一种用于研究潜在景观节点特征的工具。
项目描述
NodeFinder
该代码的目标是使用两步方法识别潜在景观中的节点特征
- 搜索： 从一组起始点开始，使用最小化方案（Nelder-Mead）找到一组初始节点。可以通过在其附近搜索进一步优化初始节点集。这应该会产生一个密集地位于要发现的节点特征内的点云。
- 识别： 识别点云中包含的特征（点、线、面）。为此步骤，首先将节点点分离成簇。对于每个簇，估计其维度，并根据点进行进一步评估。
该代码的初始用例是寻找三维材料中的无隙特征。
文档：https://nodefinder.greschd.ch
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nodefinder-0.1.1.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 132133afcdc2a8995c958e7002d54bfb2254f4f0b682ebda4ba500a884fa36df |
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| MD5 | c00fbbeaea552f650b0668d18c69ae61 |
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| BLAKE2b-256 | d5233a3fded06ca65cb0b2412715228643b7195b2d201726f5df7903e4accec0 |
