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丰富的图表类型 + 可视化配置面板 适合需要拖拽配置 + 商用稳定项目 UI 友好（支持 Canvas 和 3D） 支持 Excel 数据导入 高度可配置：线宽、填充、图例、标记点等 含坐标轴、标签、动画、数据绑定 Unity图表绘制插件-Graph And Chart1.91是一款功能强大的图表制作工具，它适用于Unity游戏引擎，使得开发者能够高效地为他们的游戏或应用程序创建和配置多种类型的图表。该插件的主要特点是它提供了丰富的图表类型，包括但不限于柱状图、折线图、饼图、散点图等，能够满足不同数据展示的需求。它还配备了可视化的配置面板，允许开发者通过直观的拖拽操作来定制图表的各个方面，从而快速达到他们想要的效果。 此外，Graph And Chart1.91插件非常注重用户体验，它的UI设计友好，不仅支持2D的Canvas，还支持3D环境，使得图表可以在多种视觉环境下良好地集成。对于那些需要将现有数据导入图表的开发者来说，这个插件提供了方便的Excel数据导入功能，可以节省大量手动输入数据的时间和精力。 在定制化方面，Graph And Chart1.91插件提供了高度的可配置选项，从线宽、填充颜色到图例和标记点等，每个细节都能够根据用户的喜好和项目的风格进行调整。此外，该插件还包含了坐标轴、标签、动画和数据绑定等功能，增加了图表的动态展示效果和互动性，使得最终用户可以有更好的数据查看体验。 考虑到许多商业项目对于稳定性和性能的高要求，Graph And Chart1.91设计时就将这些因素考虑在内，旨在为用户提供一个商用稳定、性能可靠的图表解决方案。这种稳定性和性能保证了即使在大规模数据和复杂场景下，图表的绘制和交互仍然流畅。 Unity图表绘制插件-Graph And Chart1.91是Unity开发者制作商用稳定项目中一个非常实用的工具，它不仅能够帮助开发者快速创建多样的图表，并且提供了一个用户友好、高度可定制、稳定可靠的环境，使得最终的图表展示既美观又功能丰富。

ModelicaRes 在Python中设置和分析Modelica仿真 ModelicaRes是免费的开放源代码工具，可用于 ， ， 和数据， 和结果组， 产生各种和，以及 。 ModelicaRes的目标是利用使这些任务变得简单而复杂的任务变得可行。 可以使用matplotlib使用自动添加标题，标签和图例的内置方法来创建具有出版物质量的图形。 可以使用NumPy中的数学和矩阵函数编写ModelicaRes脚本或在交互式Python会话中使用。 请参阅该教程，该教程可作为IPython笔记本提供，也可以在线获取为静态页面。 有关完整的文档和更多示例，请参见主网站。 当前，ModelicaRes仅加载Dymola / OpenModelica格式的二进制和文本结果（* .mat和* .txt），但是该接口是模块化的，因此可以轻松添加其他格式。 安装 首先，安装依赖项。 大多数

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声表面波（SAW）谐振器与滤波器器件的COMSOL有限元仿真建模方法及其掩膜板绘制指导。首先，针对压电材料的选择与参数设定进行了深入探讨，强调了正确设置各向异性参数的重要性。接着，讨论了网格划分技巧，指出手动调整电极区域网格密度对于提高仿真的准确性至关重要。此外，还提供了频率扫描的具体操作步骤，并分享了关于Q值计算不收敛的问题解决办法。最后，讲解了利用Python脚本生成GDSII文件的方法来绘制掩膜板，同时提及了工艺流程设计中的关键点，如光刻胶厚度与声速匹配、溅射铝膜的晶向监控等。文中还特别提到了论文复现过程中可能遇到的隐含边界条件问题及其应对策略。 适合人群：从事声表面波器件研究的设计工程师、科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助研究人员掌握SAW器件的COMSOL仿真建模技能；②指导技术人员进行高效的掩膜板绘制；③提供实用的经验和技巧以优化实际制造工艺。 其他说明：本文不仅涵盖了理论知识，还包括了许多实践经验，能够有效辅助相关领域的工作者更好地理解和应用SAW器件技术。

易语言曲线绘制源码系统结构:绘制曲线,pix,画点,位置是否相交,GetRect,画框,重新绘制点阵, ======窗口程序集1 || ||------_画板1_鼠标左键被按下 || ||------绘制曲线 || ||------_画板1_鼠标左键被

在软件开发领域，图像处理和管理一直是重要的应用方向之一。特别是随着机器视觉技术的发展，如何在计算机程序中有效地展示和操作图像成为了开发者需要解决的一个关键问题。在C#语言中，借助WPF（Windows Presentation Foundation）框架，开发者可以创建丰富的用户界面来实现这一功能。 本项目的核心目标是实现一个自定义的图像控件，并能够在这个控件中绘制和管理感兴趣的区域（Region of Interest，ROI）。ROI是指在图像处理领域中，用户希望特别关注的图像的一部分区域，这些区域可能包含了特定的对象、特征或者其他需要进一步分析和处理的信息。在工业自动化、医学成像、视频监控等场景中，ROI的使用非常普遍。 为了达到仿制Halcon中HSmartWindowControl的功能，我们需要关注几个关键的技术点。自定义图像控件需要能够加载和显示图像，这通常涉及到图像文件的读取和解码操作。C#语言中的System.Drawing命名空间提供了一系列类和方法来支持这些操作。此外，为了实现高效的图像处理和管理，我们还可以使用OpenCV库，这是一个开源的计算机视觉库，提供了大量的图像处理功能和算法。 接下来，绘制和管理ROI涉及到图像上的图形绘制以及图形与用户交互的处理。在WPF中，开发者可以使用Canvas、Image控件以及相关的绘图类如DrawingContext来在图像上绘制矩形、圆形等形状，并通过事件处理机制来响应用户的操作，如鼠标点击、拖动等，从而实现对ROI的添加、删除、修改等管理功能。 此外，为了提高ROI管理的效率和准确性，开发者还需要考虑实现一些高级功能，例如自动检测ROI、ROI模板匹配等。在这些方面，OpenCV库提供了丰富的图像处理和模式识别的算法，能够帮助开发者快速实现这些功能。 项目的实现需要考虑到代码的模块化和扩展性，以便未来可以方便地增加新的功能或者进行维护。例如，ROI的数据结构设计需要既能够存储ROI的形状和位置信息，也要便于后续的算法处理。同时，图像控件的接口设计应该清晰，方便其他模块调用，如图像加载、ROI管理等功能。 对于这样的项目，单元测试和系统测试同样不可或缺。通过编写测试用例，可以确保每一个功能模块能够正确运行，并且整个系统能够稳定地处理图像和ROI。这对于保证产品质量和用户满意度至关重要。 通过C#语言和WPF框架，结合OpenCV库，我们可以实现一个功能强大的图像控件，不仅可以加载和显示图像，还能够高效地绘制和管理ROI。这样的控件在机器视觉、图像分析等领域有着广泛的应用前景。

在IT行业中，CAD（计算机辅助设计）是一种广泛应用于工程、建筑和设计领域的技术，用于创建、编辑和查看二维和三维图形。Teigha是一个强大的开发工具包，它为程序员提供了与DWG（AutoCAD的默认文件格式）进行交互的能力。本项目通过C#编程语言，利用.NET框架和Teigha库，实现了自定义的CAD绘图功能。 Teigha库是由Open Design Alliance提供的，它是一个非营利组织，致力于提供与AutoCAD兼容的开发接口。Teigha库支持多种编程语言，包括C#，使得开发者可以创建自己的CAD应用程序，而无需依赖AutoCAD本身。在本项目中，Teigha 4.0版本被用来创建一个CAD绘图程序，能够执行基本的绘图操作，如绘制直线、多段线和进行标注。 关于"直线"，在CAD中，直线是最基本的图形元素。通过Teigha库，开发者可以设置起点和终点坐标，创建一条直线。这通常涉及到对Teigha提供的API进行调用，例如`CreateLine`函数，输入相应的参数来定义线段的位置和方向。 接着是"多段线"（Pline），在CAD中，多段线允许用户创建更复杂的形状，它由多个线段和可能的弧形部分组成。使用Teigha库，开发者可以通过调用`CreatePolyline`函数，传入一系列顶点坐标来构建一个多段线。这些顶点可以定义线段和曲线的转折点。 "标注"在CAD图纸中扮演着重要角色，它们提供了尺寸信息，确保设计符合规格要求。在Teigha中，可以创建各种类型的标注，如线性、对齐、角度和径向标注。这需要调用不同的标注创建函数，并设置相应的参数，如标注文字、位置、尺寸线以及参照线。 为了实现这些功能，项目中的C#代码会封装这些基本的绘图动作，创建自定义的类或方法，使得调用者只需传入必要的参数，如坐标、长度、角度等，就能方便地完成画图任务。这提高了代码的可复用性和易用性。 .NET框架为这个项目提供了基础的开发环境，它包括了丰富的类库和开发工具，支持C#语言的编译和运行。通过.NET，开发者可以轻松地构建Windows桌面应用，并利用其强大的跨平台能力，将CAD绘图程序部署到不同的操作系统上。 "绘制cad Teigha 4.0.rar"项目展示了如何利用Teigha库与.NET框架结合，创建一个定制的CAD绘图应用，它简化了基本绘图操作的实现，提升了开发效率。这个项目对于学习CAD开发、C#编程以及Teigha接口的使用具有很高的参考价值。

Shap解释Transformer多分类模型，并且基于shap库对transformer模型（pytorch搭建）进行解释，绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等 因为是分类模型，所以只用到了Transformer的Encoder模块，使用了4层encoder和1层全连接网络的结果，没有用embedding，因为自变量本身就有15个维度，而且全是数值，相当于自带embedding 代码架构说明： 第一步：数据处理 数据是从nhanes数据库中下载的，自变量有15个，因变量1个，每个样本看成维度为15的单词即可，建模前进行了归一化处理 第二步：构建transformer模型，包括4层encoder层和1层全连接层 第三步：评估模型，计算测试集的recall、f1、kappa、pre等 第四步：shap解释，用kernel解释器（适用于任意机器学习模型）对transformer模型进行解释，并且分别绘制每个分类下，自变量重要性汇总图、自变量重要性柱状图、单个变量的依赖图、单个变量的力图、单个样本的决策图、多个样本的决策图、热图、单个样本的解释图等8类图片 代码注释详细，逻辑