今天讲一下绘制心形的两种方式,主要是为了扩展一下绘制复杂形状的思路,为后面讲特效做一些简单的铺垫。
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
使用原生canvasAPI绘制水球图,这将是一个非常有意思的挑战任务。水球图是一种常见的加载动画,属于扩展图形,在echarts中使用时需要下载扩展库(同为扩展库的还包括文字云插件和地图插件,项目地址为https://github.com/ecomfe/echarts-liquidfill)。
PostGIS是一个空间数据库,空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
利用turtle画圆,实际上我们可以用正多边形来无限逼近,直到人的肉眼无法分别,就算“蒙混过关了”。那不同半径的圆,究竟该用多少边的正多边形来画呢?从实验二可以看出,都是正三十边形,当半径变大后,看上去就不那么圆了,因为每条边的长度变长了。只有当每条边足够短,短到你肉眼无法分别,这才算是一个“合格”的圆。实际操作发现,当边的长度为3左右,人的肉眼就很难分辨了。
前面发了一些关于 Shader 编程的文章,有读者反馈太碎片化了,希望这里能整理出来一个系列,方便系统的学习一下 Shader 编程。
目前最新的共享单车公开数据可能只有深圳市政府数据开放平台[1]发布的共享单车企业每日订单表了,数据量包含2017-04-03到2021-08-30的 2.4 亿条数据,总计约 24G 大小:
当然由于GGEBiplotGUI需要调用到Java的内核,所以安装此包时务必保证本机已经具有了Java 的运行环境。接下来我们看下如何绘制双标图:
全称 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG),是计算机图形学领域仅次于TOG (ACM Transactions on Graphics) 的顶级期刊
题目描述 啤酒每罐2.3元,饮料每罐1.9元。小明买了若干啤酒和饮料,一共花了82.3元。我们还知道他买的啤酒比饮料的数量少,请你计算他买了几罐啤酒。 题目分析 题目代码
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
文章作者来自ThoughtWorks:贺思聪 ,图片来自网络。 3D打印机已经买回来几个月了,基本上每天都要打印一些东西,期间遇到了很多的问题积累了很多的经验。虽然现在桌面级的3D打印也算是比较简单好用了,但要追求好一点的打印质量,还是得折腾。 1 打印校准 打印机的校准包括X、Y、Z和A、B(就是喷头)两个轴的校准。最重要的是XYAB,因为他们直接关系到打印的尺寸大小及表面质量。 Cura和Slic3r等工具导出的是GCODE格式。GCODE格式使用明文描述路径。Sailfish Firmwar
建筑设计图纸或蓝图总是以 PDF 格式保存,因为它即使在不同的操作系统上也能保持文档的显示效果和质量。对于常见的 PDF 编辑器来说,标记、编辑和签名是必不可少的功能。在建筑、工程和施工(AEC)行业,对 PDF 测量工具的需求变得至关重要。
从比较三星、苹果、HTC的智能手机,iOS、Android、Windows的移动操作系统到比较即将选举的选举候选人,或者选择世界杯队长,比较和讨论丰富了我们的生活。如果你喜欢讨论,你所要的就是在一个充满激情的群体中抛出一个相关问题,然后看着它爆炸式地发展!这个过程的美妙之处在于,社区里的每个人都是一个知识渊博的人。
浏览博客时,偶然间发现这个"跳动的心"特效,瞬间被感动了,当得知这个特效是用纯代码实现( GLSL 实现)的,确实又被惊到了。
导读:关于三种数据科学工具Python、R和SAS,本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡,以便你随时调整权重,快速做出选择。
关于三种数据科学工具Python、R和SAS,本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡,以便你随时调整权重,快速做出选择。
「在一个带权有向图G=(V,E)中,每条边的权是一个实数。另外,还给定V中的一个顶点,称为源。
对人类来说,观看单个二维图像并理解它捕获的完整三维场景是一件容易的事,但对于 AI 智能体来说则不然。现实生活中,一台需要与物体进行交互的机器(比如一个收割庄稼或协助手术的机器人)必须能够从的 2D 图像的观察中推断出 3D 场景的属性。
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral(MCFS),这是一个新颖的算法框架,用于多机器人覆盖路径规划(MCPP),首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线(Connected Fermat Spiral,CFS)适应到多机器人协调中。
注意canvas 的 width 和 height 不要用 css 来设定,如果用 css 样式来设置,会变形和失真
circos 主要用于展示染色体上的相关数据,根据在染色上的位置进行不同方式的可视化。
最近再学习断点回归,其中深深被地理断点回归所折服,其设计思路之巧妙真的让人拍案叫绝。
上文介绍了scatter plot绘图,相信大家对plot模块有了一定的了解。今天小编将介绍line plot 的绘图内容。
如下图示,通常一个光滑的表面(比如水晶球)会反射环境光,因此我们可以看到球面上会被映射出其他物体。那么计算机中如何表示这个呢?
3blue1brown系列课程,精美的动画,配上生动的讲解,非常适合帮助建立数学的形象思维,非常值得反复观看:
你总是要先扛过沮丧的今天,才有真实可期的明天.成年人的世界向来没有容易二字.总有一个时刻,在你或长或短的生命里,一定至少有一个夜晚,你站在窗前,看着窗外的世界,觉得无比沮丧,但是你可以选择拥抱光明,允许自己有沮丧和疲惫的权利,但不忘保持战斗力.嘴上喊着丧,却没有停止脚步,唯有化沮丧为力量,坚持向前走,才能将今日的丧,蜕变成明日的喜.这就是平凡如你的不平凡之处.
本文描述了二维复合变换的基本方法和思想,根据鼠标位置坐标获取起始点pStart和终止点pEnd的坐标,设计实现每个基本图形的画图方法,根据pStart和pEnd即可确定基本图形的控制点,进而绘制对应图形。规范化齐次坐标以后,图形几何变换可以表示为图形控制点点集合的规范化齐次坐标矩阵与二维变换矩阵相乘的形式,分别设置二维变换矩阵的参数信息,设计实现对应的方法,即可实现图形的二维变换功能。
这部分基本就是废话,网上都能找到,我只不过是整理了以下.建议先不看,用到的时候可以回来看看
这几天又看了AMIR HERTZ和RANA HANOCKA的2019年的文章,关于如何在三维网格图形上应用卷积神经网络CNN。文章的特点就是能通过池化层下采样模型来提高语义分割的正确率,效果如下面的论文封面图,为了分辨出花瓶的颈或把手,模型被采样成了不同的样子
2022年2月3日,西南交通大学计算机与人工智能学院的林小惠/江永全*/杨燕等人在Journal of Molecular Structure杂志发表文章,提出了一种基于图卷积网络预测原子间两两距离的模型,以解决传统计算方法在确定分子结构时实验成本高、计算成本高的问题。
通过一个基础案例来了解这些渲染技巧:正背面剔除、深度测试、多边形偏移。应该更容易理解。
记录一下通信原理学习笔记,主要内容包括电磁波的概念及传播方式,以及随参信道的特性与影响、信道容量相关知识
背景:人脑是一个复杂的网络,它无缝地表现出行为和认知。该网络由直接或间接调节大脑区域之间通信的神经元组成。在这里,我们展示了多层/多路网络分析如何提供一个合适的框架来揭示结构连接(SC)的吞吐量,以调节信息传输,从而产生功能连接(FC)。
本文是论文(Visualizing and Measuring the Geometry of BERT)的系列笔记的第一部分。这篇论文由Andy Coenen、Emily Reif、Ann Yuan、Kim、Adam Pearce、Fernanda Viegas和Martin Wattenberg撰写。
//字母数字雨 #include<stdio.h> //随机数头文件 #include<stdlib.h> //包含easyX图形库 可以使用绘图函数 以及鼠标操作 #include<graphics.h> #include<conio.h> #define STR_SIZE 20//没串雨的字符个数 #define RAIN_NUM 128//雨的数量 #define WIDTH 960 #define HEIGHT 640 #define STR_W 15//字符宽度 //结构体封装属性 struct
在GPU出现以前,显卡和CPU的关系有点像“主仆”,简单地说这时的显卡就是画笔,根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色,材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”,由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理,占用了CPU太多的运算时间,从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如,渲染一个复杂的三维场景,需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏,显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存,所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处
这篇文章是为了补充解释论文,大致呈现了主要的结论。请参阅论文以获得完整的参考文献和更多信息
关于临床预测模型的基础知识,小编之前已经写过非常详细的教程,包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
语言的结构是离散的,而神经网络则基于连续数据运作:高维空间中的向量。成功的语言处理网络必须要能将语言的符号信息转译为某种几何表征——但是这种表征该是怎样的形式呢?词嵌入提供了两种著名的示例:用距离编码语义相似度,特定的方向则对应于极性(比如男性与女性)。
目前工作中有不少涉及到地图的项目,我参加了几次技术评审,前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足,这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识。另外,我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验,虽然最终遗憾没有上线,但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下。WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术,所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识,不会太深入,很细节的技术点在后续文章里再讲解。
分集是一种抗衰落技术。原理是利用两个以上信号传送同一个信息,并且这些不同信号的衰落相互独立。在接收端以适当方式将这些信号合并利用,以降低合成信号电平起伏,减小各种衰落对接收信号的影响,进而恢复信息。
本文来源:内容选自Debugger,作者:Erik Engheim 机器之心,编译参与:小舟、泽南,谢谢。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件,做了中文翻译和注释,并制作成了GIF动图!
从许多方面来看,回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。通常,回归分析可以用来挑选与响应变量相关的预测变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过预测变量来预测响应变量。
这一期为大家带来一个非常好玩的 demo,我们制作一套自己的 3D 管道控制系统,运用了( http://www.hightopo.com )HT 的 Graph3dView 组件通过对 WebGL 底层技术的封装,与 HT 其他组件一样,基于 HT 统一的 DataModel 数据模型来驱动图形显示。
今年朋友问我什么时候能画一只老虎。不能辜负朋友的期待,还是一样的流程,在百度图片里下载了一张虎年的图片(原图局部见上图),然后开始肝代码。
机器之心报道 机器之心编辑部 原班人马打造,2023 年的 NeRF 进步神速。 2020 年,加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像,生成效果非常惊艳: 三年之后,这支团队做出了更惊艳的效果:在一项名为「Zip-NeRF」的研究中,他们完整还原了一个家庭的所有场景,就像无人机航拍的效果一样。 作者介绍说,Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种,每个品种有50个样本,以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的,但其他两个花种之间不是线性可分离的。
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