http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000 /0014318435599930270c0381a3b44db991cd6d858064ac0000）     def wrapper(*args, **kv):         time_b = time.time 如果装饰器本身需要传入参数，则需要3层（应用场景如：登录网页使用微信、QQ、还是邮箱）。 return "测试" print("通过3层装饰器函数名更替为：%s" % test.__name__) print(test())

Substance 3D Stager for mac(3D场景设计和渲染软件)

Substance 3D Stager是由Adobe开发的一款全新的3D场景设计和渲染软件，它可以让用户在一个直观的界面中轻松地创建、编辑和渲染高品质的3D场景。 图片Substance 3D Stager for mac(3D场景设计和渲染软件) Substance 3D Stager特色功能包括：独特的“放置模式”：可通过简单的鼠标拖动操作将各种3D模型、材质 、灯光等元素直接添加到场景中，实现快速布局和组织。 图片可视化的灯光编辑器：可直接在场景中调整灯光的位置、强度、颜色等属性，实时预览效果。支持第三方模型和材质：可以导入用户自己创建或从其他来源获取的模型和材质，并与软件内置素材进行混合使用。 图片Substance 3D Stager适用于广泛的应用场景，如游戏制作、影视特效、产品展示等。

OpenSU3D 利用2D基础模型，构建实例级3D场景表示，超越当前所有3D场景理解水平！

在本文中，作者提出了一种新颖的、可扩展的方法来构建开放集的实例级3D场景表示，从而推进对3D环境的开放世界理解。 作者在ScanNet和Replica [2]数据集的多个场景上评估了所提出的方法，展示了零样本泛化能力，超过了当前开放世界3D场景理解的现有技术水平。 这些 Mask 通过使用深度和姿态数据反投影，构建每个图像的分割3D场景。 作者提出了一种增量式且可扩展的方法，用于开放集3D场景理解和实例分割，该方法将来自单个图像的实例级信息无缝集成到统一的3D场景表示中，利用2D基础模型。 2. III Method 作者的方法处理一系列的RGB-D图像及其姿态，以创建一个开放集的3D场景表示，适用于开放世界场景理解任务，如开放词汇目标检索、3D分割、标注和空间推理。

相机+激光雷达重绘3D场景

将激光雷达与相机结合，再通过深度学习的方式获得场景的3D模型——Ouster首席执行官在博客中介绍了相机OS-1，并装有激光雷达。LiveVideoStack对原文进行了摘译。 激光雷达数据具有突出的独特优势，——简举二例，如空间信息丰富、环境光照不敏感，——然而它缺乏类似于传统相机图像的原始（高）分辨率和高效的阵列存储结构，因而3D点云在神经网络学习或处理中迄今缺乏高效快速的硬件算法及实现 OS-1捕获近红外信号和环境数据，因此数据非常类似于相同场景的可见光图像，这使得数据具有自然的外观，且为摄像机开发的算法很好地转换为数据提供了更高的可能性。 v=JxR9MasA9Yc 因为每个像素都提供了所有的数据，所以我们能够无缝地将2D掩码转换为3D帧，以进行额外的实时处理，如边界框估计和跟踪。

科幻3D场景必备要素—园区篇

在设计及制作3D场景时，为了让场景具备更加饱满的细节，这里为大家列举出来一些必备的要素和注意事项。 一.辅楼 园区周边应根据视野可及的范围去配备辅楼来丰富周边场景，辅楼必须提取自真实数据，如果周边没有真实数据，需要从有数据的地方将形态各异的辅楼进行提取后，手动根据地形区块划分摆好。 二.道路 在摆好根据数据生成的辅楼之后，需要将辅楼与主要园区之间的道路用3D MAX勾画出来。道路不要单纯的按照直线勾画，需要将道路分出正反两种流动方向，并在路口附近有转弯来增加真实感。 六.3D园区的画面层次 园区的画面层次要有轻重。最显眼第一层的应该是园区或者是园区中的主建筑。主建筑中最显眼的应该是建筑上的灯箱大LOGO，或者玻璃，其次是大范围的建筑。

科幻3D场景必备要素—城市篇

科幻风的瓦片滤镜颜色不宜过浅，以突出建筑群体为主，城市地面可适当增加科幻元素进行点缀，增添地面细节。

科幻3D场景必备要素—地球篇

科幻地球首先要保证底图颜色干净，为了突出数据效果，底图不宜使用过多或过亮的色彩，干净即可，陆地和海洋要有一定的颜色或明暗区分，增加画面层次。

谷歌开源TensorFlow 3D场景理解库

、数据处理工具、模型和指标，使得更广泛的研究社区方便地开发、训练和部署 SOTA 3D 场景理解模型。 此外，TF 3D 提供了用于训练和评估标准 3D 场景理解数据集的统一数据集规划和配置，目前支持 Waymo Open、ScanNet 和 Rio 三个数据集。 3D 稀疏卷积网络 谷歌详细介绍了 TF 3D 库中提供的高效和可配置稀疏卷积骨干网络，该网络是在各种 3D 场景理解任务上取得 SOTA 结果的关键。 下图为 3D 稀疏体素 U-Net 架构： ? 稀疏卷积网络是 TF 3D 中所提供 3D 场景理解 pipeline 的骨干。 下图为 ScanNet 数据集中室内场景的 3D 语义分割结果： ? 3D 实例分割 除了预测语义之外，3D 实例分割的另一目的是将属于同一物体的体素集中分组在一起。