Thisfunctionplotsa3D-Cube.Youcanchooseorientation,size,rotaion,colorsandtransparency.TheZIP-filecontainssomeexamplesofusingthisfunctiontocreateanimationsorobjects.

能够画三维球，立方体，矩形等，建立三维坐标，多视图显示等

做的是把一个旋转立方体的6个面贴上6幅不同的图片，设置了两个键盘控制，一个是通过glutKeyboardFunc(keyboard);来控制灯光的开和关，用glutSpecialFunc(special);来分别改变立方体延x,y,z轴的旋转角度。

本程序实现的是绘制一个单位立方体正平行投影图的程序，可以画出变换后的图形。
运行环境为vc++6.0.内附有可执行文件和所有源代码。

FireAlpaca中文版是由日本绘画公司发布的免费绘画工具，支持10种语言版本，兼容Mac和Windows。
简单的工具和控件可让您轻松绘制插图。
新的便捷工具将陆续添加！喜爱绘画的你赶紧立即下载FireAlpaca吧！FireAlpaca与其他专业的绘画软件相比，不仅功能完全免费，而且操作简单，上手难度更低。
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日本免费绘画工具FireAlpaca+x64中文多语特别版日本免费绘画工具FireAlpaca+x64中文多语特别版FireAlpaca特色：清晰明快的中风！水彩也！笔，铅笔，AirBrush和水彩已准备好在默认设置中使用。
您也可以自定义自己的笔！笔和脆边水彩效果的清晰笔触是最流行的笔刷类型。
简单易行！FireAlpaca非常简单！根本不需要免费的控制！强烈推荐给绘画工具初学者！当然还有高级用户!!Mac用户友好！适用于Mac用户的免费绘图工具并不常见，但FireAlpaca适用于Mac和Windows。
并且可以在Mac和Windows之间交换文件。
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那是FireAlpaca！易于集中的线条和透视图！默认设置中已配备了多个漫画模板。
简易原装刷您可以使用自己的图案或图像轻松添加各种效果画笔！对称画笔和旋转对称图案画笔将创建一个意想不到的模式。
漫画模板默认设置中已配备了多个漫画模板。
3D透视您可以使用3DPerspective捕捉到3D对象，例如立方体。

里面包含了一些兔子马猫龙球立方体等各种形状的off格式3d模型

OpenGL立方体带黑白格格纹理有光照可以鼠标键盘交互，在vs环境运行，需提前配置好opengl环境

本代码基于matlab平台制作RGB色彩空间立方体模型。
可360°全方位观测

针对空间科学大数据的快速检索需求，提出了分布式区域检索算法。
算法主要包括四维空间科学数据的索引方法和分布式四维空间科学数据的索引架构两部分。
在KTS存储结构下，通过基于立方体的Block-Grid三维网格剖分方法建立两级空间索引结构，包括分布式节点间的全局索引和分布式节点内的局部索引；
在分布式系统架构下，确定了索引在分布式主从节点的分布策略以及数据在分布式环境下的容错机制。
基于Hadoop基础架构设计了NSSC-Hadoop系统，通过多组试验数据测试算法效率，并与直接基于Hadoop无索引遍历数据方式相比较，数据检索效率提高了将近50倍，随着数据量的增大，算法优势会更加明显。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。