UG\NX二次开发 判断特征是否被抑制 UF_MODL_ask_suppress_feature

2023-10-07 02:28

本文主要是介绍UG\NX二次开发 判断特征是否被抑制 UF_MODL_ask_suppress_feature,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章作者:里海
来源网站:王牌飞行员_里海_里海NX二次开发3000例,里海BlockUI专栏,C\C++-CSDN博客


今日订阅

        感谢 weixin_40668746 订阅本专栏,非常感谢。

简介

        UG\NX二次开发 判断特征是否被抑制 UF_MODL_ask_suppress_feature.

函数说明

效果

        可以看到不同的抑制状态会返回不同的值。这个返回值在函数的帮助上也没有详细说明。经过我的测试发现:

  • 取消勾选的特征,返回值为 1
  • 特征错误的特征,返回值为 4
  • 由表达式抑制的特征,返回值为 2

代码

这篇关于UG\NX二次开发 判断特征是否被抑制 UF_MODL_ask_suppress_feature的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/155466

相关文章

poj 3259 uva 558 Wormholes(bellman最短路负权回路判断)

poj 3259: 题意:John的农场里n块地,m条路连接两块地,w个虫洞,虫洞是一条单向路,不但会把你传送到目的地,而且时间会倒退Ts。 任务是求你会不会在从某块地出发后又回来,看到了离开之前的自己。 判断树中是否存在负权回路就ok了。 bellman代码: #include<stdio.h>const int MaxN = 501;//农场数const int

zoj 1721 判断2条线段(完全)相交

给出起点,终点,与一些障碍线段。 求起点到终点的最短路。 枚举2点的距离,然后最短路。 2点可达条件:没有线段与这2点所构成的线段(完全)相交。 const double eps = 1e-8 ;double add(double x , double y){if(fabs(x+y) < eps*(fabs(x) + fabs(y))) return 0 ;return x + y ;

POJ1269 判断2条直线的位置关系

题目大意:给两个点能够确定一条直线,题目给出两条直线(由4个点确定),要求判断出这两条直线的关系:平行,同线,相交。如果相交还要求出交点坐标。 解题思路: 先判断两条直线p1p2, q1q2是否共线, 如果不是,再判断 直线 是否平行, 如果还不是, 则两直线相交。  判断共线:  p1p2q1 共线 且 p1p2q2 共线 ,共线用叉乘为 0  来判断,  判断 平行:  p1p

Codeforces Round #113 (Div. 2) B 判断多边形是否在凸包内

题目点击打开链接 凸多边形A, 多边形B, 判断B是否严格在A内。  注意AB有重点 。  将A,B上的点合在一起求凸包,如果凸包上的点是B的某个点,则B肯定不在A内。 或者说B上的某点在凸包的边上则也说明B不严格在A里面。 这个处理有个巧妙的方法,只需在求凸包的时候, <=  改成< 也就是说凸包一条边上的所有点都重复点都记录在凸包里面了。 另外不能去重点。 int

easyui同时验证账户格式和ajax是否存在

accountName: {validator: function (value, param) {if (!/^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{3,15}$/i.test(value)) {$.fn.validatebox.defaults.rules.accountName.message = '账户名称不合法(字母开头,允许4-16字节,允许字母数字下划线)';return fal

【408DS算法题】039进阶-判断图中路径是否存在

Index 题目分析实现总结 题目 对于给定的图G,设计函数实现判断G中是否含有从start结点到stop结点的路径。 分析实现 对于图的路径的存在性判断,有两种做法:(本文的实现均基于邻接矩阵存储方式的图) 1.图的BFS BFS的思路相对比较直观——从起始结点出发进行层次遍历,遍历过程中遇到结点i就表示存在路径start->i,故只需判断每个结点i是否就是stop

linux 判断某个命令是否安装

linux 判断某个命令是否安装 if ! [ -x "$(command -v git)" ]; thenecho 'Error: git is not installed.' >&2exit 1fi

OmniGlue论文详解(特征匹配)

OmniGlue论文详解(特征匹配) 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super

《计算机视觉工程师养成计划》 ·数字图像处理·数字图像处理特征·概述~

1 定义         从哲学角度看:特征是从事物当中抽象出来用于区别其他类别事物的属性集合,图像特征则是从图像中抽取出来用于区别其他类别图像的属性集合。         从获取方式看:图像特征是通过对图像进行测量或借助算法计算得到的一组表达特性集合的向量。 2 认识         有些特征是视觉直观感受到的自然特征,例如亮度、边缘轮廓、纹理、色彩等。         有些特征需要通

HalconDotNet中的图像特征与提取详解

文章目录 简介一、边缘特征提取二、角点特征提取三、区域特征提取四、纹理特征提取五、形状特征提取 简介   图像特征提取是图像处理中的一个重要步骤,用于从图像中提取有意义的特征,以便进行进一步的分析和处理。HalconDotNet提供了多种图像特征提取方法,每种方法都有其特定的应用场景和优缺点。 一、边缘特征提取   边缘特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一,通过检