Python包的模板项目如何使用这个专案准备GitHub在上创建一个新项目。
打开存储库Settings。
单击“Secrets。
单击Newrepositorysecret使用Name：TEST_PYPI_API_TOKEN创建测试密码：前往注册帐户并登录转到Accountsettings向下滚动到APItokens，然后单击“AddAPItoken使用Tokenname：github，Scope：Entireaccount(allprojects)点击Addtoken复制令牌将令牌复制到Value单击Addsecret在上创建一个帐户（名称可以与test.pypi.org相同）并创建一个新令牌。
使用Name：PYPI_API_TOKEN创建一个新密钥，并将令牌cpoy到V
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单击“Secrets。
单击Newrepositorysecret使用Name：TEST_PYPI_API_TOKEN创建测试密码：前往注册帐户并登录转到Accountsettings向下滚动到APItokens，然后单击“AddAPItoken使用Tokenname：github，Scope：Entireaccount(allprojects)点击Addtoken复制令牌将令牌复制到Value单击Addsecret在上创建一个帐户（名称可以与test.pypi.org相同）并创建一个新令牌。
使用Name：PYPI_API_TOKEN创建一个新密钥，并将令牌cpoy到V
2025/7/31 18:18:22
52KB
报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法，利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计（CAD）模型的比对。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。
2025/7/31 16:51:08
2.53MB
