首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将这些点移动到离图更近的位置?

将这些点移动到离图更近的位置可以通过以下步骤实现:

  1. 确定目标位置:首先需要确定离图更近的位置是指哪个位置,可以是图的中心、某个特定点或者其他位置。
  2. 计算距离:对于每个点,需要计算它与目标位置之间的距离。可以使用欧几里得距离或其他距离度量方法。
  3. 排序点:根据计算得到的距离,对所有点进行排序,将距离目标位置更近的点排在前面。
  4. 移动点:按照排序后的顺序,依次将点移动到离图更近的位置。可以通过调整点的坐标或者图的布局来实现。
  5. 更新图:在移动点的过程中,需要及时更新图的布局,确保点移动后的位置能够正确反映在图上。

需要注意的是,具体的实现方式会根据使用的技术和工具而有所不同。在云计算领域中,可以利用前端开发技术(如HTML、CSS、JavaScript)和相关的图形库(如D3.js)来实现点的移动和图的更新。此外,还可以结合后端开发、数据库和服务器运维等技术,实现更复杂的功能和交互。

对于云计算领域的相关名词词汇,以下是一些常见的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 云计算(Cloud Computing):一种基于互联网的计算模式,通过共享的计算资源和服务,提供灵活、可扩展、按需使用的计算能力。腾讯云产品:云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  2. 前端开发(Front-end Development):负责开发和维护用户界面的技术和工作。腾讯云产品:云开发(https://cloud.tencent.com/product/tcb)
  3. 后端开发(Back-end Development):负责处理应用程序的逻辑和数据存储的技术和工作。腾讯云产品:云函数(https://cloud.tencent.com/product/scf)
  4. 软件测试(Software Testing):通过验证和验证软件的正确性、完整性和性能,确保软件质量。腾讯云产品:云测试(https://cloud.tencent.com/product/cts)
  5. 数据库(Database):用于存储和管理数据的系统。腾讯云产品:云数据库 MySQL(https://cloud.tencent.com/product/cdb)
  6. 服务器运维(Server Operations):负责管理和维护服务器的技术和工作。腾讯云产品:云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  7. 云原生(Cloud Native):一种构建和运行在云环境中的应用程序的方法论和实践。腾讯云产品:容器服务(https://cloud.tencent.com/product/tke)
  8. 网络通信(Network Communication):在计算机网络中传输数据和信息的过程。腾讯云产品:私有网络(https://cloud.tencent.com/product/vpc)
  9. 网络安全(Network Security):保护计算机网络和系统免受未经授权的访问、攻击和损害的技术和措施。腾讯云产品:云安全中心(https://cloud.tencent.com/product/ssc)
  10. 音视频(Audio and Video):涉及音频和视频数据的处理和传输。腾讯云产品:云直播(https://cloud.tencent.com/product/lvb)
  11. 多媒体处理(Multimedia Processing):处理和编辑多媒体数据的技术和工作。腾讯云产品:云点播(https://cloud.tencent.com/product/vod)
  12. 人工智能(Artificial Intelligence):模拟和扩展人类智能的理论、方法和应用。腾讯云产品:腾讯云AI(https://cloud.tencent.com/product/ai)
  13. 物联网(Internet of Things):通过互联网连接和交互的物理设备和对象的网络。腾讯云产品:物联网开发平台(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer)
  14. 移动开发(Mobile Development):开发移动应用程序的技术和工作。腾讯云产品:移动推送(https://cloud.tencent.com/product/tpns)
  15. 存储(Storage):用于存储和访问数据的设备和系统。腾讯云产品:对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  16. 区块链(Blockchain):一种分布式账本技术,用于安全地记录和验证交易。腾讯云产品:腾讯云区块链服务(https://cloud.tencent.com/product/tbaas)
  17. 元宇宙(Metaverse):虚拟和现实世界的融合,创造出一个全新的数字化空间。腾讯云产品:腾讯云元宇宙(https://cloud.tencent.com/product/metaspace)

以上是对于如何将这些点移动到离图更近的位置的答案以及云计算领域相关名词词汇的完善且全面的回答。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

进入三维

为了在屏幕上创建三维幻象,OpenGL会把每个gl_Positionx,y,z分量除以w分量,当w分量表示距离时候,就使得较远处物体被移动到渲染区域中心更近地方,这个中心作用就相当于一个消失点...有较大w值坐标被移动到(0,0,0)更近位置,(0,0,0)就是归一化设备坐标里渲染区域中心。 三.添加w分量创建三维   如果我们实际添加一下w分量,可以更直观发现它所产生影响。...因为我们现在要指定一个位置x,y,z和w分量,所以我们先要更新一下代码中POSITION_COMPONENT_COUNT变量,将值改为4。...然而,如果我们希望这些物体更加动态,比如改变桌子角度,放大或缩小,该怎么办呢?那么我们就不能指定w值,我们要用矩阵来生成这些值。把我们刚刚做改动都去掉,接下来我们将用矩阵来生成同样效果。   ...,我们需要旋转一下桌子,从而以正常视角看向桌子,并且因为旋转之后,桌子底部会离我们更近,我们可以让桌子离我们稍微远一些,这样效果更好,修改之后代码如下: //生成模型矩阵 Matrix.setIdentityM

12210

【系统架构设计师】计算机组成与体系结构 ⑩ ( 磁盘管理 | 磁盘臂调度算法 | 先来先服务算法 | 最短寻道时间优先 | 扫描算法 | 循环扫描算法 )

一、磁盘臂调度算法 1、磁盘臂调度算法简介 磁盘 数据块读取 性能 主要由 寻道时间 旋转延时 决定 ; 旋转延时 是 硬盘 盘面 持续保持匀速旋转 实现 , 这是 硬盘 本身硬件特性 ,...该延时没有规律 ; 磁头寻道时间 , 是可以使用算法进行优化 , 该算法称为 " 臂调度算法 " , " 磁盘臂调度算法 " 在 磁盘调度器 Disk Scheduler 中实现 , 用于..., 而是按照 磁道 距离进行 寻道 ; 初始位置 100 号磁道 , 最近 被访问磁道号 是 90 , 那么优先访问 90 号磁道 , 跨越 10 个磁道 , 访问完毕后 , 处于 90 号磁道位置..., C-SCAN , Circular SCAN , 沿着一个方向移动磁头 , 直到 磁头 移动到 最边缘 , 当到达最边缘时直接跳到另一边最边缘 , 形成一个循环 ; 循环扫描算法 适合处理特定模式请求分布...当前处于 12 号磁道 , 12 号磁道最近是 ② 和 ④ 请求 19 号 磁道 ; 然后访问 ③ 号请求 23 号磁道 , 最后访问 ⑥ 号请求 28 号磁道 ;

20910
  • 边缘计算到底是什么?有哪些应用场景?

    边缘计算架构实际上就是把云计算里面计算一部分功能下沉到用户更近位置,它可以带来两个好处。第一,就是它可以大幅减少上一层传输数据量。...边缘计算就是把边缘计算中心这样本质上还是计算中心位置,从最右边核心机房移动到基站也就是用户更近地方。通过这样移动,就是云延伸到用户更近地方。...把边缘计算中心设置在用户更近地方直接好处就是很多计算功能减少了数据来回周长,不需要从端到端了。 那么以前为什么要做云计算呢?...为什么就不能在更近地方,甚至本地、本机、本端上去进行运算? 这张是英特尔,非常恰当反映了云计算和分布式计算区别。边缘计算实际上就属于分布式计算。...在省会城市或大城市那种保卫很严密、各方面安全级别很高机房。但是现在把计算服务器往下放,放到了用户很近位置。但是传统服务器对温度对环境要求比较高,不太可能放在用户比较近位置

    54830

    边缘计算到底是什么?有哪些应用场景?

    边缘计算架构实际上就是把云计算里面计算一部分功能下沉到用户更近位置,它可以带来两个好处。第一,就是它可以大幅减少上一层传输数据量。...边缘计算就是把边缘计算中心这样本质上还是计算中心位置,从最右边核心机房移动到基站也就是用户更近地方。通过这样移动,就是云延伸到用户更近地方。...把边缘计算中心设置在用户更近地方直接好处就是很多计算功能减少了数据来回周长,不需要从端到端了。 那么以前为什么要做云计算呢?...为什么就不能在更近地方,甚至本地、本机、本端上去进行运算? ? 这张是英特尔,非常恰当反映了云计算和分布式计算区别。边缘计算实际上就属于分布式计算。...在省会城市或大城市那种保卫很严密、各方面安全级别很高机房。但是现在把计算服务器往下放,放到了用户很近位置。但是传统服务器对温度对环境要求比较高,不太可能放在用户比较近位置

    2K30

    附加实验2 OpenGL变换综合练习

    ;在此基础上,考虑一透视、两透视、三透视三类效果显示。...执行视点变换命令和执行模型转换命令是相同,想一想,在用相机拍摄物体时,我们可以保持物体位置不动,而将相机物体,这就相当于视点变换;另外,我们也可以保持相机固定位置,将物体相机,这就相当于模型转换...场景中物体顶点经过模型转换之后移动到所希望位置,然后再对场景进行视点定位等操作。模型转换和视点转换共同构成模型视图矩阵。 (二)模型变换 模型变换是在世界坐标系中进行。...,场景中物体放在了所希望位置上,但由于显示器只能用二维象显示三维物体,因此就要靠投影来降低维数(投影变换类似于选择相机镜头)。...透视投影,符合人们心理习惯,即视点近物体大,视点远物体小,远到极点即为消失,成为灭。它视景体类似于一个顶部和底部都被进行切割过棱椎,也就是棱台。

    1.4K30

    CDN静态资源加速

    静态资源访问关键是就近访问。可以考虑在业务服务器上层加一层特殊缓存,即CDN。...简单来说,CDN 就是将静态资源分发到,位于多个地理位置机房中服务器上,因此它能很好地解决数据就近访问问题,也就加快了静态资源访问速度。...搭建一个CDN系统需要考虑两如何将用户请求映射到CDN节点。 如何根据用户地理位置找到比较近节点。 将请求映射到节点 可以通过DNS解决域名映射问题。...找到用户最近节点 GSLB (Global Server Load Balance,全局负载均衡)可以给用户返回一个着他更近节点,加快静态资源访问速度。...一般会通过CDN厂商接口将静态资源写入某一节,然后通过内部同步机制分散同步到每一个节点。这个同步过程存在延迟,一旦无法获取到就不得不从源站获取。

    21.2K31

    LeetCode 789. 逃脱阻碍者(曼哈顿距离)

    每一回合,你和阻碍者们可以同时向东,西,南,北四个方向移动,每次可以移动到距离原位置1个单位位置。 如果你可以在任何阻碍者抓住你之前到达目的地(阻碍者可以采取任意行动方式),则被视为逃脱成功。...示例 1: 输入: ghosts = [[1, 0], [0, 3]] target = [0, 1] 输出:true 解释: 你可以直接一步到达目的地(0,1),在(1, 0)或者(0, 3)位置阻碍者都不可能抓住你...说明: 所有的坐标值绝对值 <= 10000。 阻碍者数量不会超过 100。...解题 题目有个要注意:也可以在某个不动 看谁终点曼哈顿距离近 曼哈顿距离:∣x1−x2∣+∣y1−y2∣|x1-x2|+|y1-y2|∣x1−x2∣+∣y1−y2∣ class Solution...if(abs(ghosts[i][0]-target[0])+abs(ghosts[i][1]-target[1]) <= mydist) return false;//阻碍着里终点更近

    41510

    如何确定NB-IOT卡信号强弱?

    此外,任何给定测量都高度依赖于读取位置无线电条件:调制解调器与周围小区距离、当地大气条件、调制解调器和小区之间是否存在信号阻塞,例如。...这些质量值将取决于调制解调器特定能力:基本上取决于它提取信号能力。 在应用程序中使用RSRP和RSRQ 应用程序如何利用这些值?...使用上表——当然,假设您使用远同通信调制解调器——您可以在调制解调器运行一小段时间后读取RSRP和RSRQ值,并使用它们向最终用户显示“连接质量”指示器,例如一行LED、一个单色LED或一个显示图标...你可以将这些值转换成手机显示那种四条指示器。 远通信值并不是完全定性:它们还指示了当调制解调器从塔楼移向其小区边缘时,信号强度和质量是如何下降。...同样,您设备UI可以向最终用户发出信号,表示他们可能希望将设备移到单元更近位置。上升RSRP和RSRQ值表明它们正朝着正确方向移动。

    1.5K20

    《经典图论算法》迪杰斯特拉算法(Dijkstra)

    dis[j] = min(dis[j], dis[k] + g[k][j]);迪杰斯特拉算法解题思路如下:1,从起始点开始计算所有和它相连(也就是起始点指向),计算完之后把起始点标记下(表示已经计算过了...2,找出离起始点最近且没有被标记过 v ,计算所有和 v 相连且没有被标记过,计算完之后把 v 标记下。3,重复上面的步骤 2 ,直到所有顶点都标记完为止。...2,迪杰斯特拉算法代码实现迪杰斯特拉算法使用是贪心策略,每次都是从未标记顶点中找到一个起始点最近,用它来更新所有和它连接且未被标记过,代码比较简单,我们来看下。...如果这个是个稀疏,边特别少的话,在一个个查找很明显效率不高,所以在这种情况下可以使用最小堆来优化下,每次与顶点 v 邻接计算完之后把它加入到堆中,下次循环时候直接弹出堆顶元素即可,它就是起始点最近...因为这里是没有负权边,值只能越加越大,我们不断选择最小值进行标记然后更新和它邻接,即贪心思路,最终保证起始点到每个顶点值都是最小

    20521

    k近邻(KNN)之kd树算法原理

    (2)进行回溯(Backtracking)操作,该操作是为了找到Q更近“最近邻”。即判断未被访问过分支里是否还有Q更近,它们之间距离小于Dcur。...如果Q与其父结点下未被访问过分支之间距离小于Dcur,则认为该分支中存在P更近数据,进入该结点,进行(1)步骤一样查找过程,如果找到更近数据点,则更新为当前“最近邻”Pcur,并更新Dcur...怎样判断未被访问过树分支Branch里是否还有Q更近?...实际上,在这些待回溯树分支中,有些树分支存在最近邻可能性比其他树分支要高,因为树分支离Q之间距离或相交程度是不一样Q更近树分支存在Q最近邻可能性更高。...7 第一次查询kd-tree 当前最近邻: (9, 6) , 最近邻距离: sqrt(13.25), 同时将未被选择树分支位置和与Q距离记录到优先级队列中。

    3.9K20

    Kd-Trees

    进行最近邻居搜索时,从根结点开始,递归地搜索左右子树,如果到目前为止发现最近比查询与结点对应矩形之间距离更近,则不需要探索该结点及其子树。...这是因为,如果左孩子包含 p,由于矩形是越来越小,所以若点在某个 node 矩形内被包含,则该 node p 这个所求 p 距离就可能越小。...有可能左右孩子都不包含目标点,那么谁近就去谁那。 // 先左先右当然都可以得到正确结果,但是 // 这里必须调整递归顺序,才能达到剪枝效果 if (node.left !...使用上也非常简单:当检验区域搜索时候,只需要用鼠标在上面画一个矩形;当检验最近邻居时候,只需要将鼠标移动到想要搜索那个对应位置上(也许这个并没有在图中画出)。 另一个难点是处理重叠。...不过这个也简单,只要把 draw() 写了,然后点几个,根据画出来马上就知道自己写对不对了。如果和自己预想不一样,那就肯定是写错了,这个是最容易 debug

    80820

    Pyhon海龟绘制木叶村徽章

    x,y位置 turtle.penup() 提起笔移动,不绘制图形,用于另起一个地方绘制 turtle.circle() 画圆,半径为正(负),表示圆心在画笔左(右)边画圆 setx() 将当前X轴移动到指定位置...sety() 将当前y轴移动到指定位置 setheading(angle) 设置当前朝向为angle角度 home() 设置当前画笔位置为原点,朝向东 dot(r) 绘制一个指定直径和颜色圆点 画笔控制命令...加大一 ? 这是个啥!!...这不是我想要木叶(╯‵□′)╯︵┴─┴ 不行,照这样画下去先不说我自己想打死自己,单是影迷朋友就能打死我了 重新分析了一下,感觉可以用螺旋线和直线来画 整个就分为螺旋线和三条直线,先整螺旋线 But...还差两条线,通过判断循环变量值来确定是否画线,于是出现了这样东西 ? 还有这样: ? 真相很近了!一番改改改之后 ?

    2K31

    Python数据挖掘:Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍

    点击Anaconda文件夹,包括这些exe执行文件: 这里我们使用Spyder进行编写Python程序。运行如下所示,左边是进行代码编写,右下角Console是输出结果地方。...聚类及Kmeans介绍 这部分内容主要简单介绍聚类原理及Kmeans相关知识。 机器学习基本思想,我还是介绍下面这张,非常经典。 1....= 2.24,所以P3P2更近,P3就跟P2混。...(4)再次计算小弟到大哥距离: 这时可以看到P2、P3P1更近,P4、P5、P6P哥更近,第二次站队结果是: • 组A:P1、P2、P3 • 组B:P4、P5、P6(虚拟大哥这时候消失) (...(6)第三次计算小弟到大哥距离: 这时可以看到P1、P2、P3P哥1更近,P4、P5、P6P哥2更近,所以第二次站队结果是: • 组A:P1、P2、P3 • 组B:P4、P5、P6 我们发现

    2.3K130

    OpenGL坐标系及坐标转换

    执行视点变换命令和执行模型转换命令是相同,想一想,在用相机 拍摄物体时,我们可以保持物体位置不动,而将相机物体,这就相当于视点变换;另外,我们也可以保持相机固定位置,将物体相机,这就相当于模型...eyex,eyey,eyez定义了视点位置;centerx、centery和centerz变量指定了参考点位置,该通常为相机所瞄准场景中心轴线上;upx、upy、upz变量指定了向上向量方向...场景中物体顶点经过模型转换之后移动到所希望位置,然后再对场景进行视点定位等操作。模型转换和视点转换共同构成模型视景矩阵。 模型变换 模型变换是在世界坐标系中进行。...投影变换 经过模型视景转换后,场景中物体放在了所希望位置上,但由于显示器只能用二维象显示三维物体,因此就要靠投影来降低维数(投影变换类似于选择相机镜头)。...透视投影,符合人们心理习惯,即视点近物体大,视点远物体小,远到极点即为消失,成为灭。它视景体类似于一个顶部和底部都被进行切割过棱椎,也就是棱台。

    4.2K70

    【C文件操作2】如何随机进行文件读取?

    fopen6种组合参数怎么用?介绍了C语言文件操作基本函数,fopen、fwrite、fread、fclose。这些只能从文件头读写或文件尾追加写入。...(fp,0L,SEEK_END); 将读写位置动到文件开头100字节处 fseek(fp,100L,SEEK_SET); 将读写位置动到文件当前位置100字节处 fseek(fp,100L,...fell一个小应用:获取文件长度 加入一共文件读写位置已经被移动了多次,这时若想获得文件长度,可以向用ftell记录当前读写位置,然后将其移动到末尾,再利用ftell获取文件尾至头部位置,就是文件长度了...(fp);/*记录文件当前位置指针位置*/ fseek(fp, 0L, SEEK_END);/*读写位置动到文件末尾*/ len = ftell(fp);/*获取文件末尾到文件开头长度...*/ fseek(fp, curPos, SEEK_SET);/*再将读写位置回到之前位置*/ return len; } 代码对应设计思路如下图: ?

    1.1K30

    序列数据和文本深度学习

    one-hot(独热)编码和词向量是将token映射到向量最流行两种方法。6.1总结了将文本转换为向量表示步骤。 图片 6.1 下面介绍分词、n-gram表示法和向量化更多细节。...让我们通过编写一个简单Python程序来理解如何将token转换为这些向量表示。我们还将讨论每种方法各种优缺点。...· onehot_encoded函数接受一个词并返回一个长度为N,除当前词索引外其余位置全为0向量。比如传如单词索引是2,那么向量在索引2处值是1,其他索引处值全为0。...为了理解这一,我们来看看图6.2,它画出了基于5部电影二维词向量。 图片 6.2 6.2显示了如何调整密集向量,以使其在语义上相似的单词具有较小距离。...由于Superman、Thor和Batman等电影都是基于漫画动作电影,所以这些电影向量更为接近,而电影Titanic向量动作电影较远,电影Notebook更近,因为它们都是浪漫型电影。

    1.4K20

    边缘云计算简介

    未来边缘计算和云计算是相辅相成,相互配合,边缘计算定位是拓展云边界,能够把计算力拓展到“万物”一公里以内位置。将边缘计算和云计算相结合,目前业界有很多尝试,也是技术研究一大热点。...云计算模式由关键特征、云计算角色和活动、云能力类型和云服务类别、云部署模型、云计算共同关注组成。...结合边缘计算概念,云计算将必然发展到下一个技术阶段,就是将云计算能力拓展至距 终端更近边缘侧,并通过云边端统一管控实现云计算服务下沉,提供端到端云服务,边缘云计算概念也随之产生。...根据所选择边缘云计算基础设施不同以及网络环境差异,边缘云计算 技术适用于以下一些场景: 将云计算能力延展到“万物”10 公里位置,例如将服务覆盖到 “乡镇,街道级十公里范围圈”计算场景。...为了让“物理世界”更加智能,边缘云计算将神经系统从“云”这个大脑开 始,层层前,一触到底,直达“物理世界”每一个角落。

    8.1K20

    ps蒙太奇特效

    在背景, 把人物图片 移动到背景图上。 移动人物到合适位置,ctrl t 按住shift 原比例放大缩小图像 到美观程度。...擦拭玩之后,回到森林 。 利用通道功能,把森林抠出。 哪一个对比度强,就把它复制出来,之后在副本上,用ctrl L 调取色阶,调整一下天空和大树对比度。...回到RGB通道,我们来反选 ctrl shift i,用移动工具把选取大树,移动到背景 。 把移动过来大树ctrl shift u去色,复制一个图层2副本,回到图层2来调整这个图像,使它美观。...在图层2背景建立图层蒙版,切换背景色,用画笔擦拭多余部分。 另一个图层2副本也是一样操作 最后回到大雁,用魔棒工具抠出大雁。移动到背景图上。调整大小,放到合适位置即可!...可以按住alt键 来点击手柄下方。这样方便我们 画接下来线条。 复制一个形状副本1,按住ctrl t 让它缩小。缩小之后平行移动轮廓。 完之后,我们把两个轮廓用钢笔工具连接起来就可以了。

    43230

    数码相机内图像处理-基本图像滤波

    下图中列出了一些典型操作,当你使用Python或Matlab这样语言时,可以轻松实现这些操作,可以参见这一章Jupyter Notebook ?...一种更光滑滤波器是高斯滤波(Gaussian Image Filter),它公式和示意图如下 ? 可以看到,在一个滤波核中,中心越远像素权重越小。...下面的可以明显看出Gaussian Filter和Box Filter区别: ? 三....这样,如果我们按照同样原理组合上高斯核,就可以得到LoG滤波器,下面是一维情况下示意: ? 可以很容易观察到,函数跳变处恰好就是二阶导数过零地方。在图像中,这也就是边缘所在位置。 ?...下图展示了直接使用Laplacian滤波器和使用LoG滤波器来获取边缘效果对比,由于Laplacian滤波器对噪声非常敏感,因此可以看到其结果中会出现大量非边缘响应,这些都是噪声所在位置

    1.1K10

    数学公式、可视化齐齐上阵,神经网络如何一步步走向最优化「看得见」!

    最小化数学表示这一过程就叫做优化,下面我们就看看如何在神经网络上将这些优化方法用其起来~ 在神经网络中,每个层之间都有很多权重。...从图中,我们同样可以观察到,权重输出节点更远(网络始端更近),会更多地影响到网络始端和输出节点之间节点。...因而,我们可以判断,权重对输出影响是非常间接,因为在这些权重和输出之间还存在很多权重。输出节点更近权重则会更少地影响到网络始端和输出节点之间节点,因此它们会更加直接地影响到输出节点。...SGD 局部最小值问题 我们从标记绿看起,第一个绿之后每个绿都表示依次更新后新权重和损失。由于偏导数(梯度)在无限接近局部最小值时基本上等于 0,因此梯度下降仅仅在找到局部最小值之前发生。...最后,当球滚动到底时,也不会就停在那里,而是往相反方向再滚动一会,这是因为它在此之前所获得动量——即便重力会让它停下来,然而动量会让它继续滚动一会。

    75910
    领券