1.django怎么变成exe(2023年最新整理)
2.django如何执行exe文件(2023年最新分享)
3.已知点集的源码matlab 三维凸包 用公式表达出来
4.浅谈：点云库Open3D、PCL以及CGAL（C++）
5.Live2D动画引擎的源码图形学原理及实现

django怎么变成exe(2023年最新整理)

       导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关django怎么变成exe的相关内容，希望对大家有所帮助，源码一起来看看吧。源码

如何将django1.7程序打包成exe程序

       .官网下载对应的源码pyinstall工具，我下载的源码仿淘小铺源码是PyInstaller-3.2.1.zip并解压

       2.通过cmd跳转到pyinstaller目录并执行setup.pyinstall进行安装.这时会向你的python路径安装必要的第三方包，当然细节可以不用关心

       3.安装成功后就可以使用了。源码

       TK-GUI.py是源码我的源程序

       react项目怎么打包成exe安装包

       前后端完成后,将react打包后移植到django中，省去tomcat、源码negix的源码安装与配置，最后生成可执行文件，源码这样在对方windows电脑上可以无任何环境直接运行。源码

如何执行python第三方包windowsexe格式

       python第三方包的源码windows安装文件exe格式，这上面有很多python第三方包的源码二进制安装文件，包括位和位的源码。下载安装就ok了！

       这下面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括位和位的。下载安装就ok了！

       包括了mysqldb,ldap等。

       Indexbydate:

       fiona

       scikit-image

       netcdf4

       mercurial

       scikits.audiolab

       numba

       llvmpy

       python-igraph

       rpy2

       numpy

       opencv

       zope.interface

       sfepy

       quantlib

       gdal

       imread

       django

       psychopy

       cx_freeze

       msgpack

       regex

       cellcognition

       vigra

       scikit-learn

       pytables

       h5py

       blender-mathutils

       htseq

       bioformats

       simplejson

       pyzmq

       mako

       simpleitk

       qimage2ndarray

       ujson

       vlfd

       libsvm

       liblinear

       cgkit

       scipy

       distribute

       noise

       theano

       pyalembic

       openimageio

       pyaudio

       pymca

       pyamg

       pgmagick

       lxml

       steps

       sqlalchemy

       cffi

       biopython

       python-ldap

       pycurl

       nipy

       nibabel

       pygments

       mahotas

       py-postgresql

       pyamf

       planar

       holopy

       pyvisa

       jcc

       polymode

       polygon

       cython

       pyropes

       llist

       shapely

       vtk

       pymongo

       libpython

       meshpy

       pandas

       umysql

       epydoc

       coverage

       cheetah

       pyrxp

       pybluez

       pythonmagick

       bsdiff4

       pymssql

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       boost.python

       orange

       requests

       pywcs

       python-sundials

       pymix

       pyminuit

       pylzma

       pyicu

       assimulo

       basemap

       pygraphviz

       pyproj

       mpi4py

       spyder

       pytz

       pyfits

       mysql-python

       pygame

       pycparser

       twisted

       pil

       qutip

       openexr

       nipype

       python-snappy

       visvis

       docutils

       pyhdf

       pyqwt

       kivy

       scikits.umfpack

       psycopg

       ets

       guiqwt

       veusz

       pyqt

       pyside

       dpmix

       py-fcm

       scikits.hydroclimpy

       smc.freeimage

       scipy-stack

       ipython

       nose

       mxbase

       numexpr

       pyyaml

       ode

       virtualenv

       aspell_python

       tornado

       pywavelets

       bottleneck

       networkx

       statsmodels

       pylibdeconv

       pyhook

       lmfit

       slycot

       ndimage

       scikits.scattpy

       cvxopt

       pymc

       pysparse

       scikits.odes

       matplotlib

       vpython

       pycuda

       pyopencl

       pymvpa

       pythonnet

       cld

       mod_wsgi

       nltk

       python-levenshtein

       rtree

       pywin

       scientificpython

       sympy

       thrift

       pyopengl-accelerate

       mdp

       pyopengl

       gmpy

       reportlab

       natgrid

       scikits.vectorplot

       pyreadline

       milk

       blosc

       pycogent

       pip

       gevent

       scons

       carray

       python-dateutil

       jinja2

       markupsafe

       jsonlib

       pysfml

       fonttools

       silvercity

       console

       python-cjson

       pycluster

       cdecimal

       pytst

       autopy

       sendkeys

       ceodbc

       fipy

       psutil

       pyephem

       pycifrw

       blist

       line_profiler

       pydbg

       bitarray

       pyglet

       python-lzo

       faulthandler

       delny

       pyexiv2

       ilastik

       twainmodule

       scitools

       pyspharm

       casuarius

       pyodbc

       greenlet

       nitime

       pylibtiff

       mmtk

       pycairo

       pysqlite

       curses

       videocapture

       bazaar

       nlopt

       trfit

       libsbml

       oursql

       sphinx

       cellprofiler

       py2exe

       re2

       liblas

       cgal-python

       pymedia

       ffnet

       pyfftw

       libxml-python

       pyfltk

       pymex

       pymatlab

       zodb3

       mmlib

       pygtk

       pyserial

       babel

       scikits.ann

       scikits.delaunay

       numeric

       pulp

       nmoldyn

       pymutt

       iocbio

       jpype

       wxpython

       pybox2d

       dipy

       mmseg

       pynifti

       scikits.samplerate

       scikits.timeseries

       vitables

       quickfix

Django源码阅读(一)项目的生成与启动

       诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）

       取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。

       django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。

       manage.py把参数交给命令行解析。

       execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。

       如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。

       check_errors()是某高校科研管理系统源码个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。

       直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app

       注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py

       这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）

       为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。

       项目下建个run.py，模拟runserver命令

       debug抓一下setting_module

       回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)

       开始看apps.populate()

       首先看这段

       这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中

       随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。

       App的装载部分大体如此

       为了方便debug我们改写下最后一句

       res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0

       重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。

       用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。

       这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。

       django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。

       第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。

       在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。

       第二次时，可以进入启动逻辑了。

       这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。

       随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。

       我们接下来看django的主线程inner_run()。

       当我们看到wsgi时，娱乐短视频源码聊天appdjango负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了

       这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)

       那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下

       这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。

       我们来寻找这个get_wsgi_application()。

       它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。

       这就是wsgiapp本身。

       load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。

       如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。

       app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint

       所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django怎么变成exe的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

django如何执行exe文件(年最新分享)

       导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于django如何执行exe文件的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

C:\Python\Django\setup.py'>Django安装问题，我在cmd上输入如下：C:Users\Adiministrator>C:\Python\Django\setup.py

       首先你要明白这个命令是分三部分的，第一个是启动Python来执行文件，第二个是执行的文件名(setup.py)，第三个是参数（install）。C:\python\django\python是不能执行的，因为在那个目录下并没有叫Python.exe的可执行文件。正确的写法应该是：

       c:\python\pythonc:\python\django\setup.pyinstall

       或者直接c:\python\django\setup.pyinstall，这个在Windows下应该也是可以的，因为py文件默认是用python打开的。在这种情况下，还可以先键入cdc:\python\django，进入这个目录，然后再执行setup.pyinstall

       Django非常棒，我也正在学。测试指标源码正确率

       Django源码阅读(一)项目的生成与启动

       诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）

       取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。

       django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。

       manage.py把参数交给命令行解析。

       execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。

       如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。

       check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。

       直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app

       注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py

       这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）

       为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。

       项目下建个run.py，模拟runserver命令

       debug抓一下setting_module

       回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)

       开始看apps.populate()

       首先看这段

       这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中

       随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。

       App的装载部分大体如此

       为了方便debug我们改写下最后一句

       res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0

       重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。添加10日线源码

       用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。

       这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。

       django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。

       第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。

       在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。

       第二次时，可以进入启动逻辑了。

       这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。

       随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。

       我们接下来看django的主线程inner_run()。

       当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了

       这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)

       那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下

       这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。

       我们来寻找这个get_wsgi_application()。

       它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。

       这就是wsgiapp本身。

       load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。

       如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。

       app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint

       所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。

如何执行python第三方包windowsexe格式

       python第三方包的windows安装文件exe格式，这上面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括位和位的。下载安装就ok了！

       这下面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括位和位的。下载安装就ok了！

       包括了mysqldb,ldap等。

       Indexbydate:

       fiona

       scikit-image

       netcdf4

       mercurial

       scikits.audiolab

       numba

       llvmpy

       python-igraph

       rpy2

       numpy

       opencv

       zope.interface

       sfepy

       quantlib

       gdal

       imread

       django

       psychopy

       cx_freeze

       msgpack

       regex

       cellcognition

       vigra

       scikit-learn

       pytables

       h5py

       blender-mathutils

       htseq

       bioformats

       simplejson

       pyzmq

       mako

       simpleitk

       qimage2ndarray

       ujson

       vlfd

       libsvm

       liblinear

       cgkit

       scipy

       distribute

       noise

       theano

       pyalembic

       openimageio

       pyaudio

       pymca

       pyamg

       pgmagick

       lxml

       steps

       sqlalchemy

       cffi

       biopython

       python-ldap

       pycurl

       nipy

       nibabel

       pygments

       mahotas

       py-postgresql

       pyamf

       planar

       holopy

       pyvisa

       jcc

       polymode

       polygon

       cython

       pyropes

       llist

       shapely

       vtk

       pymongo

       libpython

       meshpy

       pandas

       umysql

       epydoc

       coverage

       cheetah

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       bsdiff4

       pymssql

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       boost.python

       orange

       requests

       pywcs

       python-sundials

       pymix

       pyminuit

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       assimulo

       basemap

       pygraphviz

       pyproj

       mpi4py

       spyder

       pytz

       pyfits

       mysql-python

       pygame

       pycparser

       twisted

       pil

       qutip

       openexr

       nipype

       python-snappy

       visvis

       docutils

       pyhdf

       pyqwt

       kivy

       scikits.umfpack

       psycopg

       ets

       guiqwt

       veusz

       pyqt

       pyside

       dpmix

       py-fcm

       scikits.hydroclimpy

       smc.freeimage

       scipy-stack

       ipython

       nose

       mxbase

       numexpr

       pyyaml

       ode

       virtualenv

       aspell_python

       tornado

       pywavelets

       bottleneck

       networkx

       statsmodels

       pylibdeconv

       pyhook

       lmfit

       slycot

       ndimage

       scikits.scattpy

       cvxopt

       pymc

       pysparse

       scikits.odes

       matplotlib

       vpython

       pycuda

       pyopencl

       pymvpa

       pythonnet

       cld

       mod_wsgi

       nltk

       python-levenshtein

       rtree

       pywin

       scientificpython

       sympy

       thrift

       pyopengl-accelerate

       mdp

       pyopengl

       gmpy

       reportlab

       natgrid

       scikits.vectorplot

       pyreadline

       milk

       blosc

       pycogent

       pip

       gevent

       scons

       carray

       python-dateutil

       jinja2

       markupsafe

       jsonlib

       pysfml

       fonttools

       silvercity

       console

       python-cjson

       pycluster

       cdecimal

       pytst

       autopy

       sendkeys

       ceodbc

       fipy

       psutil

       pyephem

       pycifrw

       blist

       line_profiler

       pydbg

       bitarray

       pyglet

       python-lzo

       faulthandler

       delny

       pyexiv2

       ilastik

       twainmodule

       scitools

       pyspharm

       casuarius

       pyodbc

       greenlet

       nitime

       pylibtiff

       mmtk

       pycairo

       pysqlite

       curses

       videocapture

       bazaar

       nlopt

       trfit

       libsbml

       oursql

       sphinx

       cellprofiler

       py2exe

       re2

       liblas

       cgal-python

       pymedia

       ffnet

       pyfftw

       libxml-python

       pyfltk

       pymex

       pymatlab

       zodb3

       mmlib

       pygtk

       pyserial

       babel

       scikits.ann

       scikits.delaunay

       numeric

       pulp

       nmoldyn

       pymutt

       iocbio

       jpype

       wxpython

       pybox2d

       dipy

       mmseg

       pynifti

       scikits.samplerate

       scikits.timeseries

       vitables

       quickfix

如何将django1.7程序打包成exe程序

       .官网下载对应的pyinstall工具，我下载的是PyInstaller-3.2.1.zip并解压

       2.通过cmd跳转到pyinstaller目录并执行setup.pyinstall进行安装.这时会向你的python路径安装必要的第三方包，当然细节可以不用关心

       3.安装成功后就可以使用了。

       TK-GUI.py是我的源程序

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django如何执行exe文件的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

已知点集的matlab 三维凸包 用公式表达出来

       用 qhull 计算三维点集的凸包

       在计算几何领域，qhull 是个很强大的程序，它可以计算 2 维、3 维，以及4 维以上维度点集的凸包、Delaunay 网格、Voronoi 图，并且 Matlab 和 Octave 都基于它来提供计算几何功能，Mathematica 使用它实现 Delaunay 网格构造。不过，也正是因为它过于强大，所以我在它的源代码中逡巡了好久，也没有看懂。现在我能做到的，就是找个梯子先爬上这个黑箱子。

       因为 qhull 是一个复杂的命令行工具箱，用户可以通过各种命令选项去调用适当的程序。比如，要对点集进行 Delaunay 网格化，可以直接使用 "qdelaunay" 命令来实现，也可以通过 "qhull d Qbb" 命令来实现。

       在 qhull 工具箱中，要构建点集的凸包，可以调用 "qconvex" 命令来实现，而且 "qhull" 如果在未设定命令选项时，默认调用的程序就是 qconvex。对于我要解决的问题，即使用 qhull 构造三维点集的凸包而言，基本命令格式如下：

       $ qconvex [选项] < input_file > output_file

       qconvex 程序的行为由一组功能选项来控制，常用的如下：

        Qt - 三角化输出，也就是输出由三角面片组合而成的凸包数据

        QJ - 对于近似于平面的数据进行一些简化，譬如对于三维点集，

        - 可以保证不会出现 4 点共面的情况

        Tv - 从结构、凸性以及数据包含等方面对凸包构建结果进行校验

        - - 输出 qconvex 所有选项信息

        对于凸包构建结果的输出，qconvex 提供了一组输出控制选项，常用的如下：

        s - 输出凸包构建结果概要 (default)

        i - 输出凸包上每个面片的顶点

        n - 输出凸包上每个面的方程系数

        p - 输出要进行凸包求解的点集的坐标

        Fx - 输出极点（凸包顶点）

        FA - 输出凸包的面积和体积

        o - 采用 OFF 格式输出凸包构建结果（维度, 顶点数, 面数, 边数）

        G - 采用 Geomview 格式输出凸包构建结果（只支持 2 维至 4 维）

        m - 采用 Mathematica 格式输出凸包构建结果（只支持 2 维与 3 维）

        TO 文件名 - 将凸包构建结果输出到文件

       我们来玩真格的。首先准备好一份存放三维数据点信息的文本文件，文件的第一行是点数，其余每行都是一个数据点的 x, y, z 坐标信息。对于下图所示的 venus 点云，其数据文件 venus.asc 格式为：

       

       3. . 8.

       3. . .

       3. . 9.

       3. . .

       3. . .

       3. . 7.

       3. . 9.

       3. . .

       3. . .

       ... ... ... ... ... ...

       现在使用 qconvex 对 venus.asc 文件所包含的点集构建凸包，采用 OFF (Object File Format) 格式输出：

       $ qconvex o < venus.asc TO result.off

       qconvex 输出的 off 格式文件自上而下由三部分构成：

       文件头信息，即文件的第一行是数据的维度，第二行的内容是凸包顶点数、面片数和边数；

       点表，存放凸包顶点的坐标信息；

       面表，按逆时针次序记录面片顶点在点表中的序号（从 0 开始）。

       在 off 文件的面表区域，第一列数字用来表示每个面片所含的顶点的个数。

       在 linux 下，可以使用 geomview 来显示 OFF 格式文件，但前提是将 qconvex 输出的 off 文件的第一行内容替换为 "OFF"。下面是一份 geomview 所能接受的 OFF 文件格式，显示结果如下图所示。

       # 文件头 （本行文本是注释，实际中应当去掉）

       OFF

       

       # 点表 （本行文本是注释，实际中应当去掉）

       3. . .

       3. . .

       3. . 7.

       ... ... ... ... ... ...

       # 面表 （本行文本是注释，实际中应当去掉）

       3

       3

       3

浅谈：点云库Open3D、PCL以及CGAL（C++）

       本文旨在比较分析点云处理库Open3D、PCL及CGAL（C++），以深入理解其特性、功能与上手难度。

       Open3D，一个面向对象的点云库，提供了丰富的点云与曲面网格算法。其语言设计简洁，易于理解，适合初学者。Open3D模块化高，内聚松耦合，代码量较少，适合快速开发。然而，泛型编程实现较少，代码复用性与灵活性不及PCL和CGAL。

       PCL是一个大规模、独立的开源项目，广泛用于2D/3D图像与点云处理。其大量使用泛型编程，提供丰富的点云算法，尤其在点云数据处理方面优势明显。虽然计算效率一般，但学习成本较高，适合深入学习泛型编程。

       CGAL（计算几何算法库）是一个大型C++几何库，提供几何数据结构与算法，如Delaunay三角网、网格生成等。CGAL提供复杂的几何内核，实现完全分离状态，复用性和灵活性高。学习CGAL需具备一定基础，其源码提供丰富学习资源。

       在可视化方面，CloudCompare及Meshlab提供插件式与非插件式二次开发，强调美观简洁，适合处理可视化问题。这两个项目提供大量源代码，涉及点云分割、曲面拟合、分类与曲面重建等，值得学习借鉴。

       学习建议：面对错误，不应害怕，这是学习过程的必要部分。持续学习，保持积极态度。了解这些库的局限，早睡早起，保持身体健康。最后，阅读前保持批判性思维，验证信息。

Live2D动画引擎的图形学原理及实现

       初次接触Live2D，是通过群聊，直观感觉动画奇特且粗糙，难以理解为何能大受欢迎。然而，经过一段时间的观察与思考，发现其独特的魅力，进而萌生出个人制作Live2D的想法。这并非指制作Live2D模型，而是实现其核心功能，包括动画骨骼、动作追踪、网格建立与物理模拟，直至图元光栅化。

       看似复杂的项目，实际上，实现过程经过数月的投入，也并非难以企及。为了便于调试，绘制了一个简单的用于测试的人设，利用专业绘图软件sai完成。制作流程包括线稿绘制、细节调整、分层导出为独立的PNG等。准备工作完成后，启动开发环境Visual Studio，正式开始Live2D的制作之旅。

       首先，回顾图形学基础，理解图元结构、渲染流程与关键技术。图元填充算法，如扫描线填充，是实现Live2D动画的关键步骤。在加载图像至项目中后，最终显示为一系列图元的集合。为了提高渲染质量，引入双线性插值滤波，对纹理映射进行优化。

       网格建立是另一个挑战，Delaunay三角剖分成为了解决方案。遵循三角剖分定义，确保三角面不相交且满足特定条件。在完成Delaunay三角剖分后，每个图层加载并绑定网格，为后续动画编辑奠定基础。

       紧接着，讨论到动画系统，即骨骼动画。每个图层被赋予关键节点，所有顶点围绕节点进行旋转、平移和缩放，形成骨骼系统。动画编辑依赖节点操作，实现一系列矩阵级联，驱动模型动作。

       为了模拟现实中的物理行为，引入弹性节点概念，对柔软部位进行物理模拟。通过简化模型，每个顶点与节点关联，弹性系数控制顶点运动规律。最后，实现动作追踪功能，依据输入完成特定追踪动作，如跟随鼠标运动。

       整个项目的核心渲染、骨骼框架与额外的物理模拟，代码量并不庞大，约2-3千行，开发周期在2周左右。然而，配套编辑器的开发耗时5个月，远超预期。制作过程虽未带来太多技术突破，但回顾整个项目，涉及知识与本科课程内容相似，较为轻松。

       所有核心与配套源代码已开源，欢迎访问 PainterEngine.com 获取更多信息与支持。如果你喜欢这个项目，不妨给予star。最后，分享一段个人制作的Live2D动画作为收尾。