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2025年可预见的会有更多企业开始动本地部署AI的心思，本地部署满血R1，或多路并发中小参数规模大模型，还能搭配本地知识库？看看这台英特尔架构一体机如何平衡成本、性能与易用性，满足企业级AI部署需求。

不会编程也能用Python建模啦

import bpy import bmesh from PIL import Image from mathutils import Vector # === 你的图片路径 === img_path = r"D:\1111\3.jpg" # 👈 修改成你自己的路径 grid_size = 100 # 网格细分数 plane_size = 10 # 平面大小（Blender单位） # === 删除已有对象（可选） === bpy.ops.object.select_all(action='DESELECT') for obj in bpy.data.objects: obj.select_set(True) bpy.ops.object.delete() # === 创建平面 === bpy.ops.mesh.primitive_grid_add(x_subdivisions=grid_size+1, y_subdivisions=grid_size+1, size=plane_size / 2) obj = bpy.context.active_object mesh = obj.data # === 读取图像 === image = Image.open(img_path).convert('L') # 灰度图 image = image.resize((grid_size, grid_size)) # 缩放到 100x100 pixels = list(image.getdata()) # === 进入编辑模式并获取 BMesh === bpy.ops.object.mode_set(mode='EDIT') bm = bmesh.from_edit_mesh(mesh) # === 获取 XY 范围 === min_x = min(v.co.x for v in bm.verts) max_x = max(v.co.x for v in bm.verts) min_y = min(v.co.y for v in bm.verts) max_y = max(v.co.y for v in bm.verts) range_x = max_x - min_x range_y = max_y - min_y center = Vector(((min_x + max_x) / 2, (min_y + max_y) / 2)) # === 修改顶点位置 === for v in bm.verts: # 归一化坐标到 [0,1] u = (v.co.x - min_x) / range_x v_ = (v.co.y - min_y) / range_y # 映射到图像像素 px = int(u * (grid_size - 1)) py = int(v_ * (grid_size - 1)) index = py * grid_size + px brightness = pixels[index] / 255.0 # 疏密控制 factor = 1.0 + (1.0 - brightness) * 0.5 # 亮 → 密，暗 → 疏 offset = v.co.xy - center new_pos = center + offset * factor v.co.x = new_pos.x v.co.y = new_pos.y # Z 保持为 0（平面） # === 更新网格并退出编辑模式 === bmesh.update_edit_mesh(mesh) bpy.ops.object.mode_set(mode='OBJECT')

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