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基于图形项的复杂形状和动画--千足虫

在本篇中,会看到利用图形项来绘制复杂形状和动画,模拟“千足虫”的运动和消亡过程。程序有一个内部的定时器,在没段时间间隙中,这些千足虫都在不停的移动。

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Zn中嵌入形状复杂性,偏向正方形(cs AI)

形状复杂度是难以量化的质量,主要是由于其相对性质。由于欧几里得思想的偏见,圈子通常被认为是最简单的。但是,它们作为数字图像的构造仅是理想形式的近似值。因此,参照圆计算出的复杂度阶数是不稳定的。 因此,我们认为正方形(Zn中的超立方体)是构造复杂度阶数的最简单形状。通过使用L∞范数和平方之间的联系,我们可以有效地编码矩形适应性的简化,从而获得多尺度复杂度度量,其中尺度决定了对边界的关注程度。 我们讨论零复杂度在信息重复性和可构造性方面的含义,以及除正方形以外的哪种形状具有零复杂度。

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    形状匹配

    相同图像的matchShape= 0.0 相似图像的matchShape= 0.19863853606386983 不相似图像的matchShape= 0.11567279132076783 算法:形状匹配是通过

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    更改数组的形状 >>> import numpy as np >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[2., 2., 5., 6.], [2., 7., 4., 2.], [9., 3., 5., 8.]]) >>> a.shape (3, 4) 数组的形状可通过各种命令更改。 如果数组被重新塑造成其他形状,数组又被视为“C-style”。 reshape(m,n) 函数返回具有修改形状的参数,而 ndarray.resize((m,n)) 方法修改原始数组 >>> a array([[2., 2., 5., 6.], [2. 在复杂情况下,r_ 和 c_ 可用于通过沿一个轴叠加数字来创建数组。

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    【easeljs】矢量形状 Shape类

    类介绍 继承自 DisplayObject 一个Shape(形状)允许你在显示列表中显示矢量图。它包含一个带有所有绘制矢量图形的方法的Graphics(图形)实例。 createjs.Shape(); shape.graphics.beginFill("#ff0000").drawRect(0, 0, 100, 100); 方法 addEventListener 给形状加事件侦听器 cache 缓存形状 clone 克隆 dispatchEvent draw getBounds getCacheDataURL getConcatenatedDisplayProps getConcatenatedMatrix

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    Numpy 修炼之道 (7)—— 形状操作

    Numpy 有一个强大之处在于可以很方便的修改生成的N维数组的形状。 更改数组形状 数组具有由沿着每个轴的元素数量给出的形状: >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 6., 7., 2. [ 6., 2., 0., 9.], [ 3., 9., 3., 8.]]) >>> a.shape (3L, 4L) 上面生成了一个 3x4 的数组,现在对它进行形状的改变 [ 2., 0., 3.], [ 0., 9., 8.]]) >>> a.shape (3L, 4L) 无论是ravel、reshape、T,它们都不会更改原有的数组形状 将不同数组堆叠在一起 除了可以对单个数组的形状进行转换外,还可以把多个数据进行堆叠。

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    html前端之css绘制形状

    transparent; border-right: 26px solid red; border-bottom: 13px solid transparent; } 12 Point Burst(爆炸形状

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    PowerBI 地图 - 形状地图最佳实践

    形状地图与默认地图不同,形状地图的好处是:简洁。 形状地图不需要加载一个复杂的在线地图,但目前在 PowerBI 的默认形状地图,不能放置文本,因此我们需要用数据做一些辅助,如下: 动态版本如下: 我们通过极致的技巧弥补了形状地图的缺陷,具有特性如下: 默认简洁效果 局部放大效果(点击后) TOPX 数据辅助 得到形状地图 根据微软官方的说法,PowerBI 形状地图使用topojson格式,这是GeoJson格式的简化版本,于是,我们需要这样的套路: 第一步,得到 优化形状地图 这里的局部放大效果令人震撼,配合数据显示,将形状地图的交互性达到在 PowerBI 现有状态下的最佳搭配。

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    学界 | 3D形状补全新突破:MIT提出结合对抗学习形状先验的ShapeHD

    本文提出了 ShapeHD,通过将深度生成模型与对抗学习的形状先验相结合,超越单视图形状补全和重建的极限。实验证明,ShapeHD 在多个真实数据集的形状补全和形状重建方面都远远超过了当前最高水平。 在本文中,研究者的目标是超越从单个深度图像到 3D 形状补全和从单个彩色图像到 3D 形状重建的极限。 通过纯粹的监督学习,网络倾向于产生平均形状,这些形状由于歧义的存在而将惩罚最小化。 事实上,还存在另一种常常被忽视的歧义:在合理的形状中,仍有多种形状可以很好地对应 2D 图像;即,在给定单视图输入的情况下,ground truth 的形状是不确定的。 在微调 3D 形状补全网络时,我们使用两种损失函数:输出形状的监督损失,以及预训练鉴别器提供的自然损失。 单视图形状补全 ?

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    view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式,「其中 resize_ 比较特殊,它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小 ,而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小,只能够重新调整张量形状。」 比如对于下面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量: ? 2D 张量在内存中实际以一维数组的形式进行存储,行优先的方式指的是存储的顺序按照 2D 张量的行依次存储。 ? 上面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量通常称为存储的逻辑结构,而实际存储的一维数组形式称为存储的物理结构。

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    今天跟大家分享简单的信息图制作方法——形状/图案填充法。 ▽▼▽ 今天教大家简单的图表形状填充。 ●●●●● 首先是一个已经做好的柱形图。 ? 今天教大家三种图表美化思路: 图片填充: 形状填充: 图案填充: 形状填充: 如果说这个案例中的数据是指代的水果(苹果、香蕉等),农产品甚至小汽车,你都可以利用现有的形状素材,把柱形图的每一个数据条填充成对应物品 注意我刚才选用的素材是从PPT美化大师的形状中插入的矢量素材(可编辑的形状),当然如果是使用像素图的话也可以,不过颜色无法更改。 在填充形状的时候,一定要填充前自定义好形状的颜色,否则填充之后是无法更换颜色的。 填充咖啡: ? 图片填充: 下面的WiFi标识是一个(位图)像素图,无法更改颜色。 ? 利用软件自带的图案形状填充功能,你可以充分发挥自己的想象力,创作出很多的奇葩的图表来!

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