司令部的将军们打算在N*M的网格地图上部署他们的炮兵部队。一个N*M的地图由N行M列组成，地图的每一格可能是山地（用“H” 表示），也可能是平原（用“P”表示），如下图。在每一格平原地形上最多可以布置一支炮兵部队（山地上不能够部署炮兵部队）；一支炮兵部队在地图上的攻击范围如图中黑色区域所示：
首先，Java 8 Streams 不应与 Java I/O 流混淆（例如：FileInputStream 等）；这些彼此之间几乎没有关系。
Viewer 类是 cesium 的核心类，是地图可视化展示的主窗口，cesium 程序应用的切入口，它提供了基本的虚拟地球显示和众多的控制选项.
欢迎来到本教程，您将学习如何通过编码发挥爬虫竞技场 (Screeps Arena) 的基础知识。
今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情，而你甚至不知道它。例如：许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下，对格式化为二维数组的数据进行分析时，都很有可能涉及到滑动窗口。
Viewer是Cesium中用于显示3D场景的组件。它提供了创建和控制3D场景所需的所有基本功能，包括加载3D模型、添加图像覆盖物、设置相机位置和方向、处理用户输入等。
游戏为本人毕业设计，功能实现较为简陋，这里只是简要描述下开发思路，不包含深入的Gameplay框架分析，项目可无缝升级至UE4.26，素材全部来源于虚幻商城与互联网。完整项目下载，提取码：demo 游戏主体逻辑采用蓝图系统实现，支持多平台运行，包含存档功能，进入游戏后玩家可以在预先设置好的摆放位置购买和升级防御塔。游戏共有5波敌人，包括最终的BOSS关卡。在击败BOSS通关后即可进入无尽模式，此时游戏难度会不断提高，直到游戏结束。
作为一个视觉数据处理平台，拥有从海量图片中学习并理解其内容的能力是非常重要的。为了检测几近重复的相似图片，我们使用了一套基于 Spark 和 TensorFlow 的数据流处理系统——NearDup。这套系统的核心由一个使用 Spark 实现的批量化 LSH（locality-sensitive hashing，局部敏感哈希）搜索器和一个基于 TensorFlow 的分类器构成。这个数据流处理系统每天能够比较上亿个分析对象，并渐进式地完成各个图像类别的信息更新。在本文中，我们将讲解如何使用这项技术更好地理解海量图片内容，从而使得我们产品前端界面的推荐内容和搜索结果具有更高的信息准确性、更大的数据密度。
Heightfield不属于Convex mesh，不能直接使用通用的gjk算法（*也可以通过扩充三角面实现，UE5 chaos使用了这种方法），需要单独拿出来看，从Sphere-Heightfield入手能更方便了解PhysX heightfield相关的碰撞实现（注：Sphere-Heightfield还有PCM的实现方式，遗弃的3.4版本考虑厚度的方式，这里分析最基本的）
给出一个地形高度图， heights[i] 表示该索引处的高度。 每个索引的宽度为 1。在 V 个单位的水落在索引 K 处以后，每个索引位置有多少水？
选自BAIR 作者：Anusha Nagabandi、Gregory Kahn 机器之心编译 参与：Panda 伯克利人工智能研究实验室（BAIR）博客近日介绍了一种使用神经网络动态的基于模型的强化学
《空间数据库》课程整理汇总，106篇课程，内容太长，学习中，把一些关键点，汇总记下笔记
独立成分分析(ICA)是一种盲信号分离(Blind Signal Separation,BSS)方法。ICA可线性建模如下图所示.
前言 最近折腾了一下三维地球，本文简单为大家介绍一款开源的三维地球软件——Cesium，以及如何快速上手Cesium。当然三维地球重要的肯定不是数据显示，这只是数据可视化的一小部分，重要的应该是背后的数据生成及处理等。本文先为大家介绍这简单的部分。 一、 Cesium简介 Github地址：https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium。官方介绍如下： An open-source JavaScript library for world-class 3D
译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原理。毫无疑问，作者用形象的描述，简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法，相信每个读过的人都会对此有所认识（如果没有，那就是偶的翻译太差了--b）。 原文链接：http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp以下是翻译的正文。(由于本人使用ultraedit编辑，所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表)，也是为了避免未经许可链接的嫌疑，有兴趣的读者可以参考原文。
在开发像Cesium这样的虚拟数字地球时，我们需要能够快速确定场景中的对象（例如地形图块，卫星，建筑物，车辆等）何时不可见，因此不需要渲染。当然，我们进行视锥体裁剪。但是，另一种重要的剔除类型是地平线剔除。
三维地理信息系统，即三维GIS，是对包括大气层在内的地球表层，与地理有关的数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
人工智能的一个基本问题是它无法像人类一样高效地学习。许多深度学习分类器显示了超人的表现，但需要数百万个训练样本。知识不共享，并且每个任务都独立于其他任务进行训练。在本文中，我们将该研究问题，然后检查一些建议的解决方案。
引擎状态监听(观察者) 底层变化时, 需要高层UI做出反应. 这个有一个原则, 就是下层逻辑不能依赖上层逻辑, 所以通过一个接口进行消息的派发. 如果是.net的话, 可以用delegate/even
摘要：尽管星载，机载和地面数据采集平台的数量不断增加，但遥感数据仍常常在空间上不完整或在时间上是不规则的。尽管经常使用确定性插值技术，但它们倾向于创建不切实际的空间模式，并且通常不提供不确定性量化。地统计模拟模型可有效地生成未测量现象的现实且同等可能的整体，从而传播数据不确定性。这些模型通常在地球科学的多个领域中使用，并且近年来，它们已广泛应用于遥感数据。这项研究对地统计学模拟在遥感数据中的应用进行了首次综述。我们回顾了与卫星遥感数据有关的最新地统计模拟模型，并讨论了每种方法的特征和优势。最后，每种地统计学模拟模型的应用都归类于自然科学的不同领域，包括土壤，植被，地形和大气科学。
大数据文摘作品 编译：小鱼、肖依月、高宁、Aileen 在过去十年里，大众对机器学习的兴趣与日俱增。几乎每天都可以在计算机科学程序、行业会议和华尔街日报上看到机器学习的身影。在所有关于机器学习的讨论中，很多都将“机器学习的作用”和“人类希望机器学习能够做什么”这两个观念混为一谈。从根本上说，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，并用某种模型进行表示，然后对于一些我们尚未建模的数据，使用模型来进行推断。 神经网络是机器学习模型的一种，而且已经存在了至少50年了。神经网络的基本单元是节点，源于哺乳动物大脑中的
一般来说，图形渲染总是需要从磁盘数据开始，最终保存到磁盘数据中，保存这种数据的就是3D模型文件。3D模型文件一般会把顶点、索引、纹理、材质等等信息都保存起来，方便下次直接读取。3D模型文件格式一般是与图形渲染工作强关联的，了解3D模型文件格式的组成，有助于进一步了解图形渲染的流程。
强非线性函数往往倾向于非常大或非常小幅度的梯度。这导致的困难是，当参数梯度非常大时，梯度下降的参数更新可以将参数抛出很远，进入目标函数较大的区域，到达当前解所做的努力变成了无用功。梯度告诉我们，围绕当前参数的无穷小区域内最速下降的方向，这个无穷小区域之外，代价函数可能开始沿曲线背面而上。更新必须被选择为足够小，以避免过分穿越向上的曲面。我们通常使用衰减足够慢的学习率，使连续的步骤具有大致相同的学习率。适合于一个相对线性的地形部分的步长经常在下一步进入地形中更加弯曲的部分时变得不适合，会导致上坡运动。
Array和ArrayList都是Java中两个重要的数据结构，在Java程序中经常使用。并且ArrayList在内部由Array支持，了解Java中的Array和ArrayList之间的差异对于成为一名优秀的Java开发人员也至关重要。
本文不是讲地形编辑器的使用，而是主要讲解(1)地形相关知识(2)使用代码创建地形(3)使用AnimationCurve创建曲面地形(4)使用photoshop绘制地形表面，即SplatAlphaMap(5)使用代码为地形添加树
地形数据是描述地球表面和地形高度的数字模型或图像。在三维可视化应用中，地形数据通常用于创建真实感强的地形表面，以便用户可以更好地了解地球表面的特征和地貌。 在Cesium中，可以使用TerrainProvider类的子类来加载地形数据，通过把某个子类实例化的TerrainProvider赋值给Viewer.terrainProvider来实现地形数据的显示
尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响，电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的，往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁，以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷，以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理，并举例说明了常见参考模式（鼻子、连接乳突、平均）和用于频繁测量的EEG频谱（theta， alpha）以及标准ERP成分（如N1或P3）的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为，这些局限不仅是没有根据的，而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
Surfer是一个由Golden Software开发的功能强大的地质数据可视化和分析软件，其最新版本为Surfer16。Surfer16提供了一系列的数据分析和展示工具，帮助用户更加有效地处理和展示地质数据。
功能强大的N维数组对象。精密广播功能函数。集成 C/C+和Fortran 代码的工具。强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。
以下5个步骤总结了此方法，依次为如下，我们设计的实验必须是可以重现的，我们形成的假设必须是具有真伪的。
星际里面有不少的任务关，也可以自己编辑地图，画面上有各种地形，建筑和部队。 这存在一个问题，初始化画面的流程很乱。
1. https://bitbucket.org/osrf/gazebo_tutorials/raw/default/dem/files/
你敢信，这只名叫Cassie的双足机器人，其实是个“盲人”——不带视觉传感器，完全靠触觉感知世界的那种。
原文地址： http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp
概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易，但是对于初学者来说， A* 算法还是很复杂的。 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔
浅谈C/C++中的指针和数组（一） 指针是C/C++的精华，而指针和数组又是一对欢喜冤家，很多时候我们并不能很好的区分指针和数组，对于刚毕业的计算机系的本科生很少有人能够熟练掌握指针以及数组的用法和区别。造成这种原因可能跟现在大学教学以及现在市面上流行的很多C或者C++教程有关，这些教程虽然通俗易懂，但是在很多关键性的地方却避而不谈或者根本阐述不清楚，甚至很多时候阐述的是错误的观点。一般
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NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建。它是一个开源项目，您可以自由使用它。
除了常规的布尔值true和false之外，JavaScript还将所有其他值视为 ‘truthy’ 或**‘falsy’**。
地形（Terrain）默认有三个组件，分别是Transform组件、Terrain组件和Terrain Collider组件。
ERP是Event-related Potentials的简称, 事件相关电位, 是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位。
背景：ADHD的EEG研究历来都集中于EEG频谱或者事件相关电位上。本研究中，我们探讨了一种替代性框架——EEG微状态（MS）作为一种检查ADHD大尺度皮层动态性的新方法，MS是重复出现地形图模式的聚类。
scence视图简介 : 展示创建的游戏对象, 可以对所有的游戏对象进行 移动, 操作 和 放置;
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer)，QQ交流群：903290195
<数据猿导读> 硅谷著名投资机构Firstmark近期发布了2016年的大数据行业地形图，展现了如今大数据厂商的分布。巨杉CTO王涛从地形图出发对于大数据的发展也有着自己的见解，他认为，想做好企业大数
函数是一段结合在一起执行特定任务的代码，函数一般使用参数与外部进行交互。要编写简洁高效的JS代码，必须掌握函数参数。
在上一篇教程《WebGL简易教程(八)：三维场景交互》中，给三维场景加入了简单的交互，通过鼠标实现场景的旋转和缩放。那么在这一篇教程中，综合前面的知识，可以做出一个稍微复杂的实例：绘制一张基于现实的地形图。
背景：脑电图数据很容易受到非神经来源信号的污染。独立分量分析(ICA)可以帮助EEG数据对这些伪影进行校正。伪迹的独立成分(ICs)可以由专家通过目测识别。但是伪迹特性有时是模糊的或难以注意到的，甚至专家也可能不同意如何对特定伪迹进行分类。因此，将伪迹属性告知用户，并给他们机会进行干预是很重要的。
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