LunchBox: pasado, presente y futuro del plugin más descargado de Grasshopper

Nos encantó leer esta historia de Nate, el fundador de Proving Ground, sobre los humildes comienzos de lo que se ha convertido en el plugin más descargado para Rhino/Grasshopper.

Lo que comenzó en 2010 como un conjunto de herramientas para ayudar a Nate (en sus propias palabras) a «mantener la cabeza a flote» se ha convertido en una amplia colección de herramientas, de ahí el nombre, Lunchbox.

Recientemente, LunchBox ha añadido:

• Massing. Conjunto de herramientas para desarrollar volúmenes básicos de edificios utilizando restricciones de superficie y nivel de planta. 

• Shell Brep. Esta sencilla utilidad expone un método de Rhinocommon para desarrollar capas Brep sólidas a partir de un sólido. Este componente ha demostrado ser muy útil para la impresión 3D.

• String Distance. Compara el grado de «cercanía» entre dos cadenas. El valor de distancia se puede utilizar para puntuar una lista de etiquetas en comparación con una lista estándar. Esto resulta muy útil para corregir conjuntos de datos mal etiquetados.

Lea (o escuche) la historia completa en el blog de Proving Ground.

Curso Parametric Footwear Texture de Cademy Xyz

Curso Parametric Footwear Texture

de Cademy Xyz

El curso online Parametric Footwear Texture de Cademy ofrece una guía completa para aprender Rhino y Grasshopper para crear texturas paramétricas avanzadas en el diseño de suelas de calzado.

El curso incluye 14 lecciones pregrabadas sobre importación de escaneados 3D, modelado NURBS y texturas atractoras con LunchBox.

También aprenderá a preparar diseños para la impresión 3D y la fabricación digital con tres variaciones de textura únicas. Los recursos adicionales incluyen Rhino, Grasshopper, archivos de KeyShot y archivos .stl imprimibles en 3D.

Explore el nuevo tutorial Parametric Footwear Texture de Cademy.

Inscríbase hoy mismo por 75€ y acceda a los vídeos a la carta para aprender a su propio ritmo.

Información e inscripciones...

Nuevos ejemplos de aprendizaje automático con LunchBoxML

The Neural Network

Ahora Proving Ground tiene nuevos ejemplos de aprendizaje automático con el plugin LunchBoxML para Grasshopper.

El año pasado, Proving Ground presentó LunchBoxML, un plugin de aprendizaje automático para Grasshopper y Dynamo que utiliza Accord Framework. Ahora, LunchBoxML ha presentado algunos ejemplos nuevos para mostrar la aplicación de los componentes Gaussian Mixture y Neural Network.

El modelo Gaussian Mixture muestra un algoritmo de aprendizaje no supervisado para agrupar paneles 3D en función de los atributos geométricos de tamaño y forma.

El ejemplo Neural Network muestra un algoritmo simple de aprendizaje supervisado que utiliza datos de  atributos de espacio (área, longitud y anchura) y su clasificación resultante (oficina, conferencia, etc.).

El Accord.NET Framework es un framework de aprendizaje automático .NET combinado con audio y bibliotecas de procesamiento de imágenes escritas en C#. Es un framework completo para crear aplicaciones de visión artificial, audición computerizada, procesamiento de señales y aplicaciones de  estadísticas.

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