本文主要是介绍EPLAN_009#3D箱柜转2D模型视图，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！
1、页导航器——新建页——页描述：安装板布局
2、插入模型视图（隐藏线）
菜单栏——插入——图形——模型视图——在图纸中画一个框
3、插入模型视图（阴影）
4、3D阴影比例太小，如何调整
如果模型不在正中，可以对图形的边框进行上下左右拖动调整。
这篇关于EPLAN_009#3D箱柜转2D模型视图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！
相关文章
Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)
《Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)》：本文主要介绍Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细的相关资料,包括开通模型、配置APIKEY鉴权和SD... 目录豆包大模型概述开通模型付费安装 SDK 环境配置 API KEY 鉴权Ark 模型接口Prompt
大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略
在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行
无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案
墙体画线地图切分方案 针对问题：墙体两侧特征混淆误匹配，导致建图和定位偏差，表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路：预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线，先使用切分地图的工程化方案，即墙体两侧切分为不同地图，在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理：切分地图基于关键帧位置，而非点云。 理论基础：光照是直线的，一帧点云必定只能照射到墙的一侧，无法同时照到两侧实践考虑：关
Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局
夕小瑶科技说 原创 作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ，宣布将长期致力于AI原生教育。 近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南
一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称 RVC）模型是一个基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用：RVC 模型通过简单易用的网页界面，使得用户无需深入了
透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路
引言 随着时间的发展，大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用，随着人们期望的不断增加，目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里，人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶，转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构（例如Transformer）对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到，它包含了大量的先验
图神经网络模型介绍（1）
我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型，并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络 谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络：谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 （1）谱图卷积网络 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积，即F{f*g}
秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它
💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候，不知道面试完会不会复盘、总结，做笔记的习惯，这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助，都附有完整答案，熬夜也要看完，祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN，还有完整版的大模型 AI 学习资料，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】
【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。 正如翻译机将一种语言
AI Toolkit + H100 GPU，一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX
上个月，FLUX 席卷了互联网，这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型，而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具（如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI）开始支持这些模型，FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU