如何将这些点移动到离图更近的位置？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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进入三维

为了在屏幕上创建三维的幻象，OpenGL会把每个gl_Position的x,y,z分量除以w分量，当w分量表示距离的时候，就使得较远处的物体被移动到离渲染区域中心更近的地方，这个中心的作用就相当于一个消失点...有较大的w值的坐标被移动到离(0,0,0)更近的位置，(0,0,0)就是归一化设备坐标里渲染区域的中心。三.添加w分量创建三维图　　如果我们实际添加一下w分量，可以更直观的发现它所产生的影响。...因为我们现在要指定一个位置的x,y,z和w分量，所以我们先要更新一下代码中的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，比如改变桌子的角度，放大或缩小，该怎么办呢？那么我们就不能指定w的值，我们要用矩阵来生成这些值。把我们刚刚做的改动都去掉，接下来我们将用矩阵来生成同样的效果。　　...，我们需要旋转一下桌子，从而以正常的视角看向桌子，并且因为旋转之后，桌子的底部会离我们更近，我们可以让桌子离我们稍微远一些，这样的效果更好，修改之后的代码如下： //生成模型矩阵 Matrix.setIdentityM

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【系统架构设计师】计算机组成与体系结构 ⑩ ( 磁盘管理 | 磁盘移臂调度算法 | 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、磁盘移臂调度算法 1、磁盘移臂调度算法简介磁盘数据块读取的性能主要由寻道时间旋转延时决定 ; 旋转延时是硬盘的盘面持续保持匀速旋转实现的 , 这是硬盘本身的硬件特性 ,...该延时没有规律 ; 磁头的寻道时间 , 是可以使用算法进行优化的 , 该算法称为 " 移臂调度算法 " , " 磁盘移臂调度算法 " 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 ; 离初始位置 100 号磁道 , 最近的被访问磁道号是 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的最边缘 , 形成一个循环 ; 循环扫描算法适合处理特定模式的请求分布...当前处于 12 号磁道 , 离 12 号磁道最近的是 ② 和 ④ 请求的 19 号磁道 ; 然后访问 ③ 号请求的 23 号磁道 , 最后访问 ⑥ 号请求的 28 号磁道 ;

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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的一部分功能下沉到离用户更近的位置，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的数据量。...边缘计算就是把边缘计算中心这样本质上还是计算中心的位置，从最右边核心机房移动到离基站也就是离用户更近的地方。通过这样的移动，就是云延伸到离用户更近的地方。...把边缘计算中心设置在离用户更近的地方直接的好处就是很多计算的功能减少了数据来回的周长，不需要从端到端了。那么以前为什么要做云计算呢？...为什么就不能在离得更近的地方，甚至本地、本机、本端上去进行运算？ ? 这张图是英特尔的，非常恰当的反映了云计算和分布式计算的区别。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的机房。但是现在把计算的服务器往下放，放到了离用户很近的位置。但是传统服务器对温度对环境的要求比较高，不太可能放在离用户比较近的位置。

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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的一部分功能下沉到离用户更近的位置，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的数据量。...边缘计算就是把边缘计算中心这样本质上还是计算中心的位置，从最右边核心机房移动到离基站也就是离用户更近的地方。通过这样的移动，就是云延伸到离用户更近的地方。...把边缘计算中心设置在离用户更近的地方直接的好处就是很多计算的功能减少了数据来回的周长，不需要从端到端了。那么以前为什么要做云计算呢？...为什么就不能在离得更近的地方，甚至本地、本机、本端上去进行运算？这张图是英特尔的，非常恰当的反映了云计算和分布式计算的区别。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的机房。但是现在把计算的服务器往下放，放到了离用户很近的位置。但是传统服务器对温度对环境的要求比较高，不太可能放在离用户比较近的位置。

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附加实验2　OpenGL变换综合练习

；在此基础上，考虑一点透视、两点透视、三点透视三类效果图的显示。...执行视点变换的命令和执行模型转换的命令是相同的，想一想，在用相机拍摄物体时，我们可以保持物体的位置不动，而将相机移离物体，这就相当于视点变换；另外，我们也可以保持相机的固定位置，将物体移离相机，这就相当于模型转换...场景中物体的顶点经过模型转换之后移动到所希望的位置，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的。...，场景中的物体放在了所希望的位置上，但由于显示器只能用二维图象显示三维物体，因此就要靠投影来降低维数（投影变换类似于选择相机的镜头）。...透视投影，符合人们心理习惯，即离视点近的物体大，离视点远的物体小，远到极点即为消失，成为灭点。它的视景体类似于一个顶部和底部都被进行切割过的棱椎，也就是棱台。

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CDN静态资源加速

静态资源访问的关键点是就近访问。可以考虑在业务服务器的上层加一层特殊缓存，即CDN。...简单来说，CDN 就是将静态的资源分发到，位于多个地理位置机房中的服务器上，因此它能很好地解决数据就近访问的问题，也就加快了静态资源的访问速度。...搭建一个CDN系统需要考虑两点：如何将用户请求映射到CDN节点。如何根据用户的地理位置找到比较近的节点。将请求映射到节点可以通过DNS解决域名映射的问题。...找到离用户最近的节点 GSLB （Global Server Load Balance，全局负载均衡）可以给用户返回一个离着他更近的节点，加快静态资源的访问速度。...一般会通过CDN厂商的接口将静态资源写入某一节点，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。

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如何确定NB-IOT卡信号强弱？

此外，任何给定的测量都高度依赖于读取位置的无线电条件：调制解调器与周围小区的距离、当地的大气条件、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的特定能力：基本上取决于它提取信号的能力。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，假设您使用的是移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的那种四条指示器。移远通信的值并不是完全定性的：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的。...同样，您的设备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离单元更近的位置。上升的RSRP和RSRQ值表明它们正朝着正确的方向移动。

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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个单位的新位置。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)位置的阻碍者都不可能抓住你...说明：所有的点的坐标值的绝对值 <= 10000。阻碍者的数量不会超过 100。...解题题目有个点要注意：也可以在某个点不动看谁离终点的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

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《经典图论算法》迪杰斯特拉算法(Dijkstra)

dis[j] = min(dis[j], dis[k] + g[k][j]);迪杰斯特拉算法的解题思路如下：1，从起始点开始计算所有和它相连的点(也就是起始点指向的点)，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的点 v ，计算所有和 v 相连且没有被标记过的点，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，迪杰斯特拉算法的代码实现迪杰斯特拉算法使用的是贪心的策略，每次都是从未标记的顶点中找到一个离起始点最近的点，用它来更新所有和它连接且未被标记过的点，代码比较简单，我们来看下。...如果这个图是个稀疏图，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 邻接的点计算完之后把它加入到堆中，下次循环的时候直接弹出堆顶元素即可，它就是离起始点最近的点...因为这里的图是没有负权边的，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的点，即贪心的思路，最终保证起始点到每个顶点的值都是最小的。

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k近邻(KNN)之kd树算法原理

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

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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的最近点比查询点与结点对应的矩形之间的距离更近，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的，所以若点在某个 node 的矩形内被包含，则该 node 的 p 离这个所求 p 的距离就可能越小。...有可能左右孩子都不包含目标点，那么离谁近就去谁那。 // 先左先右当然都可以得到正确的结果，但是 // 这里必须调整递归的顺序，才能达到剪枝的效果 if (node.left !...使用上也非常简单：当检验区域搜索的时候，只需要用鼠标在上面画一个矩形；当检验最近邻居的时候，只需要将鼠标移动到想要搜索的那个点对应的位置上（也许这个点并没有在图中画出）。另一个难点是处理重叠的点。...不过这个也简单，只要把 draw() 写了，然后点几个点，根据画出来的图马上就知道自己写的对不对了。如果图和自己预想的不一样，那就肯定是写错了，这个是最容易 debug 的。

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Pyhon海龟绘制木叶村徽章

x,y的位置 turtle.penup() 提起移笔移动，不绘制图形,用于另起一个地方绘制 turtle.circle() 画圆,半径为正(负),表示圆心在画笔的左(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的圆点画笔控制命令...加大一点 ? 这是个啥！！...这不是我想要的木叶（╯‵□′）╯︵┴─┴ 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图，感觉可以用螺旋线和直线来画整个图就分为螺旋线和三条直线,先整螺旋线 But...还差两条线，通过判断循环变量的值来确定是否画线，于是出现了这样的东西 ? 还有这样的： ? 离真相很近了！一番改改改之后 ?

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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的，右下角Console是输出结果的地方。...聚类及Kmeans介绍这部分内容主要简单介绍聚类的原理及Kmeans相关知识。机器学习的基本思想，我还是介绍下面这张图，非常经典。 1....= 2.24，所以P3离P2更近，P3就跟P2混。...（4）再次计算小弟到大哥的距离：这时可以看到P2、P3离P1更近，P4、P5、P6离P哥更近，第二次站队的结果是： • 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的距离：这时可以看到P1、P2、P3离P哥1更近，P4、P5、P6离P哥2更近，所以第二次站队的结果是： • 组A：P1、P2、P3 • 组B：P4、P5、P6 我们发现

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OpenGL坐标系及坐标转换

执行视点变换的命令和执行模型转换的命令是相同的，想一想，在用相机拍摄物体时，我们可以保持物体的位置不动，而将相机移离物体，这就相当于视点变换；另外，我们也可以保持相机的固定位置，将物体移离相机，这就相当于模型...eyex,eyey,eyez定义了视点的位置；centerx、centery和centerz变量指定了参考点的位置，该点通常为相机所瞄准的场景中心轴线上的点；upx、upy、upz变量指定了向上向量的方向...场景中物体的顶点经过模型转换之后移动到所希望的位置，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的。...投影变换经过模型视景的转换后，场景中的物体放在了所希望的位置上，但由于显示器只能用二维图象显示三维物体，因此就要靠投影来降低维数（投影变换类似于选择相机的镜头）。...透视投影，符合人们心理习惯，即离视点近的物体大，离视点远的物体小，远到极点即为消失，成为灭点。它的视景体类似于一个顶部和底部都被进行切割过的棱椎，也就是棱台。

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【C文件操作2】如何随机的进行文件读取？

fopen的6种组合参数怎么用？介绍了C语言文件操作的基本函数，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); 将读写位置移动到离文件开头100字节处 fseek(fp,100L,SEEK_SET); 将读写位置移动到离文件当前位置100字节处 fseek(fp,100L,...fell的一个小应用：获取文件的长度加入一共文件的读写位置已经被移动了多次，这时若想获得文件的长度，可以向用ftell记录当前的读写位置，然后将其移动到末尾，再利用ftell获取文件尾至头部的位置，就是文件的长度了...(fp);/*记录文件当前的位置指针的位置*/ fseek(fp, 0L, SEEK_END);/*读写位置移动到文件末尾*/ len = ftell(fp);/*获取文件末尾到文件开头的长度...*/ fseek(fp, curPos, SEEK_SET);/*再将读写位置移回到之前的位置*/ return len; } 代码对应的设计思路如下图： ?

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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，边缘计算的定位是拓展云的边界，能够把计算力拓展到离“万物”一公里以内的位置。将边缘计算和云计算相结合，目前业界有很多尝试，也是技术研究的一大热点。...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、云计算共同关注点组成。...结合边缘计算的概念，云计算将必然发展到下一个技术阶段，就是将云计算的能力拓展至距离终端更近的边缘侧，并通过云边端的统一管控实现云计算服务的下沉，提供端到端的云服务，边缘云计算的概念也随之产生。...根据所选择的边缘云计算基础设施的不同以及网络环境的差异，边缘云计算技术适用于以下一些场景：将云的计算能力延展到离“万物”10 公里的位置，例如将服务覆盖到 “乡镇，街道级十公里范围圈”的计算场景。...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，层层前移，一触到底，直达“物理世界”的每一个角落。

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序列数据和文本的深度学习

one-hot（独热）编码和词向量是将token映射到向量最流行的两种方法。图6.1总结了将文本转换为向量表示的步骤。图片图6.1 下面介绍分词、n-gram表示法和向量化的更多细节。...让我们通过编写一个简单的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的各种优缺点。...· onehot_encoded函数接受一个词并返回一个长度为N，除当前词的索引外其余位置全为0的向量。比如传如的单词的索引是2，那么向量在索引2处的值是1，其他索引处的值全为0。...为了理解这一点，我们来看看图6.2，它画出了基于5部电影的二维点图的词向量。图片图6.2 图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的距离。...由于Superman、Thor和Batman等电影都是基于漫画的动作电影，所以这些电影的向量更为接近，而电影Titanic的向量离动作电影较远，离电影Notebook更近，因为它们都是浪漫型电影。

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数码相机内的图像处理-基本图像滤波

下图中列出了一些典型的点操作，当你使用Python或Matlab这样的语言时，可以轻松的实现这些操作，可以参见这一章的Jupyter Notebook ?...一种更光滑的滤波器是高斯滤波（Gaussian Image Filter)，它的公式和示意图如下 ? 可以看到，在一个滤波核中，离中心点越远的像素权重越小。...下面的图可以明显看出Gaussian Filter和Box Filter的区别: ? 三....这样，如果我们按照同样的原理组合上高斯核，就可以得到LoG滤波器，下面是一维情况下的示意： ? 可以很容易观察到，函数的跳变处恰好就是二阶导数过零点的地方。在图像中，这也就是边缘所在的位置。 ?...下图展示了直接使用Laplacian滤波器和使用LoG滤波器来获取边缘的效果对比，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的非边缘响应，这些都是噪声所在的位置。

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ps蒙太奇特效

在背景图做图，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的程度。...擦拭玩之后，回到森林图。利用通道功能，把森林图抠出。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的对比度。...回到RGB通道，我们来反选 ctrl shift i，用移动工具把选取的大树，移动到背景图。把移动过来的大树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，用画笔擦拭多余的部分。另一个图层2副本也是一样的操作最后回到大雁图，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键来点击手柄下方的点。这样方便我们画接下来的线条。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。移完之后，我们把两个轮廓用钢笔工具连接起来就可以了。

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数学公式、可视化图齐齐上阵，神经网络如何一步步走向最优化「看得见」！

最小化数学表示的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，权重离输出节点更远（离网络的始端更近），会更多地影响到网络始端和输出节点之间的节点。...因而，我们可以判断，权重对输出的影响是非常间接的，因为在这些权重和输出之间还存在很多权重。离输出节点更近的权重则会更少地影响到网络始端和输出节点之间的节点，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的绿点看起，第一个绿点之后的每个绿点都表示依次更新后的新权重和损失。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，而是往相反的方向再滚动一会，这是因为它在此之前所获得的动量——即便重力会让它停下来，然而动量会让它继续滚动一会。

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