AutoCAD绘制冷兵器之剑的建模过程

相信大家在工作中使用AutoCAD绘制图纸的时候不止是按照书本学习的时候绘制几条线段或是画方画圆那么简单,一个复杂的图纸经常需要制图人员花上几个小时甚至要多于几天的工作量才能完成,相信谁也不是铁打的,难保不会有出错打盹的时候.笔者这里就复杂图纸绘制时应注意的几个问题简单说明一下. 一.养成经常存盘的好习惯 相信不少"过来人"都有过因为断电或者其他原因而导致的把辛辛苦苦做的图纸丢失的悲惨教训.可能不少新学CAD制图的朋友在学习的时候也常常因为是练习用的图纸而没有SAVE的习惯吧?建议这样

实例3 绘制禁止吸烟标志图案 Step 1 创建新图形文件 (1) 启动AutoCAD 2002系统,以"acad.dwt"为模板建立新的图形文件. Step 2 图形绘制 (1) 首先使用"donut"命令来绘制一个圆环.选择菜单[Draw(绘图)]→[Donut(圆环)],并根据提示在命令行中输入: Command:_donut   Specify inside diameter of donut <0.5000>:4 Enter // 指定圆环的内

尊敬的<大冲锋>玩家: <大冲锋>波斯系列冷兵器和改装战神系列主武器上线了!为保证服务器的运行稳定性和服务质量,<大冲锋>将于2012年4月17日8:00-11:00进行停机维护.请各位玩家相互转告,以免造成不必要的损失.为此给您带来的不便,我们深表歉意.停机期间如有任何疑问或者建议,您可登录<大冲锋>官方论坛 发帖讨论.感谢大家对我们工作的支持和谅解. 维护大区 全体大区 停机时间 8:00 预计开服时间 11:00 更新内容 1.新武器 主武器6把:巨鲸

文章讲的是大数据:冷兵器时代到热兵器时代的变革,世界著名的未来学家John Naisbitt认为"我们首次拥有一个基于关键资源(信息)的经济体制,不仅是可再生的而且是自发生产的.耗尽它没关系,但不要淹没在其中."John提到的关键资源就是被誉为下一代自然资源的"大数据".与其他资源不同,大数据资源是取之不尽.用之不竭的,其核心在于如何挖掘数据中的价值. 近日,主题为"行胜于言"的2013 IBM大数据与分析高峰论坛在北京举行,会上正式发布了大数据

在的哥聚集地设摊地推 支出庞大 烧钱烧得厉害好久没看到一款APP应用能引起如此大的市场反应,甚至是相关政府部门的干预,北京市交通委已表态将清理打车软件,济南也酝酿建立统一叫车平台.而在其他城市,目前尚未被监管的各家打车软件之间的竞争已呈白热化的态势.相比其他移动互联网应用,打车软件天生的"街头"性质,决定了它最早的开拓就类似于街头推销式的短兵相接.记者走近上海的几处司机云集地,现场目睹打车软件之间的战斗,颇有冷兵器时代的谋略意味.地形战在司机聚集地摆摊设点,费劲心思抢占有利位置地处闸北

1.4 数据挖掘建模过程从本节开始,将以餐饮行业的数据挖掘应用为例来详细介绍数据挖掘的建模过程,如图1-1所示. 1.4.1 定义挖掘目标针对具体的数据挖掘应用需求,首先要明确本次的挖掘目标是什么?系统完成后能达到什么样的效果?因此必须分析应用领域,包括应用中的各种知识和应用目标,了解相关领域的有关情况,熟悉背景知识,弄清用户需求.要想充分发挥数据挖掘的价值,必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么. 针对餐饮行业的数据挖掘应用,可定义如下挖掘目标:实现动态菜品智能推荐,帮助顾客快速

3.2 数据挖掘建模过程 广州TipDM团队在多年的数据挖掘项目实施过程中,积累了一套行之有效的数据挖掘方法论,数据挖掘建模过程如图3-2所示. 3.2.1 定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求,首先要非常清楚:本次的挖掘目标是什么?系统完成后能达到什么样的效果?因此我们必须分析应用领域,包括应用中的各种知识和应用目标.了解相关领域的有关情况,熟悉背景知识,弄清用户需求.要想充分发挥数据挖掘的价值,必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么.否则,很难得到正确的结果. 3.2.2

1.4 数据挖掘建模过程 从本节开始,将以餐饮行业的数据挖掘应用为例来详细介绍数据挖掘的建模过程,如图1-1所示. 1.4.1 定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求,首先要明确本次的挖掘目标是什么?系统完成后能达到什么样的效果?因此我们必须分析应用领域,包括应用中的各种知识和应用目标,了解相关领域的有关情况,熟悉背景知识,弄清用户需求.要想充分发挥数据挖掘的价值,必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么. 针对餐饮行业的数据挖掘应用,可定义如下挖掘目标: 实现动态菜品智能推荐,帮

本系列文章将通过一个虚拟http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/17385.html">电信公司的例子,介绍如何使用 InfoSphere Warehouse V10.5(下文简称 ISW Kepler)中的数据预处理工具(Data Preparation)和流解决方案(Flow Solution)解决上述问题. 本文为使用 Data Preparation 和 Flow Solution 工具简化数据挖掘过程系列文章的第二篇,主要介绍如何使用流解决