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【Python】Ply 简介
Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库，包括两个模块：lex 和 yacc Ply Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库，包括两个模块：lex 和 yacc lex 用于将输入的文本通过正则表达式转换为一系列 包含太多特殊规则了，对于一个不了解 ply 的人来说，这可能太糟糕了，我们需要一些办法来稍稍改善它。 如果遇到 "```c" 就开始按 C 的语法规则解析后面的内容知道遇到 "```" 其余时候按 MarkDown 的规则解析 要处理这样的需求最好是给分析器提供不同的状态和指定在某种状态下的解析规则，在 ply factor | factor factor : NUMBER | ( expression ) 它是一个简单地算数表达式的语法规则，在 ply 的用法参见官方文档，推荐一篇文章 最后附上上面例子中一个简单计算器的完整程序： import ply.lex as lex import ply.yacc as yacc class MyLexer
3.4K30编辑于 2022-10-26 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
thriftpy＋ply源码分析
thrift 使用ply做编译和解析器，ply是编译原理入门比较方便的源码，代码量少，且python文本就是代码，解析方便 ex把每个扫面出来的单词叫统统叫做token，token可以有很多类。
88210编辑于 2022-08-02 - 来自专栏linux驱动个人学习
推荐一款轻量级 eBPF 前端工具 ply
buildroot，首先在 buildroot 添加 ply package，然后执行 make ply 编译即可。 / diff --git a/package/ply/ply.mk b/package/ply/ply.mk new file mode 100644 index 0000000000..298ea4acf2 ############################### + +PLY_VERSION = 2.1.1 +PLY_SITE = https://github.com/wkz/ply/releases /download/$(PLY_VERSION) +# fetched from Github, with no configure script +PLY_AUTORECONF = YES +PLY_DEPENDENCIES )) 4 ply 示例 网址 root/ply 有部分示例。
90340编辑于 2023-05-31 - 来自专栏小L的魔法馆
POJ 3528--Ultimate Weapon(三维凸包)
[f.b] - ply[f.a], n = ply[f.c] - ply[f.a], t = p - ply[f.a]; return (m^n) * t; } void [tri[s].a], b = ply[tri[s].b], c = ply[tri[s].c]; return fabs(volume(a, b, c, ply[tri[e].a])) [0] - ply[i])) > eps) { swap(ply[1], ply[i]); tmp = false [0] - ply[1]) ^ (ply[1] - ply[i]))) > eps) { swap(ply[2], ply[i]); [0] - ply[1]) ^ (ply[1] - ply[2]))* (ply[0] - ply[i]))>eps) { swap(ply[3]
58620发布于 2019-02-20 - 来自专栏代码编写世界
从DEM到三维地形：用PLY、OBJ、glTF构建GIS可视化模型
本文带你一步步实现 PLY 白模、OBJ 纹理贴图、glTF 资产封装，揭开三维 GIS 的底层逻辑。 7.1.2 从地形来认识三维模型（PLY格式） 如果没有三维图形的基础知识，上一小节的论述可能会让有的读者一头雾水。 那么我们可以从GIS中的地形开始说起——在第6.3节中我们就已经使用过PLY格式的三维数据，将其表达成不规则三角网地形。 如果我们要在一个三维模型中附带纹理和纹理坐标信息，那么使用PLY格式的三维模型数据就不是很方便了。 相比较前面介绍的PLY格式或者OBJ格式，glTF是一种更为现代的三维模型数据格式。
21510编辑于 2026-03-10 - 来自专栏毛毛v5
AnyRTC project 音频解码成PCM裸数据的代码位置
. */ #include "plybuffer.h" #include "webrtc/base/logging.h" #define PLY_MIN_TIME 500 // 0.5s #define PLY_MAX_TIME 600000 // 10minute #define PLY_RED_TIME 250 // redundancy time # define PLY_MAX_DELAY 1000 // 1 second #define PLY_MAX_CACHE 160 // 16s #define PB_TICK ) { ply_status_ = PS_Normal; play_cur_time_ = pkt_front->_dts callback_.OnPause(); ply_status_ = PS_Cache; cache_time_ = cache_delta_ * 100
72930发布于 2019-06-11 - 来自专栏机器视觉那些事儿
使用Halcon读取Stanford bunny模型
1 模型下载 下载地址： https://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/bunny.html 打开后页面如下 点击红色箭头所指，下载.PLY格式 ? 2 ply格式简介 PLY是一种数据存储格式， 全名为多边形档案（Polygon File Format）或斯坦福三角形档案（Stanford Triangle Format）。 首先文件结构由文件头+数据内容组成，文件头由ply开始，一直到end_header 为止； format关键字后跟着的是数据的编码形式，分为ASCII码和Binary两类； comment后跟着的是注释信息 ，包括些作者、版本等信息，如果是带贴图的ply文件需要将贴图文件名放在注释信息； element关键字后面跟的是元素类型和个数，元素包括顶点vertex和面片face，这里是35947个顶点,69451 文件 read_object_model_3d('C:/Users/SWD-AR02/Desktop/bunny.ply/bunny.ply', 'mm', 'convert_to_triangles'
1.8K30发布于 2019-08-15 - 来自专栏我爱计算机视觉
如何使用open3d合并多组mesh并输出结果
▍ply文件格式介绍 下面我们来介绍一下ply文件格式的组成。ply文件有两个重要组成部分。第一组是头部（header），之后是对应于头部定义的数值组。 ▍如何读取并操作ply文件 ply文件本身是单纯的文本流，为了处理方便，这里我们使用python自带的plyfile进行处理，从而快捷的读取ply文件并转化为相应的numpy矩阵。 ") 之后我们来讲解一下plyfile怎么处理ply文件。 plyfile是python下处理ply一个经典的库，其自带plyData模块，可以读入输出ply文件。读取时，直接调用plyData即可。 通过使用这些函数，可以顺利的修正所有的顶点与相对应的面的匹配关系，并且合并所有的ply文件。 ▍如何合并所有给定的ply文件 最后一步，我们尝试使用已有的代码来合并全部给定的ply文件。
3.2K10编辑于 2022-11-28 - 来自专栏c++ 学习分享
[CGAL]带岛多边形三角化
[CGAL]带岛多边形三角化 CGAL带岛多边形三角化，并输出(*.ply)格式的模型 模型输出的关键是节点和索引 #include <CGAL/Triangulation_vertex_base_with_id ) { fprintf(ply, "ply\nformat %s 1.0\n", "ascii"); fprintf(ply, "element vertex % d\n",idx ); fprintf(ply, "property float x\n"); fprintf(ply, "property float y\n"); fprintf(ply, "property float z\n"); fprintf(ply, "element face %d\n", count); fprintf (ply, "property list uint8 int32 vertex_indices\n"); fprintf(ply, "end_header\n"); for
43720编辑于 2023-07-06 - 来自专栏毛利学Python
Open3D人脸深度图转点云，点云表面重建
/face.ply") #pcd = o3d.io.read_point_cloud(". /face.ply") #pcd = o3d.io.read_point_cloud(". /face.ply") #print(mesh) #o3d.io.write_triangle_mesh("copy_of_knot.ply", mesh) o3d.visualization.draw_geometries /face.ply") #pcd = o3d.io.read_point_cloud(". /face.ply") #print(mesh) #o3d.io.write_triangle_mesh("copy_of_knot.ply", mesh) o3d.visualization.draw_geometries
4.1K41编辑于 2022-09-22 - 来自专栏python3
python数据可视化
2、简易画图 2.1 直线图 import matplotlib.pyplot as ply '导入模块 pyplot,并自定义为ply' input_value = [1,2,3,4,5,6] squares =[1,4,9,16,25,36 ] ply.plot(input_value,squares,linewidth = 5) '画图命令，并接收input_value作为x，squares 作为y，linewidth 指定线条粗细' ply.title("square numbers",fontsize= 24) '图标标题' ply.xlabel("value",fontsize = 12) '图表横坐标的标题 value ，和字的大小 fontsize' ply.ylabel("squares",fontsize = 12) '图表横坐标的标题，和字的大小' ply.tick_params(axis="both",labelsize =14) "指定横纵坐标axis= 'both'上的标尺字的大小 labelsize" ply.show() '显示图形' 输出图像： ?
1.2K30发布于 2020-01-17 - 来自专栏四楼没电梯
中国象棋 AI 策略实现：从启发式评估到 AlphaZero MCTS
=== 0) console.log(`Engine: negamax ENTRY depth=${depth} ply=${this.ply}`); if (this.ply > 100) return this.evaluate(false); if (this.ply === 0) console.log(`Engine: negamax after ply check`) ; // Mate Distance Pruning if (this.ply > 0) { const mateVal = 20000 - this.ply; Move Generation if (this.ply === 0) console.log(`Engine: negamax generating moves at ply=${this.ply + this.ply; } // 9.
1K10编辑于 2025-11-22 - 来自专栏点云PCL
谷歌draco
那么就可以使用查看一下效果，为了可视化以下，所以还是使用强大的PCL库来对比以下，在PCL库中读取PLY文件也是有对应的函数的 class pcl::PCDReader()与class pcl::FLYReader io/pcd_io.h> //PCD读写类相关的头文件 #include <pcl/point_types.h> //PCL中支持的点类型的头文件 #include <pcl/io/ply_io.h pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //打开点云文件 if (pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZ> ("bun_zipper.ply ", *cloud) == -1) { PCL_ERROR ("Couldn't read file bun_zipper.ply \n"); return (-1); }std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from bun_zipper.ply
2.1K20发布于 2019-07-31 - 来自专栏野生AI架构师
【Python神器】使用lex进行规则解释
下面是一个简单的示例： import ply.lex as lex # List of token names. tokens = ( 'KEYWORD', # 关键词 'LPAREN 备注： ply是Python Lex Yacc的缩写，官方文档：http://www.dabeaz.com/ply/ply.html
1.5K10发布于 2021-10-28 - 来自专栏四楼没电梯
2048 游戏AI实现，轻松达到8192
性能基准 深度 游戏数 分数 % 32768 % 16384 % 8192 % 4096 时间 每秒移动数 3 ply 1000 216159 0.8 43 85.4 98.1 3s 2343 5 ply 300 283720 2 66.33 96 100 17s 648 7 ply 100 353368 12 85 98 100 87s 158 主要特点 64 位位板表示 移动和评估的查找表 基于位置的
92210编辑于 2024-10-12 - 来自专栏漫天雨落
让你的照片变成3D！
``` - `depth_format: '.png'` - `require_midas: False` 上色3D网格（可选：用户需要打开标志） ``` save_ply ``` - 例如：`mesh/moon.ply` 具有放大运动的渲染视频 - 例如：`video/moon_zoom-in.mp4` 具有摆动动作的渲染视频 - 例如：`video/moon_swing.mp4 video_folder: video 输出渲染的视频目录 load_ply: False 加载已存在的网格 （.ply） 文件的操作 save_ply: True 存储输出网格 （.ply） 文件的操作 save_ply: False inference_video: True 渲染输出视频的操作 gpu_ids: 0 工作 GPU 的 ID。将其留空或负数以使用 CPU。
1.6K10编辑于 2022-05-30 - 来自专栏python前行者
[1111]python scorecardpy(评分卡)使用
该包的功能及对应的函数如下： 数据划分(split_df) 变量选择(iv, var_filter) 变量按权重（woe）分箱(woebin, woebin_plot, woebin_adj, woebin_ply ) 评分转换(scorecard, scorecard_ply) 模型评估(perf_eva, perf_psi) 在命令台中使用以下代码，从PYPI中下载scorecardpy的最新发布版本: pip train_woe = sc.woebin_ply(train, bins_adj) test_woe = sc.woebin_ply(test, bins_adj) 模型建立 y_train = train_woe.loc (train, bins_adj) test_woe = sc.woebin_ply(test, bins_adj) y_train = train_woe.loc[:,'creditability' card = sc.scorecard(bins_adj, lr, X_train.columns) # credit score # 信用得分 train_score = sc.scorecard_ply
4K30编辑于 2022-04-13 - 来自专栏Datawhale专栏
杭州六小龙最新开源「空间理解模型」，保姆级教程来了！
poe install-torchsparse 下载官方数据集中的 ply 格式的 3D 点云数据进行测试。 huggingface-cli download manycore-research/SpatialLM-Testset pcd/scene0000_00.ply --repo-type dataset /manycore-research/SpatialLM-Llama-1B 模型推理：使用 ply 格式的点云文件生成 txt 格式的用于描述 3D 空间中的实体的文本。 /pcd/scene0000_00.ply --output scene0000_00.txt --model_path . /pcd/scene0000_00.ply --layout scene0000_00.txt --save scene0000_00.rrd 可视化：如果云平台无法显示，可以拷贝到本地运行，需要安装
1.1K11编辑于 2025-03-24 - 来自专栏毛利学Python
数据处理的R包
列表 列表 l_ply 列表 无 _则表示没有输出，a_ply，d_ply和l_ply在plyr中运用不多。 （1）aaply，adply和alply a*ply函数语法，需要指定MARGIN和FUN参数： a*ply(.data, .MARGIN, .FUN) MARGIN参数选择： MARGIN=1：操作基于行 函数语法 d*ply(.data,.variables,.fun = NULL, ...) 函数语法 l*ply(.data,.fun = NULL, ...) 函数语法 m*ply(data,fun = NULL,expand = TRUE,progress = "none"，parallel = FALSE...)
5.7K20发布于 2020-02-17 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
使用 OpenMVG+PMVS实现视觉三维重建
reconstruction_dir+"/sfm_data.bin", "-m", matches_dir, "-o", os.path.join(reconstruction_dir,"robust.ply reconstruction_dir+"/sfm_data.bin", "-m", matches_dir, "-o", os.path.join(reconstruction_dir,"robust.ply /PMVS/models文件夹中生成一个pmvs_options.txt.ply点云文件，用meshlab打开即可看到重建出来的彩色稠密点云。 或robust.ply） ? /PMVS/models文件夹中生成一个pmvs_options.txt.ply点云文件，用meshlab打开即可看到重建出来的彩色稠密点云。 生成的三维稠密点云俯视角： ?
8.1K11发布于 2020-12-03
腾讯云开发者
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