两个坐标向量和一个对称赋值向量插值的不对称结果 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

, 这个特性动手推一下就能够得到, 本质是因为与x和z轴的时候不同, 绕y轴旋转时, z的初始位置是(0, -1), 本质是手性带来的不对称性....而z分量本身则需要保持近似线性插值, 联立方程将近平面和远平面的深度投影到0-1从而求解出第三行的两个矩阵系数. 最后将这个视体进行一次正交投影映射到(1, -1)即可....并优化旋转插值的效果, 且用四元数来表示多个旋转的合成可以减少计算量表示旋转的四元数是一个由四个浮点数组成的四维向量, 写为q=[q_v, q_s]或[x, y, z, w]的形式....即物体是先q后p旋转时, 乘法四元数是pq 四元数可以很轻松地取逆, 只要将向量分量取反即可, 这两个四元数互为共轭两个旋转间的插值可以直接用四元数线性插值或球面插值等其他插值得到, 计算方便效果好..., 因此需要设置无效区域(死区), 一般通过计算设备返回的2D向量长度来进行过滤, 然后计算死区之外的向量长度与最大值之间的百分比乘上向量方向来得到过滤后的向量结果输入事件系统得到输入设备的结果后游戏通常实现一个单例模式的输入管理器来管理各种输入事件

4.2K3 1

模拟试题C

模拟试题C 一、单项选择题（2′*14 =28′） 1．双线性法向插值法（Phong Shading）的优点是（） A）法向计算精确 B）高光域准确 C）对光源和视点没有限制 D）...维向量表示一个n维向量 B）将图形的变换统一为图形的坐标矩阵与某一变换矩阵相乘的形式 C）易于表示无穷远点 D）一个n维向量的齐次坐标表示是唯一的 4．在三维齐次变换矩阵中，平移线性变换对应的矩阵元素的最大非零个数是...（） A）画家算法的基本思想是先将屏幕赋值为背景色，然后把物体各个面按其到视点距离远近排序，再按由远到近的顺序绘制； B）Z缓冲算法不仅需要帧缓冲区存放像素的亮度值，还需要一个Z缓冲区存放每个像素的深度值...五、综合题（41′） 1．计算利用中点画线法生成P（2，1）到Q（10，5）的直线所经过的像素点。要求写出每一步递推过程的x，y坐标及判别式d的值，最后图示直线结果。...（7分） 4．已知三角形ABC各顶点的坐标A（1,2）、B（5,2）、C（3,5），相对直线y-x-1=0作对称变换,请写出变换的步骤和每一步变换的矩阵。

2.1K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

SymFace 额外的面部对称性损失，用于深度面部识别！

假设面部对称的自然现象可以增强人脸识别方法，作者假设分出的两个输出嵌入向量在输出嵌入空间中必须非常接近。受到这个概念的启发，作者根据对称分出的两张脸的嵌入差异来惩罚网络。...3PSS将数据集中的每个图像分类为对称或不对称，并相应地分配ρ值。在过去的十年中，为了增强网络的区分能力并展示出色的面部识别领域结果，探索了许多新颖方法。...以前研究的主要原则是增加类别间的差异并减少类别间的差异。网络输出，即两个同一类别输入图像向量在嵌入空间中的位置，应投影得尽量靠近。...为了认为图像有正脸视角，两只眼睛的中点的x坐标应该接近于鼻子的x坐标。两个值之间有显著差异表明人脸 Either倾斜，使得将人脸分为两部分变得不切实际。...该数据集中的图像首先使用预训练的RetinaFace模型[[47]]为每个图像标记了三个面部关键点（两个眼睛和一个鼻子点），同时与图像数据一起使用了值。

1591 0

独家 | 由第一原理导出卷积

首先，从基本信号处理课程中教授的公式开始，定义两个n维向量x和w的离散卷积[2]： ?...信号处理课程中教授的另一个重要事实是卷积和傅里叶变换[8]之间的联系。在这里，傅里叶变换从天而降，之后是它对角化卷积操作，在频域中执行两个向量的卷积，作为它们的傅里叶变换的元素乘积。...换句话说，满足AB=BA的两个矩阵将具有相同的特征向量（但可能是不同的特征值）[9]。...[9]更准确地说，联合对角化意味着两个交换矩阵具有相同的特征空间，就像在一般情况下，特征值可以具有非平凡的多重性一样。由于在这里讨论的所有的特征值都很简单，所以可以讨论一个共同的特征基。...[10]然而，由于S是不对称的，所以它没有实特征值（对称实矩阵有实特征值）。S的特征值恰好是一个复根。 [11]当称矩阵C被傅里叶变换“对角化”时，意思是矩阵Φ*CΦ是对角化的。

8642 0

数据挖掘入门指南！！！

查看skeness 和kurtosis skeness：衡量随机变量概率分布的不对称性，是相对于平均值不对称程度的度量，通过对偏度系数的测量，我们能够判定数据分布的不对称程度以及方向。...缺失值处理关于缺失值处理的方式，有几种情况：不处理：针对xgboost等树模型，有些模型有处理缺失的机制，所以可以不处理；如果缺失的太多，可以考虑删除该列；插值补全（均值，中位数，众数，建模预测...，多重插补等）；分箱处理，缺失值一个箱。...特征选择特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于...正则化说明： L1正则化是指权值向量中各个元素的绝对值之和，通常表示为 L2正则化是指权值向量中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号）正则化作用： L1正则化可以产生稀疏权值矩阵

8774 0

matlab命令，应该很全了！「建议收藏」

mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之间的最小值...五、图像绘制： 1、基本绘图函数 plot 绘制二维线性图形和两个坐标轴 plot3 绘制三维线性图形和两个坐标轴 fplot 在制定区间绘制某函数的图像。...fplot（‘f’，区域，线型，颜色） loglog 绘制对数图形及两个坐标轴（两个坐标都为对数坐标）semilogx 绘制半对数坐标图形 semilogy 绘制半对数坐标图形 2、线型：颜色...样条插值 spones 用1置换非零元素 sprandsym 稀疏随机对称阵 sprank 结构秩 spring 紫黄调春色图 sprintf 把格式数据写成串 spy 画稀疏结构图 sqrt...奇异值分解 svds 求指定的若干奇异值 switch-case-otherwise 多分支结构 sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量 symmmd 对称最小度排序 symrcm

6.9K2 1

绕圆弧动画的向量解决方式

计算出夹角以后，开始实现动画效果，由于已经有了两个角度，所以只需要实现一个角度不断插值变化的效果即可，如下图所示： image.png 但是这儿存在一个问题，比如下图中。...首先我们需要学习两个知识点向量的点乘简介向量A（ x1,y1）和向量B(x2,y2)的点乘结果如下： A*B = x1*x2 + y1*y2 向量A点乘向量B的点乘结果的另外一个公式如下： a *...向量叉乘的结果叫做向量积，其本身也是一个向量，向量积的定义如下：模长：（在这里θ表示两向量之间的夹角(共起点的前提下)（0° ≤ θ ≤ 180°），它位于这两个矢量所定义的平面上。）...（一个简单的确定满足“右手定则”的结果向量的方向的方法是这样的：若坐标系是满足右手定则的，当右手的四指从A以不超过180度的转角转向B时，竖起的大拇指指向是向量C的方向。...本文中，向量A和向量B都在xy平面，所以他们的叉乘结果C（向量积）和xy平面垂直，和z坐标平行。其方向和A到B的顺序有关：当A到B是顺时针的时候，C指向z轴的负方向。

8192 0

绕圆弧动画的向量解决方式

计算出夹角以后，开始实现动画效果，由于已经有了两个角度，所以只需要实现一个角度不断插值变化的效果即可，如下图所示： [计算夹角] 但是这儿存在一个问题，比如下图中。...首先我们需要学习两个知识点向量的点乘简介向量A（ x1,y1）和向量B(x2,y2)的点乘结果如下： A*B = x1*x2 + y1*y2 向量A点乘向量B的点乘结果的另外一个公式如下： a *...向量叉乘的结果叫做向量积，其本身也是一个向量，向量积的定义如下：模长：（在这里θ表示两向量之间的夹角(共起点的前提下)（0° ≤ θ ≤ 180°），它位于这两个矢量所定义的平面上。）...（一个简单的确定满足“右手定则”的结果向量的方向的方法是这样的：若坐标系是满足右手定则的，当右手的四指从A以不超过180度的转角转向B时，竖起的大拇指指向是向量C的方向。...C = A ∧ B） [向量叉乘]。本文中，向量A和向量B都在xy平面，所以他们的叉乘结果C（向量积）和xy平面垂直，和z坐标平行。

9573 0

PointNet：三维点云分割与分类的深度学习

.， n}, 其中每个点 P i 是其（x，y， z）坐标加上诸如颜色，法线等的额外特征通道的向量。为了简单和清楚起见，除非另有说明，只使用（x， y， z）坐标作为我们点的通道。...我们的网络有三个关键模块：最大池化层作为对所有点信息进行聚合的对称函数，局部和整体信息组合结构以及两个对齐输入点和点特征的联合对齐网络。我们将在下面单独的段落中讨论我们选择这样设计背后的原因。...这里，一个对称函数将 n 个向量作为输入，并输出一个对输入顺序不变的新向量。例如， +和*运算符是对称二进制函数。...从经验上说，我们也认为，基于 RNN 的模型表现不如我们提出的方法我们的想法是近似一个一般函数的定义，通过在点云集合中应用不对称函数变换设置的点： ?...一个自然的解决方案是在提取特征之前将所有输入集合对准到规范空间。 Jaderberg 等人[9]引入了空间变换器的思想，通过采样和插值来对齐 2D 图像，通过在 GPU 上实现的专门定制的图层来实现。

2.4K2 1

Unity2D游戏开发-常用的计算方法

Dot 两个向量的点积。 Lerp 在两个点之间进行线性插值。 LerpUnclamped 在两个向量之间进行线性插值。 Max 返回由两个向量的最大分量组成的向量。...SignedAngle 向量之间的夹角，返回两个向量之间较小的角度（在旋转计算中常常用到） Slerp 在两个向量之间进行球形插值。 SlerpUnclamped 在两个向量之间进行球形插值。...Vector2 用于表示 2D 向量和点。在某些地方，可以使用该结构表示 2D 位置和向量（例如 Mesh 中的纹理坐标或 Material 中的纹理偏移）。...LerpUnclamped 在向量 a 与 b 之间按 t 进行线性插值。 Max 返回由两个向量的最大分量组成的向量。 Min 返回由两个向量的最小分量组成的向量。...Perpendicular 返回垂直于该 2D 向量的 2D 向量。对于正 Y 轴向上的 2D 坐标系来说，结果始终沿逆时针方向旋转 90 度。 Reflect 从法线定义的向量反射一个向量。

3492 0

MATLAB命令大全+注释小结

5、插值常用的插值函数如下： griddata 数据网格化合曲面拟合 Griddata3 三维数据网格化合超曲面拟合 interp1 一维插值（yi=interp1(...mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset...（,））求f在 x1和x2之间的最小值。...五、图像绘制： 1、基本绘图函数 plot 绘制二维线性图形和两个坐标轴 plot3 绘制三维线性图形和两个坐标轴 fplot 在制定区间绘制某函数的图像...fplot（‘f’，区域，线型，颜色） loglog 绘制对数图形及两个坐标轴（两个坐标都为对数坐标）semilogx 绘制半对数坐标图形 semilogy

2.3K4 0

线性代数--MIT18.06(二十一)

特征值和特征向量 21.1 课程内容：特征值和特征向量在介绍行列式的时候，我们说行列式是为了特征值和特征向量，现在就来说明下什么是特征值，什么是特征向量。在讲解投影的时候我们知道，当 ?...特征值就是用来表征这样的“方向性” 。定义 ? , 其中 ? 为特征值，是一个标量， ? 为特征向量。意义就是特征向量，在被 ? 作用之后与自己依然处于同一个空间（列空间）， ?...但是这样的平移并一定就会得到我们现在得到的结果，当不是按照单位阵来平移的时候，实际上特征向量就不一定是不变的。再介绍一个例子， ? 求解可以发现特征值为 ? 。产生了复数！...当矩阵是对称的，或者是比较接近对称的情况，那么特征值总是为正的当矩阵是不对称的，那么特征值将会得到复数 21.2 习题课 2011年特征值和特征向量习题课（http://open.163.com/...最终得到如下结果：矩阵特征值特征向量 1,2,3 1,4,9 同上 0, , 同上

3042 0

利用机器学习研究脑卒中早期皮质运动系统的结构-功能关系

重要的MRI结构指标包括补充运动束和前补充运动束的扩散各向异性不对称，感觉运动束和腹前运动束的最大横断面病变重叠，内囊后肢的平均扩散不对称。...支持向量机以前曾使用人口统计学、临床、成像和神经生理变量来预测中风后上肢未来的运动结果和恢复。...最终有三种模型解决方案，均以补充运动束的UAsurf不对称和前补充运动束的体积分数不对称为模型特征。模型1还包括感觉运动束最大横断面病变重叠。模型2包括腹前运动束最大横断面重叠。...模型3包括内囊后肢的平均扩散不对称性。对于所有三个模型解决方案，最优超参数是核比例因子10和软边界参数1000。...在所有最终的SVM模型中，具有特征的两个结构指标是补充运动束的UAsurf不对称和前补充运动束的体积分数不对称。

8392 0

坐标系与矩阵(2):朝向

坐标系中某一个轴旋转，自然，我们会想到，是否能以任意轴 ? 旋转 ? ，这称之为轴角旋转(Angle-Axis Rotation)。这里，我们可以给出两个结论：任意轴 ? 旋转 ?...，都可以分解为沿着三个非平面的轴的旋转有限多的旋转后刚体的最终方向与绕唯一轴 ? 唯一旋转 ? 后获得的方向相同存在一个全球坐标系下的归一化的向量 ? ，这里 ? ，我们绕 ? 旋转 ?...是反对称矩阵(skew-symmetric)，存在 ? ，可得： ? 推导后得到： ? 例子1： ? 单位立方体绕通过其角 A 和 G 的直线旋转 π/4。旋转后立方体角的坐标是多少？这里， ?...此时，点p对应一个纯四元数： ? 旋转后的结果为： ? 因为 ? 是单位四元数： ? 例子2： ? 上图一点 ? 绕着向量 ? 旋转 ? ，旋转后的点 ?...至于四元数的优势，一来是只需要四个变量，二来是便于插值计算。另一个好处是避免了欧拉角的万向锁的问题。这个我就不讨论了，因为我从没有遇到过，只是听说过，对此理解不深刻。

1.1K2 0

Matlab中插值函数汇总和使用说明

MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x，y为插值点，yi为在被插值点xi处的插值结果..., yi) 处的曲率是连续的；对于第一个和最后一个多项式，人为地规定如下条件： ①． p¢1¢(x) = p¢2¢(x) ②． p¢n¢(x) = p¢n¢-1(x) 上述两个条件称为非结点(...该命令用三次样条插值计算出由向量x 与y 确定的一元函数y=f(x)在点xx 处的值。若参量y 是一矩阵，则以y 的每一列和x 配对，再分别计算由它们确定的函数在点xx 处的值。...这样，得到了length(x)*length(y)个点，这些点的横坐标用矩阵X 表示，X 的每个行向量与向量x 相同；这些点的纵坐标用矩阵Y 表示，Y 的每个列向量与向量y 相同。...这样，得到了 length(x1)*length(x2)*…*length(xn)个点，这些点的第一维坐标用矩阵X1 表示，X1 的每个第一维向量与向量x1 相同；这些点的第二维坐标用矩阵X2 表示

5.5K5 0

Matlab插值方法大全

，加上的条件）； d．p(x)在点(xi, yi) 处的曲率是连续的；对于第一个和最后一个多项式，人为地规定如下条件： ①． p¢1¢(x) = p¢2¢...该命令用三次样条插值计算出由向量x 与y 确定的一元函数y=f(x)在点xx 处的值。若参量y 是一矩阵，则以y 的每一列和x 配对，再分别计算由它们确定的函数在点xx 处的值。...这样，得到了length(x)*length(y)个点，这些点的横坐标用矩阵X 表示，X 的每个行向量与向量x 相同；这些点的纵坐标用矩阵Y 表示，Y 的每个列向量与向量y 相同。...这样，得到了 length(x1)*length(x2)*…*length(xn)个点，这些点的第一维坐标用矩阵X1 表示，X1 的每个第一维向量与向量x1 相同；这些点的第二维坐标用矩阵X2 表示...，对X0（TAB的第一列查找X0）进行线性插值得到的结果Y。

1.3K2 0

图形中的线性代数

向量点乘是一个降维操作，结果是一个数值，可以计算两个方向的相似性，在前面计算光线追踪的漫反射和高光的时候提到过。 image.png image.png 上面的2个公式就是点乘的解释。...不知道是否有过疑问，为什么对应坐标的乘积和就等于两个向量的范数乘积再乘以夹角余铉呢？...特征值和特征向量矩阵A表示一个变换，可能是旋转，平移，缩放中的一个或几个，如果对某个向量按照A变换后，结果方向没变，只是进行了缩放，那么这个向量就是特征向量，对应的缩放因子就是特征值。...如果矩阵A是对称矩阵，这时候就会有一个性质： image.png Q是特征向量构成的矩阵，这时候的Q也是正交矩阵，D是对角矩阵，对角线上的值是特征值。这就是特征值分解。...奇异值和奇异值分解(SVD) 一般遇到的矩阵可能并不是对称的，也可能不是行列一样的，为了更一般话，就有了奇异值分解。形式如下： image.png 这后的U和V可以不一样。

9331 0

【图形学】贝塞尔与B样条曲线曲面笔记

光顺插值和拟合都可以被称为逼近, 但是插值必须经过所有输入点, 样条曲线属于对输入点的拟合, 不会经过所有点....伯恩斯坦基函数性质非负性: 权性: 所有基函数在当前参数上的值的和为1 端点性: , 对称性: 顶点顺序反向则形状不变, 曲线方向反向递推性: n次的B可由两个n-1次的B线性组合得到导函数: 最大值..., 各自进行对应参数的线性插值, 然后得到的两个新点连成新的线段, 在线段上同样线性插值得到....绘制B样条曲线如果将这个绘制出来的话, 一阶的B样条是两个节点组成的一个区间, 区间本身就是值为1的常函数....插值的核心发生于大于1阶的时候加入的这个线性插值系数, 这个参数使得常函数被折为折线, 再形成三阶的抛物线...具体绘制的方法就是利用这个线性插值系数得到递推的点, 总体上和贝塞尔曲线的绘制是一样的.

5.1K2 0

碰撞检测的向量实现

向量的代数表示向量的代数表示指在指定了一个坐标系之后，用一个向量在该坐标系下的坐标来表示该向量，兼具了符号的抽象性和几何形象性，因而具有最高的实用性，被广泛采用于需要定量分析的情形。...对于自由向量，将向量的起点平移到坐标原点后，向量就可以用一个坐标系下的一个点来表示，该点的坐标值即向量的终点坐标。...向量运算加法：向量的加法满足平行四边形法则和三角形法则。具体的，两向量相加还是一个向量，分别是x与y两个分量的相加。 ?...new Vector2d(vx,vy); } 减法：两个向量a和b的相减得到的向量可以表示为a和b的起点重合后，从b的终点指向a的终点的向量： ?...想象一下两个矩形A和B，B贴着A的边走了一圈，B的矩形中心的轨迹是一个新的矩形，这样就简化成新矩形与B中心点这一点的相交问题，又因为点可以看成是半径为0的圆，所以问题又转换为圆形和矩形相交。 ?

1.6K1 0

平面几何算法：求点到直线和圆的最近点

在介绍投影算法之前，我们先学习一个前置知识点：线性插值。...线性插值我们只用两个点就表示一段线段，这是因为可以基于这两个点，通过不断插值的方式得到所有中间点，将这些点绘制出来，线段也就绘制出来了。你可以联想一下 flash 动画的补间动画。...假设有两个点 p0 和 p1，求在 p0 和 p1 线段上的点 p。...乘以 t 等价于：p0 到 p1 向量先除以距离(p0, p1) 得到一个单位方向向量，然后乘以距离(p0, p)，得 p0 到 p 的向量，这个向量就是偏移值，和点 p0 相加就能得到插值点...如果让多个线段依次相连，并同时插值，产生的点继续相连，再插值，直到点只有一个。这样套娃就能变成 N 阶贝塞尔曲线，如下图：在上面的讨论，我限定了 t 的范围：0 到 1。

2831 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭