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我想在我的 3d 引擎中为我的多边形实现一个细节级别的算法。我得到的是以下内容：

1.具有多个多边形的实体，例如：

通常，我会为每个实体创建一个新的 VAO，包括 VBO，但是有没有更聪明的方法来实现它？我可以只使用一个 VAO 并通过更改索引缓冲区来调整详细程度吗？

我创建了一个示例。我目前正在处理地形网格，需要对它们应用 LoD：

不同索引缓冲区的示例，但我将如何交换它们？那效率高吗？

在 OpenGL 中实现 LoD 的最佳方式是什么？我需要多个 VAO 还是一个 VAO 就足够了？

大家好，我正试图在 3 个距离之间消失。例如，我有一个草系统，它们都使用相同的着色器和 3 种类型的 LOD，所以我需要在 3 个不同的距离之间交叉淡入淡出，这样它们就不会突然出现。这就是我一直在尝试的方式。

这段代码不起作用，只是从dist_near3到淡出dist_far3不计入其余部分，例如忽略它们或被覆盖。我尝试了其他也不起作用的方法

我正在尝试构建一个四叉树，它根据位置和最大深度细分区域。我想用它来实现地形的细节层次。换句话说，我有一个位置 (x, y)，一个区域 (x, y, width)，然后我将它传递给某个方法 build(region, position, maxDepth)，然后它应该返回一个覆盖整个飞机。

我的实现与此略有不同，深度和根区域由四叉树对象表示。要获得总细分，然后调用成员方法 get(x, y, radius)，然后返回一个覆盖整个根区域的节点数组（检查底部的代码）。

为了避免出现伪像，对我来说相邻节点之间最多有 1 个级别很重要。

以下是可接受结果的示例。相邻节点之间的最大差异是1。（您可以忽略对角线，它们只是三角剖分的结果）

另一方面，这是不可接受的，因为三个相邻节点之间的差异为 2。

为了解决这个问题，我们必须像这样拆分相邻的节点：

可接受的解决方案的另一个示例是：

这是我现在拥有的代码。

这是我将如何使用它的示例：

例子：

最后一个示例返回七个四叉树节点，如下所示：

如果有用的话，四叉树节点也会存储一个指向其父节点的指针。

我会朝着错误的方向前进吗？通过返回树来执行约束，并跟踪位置等等，对我来说似乎过于复杂。这里有不同的角度吗？

我有一个excel，其中包含按城市对每个部分的需求：

例如：纽约对 a 部分的需求是 100，亚特兰大是 1+7=8

我有另一个包含两个仓库库存水平的 excel：农村和城市：

例如：a 部分的仓库“农村”库存为 50，而 c 部分的仓库“城市”库存为零。

首先，我加入了这两个excel，需求excel是主要的：

我在谷歌上搜索了 LOD（详细程度），以便按城市找出每个仓库的库存履行情况

-- 统计每个城市对需求的独特部分的数量：

计算字段 [a] = { 固定 [City]: countd([Part Number demand]) }

-- 统计每个仓库的库存零件数量（库存水平>0）：

计算字段 [b] = { 固定 [City],[Warehouse Location],[Part Number volume]: countd (if [Inventory Level] > 0 then [Part Number demand] end)}

-- 计算库存履行百分比：

计算字段 [c] = 计算字段 [a] / 计算字段 [b]

我得到了下表，我认为它显示了每个城市的仓库的正确履行百分比：例如：仓库“农村”库存了亚特兰大所需的 33% 的独特零件。

问题 1：由于我在 Excel 中包含更多零件编号，因此我只想考虑每个城市所需的前 10 个零件。我试图用 LOD 做同样的事情，首先找到每个城市每个零件所需的总量：

{fixed [City], [Part Number demand]: sum([Part Number volume]) }

但它计算了两个excel的数量，我只是想知道是否可以只计算主要excel的数量（需求而不是库存），

问题 2：一旦我可以计算出所需的总数量，我如何将其转移到过滤器中，以便我只能按需求选择前 10 个零件。

如果这些问题很愚蠢，请道歉并感谢任何建议！

我在下面有一个图表。

我想计算失效率，即失效值的总和除以有效值的总和。我在计算字段中使用下面的公式。

但是，该公式也将从 2016 年第二季度（第 2 季度）中选择值。我想做的是告诉 tableau 首先检查是否有任何季度不包含有效值和失效值，然后跳过该季度。在这种情况下，我需要计算不包括 2016 年第二季度的失效率。我该怎么做？

我正在使用 Tableau v.10。

谢谢。

我有一个带有几个连续多边形的 shapefile，我想减少它们的节点数，以保持相邻多边形的拓扑一致。我正在考虑根据节点两侧的 2 个线段产生的角度删除节点；特别是删除形成角度 <180º 和 >175º 的节点。

我看过一个评论指的是同样的想法，但我对编码有非常基本的了解。这如何在 Python 中实现？

https://stackoverflow.com/a/2624475/8435715

我正在使用 Tableau 创建自定义谷歌分析仪表板。我有一个author在我的谷歌分析视图中命名的自定义维度，我想按作者和月份将第一页/视图的日期分组。我使用 成功获得了第一页/查看的日期MIN([Date])，但我不知道如何使用 LOD 表达式来双重聚合计算。我尝试了以下表达式，但 tableau 显示一个错误，指出我要计算的参数已经是一个聚合，不能再聚合。

我错过了什么 ？

对于一定的数据范围，对于特定的维度，我需要根据平均值计算出一个日排名的平均值。

首先这是起点：

这非常简单，对于每一天和每一类，我都会根据使用 Category 计算的 AVG(Value) 获得 AVG(value) 和 Ranke。

现在我需要的是“只是”一个表格，每个类别都有一行，整个期间该排名的平均值。

像这样的东西：

我尝试使用 LOD，但无法在其中使用排名表计算，所以我想知道我是否遗漏了任何东西，或者在 Tableau 中是否有可能。

请在此处找到带有原始数据的 twbx ：

任何帮助，将不胜感激。

我有两个数据集：一个有数千行，其中包含有关客户端的信息（每个客户端一行）和 100 多个变量；另一个是机器学习过程的结果，它具有前 10 个最重要的客户变量的一些重要值（每个变量一行）。

我想创建一个图表，显示第一个数据集中第二个数据集中具有最高值的变量。第二个数据集中的变量是：

[Dataset]：是所有数据集都相同的变量，用于固定计算（字符串）。

[Variables]：是一个包含最重要变量（字符串）名称的列表。

[与目标的相关性]：是该行中的变量与目标变量（浮点数）之间的相关性。

这是我所做的计算。第一个计算字段在第二个数据集中创建，另外两个计算字段在第一个数据集中创建。

最高相关性：

变量号：

相关图：

问题是在第 3 次计算中，调用 [Highest Correlation] 字段时，会抛出此错误：

“一个详细级别表达式中的所有字段必须来自同一个数据源”

这个问题的转机是什么？

PS：我不能分享工作簿或数据，但我会回答任何与之相关的问题，以便我可以帮助你帮助我。

我有一个.txt。从 3ds Max 导出的文件，包含对象名称、位置、旋转和比例。其次，我有一个带有外部 obj 路径的对象的 javascript 初始列表。和mtl。文件。从初始列表中，我创建了一个根据 txt 文件在我的场景中克隆的 LOD 对象。但是我对在场景中旋转的这些克隆对象的着色/照明有问题。

请问您知道我将对象放入场景后需要更新什么吗？

具有不同着色的相同 LOD 对象的两个克隆

这是我的项目的链接

带有对象定位的 txt 文件片段（LOD 名称+编号；位置XYZ；旋转；比例）：

初始化 LOD 对象的 importList.js 示例：

models.js 中的函数 Obj() 获取 LOD 对象的克隆并通过 txt 将其设置在场景中。文件：