目前大多数数字内容制作（Digital Content Creation, DCC）工具（3ds Max、Maya、Blender）都能导出 FBX 和 glTF 这两种格式的模型文件，所以这些工具导出的内容都能在 Cocos Creator 中得到良好的展示。
Android的Camera相关应用开发中，有一个必须搞清楚的知识点，就是Camera的预览方向和拍照方向
写作过程中，我对这些问题也是日思夜想，过程中还收集到一些类似思路的题目，发现应用我们的套路可以轻松秒杀，这里与大家分享：
图像处理中会遇到需要计算物体朝向的情况，前文计算了二值图物体朝向，本文进一步放宽条件，计算灰度图像朝向。 问题描述 📷 对于一个灰度图像，需要求解图像的朝向 解决思路 按照根据投影计算二值图朝向的思路，在二值图中默认密度为1，因此在计算中忽略了图像的像素值，对于灰度图相当于薄板密度不再为1 于是可以通过计算加权距离，求解灰度图像体朝向 我们可以将该带密度的薄板理解为平面上的二维概率分布，即将整个图像每个像素值除以总质量，即得到了总和为1的 x,y 的联合分布 当图中物体部分密度相同（非零）
在铣削中，可能因切削刀具、刀柄、机床、工件或夹具的局限性而产生振动。要减少振动，需要考虑一些策略。
桔妹导读：机场、商场、火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定、室内面积大、路线复杂、用户判断方向难等问题，给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战，用户急需一种操作简单、交互友好的引导功能。本文讲述了使用三维重建技术、传感器计算技术和增强现实(AR)技术所开发的滴滴AR实景导航产品，并对开发过程中遇到的难点、挑战和解决思路展开介绍。
相比于Dubins Car只允许车辆向前运动，Reeds Shepp Car既允许车辆向前运动，也允许车辆向后运动。
转向行为(steering behaviors)这一术语，指的是一系列使对象行动起来像似长有智商的算法。这些行为都归于人工智能或人工生命一类，是让对象呈现出拥有生命一般，对如何移动到目的地、捕捉或逃避其它对象、避开障碍物、寻求路径等做出因地适宜的决定。 介绍行为，了解行为，展示一个实现这些行为的框架。一些行为根据复杂度不同，实现起来有多种不同方式。所有行为都不存在一个标准或者正确的做法，实现上给出的也是很简单的样式。换句话说，仅从介绍和展示的角度去考虑实现。要是用于产品开发的话，提供的代码需要根据要求做大量
Logo的原型来自另一个计算机语言LISP，派普特修改了LISP的语法使其更易于阅读。Logo常被称作没有括号的Lisp。
【题目描述】 小南有一套可爱的玩具小人，它们各有不同的职业。有一天，这些玩具小人把小南的眼镜藏了起来。小南发现玩具小人们围成了一个圈，它们有的面朝国内，有的面朝圈外。 这时singer告诉小南一个谜题：“眼镜藏在我左数第3个玩具小人的右数第1个玩具小人的左数第2个玩具小人那里。” 小南发现，这个谜题中玩具小人的朝向非常关键，因为朝内和朝外的玩具小人的左右方向是相反的：面朝圈内的玩具小人，它的左边是顺时针方向，右边是逆时针方向；而面向圈外的玩具小人，它的左边是逆时针方向，右边是顺时针方向。
在 【Android UI】Path 测量 PathMeasure ③ ( 使用 PathMeasure 绘制沿曲线运动的小球 ) 博客中 ，使用 PathMeasure 完成了一个沿曲线运动的小球，但是如果绘制的是矩形，就需要使用 getPosTan 函数的切线返回值。
需要注意的是，在 Cocos Creator 中相机朝向和节点旋转的角度是相反的，所以前向量的方向要取反向。
在前面的文章中，我们聊完了对称性的呈现和群论描述，以及从简单到复杂的在扑克牌上，对称性的具体分析，相关内容请戳：
机器之心专栏 机器之心编辑部 1 分钟的舞蹈动画，美术手工制作或需 20 多天，用 AIxPose 辅助制作仅需 3 天，整个流程缩短了 80% 以上。 AIGC 又出新魔法了！ 不用动画师手 K、惯捕或光捕，只需提供一段视频，这个 AI 动捕软件就能自动输出动作。仅需短短几分钟，虚拟人的动画制作就搞定了。 不仅是四肢大框架动作，连手部的细节都能精准捕捉。 除了单视角视频，还能支持多个视角的视频，相比其他只支持单目识别的动捕软件，该软件能提供更高的动捕质量。 同时，该软件还支持对识别的人体关键点、
图像处理中会遇到需要计算物体朝向的情况，前文使用转动惯量计算了物体朝向，本文换一种思路，使用投影统计计算朝向。 问题描述 📷 对于一幅二值图像，需要求解图像的朝向 解决思路 物体上的每个点可以向某个方向投影，完成投影后每个点变为一维数据 📷 直觉上，与真正朝向垂直方向的投影的一维数据，的方差是最小的 按照这个思路，求解二值图物体朝向 计算方法 图中非零的点有 N 个，坐标为 (x_i, y_i), 0 <i<N \textbf{x}=[x_1,x_2, …,x_N]^T, \textbf{y}=[y_
老师让我们刷历年真题， 然后漫不经心的说了一句：“你们就先做做noip2016 day1 吧” 。。。。。。 我还能说什么，，，，，老师你这是明摆着伤害我们啊2333333333 预计分数：100+2
精准的定位是自动驾驶系统独立决策和安全运行的基石，也是SLAM中环路闭合检测和全局定位的核心。传统方法通常采用点云数据作为输入，和基于深度学习的激光雷达定位（LPR）技术。然而，新近提出的Mamba深度学习模型与状态空间模型（SSM）相结合，展现出处理长序列数据的巨大潜力。基于此，作者开发了OverlapMamba——一种创新的定位网络，它将输入的视距视图（RVs）转化为序列数据。该方法采用了一种新颖的随机重构方法来构建偏移状态空间模型，有效压缩了视觉数据的表示。在三个不同的公共数据集上进行评估，该方法能够有效地检测环路闭合，即便是在从不同方向重访先前的位置时也能保持稳定性。依赖于原始的视距视图输入，OverlapMamba在时间复杂度和处理速度上优于传统的激光雷达和多视图融合方法，展现了卓越的定位能力和实时处理效率。
今天要分享的是瀑布图的两个案例应用。 因为瀑布图的用法比较特殊，在数据组织方面需要很强的技巧，所以这里再用两个案例来讲解瀑布图的用法。 首先来看第一个案例图，根据我们上一篇讲述瀑布图的经验，需要先分析
作者：吴小含 导语 Steering Behaviors 意在使游戏中的AI个体具备真实的运动行为，通过对力的施加与整合，使游戏个体具备类生命体般的运动特征。这项技术并不基于寻路或者别的宏观算法，而是
启动工控机后，在桌面上打开命令行终端（Terminal），进入 CAN 卡目录（默认在 home 路径下），启动 CAN 驱动：
去年在Oculus Connect 3体验过《Lone Echo》的多人竞技玩法, 品质很高, 算是VR游戏中的一线大作了. 正好今年GDC上他们分享了一些关于VR中角色动画的一些经验, 还是比较有借鉴意义的, 毕竟Avatar做了全身的VR游戏少之又少. 这是一个太空失重背景下的游戏, 可以用手抓住环境物体或者推墙进行反向的漂浮. 一开始他们是通过手部射线了检测是不是抓住静态几何体, 通过让身体与双手保持与真人1:1的相对位置来驱动身体, 但是这样对于抓/推动态的环境物体效果不是很好. 原因
forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时，会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东；90-北；180-西；270-南 相当于left(degree)，因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0）的合作用 ，不设置penup()时，会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边，距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小，单位为°，缺省为360° steps：用来画正多边形，缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小，为整型；缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词，为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状，缺省为箭头形状】，并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快；0为最快【此时没有转向的动画效果，前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1
2021年3月，《eLife》在线发表了北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室吕海东课题组的研究成果。这项研究揭示了灵长类视觉系统中检测运动轮廓的重要脑区。
在三维空间中生成一个圆，需要知道圆的中心点位置、圆的半径以及圆的朝向这三个参数，通过这三个参数求得在圆上的点坐标，最终通过LineRenderer组件将圆绘制出来：
作为 CV 重要的组成部分，人脸检测旨在利用卷积神经网络从人脸图像中抽取足够的信息。然而虽然 CNN 能高效处理图像数据，但大多数情况下它的设计都是针对一般图像处理任务。卷积网络本身并不会太考虑旋转等情况，即使考虑也只是通过数据增强稍微优化一点。在这个项目及对应的论文中，作者提出并实现了一种完全旋转平面（RIP）不变的人脸检测。如下图所示它能检测出人脸的正确朝向，并从任何 RIP 角度捕获面部检测框。
我们在前文玩转 MMDetection3D （一）中介绍了整个框架的大致流程，从这篇文章开始我们将会带来 MMDetection3D 中各种核心组件的解析，而在 3D 检测中最重要的核心组件之一就是坐标系和 Box 。
就像数学总是走在所有科学的前沿，因为思绪飞扬的速度一定是最快的。那在数学魔术里，我们也可尝试一把用理论来倒推魔术效果的实验。
那么今天就用python的turtle这个包， 来跟我一起画彩虹。先来缕一缕思路。
解析： 一个01矩阵，每次翻转一行或一列，最后除了一个元素之外的其他元素完全一样，求这个元素。 乍一看似乎没什么思路。怎么下手呢？ 首先我们注意到，0和1是对称的，也就是说因为不限次数，只需把每一行翻转一遍就可以把元素01互换。 于是我们先把第一行和第一列翻转成0。 方法：对于第一行中的1，翻转它所在的列；对于第一列中的1，翻转它所在的行。 于是我们得到了一个新矩阵：(以5*5为例）
#include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; struct node { int zt;//表示小人的状态 0朝向圈内 1朝向圈外 char name[1001]; }a[10001];//小人 struct zl { int fx;//表示该条指令所指的方向 0向左 1向外 int bs;//在该方向上所走的步数 }b[10001]; string int main() { int n;//小人个数 int m;/
本文介绍了从相机内外参数的标定、立体匹配、多视几何、投影映射、体渲染等多个方面，系统地讲解了移动设备GPU上基于光线的3D渲染从输入到输出的整个过程。同时，通过实例介绍了在移动端GPU上实现这些算法的具体实现方式和优化策略，包括Vulkan、Metal、OpenGL ES、WebGL等多种平台上的实现。本文旨在帮助读者了解3D渲染技术的基本原理，以及在移动端GPU上实现这些算法的具体实现方式和优化策略，包括Vulkan、Metal、OpenGL ES、WebGL等多种平台上的实现。
在文章植被冠层参数计算软件CAN-EYE的下载与安装中，我们介绍了CAN-EYE软件的下载、安装方法；本文就对该软件的具体使用方法进行介绍。
增强现实（Augmented Reality）是一种在视觉上呈现虚拟物体与现实场景结合的技术。Apple 公司在 2017 年 6 月正式推出了 ARKit，iOS 开发者可以在这个平台上使用简单便捷的 API 来开发 AR 应用程序。
一. 简介 在我们日常生活中时常用到地图和定位功能，来导航去你想去的地方或者寻找周边的景点，餐厅，电影院等等，在iOS开发中，要想加入这两大功能，必须基于两个框架进行开发，有了这两个框架，想去哪就去哪。 CoreLocation ：用于地理定位，地理编码，区域监听等（着重功能实现） MapKit ：用于地图展示，例如大头针，路线、覆盖层展示等（着重界面展示） 二. CoreLocation框架的基本使用 1. CoreLocation使用步骤 导入CoreLocation框架。 创建CLLocation
今天我们接着上一篇留下的问题，来看看东西南北这样的方位描述，和前后左右的区别和联系。
前两天在知乎上看到有人用Python的turtle库画了一只小猪佩奇，接着就有网友用turtle画了一只哆啦A梦，不得不说他们都是人才，画得有模有样的。知乎地址在这里：https://www.zhihu.com/question/275611095
a背后有个观察者b，b对着a运动的方向，发射一个带有宽度的轨道。a超过了轨道即发送PDU，好处是在玩家速度，方向不变时，只需要发送一次PDU，而不需要每时每刻都发送 图下两条绿线即为轨道
美国麻省理工学院网站发布消息称，该校科研人员开发出了一种新的人脸识别算法，这是一种新的基于人脑面部识别机制的计算模型，似乎能够捕获被现有模型忽略的一些人类神经学方面的特征。 研究人员设计了一个机器学习系统来实现其模型，并使用了大量样本图像训练该系统识别特定人脸。他们发现，经过训练的系统多了一个中间处理步骤，该步骤能够表示面部的旋转度，例如从中心旋转45度，但未说明是向左还是向右。 这一属性没有被内置到系统中，而是在训练过程中自发出现的，其特征与过去实验中观察到的灵长类动物的面部处理机制相似，研究人员认为这表
通常，控制器使用一系列路径点来接收轨迹。控制器的任务是使用控制输入让车辆通过这些路径点。
UIDeviceOrientation，表示设备朝向，可以通过[UIDevice currentDevice] orientation]获取，取值有：
上一期介绍了一下tinkerboard2 Android11下面适配DSI屏幕的方式(https://blog.csdn.net/chenchen00000000/article/details/124721846)，这一期来介绍一下如何支持触摸与屏幕自动旋转。触摸与屏幕自动旋转是Android设备上面的标配功能。
在三维场景中，除了用逼近真实的模型代表现实中的设备、标识物外，通常还会使用一些动画来表示模型在现实中一些行为和作用。常见的动画比如路径动画、旋转动画、发光动画、流动动画等。本文将为大家介绍几种常用的路径动画。首先，最简单的自然是直线路径动画。
本文记录《机器视觉》 第三章第三节 —— 投影，一些学习笔记和个人理解，其中核心内容为二值图的投影。 根据 转动惯量 节的结论，我们只需要使用一阶矩和二阶矩，就可以计算出：物体的位置和朝向。为了计算物体的一阶矩和二阶矩，我们并不需要知道原始图像，因为，原始图像的投影已经提供了充足的信息。这是一个有趣的结论，因为，图像投影的形式更加紧凑，并且，可以用来设计快速算法。 📷 考虑一条经过原点并且与 x 轴之间的夹角为 \theta 的直线。现在，我们构建一条新的直线，这条线和原来的直线垂直，并且和原来的直线
俄亥俄州立大学心理系在Psychological Science发文称：即使注意焦点不断转移，客体的不同特征依然能被成功捆绑，其中单一的空间注意焦点在特征捆绑过程中起着至关重要的作用。视觉场景中存在大量客体，每个客体均包含许多特征（例如颜色、形状、纹络），这些特征可以被捆绑为一个有意义的客体。空间注意在特征捆绑过程中起着非常重要的作用，尤其是注意焦点对特征捆绑非常重要。然而，视觉注意往往不是单一、静止的，注意焦点会不断转移。该研究主要探讨当空间注意不断转移时，客体的特征是否能成功捆绑。
早在两千多年前，柏拉图就在他的著作 Timaeus 里提到了五种正多面体：正四面体、立方体、正八面体、正十二面体、正二十面体。因此，这五种正多面体也被称为柏拉图立体。两千多年以来，这些正多面体因为其对称性，吸引了无数数学家、艺术家。 而在这篇文章里，我将介绍如何用多边形环，根据正多面体的对称性，组成各种各样美丽的空间图形。在纽结理论（Knot Theory）里，这样由有限多个互不相交的纽结（多边形环也是一种纽结，平凡纽结）构成的空间图形，叫做链环（Link）。组成链环的每一个纽结称为该链环的一个分支。由于这
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