maya-sniffer 项目亮点解析
2025-07-03 00:10:18作者:曹令琨Iris
一、项目基础介绍
maya-sniffer 是一个开源项目,旨在帮助 Maya 用户分析和可视化其场景文件的大小分布。它通过扫描 Maya 场景文件,提供了一种快速且直观的方式,让用户了解哪些节点占用了大量空间,从而优化场景性能和磁盘使用。
二、项目代码目录及介绍
项目的代码目录主要包括以下几个部分:
maya_sniffer.py:项目的核心代码文件,包含了所有的功能实现。.gitignore:配置 Git 忽略文件列表。LICENCE:项目的 Apache-2.0 许可文件。README.md:项目的说明文档,详细介绍了项目的使用方法和功能特性。
三、项目亮点功能拆解
- 快速且可调整大小的用户界面:maya-sniffer 提供了一个用户友好的界面,用户可以根据需要调整大小。
- 每秒解析 50 MB 的速度:项目具备高效的文件解析能力,可以快速处理大型场景文件。
- 无依赖性,单文件安装:无需安装额外的依赖包,只需一个 Python 脚本即可使用。
- 支持脚本编辑器和终端:用户可以通过 Maya 的脚本编辑器或终端来运行该工具。
- 节点大小百分比显示:直观地展示每个节点在场景文件中所占大小的百分比。
- 颜色编码节点类型:不同节点类型以不同的颜色显示,便于识别。
- 点击复制节点名称:方便用户快速复制节点名称。
- 点击选择 Maya 中的节点:直接在 Maya 中定位和选择节点。
四、项目主要技术亮点拆解
- 基于字符计数:maya-sniffer 通过统计保存节点时使用的 ASCII 字符数量来估算节点大小,这种方法简单而有效。
- 多线程解析:项目在解析过程中采用多线程技术,提高了处理速度并减少了用户等待时间。
- 直观的可视化:通过图形化的方式展示节点大小,帮助用户快速识别问题节点。
五、与同类项目对比的亮点
与同类项目相比,maya-sniffer 在以下方面具有明显优势:
- 直观性:项目提供了更直观的视觉展示,帮助用户快速理解场景文件的结构。
- 便捷性:无需复杂安装,单文件即可运行,极大提高了使用便捷性。
- 高性能:高速的文件解析能力,能够处理大型场景文件。
- 可定制性:用户可以根据自己的需求调整界面大小和功能。
通过上述亮点,maya-sniffer 无疑是 Maya 用户优化场景文件的强大工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
探索未来显示技术:Adafruit_SH1106 图形库 推荐使用 taggingJS:一款轻量级的前端标签插件!【亲测免费】 探索像素级完美的结构化运动:PixSFM 推荐开源项目:DropPoint - 让拖放操作更简单【亲测免费】 推荐开源项目:picocom——小巧而强大的串口通信工具 推荐使用:NATS .NET 客户端【亲测免费】 推荐开源项目:MiracleCast - 智能无线显示实现 探索安全新维度:backdoor-apk 动态后门注入工具 探秘Viasfora:Visual Studio 2022的文本编辑增强利器 推荐使用:go-reuseport - 实现高效端口复用的Go语言库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
233
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
704