如图,这种地图上经常出现的地标特效,我们用shader做一个,记录一下源码。这种特效有以下几个特征:
本篇文章将介绍钟形曲线是如何形成的,以及π为什么会出现在一个看似与它无关的曲线的公式中。
前两章,其实我们已经明白了绘制平面图形的套路了。 接下来我们按照套路继续画其他的图形。
视觉误差会对UI造成什么样的影响,业界内流行的解决方案又有哪些,本文将以超过五十个例子为你讲解。希望学习UI的朋友通过这篇文章可以解决这个问题。 俗话说眼见为实,但其实我们的眼睛经常欺骗我们。眼睛通过光的反射接收信息,然后经过一次「脑补」最终形成我们所谓「看见」的图像。脑补这个过程会因为各种原因的影响导致我们对于「看见」的事物的理解产生偏差。这一点对图形化操作界面的设计非常影响。既然无法绕过,设计师就要学会如何去「适配」人类的视觉惯性画出“正确”的界面。
你是否想知道大家都在谈论的神经网络到底是什么,但你又不敢去问?哈哈,别再害怕了!读了这篇文章,你将能够走进任何一个会议,用你新获得的流行词在午餐桌上大放异彩!
本教程假设你已经熟悉Unity Scripting的基本知识了。如果不清楚的可以看 时钟 的章节学习Unity的基础知识。而 构建分形 的章节里也提供了协程的基本介绍。
换句话说,如果可用训练数据的数量是固定的,我们继续添加维度的话,则会发生过拟合。另一方面,如果我们不断增加维度,训练数据的数量需要快速增长以保持相同的覆盖,并避免过拟合。在上面的例子中,我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多,数据越稀疏,使得对分类器参数(即,其判定边界)的精确估计变得更加困难。维度的诅咒的另一个效果是,这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上,围绕原点(在超立方体的中心)的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下:
原文:Pixel accurate collision detection with Javascript and Canvas 译者:nzbin 我正在开发一个需要再次使用碰撞检测的游戏。我通常会使用简单高效的盒模型碰撞检测。盒子模型的主要原则就是把所有的物体都抽象成正方形,如果两个正方形有重叠,就认为是一次碰撞。这通常是一个简单的游戏所需要的。但是因为这种模型我之前用过多次,我想尝试一些更深刻更准确的方法。 我选择从像素级层面来看是否发生了碰撞。首先我要了解“像素是什么”。我测试的元素透明度都不为
序言:首先,这是一篇学习 SVG 及 JS 动画不可多得的优秀文章。我非常喜欢 Ana Tudor 写的教程。在她的教程中有大量使用 SVG 制作的图解以及实时交互 DEMO,可以说教程的所有细枝末节都可以成为学习 SVG 以及 JS 画图的资料。另一方面,这篇教程也非常枯燥,因为教程的主要篇幅是关于几何图形的数学计算,不过上过中学的人都能理解。全篇翻译完,我觉得我几乎重新温习了一遍中学的几何知识,顺便学了点英语词汇。最后还要感叹一下,想要灵活运用 SVG 画图,深厚的数学功底是不可或缺的,同时还要有敏锐
“绘图”工具栏中的椭圆形工具很难使用。如果开始在单元格的左上角绘制矩形,形状将从该角开始。但是,如果在同一个点开始画一个圆,画的椭圆将不会完全包含单元格中的文本。此外,为什么没有圆形和正方形?有朋友觉得很难画出完美的圆形和正方形。
导读:OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口,现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目,研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
前言:OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口,现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目,研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
终于到周末了!在家看了我最喜欢的电视节目《疑犯追踪》来解压。令人惊讶的是,这一集是关于最著名的数学常数pi(π),它等于圆周长与直径之比,通常约为3.14159。芬奇先生(主人公)担任代课老师,在黑板上写下了3.1415926535。然后他问学生:“这是什么意思?”我想了想在心里回答了这个问题:“如果我有一个直径为1的自行车轮胎,那么自行车轮胎完整转一圈可以行使的距离就是pi。”然而,在电影中,没有人回答。然后芬奇先生自己回答了这个问题,说道:
前段时间在一个朋友那么得到的灵感,想到可以用音乐播放页面作为一张海报图片。其实接下来要讲的和海报还是有差距的,而具体实现也只是简单的图片粘贴,但是在效果上还是不错的。效果图如下,希望大家喜欢:
在这篇短文中,我将为你初步介绍这一领域和神经网络本身的背景信息。接下来的5分钟可能不会让你迅速成为这个领域的世界级专家,但让你经历一个意义非凡的入门阶段却是很简单的。另外,你还将学习到一些流行术语(尤其是按文后的清单做进一步阅读),这可以成为你茶余饭后的谈资。
题目描述 一种新型的激光炸弹,可以摧毁一个边长为R的正方形内的所有的目标。 现在地图上有n(N ≤ 10000)个目标,用整数Xi,Yi(其值在[0,5000])表示目标在地图上的位置,每个目标都有一个价值。 激光炸弹的投放是通过卫星定位的,但其有一个缺点,就是其爆破范围,即那个边长为R的正方形的边必须和x,y轴平行。 若目标位于爆破正方形的边上,该目标将不会被摧毁。 输入描述: 输入文件的第一行为正整数n和正整数R,接下来的n行每行有3个正整数,分别表示 xi,yi ,vi 。 输出描述: 输出文件仅有一个正整数,表示一颗炸弹最多能炸掉地图上总价值为多少的目标(结果不会超过32767)。 示例1:输入
蒙特卡罗方法也成统计模拟方法,是指使用随机数(或者更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。工作原理就是两件事:不断抽样、逐渐逼近。如何利用python语言实现蒙特卡洛方法。
“ 一看就会,一做就废 ”,设计师们常常对最新的技术、风格、发展趋势侃侃而谈,却忽略了最基础的原则和理论.
这次奇幻的旅程,开始于2018.10.14的Kiko Pastur广州站讲座的Ace Assembly流程中一个关键而绝妙的手法,惊叹于这个魔术动作的美妙设计的同时,我开始放飞自我,一边练习回忆着讲座中的精彩内容,一边找到了一个震撼我的点,凭着本能探寻着这背后的数学原理。真是老夫聊发少年狂,经过讨论,推导,严格证明,历时一周有余,才把这个问题彻底搞定!到底是老了,没那么熟练了,可当我的思维碰撞到每一个有希望而又似曾相识的idea时,总是让我感到如此兴奋和幸福!好久没有这样的感觉了!感谢上帝!让我梦回少年!
蒙特卡洛随机方法,即统计模拟方法,是一类以概率统计理论为指导的数值计算方法。本质上是用部分估计整体,采样越多,则越近似最优解。
简介:本文将介绍如何使用Java编程语言打印出不同的图形,包括三角形、圆形和正方形。我们将使用嵌套循环和基本的数学计算来实现这些图形的打印。
本故事源自<Flatland>这本书,TED-ED有相关视频《Exploring other dimensions》 假设桌子上有一把三角尺,俯视时它是一个三角形,移动自己的视角平视它,三角尺就抽象成
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法,是通过使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。
第一个手部图标,可以拖动物体,对准物体点击就可以拖动。第二个就是指针图标,可以选择物体的移动方向。可以选择x,y,z三个方向进行移动。第三个就是旋转图标,可以对物体进行任意方向的旋转。第四个可以改变物体的大小。 这个时候按住鼠标右键可以对场景查看,全景查看。按下w,s可以对镜头远近调节,a,d可以左右位移,如果仅仅是鼠标左右移动那就仅仅只能旋转而已。
到目前为止,我最喜欢 Framer Motion 的部分是它神奇的布局动画--将 layout prop 拍在任何运动组件上,看着该组件从页面的一个部分无缝过渡到下一个部分。
之所以会觉得数学不重要,是因为在工作中没有哪行代码会明确表示用了数学中的哪个公式。
假设现在需要判断下图中的圆形图案属于三角形还是正方形类别,采用KNN算法分析如下:
今天,国内电影院在停业将近半年后终于复工了。为了保持合理的隔离距离,国家电影局规定每场电影的上座率不得超过30%。
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。
四、填色 color 函数有三个参数。第一个参数指定有多少红色,第二个指定有多少绿色,第三个指定有多少蓝色。比如,要得到车子的亮红色,我们用 color(1,0,0),也就是让海龟用百分之百的红色画笔。 这种红色、绿色、蓝色的混搭叫做RGB(Red,Green,Blue)。因为红绿蓝是色光上的三原色,任何颜色都可以通过改变三原色的比重来调配出来。 虽然我们不是在计算机屏幕上混合颜料(我们用的是光!),但我们可以把RGB方案想象成三个颜料桶,一个红的,一个绿的和一个蓝的。每个桶里都是满的,我们可以看成满桶的值
强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字。冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性。 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛的用于
在使用数学知识画出很酷的各种图形之前,你需要先学习Python编程语言的基础知识。本文将会带你熟悉以下编程概念:循环、变量、函数、使用小龟模块绘制图像。本文假设你已经安装了Python,如果没有,欢迎你访问我的在线编程学习网站www.icoding.pub,你可以在编程入门—使用python语言开发游戏课程中下载Python并学习安装过程和Python基础操作。本文是在Python编程中发现数学之美的第一章内容,其余内容会陆续发布在www.icoding.pub,欢迎关注。
对于某些不能精确求解的问题,蒙特.卡罗方法是一种非常巧妙的寻找近似解的方法。 以求解圆周率的问题为例,假设有一个单位圆及其外切正方形,我们往正方形内扔飞镖,当扔的次数足够多以后,“落在圆内的次数/落在
在有些系统中,存在大量相同或相似对象的创建问题,如果用传统的构造函数来创建对象,会比较复杂且耗时耗资源,用原型模式生成对象就很高效,就像孙悟空拔下猴毛轻轻一吹就变出很多孙悟空一样简单。
1218: [HNOI2003]激光炸弹 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 1139 Solved: 542 [Submit][Status] Description 一种新型的激光炸弹,可以摧毁一个边长为R的正方形内的所有的目标。现在地图上有n(N<=10000)个目标,用整数Xi,Yi(其值在[0,5000])表示目标在地图上的位置,每个目标都有一个价值。激光炸弹的投放是通过卫星定位的,但其有一个缺点,就是其爆破范围,即那个边长为R的正方
无论怎样,看完这一组动图,你不仅能够感受到数学美丽的一面,同时也会对我们常见的公式定理有更深刻、直观的理解!
在本文中,我们将学习Canvas的特性,包括如何在HTML文档中引入Canvas以及在Canvas上绘制图形和各种对象。我们也将学习如何修改绘制在Canvas上的图形和对象,以及如何擦除它们。最后,将通过一个例子来学习如何将Canvas,尺寸设置为浏览器窗口的大小。
考虑一个正方形。它是对称的吗?它是如何对称的?它有多少对称性?它有什么样的对称性?
正方形内部有一个相切的圆,它们的面积之比是π/4。现在,在这个正方形内部,随机产生n个点,计算它们与中心点的距离,并且判断是否落在圆的内部。若这些点均匀分布,则圆周率 pi = 4*N/int(M), 其中count表示落到圆内投点数 n:表示总的投点数。
K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。如下图:
在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样,采用有放回的方式,也就是在采样得到的样本集合中,可能有重复的样本。
翻译自raywenderlich网站iOS教程Graphics & Animation系列 介绍 UIKit Dynamics是一个集成到UIKit中的完整物理引擎。它允许您通过添加诸如重力,附件(弹簧)和力量等行为来创建感觉真实的界面。您定义了您希望界面元素采用的物理特征,动态引擎负责其余部分。
如果想要一个圆形的盒子,那么只要把圆角半径的长度(length)设置为盒子(正方形)的长的一半即可.
Unity对纹理的处理是智能的:不论你放入的是PNG,PSD还是TGA,它们都会被自动转换成Unity自己的Texture2D格式。在Texture2D的设置选项中,你可以针对不同的平台,设置不同的压缩格式,如IOS设置成PVRTC4,安卓平台设置成RGBA16等
圆周率是圆的周长与直径的比值,一般用希腊字母π表示,是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比,是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。
Power BI 11月推出的新切片器视觉对象使得切片器可以有更好玩的效果。《Power BI 新功能:切片器添加地图》介绍了添加图像,本节介绍添加按钮填充背景。
作为画圆是一项前端css的基本功了,画圆的思路是设置长和宽相等,那么呈现出来的是一个正方形,其次再让正方形的边框弧度为百分之五十,就可以变为圆形了,或者如果写成和设置的长和宽一半的长度的话,也是可以的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云