我有两个左手的副本,来自两个不同的跳跃运动传感器,我正在尝试转换一个,以匹配另一个的位置和旋转。
我目前正在使用以下代码来可视化它:
Hand temp = new Hand().CopyFrom(averaged[key2].LeftHand);
temp.SetTransform(averaged[key1].LeftHand.PalmPosition.ToVector3(),averaged[key1].LeftHand.Rotation.ToQuaternion());
foreach (Finger f in temp.Fingers)
{
foreach (Bone b in
在线性规划中,我正在最小化加权输入向量和目标向量之间的距离。我使用Scipyto来计算我需要的权重的值。目前它们介于0和1之间,但如果它们小于.2,例如,我希望它们是零,因此x_i应该是0或.2;1.我被指向混合整数线性规划,但我仍然找不到任何方法来解决我的问题。我该如何解决这个问题呢?
我想使用(0,0)或(.3,1)作为每个x的边界,我该如何实现?
下面是我的SciPy代码:
# minimize the distance between weighted input vectors and a target vector
def milp_objective_function(w
我对优化代码有一个问题。我写的代码应该优化这两个目标,考虑它们的表达式,并产生可以绘制的值。这是我的代码,如下所述。 from pyomo.environ import *
import numpy as np
import pandas as pd
import random
import matplotlib.pyplot as plt
model = ConcreteModel()
st1 = []
st2 = []
rows =10
n = []
for i in range(rows):
rn = random.randi
我有一个稀疏线性系统Ax = b。在我的应用中,A是一个对称稀疏矩阵,其典型大小约为2,500,000 x 2,500,000,在主对角线和另一对角线上有非零(加上对此的对称)。这使得它在每一行中有2-3个非零。
为了测试我的代码,我正在比较MATLAB和特征。我创建了一个1,000,000 x 1,000,000稀疏矩阵A。在MATLAB中,我只需使用x = A\b,大约需要8秒。在艾根,我已经尝试过几个解决方案。SuperLU大约需要150秒,SimplicialCholesky大约需要300秒.UmfPackLU大约需要490秒。这些时间对我来说太长了;在真实的数据上,它只是花费了太长的
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
b_ub = [74, 40, 36]
b_eq = [20, 45, 30]
A = np.array([[7, 3, 6], [4, 8, 2], [1, 5, 9]])
m, n = A.shape
c = list(np.reshape(A, n * m)) # Convert matrix A to list c.
A_ub = np.zeros([m, m * n])
for i in np.arange(0, m,
1): # F
我是Python中CP问题和OR-Tools方面的新手,我想做以下工作:
# declare variables
for i in range(I):
for k in range(K):
x[i,k]=solver.IntVar(0,N,"x %i %i " % (i,k))
#constraints
solver.Add(CustomFunction[(x[i,k])] == 1) # only consider the values of x[i,k] evaluated in CustomFunction is equal to 1
但是,在评