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建模示例 从工具箱中拖入功能域和特性元素到功能模型图中，以一个应用部署功能为例建立如下图所示模型结构： 如果当功能模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个功能模型，分解来画各功能域和特性之间的结构关系。 父主题： 逻辑视图
建模步骤 创建代码模型图。 创建新的代码模型图或者在已有的代码模型图中进行画图设计，如果设计内容过多，可根据实际情况将内容进行拆分，创建多个代码模型图，在对应的代码模型图中去建立关系。 引用逻辑元素到代码模型。
查询构建模板 功能介绍 查询构建模板 调用方法 请参见如何调用API。
建模示例 从工具箱中拖入框架、服务、数据库、组件等等技术元素对象到技术模型图中，从工程树上引用逻辑模型中定义的涉及关键技术的逻辑对象“功能服务APIGW”，建立如下图所示技术部件和技术栈逻辑对象关联的模型结构： 如果当技术模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个技术模型
准备事项 请在部署数据建模引擎运行SDK之前，提前获取SDK包和License文件。 如何获取SDK请参见获取数据建模引擎SDK。 检查SDK包（可选） 为防止数据建模引擎运行SDK包在存储、下载、传输过程中被篡改，建议在部署前检查SDK包是否完整。
新建模板集 如需要在“轻应用构建”平台构建模板，需先创建模板集。 前提条件 已拥有圆桌账号并登录圆桌。 操作步骤 登录圆桌，在页面右上角单击“轻应用构建”，进入“轻应用构建”平台。 在“我的模板集”首页，单击左上角“新建模板集”。
删除构建模板 功能介绍 删除构建模板 调用方法 请参见如何调用API。
消息线连线规则 元素概念 消息线（Message）：同步消息线（Message），异步消息线（Async Message），返回消息线（Reply Message），自连消息线（Self Message），创建消息线（Create Message），终止消息线（Delete Message
在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理 > 工艺模型 > 工艺流程建模”，进入“工艺流程建模”页面的“工艺路线列表”页签。 单击右上角的。 参考步骤1：配置全局扩展属性中的3完成扩展属性配置。 扩展属性配置相关操作 具体操作请参考扩展属性配置相关操作。
Open3D支持多种三维重建方法，包括基于点云的三维重建、基于深度学习的三维重建等。Open3D还提供了许多预处理和后处理工具，可以帮助用户更方便地进行三维重建和模型处理。
创建模型包 “新建模型包”适用于多模型打包场景，用户可以将多个归档的模型合打成一个模型包。或者当用户需要引入外部模型文件时，可以使用“新建模型包”创建一个模型包模板，创建后可对空模型包进行编辑操作，按照需求添加文件。
传统的建模方法通常基于激光扫描仪或深度相机，但这些设备价格昂贵且不易普及。基于双目RGB图像和图像深度信息的建模方法则具有成本低、易于推广的优点。
元素介绍 顺序图是显示对象之间交互的图，这些对象是按时间顺序排列的。顺序图中显示的是参与交互的对象及其对象之间消息交互的顺序。 元素分类 元素名 图标 含义 参考示例 生命线 Lifeline 生命线，在顺序图中表示为从对象图标向下延伸的一条虚线，表示对象存在的时间。 创建生命线
选择单击“数据建模引擎”使用场景中的“立即购买”，进入数据建模引擎购买页。 如果您购买基础版数据建模引擎时弹出“授权说明”的窗口，请仔细阅读授权说明，单击“确定”。 选择“数据建模引擎基础版”，根据页面提示，配置信息。
（2）查看模型 云市场商品 前往店铺：瞰景科技发展（上海）有限公司 瞰景Smart3D实景三维建模软件 瞰景Smart3D实景三维建模软件相对于其他建模软件更高效、更高精度、更高建模质量！结合华为云高性能计算资源，是普通物理机配置效率的4倍以上。成本更低、效率更高。
构建模板集 如需在“轻应用构建”平台构建事件流、看板，管理应用列表，需先创建模板集。本节介绍如何创建模板集。 操作步骤 登录圆桌，在页面右上角单击“轻应用构建”，进入“轻应用构建”平台。 在“我的模板集”首页，单击左上角“新建模板集”。
删除构建模板 功能介绍 删除构建模板 调用方法 请参见如何调用API。
部署模型（必选） 部署模型定义产品的部署关系，它依托于构建模型或交付模型，描述每个构建文件或者交付件以及相应的软件部署实体的部署依赖关系和部署约束。 父主题： 部署视图
1.程序功能描述 三维球体空间中光线反射模拟与三维点云提取matlab仿真。设置一个三维的椭球模型，作为墙壁，然后根据光线的反射原理，设计三维空间内，光线的反射效果。在三维系统中，光线反射本质是是曲面上每个点对应的切面的反射处理。
我们将基于深度学习的三维重建算法简要地分为三部分，更详细的文献综述将会在后续的公众号的系列文章中做介绍：在传统三维重建算法中引入深度学习方法进行改进深度学习重建算法和传统三维重建算法进行融合，优势互补模仿动物视觉，直接利用深度学习算法进行三维重建1 在传统三维重建算法中引入深度学习方法进行改进因为
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