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Android Shader开发之扫描效果

本文实例为大家分享了Android扫描效果的具体代码,供大家参考,具体内容如下效果图? mBitmapPaint;*** 这个自定义View的宽度,就是你在xml布局里面设置的宽度(目前不支持)*private int mWidth;*** 女神图片*private Bitmap mBitmap;*** 扫描旋转角度 *private int degrees = 0;*** 于控制扫描圈的矩阵*Matrix mSweepMatrix = new Matrix();*** 于控制女神Bitmap的矩阵*Matrix 使设置好图片着色器的画笔,画圆,先画出下层的女神图片,在画出上层的扫描图片canvas.drawCircle(mWidth 2, mWidth 2, mWidth 2, mBitmapPaint );canvas.drawCircle(mWidth 2, mWidth 2, mWidth 2, mSweepPaint);}}外部调package com.example.apple.shaderdemo

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天气与开发

本文是我在17年的时候做过的一次多普勒天气的科普PPT,当时主要目的是为了针对软件开发人员完成通航空气象服务系统开发时该如何考虑数据的。 我们气象专业人员对这些知识都比较了解,但是IT开发人员要弄懂天气的原理和设计还是有一定难度的。 因此我特意准备了这样一个PPT文档,从天气的基础知识讲起,最终落脚到通航空气象服务系统的产品设计和开发上,旨在让系统开发人员对有个基本了解。 在制作这个PPT时, 从一个气象服务系统开发者的角度出发,来了解天气,能够做到数据和产品,并基于开发出满足服务需求的服务系统。 因此,按照这个思路来设计,都需要掌握哪些知识才能到要求。不过多的讲解探测的基础理论以及算法,多从角度出发,力求让听者有个基本概念,遇到系统开发明白从哪些地方着手准备。

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    简析无人驾驶技术,毫米波和激光相辅相成

    这套硬件中,除了8个摄像头和12个全新超声波传感器之外,一个前向探测引起了镁客君的注意。经研究,特斯拉上所使的探测为毫米波,而非其他主流无人驾驶研发中所使的激光。 固态激光与毫米波相结合或许是个不错的选择现阶段无人驾驶领域,于周围环境感测的主流传感器有激光、毫米波、视觉传感器三种。 相对于传统360度机械旋转激光来说,固态激光基于电子部件进行数据读写的方案,去除了机械旋转部件。 国内目前在做激光的企业也有10家左右,但是大多数的领域大气污染检测和三维测绘,专注于车载激光研发的为数不多,主要有护航实业、镭神智能和思岚科技这三家。 由于受限于技术实力,在无人驾驶领域国内的激光公司普遍缺乏话语权,这也使得国内无人驾驶的研发和产业生态面临许多挑战。?

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    let option = { * 标题 title: { text: 自定义图 }, 说明图 legend: { data: }, radar: , 边角label展示名称格式化 name

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    监测

    来源lintcode-监测描述一个2D平面上有一堆有x, y坐标,以及能探测到的范围r半径)。现在有一辆小车要从y = 0和y = 1的区间里面通过并且不能被探测到。 (可以认为,小车是一条长度为1的线段,沿直线从x = 0 向右前进)数量为n,n

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    使Python绘制

    假设某天某地每三个小时取样的气温为 0时 3时 6时 9时 12时 15时 18时 21时 24时 3℃ 5℃ 6℃ 3℃ 1℃ 3℃ 3℃ 2℃ 3℃ 针对温度变化趋势绘制图:代码如下:import , linewidth=2) ax.set_thetagrids(angles * 180np.pi, labels, fontproperties=SimHei) ax.set_title(温度变化

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    一文详解毫米波基本技术与

    缺乏宽带宽以及对汽车中更高性能的要求,导致汽车公司转向77GHz(76–81 GHz)频段。 此外,专汽车频段的可性将减少对其他系统潜在干扰的可能。这种分配使全球的商和OEM可以利频段协调所带来的规模经济优势。预计这将进一步降低成本,并推动在汽车中的广泛。? 关键技术——调频调频技术在确定性能方面起着至关重要的作,因此它会根据场景而变化。两种最常的调频技术是调频连续波(FMCW)和脉冲多普勒技术。 发射和接收模式之间的切换会导致检测中出现盲区,因此脉冲多普勒更适合于远距离,而不是中距或短距。?FMCW与脉冲波对比脉冲多普勒的工作原理是接收信号和发射信号之间的时间差。 需求定位与配置汽车传感器可分为:短距(SRR),中距(MRR)、远距(LRR)。?每个传感器都有其特定的,并且所有这些传感器的组合都于ADAS和自动驾驶

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    P1325 安装

    必须安装在陆地上(包括海岸线),并且每个都有相同的扫描范围d。你的任务是建立尽量少的站,使所有小岛都在扫描范围之内。数据使笛卡尔坐标系,定义海岸线为x轴。在x轴上方为海洋,下方为陆地。 输入输出格式 输入格式: 第一行包括2个整数n和d,n是岛屿数目,d是扫描范围。接下来n行为岛屿坐标。 输出格式: 一个整数表示最少需要的数目,若不可能覆盖所有岛屿,输出“-1”。 输入输出样例输入样例#1: 3 21 2-3 12 1输出样例#1: 2这是一道贪心的问题,因为每一个都有一个覆盖半径,而我们需要将所有的点都覆盖那么我们是不是可以这样想因为每一个点都需要被覆盖,所以我们需要让每一个点扩充成一个半径是可以覆盖的半径的圆然后再把每一个圆与 x轴的交点坐标算出来这样我们就成功的把这道题转换成了线段覆盖的问题再把产生的数据按照末尾的结束顺序排序,再在每一个没有访问过的节点的末尾放置一个即可参考代码: 1 #include 2 #include

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    Canvas监测

    canvas二维 html, body { width: 100%; height: 100%; padding: 0; margin: 0; overflow: hidden; font-family

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    Android效果

    .gif定义一些变量 private int width, height, radius; private SweepGradient sweepGradient; private Paint paint width, height) 2.0f); sweepGradient = new SweepGradient(radius, radius, new int{10, 10}, 0)); }ondraw中利使 sweepGradient 的paint画圆,并利matrix旋转变换实现旋转 @Override protected void onDraw(Canvas canvas) { canvas.drawCircle

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    canvas实现一个

    很久以前写的一个图工具,在前端运行,可以绘制各种各样的图,非常适合新手学习。 一. 使方法:1.1 引入组件资源需要在页面中首先引入radarChart.js和radarChart.css: 2.2 使RADAR.init()方法构建图: element是一个div元素(可分配宽高 ()方法可以构建新的图。 该项的长度决定了图的边数必选无descriptionArray图配置信息对象可选无tooltipsStringFunction或Stringtooltip的文字信息。 可选trueradiusInt图的半径。可选无originArray中心位置。可选构建元素的中心位置scaleFloat图的放大倍数。取值范围为0~1。可选1bgObject背景图配置。

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    python中画图_如何在Excel中创建

    参考链接: Python | 使XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制图python中画图 A radar chart compares the values of three or 图比较相对于中心点的三个或更多变量的值。 当您无法直接比较变量时,此功能非常有,尤其对可视化性能分析或调查数据特别有。    在第二个示例中,我们将仅为其中一名教练创建一个填充图。 在此示例中,我们将使Keith。   First, select the range of cells that you need. 当您仅使一个数据序列创建图时,轴不会像上一个示例那样从零开始。 而是,最小界限将是所选单元格范围内的最小数字。 在我们的例子中,最小界限为4.4,比Keith的最低分数低一个刻度。    在Excel中创建图很简单,但是要充分利它们可能需要额外的注意。 将来它们可能是对Excel报告的有补充。

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    简单介绍Radar()和Lidar(激光)的区别

    两者最本质的区别是在所的波上,波长不通,Radar属于毫米波,通常是4-12mm; lidar的是激光波长通常在900-1500nm之间。 LiDAR传感器快速发射激光脉冲(通常最高可每秒150000次脉冲),激光信号到障碍物后反射回LiDAR传感器。 LiDAR通常于高分辨率地图的绘制。----现今的激光扫描仪具有大范围(高200米)和宽视野,因此即使在很远的距离(强制性的高速)以及曲线上也可以跟踪物体。 另一方面,传感器具有窄视场和降低的角分辨率,但是使多普勒效直接提供速度信息。 激光(LiDAR) vs. (RADAR) Göhring D, Wang M, Schnürmacher M, et al.

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    根据图像辨别强

    我们可以通过天气的基本发射率产品分辨对流的强弱。天气是一个至关重要的预测工具。 通过基本反射率图像可以确定降水区域及其强度,这使得预报员和天气菜鸟能够确定哪一块区域可能会发生降水,降雪和冰雹。颜色和形状?通常,图上颜色越亮的区域越可能会发生强对流天气。 尤其是图中黄色,橙色,红色区域,更容易发生强暴。根据颜色可以非常容易的确定暴的发生。而基本反射率呈现的形状可以对暴的严重程度进行分类。下面通过反射率看一下暴的分类及典型的回波特征。 这是因为每一个单体都会和周围的单体作,从而形成新的单体。这一过程重复的非常快,大约 5-15min 重复一次。飑线?当暴发展成一条线时,多单体暴就发展成了飑线。飑线的长度通常会延伸上百公里。 在图上,飑线表现为一条连续的线,就像一条三八线,将两边分隔开来。弓状回波?有时候从回波可以看到飑线呈现出会向外弯曲的回波形状,就像是弓箭手的弓。当暴线出现这种形状的回波时,就称为弓状回波。

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    DevOps 与技术

    关于 Kubernetes Kubernetes 现在是当仁不让的首选容器编排平台,在技术中,也将其标记为采。社区也发展出很多 Kubernetes 周边工具。 诸如 GKE,Kops 和 Sonobuoy 这些条目提供了托管平台服务和工具,以改善采和运行 Kubernetes 的整体体验。 所以技术提出了微前端的方法,在这种方法中,Web程序被分解为多个特性, 每个特性都由不同的前后端团队拥有。这确保每个特性都 独立于其他特性开发,测试和部署。 技术建议把 Flow 添加到持续集成部署流水线中,并从最关注的代码开始做静态类型检查。iOS 自动发布fastlane 是一款强大的自动化发布管理工具。 技术中认为可以采,小编认为值得推荐给大家。?越来越多的 CICD SaaS服务在本次技术图中,出现了多款 CICD 的 SaaS 产品,越来越多的团队也在采类似云服务。

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    HashiCorp Vault | 技术

    HashiCorp Vault在2016年四月进入了ThoughtWorks技术,位于Tools分类,处于ACESS级别。 在2017年3月份期技术中,HashiCorp Vault已经处于TRIAL级别。?为什么要使HashiCorp Vault? 个人和可以通过拉取仓库来访问这些信息。但这种方式弊端很多,比如跨团队分享存在安全隐患、文件格式难以维护、私密信息难以回收等。 尤其是在微服务如此风靡的今天,如何让开发者添加私密信息、程序能轻松的获取私密信息、采不同策略更新私密信息、适时回收私密信息等变得越来越关键。 户可以通过命令行、HTTP API等集成到中来获取私密信息。HashiCorp Vault也能与Ansible、Chef、Consul等DevOps工具链无缝结合使

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    Python绘制

    本篇文章介绍使matplotlib绘制图。图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形。图可以形象地展示相同事物的多维指标,场景非常多。 本文中某高校大一的期末考试成绩作为例子来演示图的效果。 要让绘制的图封闭,将数据的第一个值连接到数组的结尾即可。本文折线图plot()来绘制图,使figure()函数设置好图形的大小和清晰度,然后使subplot()函数来创建一张子图。 在第二次绘制图时,将两位同学的成绩分到两张不同的图中,并text()方法设置了每个维度的数据标注,使fig对象的suptitle()方法来设置整张图形的标题。 而相对于圆形的图,在多边形的图中,不会出现图与网格线的不合理交叉(图与网格线交叉两次),使多边形网格线更合理。

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    python制作

    图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法,图通常于综合分析多个指标,具有完整,清晰和直观的优点。 ? 下面以实际例子给大家讲解一下图的场景和绘制方法:一、比较汽车性能这类图一般于比较同类事物不同纬度性能的优劣,以奥迪A4L时尚动感型和凯迪拉克CT4精英型为例,我们来画一下这两种汽车的图 InitOpts的bg_color参数,可以改变背景颜色2.通过设置add_schema的schema参数,可以添加更多纬度变量3.通过设置LineStyleOpts的color参数,可以设置线的颜色和宽度通过

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    激光与Polyworks在测量领域的简单介绍

    因此,Laser Radar无需频繁乏味地使摄影测量目标、 SMR或手持式测头,大大缩短了检测时间以及操作人员进行高空作业的时间。 Laser Radar可于在具有挑战性的入射角上扫描暗漫射、高反射或精细表面。 任何其它测量系统无与伦比的是,Laser Radar 整合了对所有材料的非接触式、无目标、长范围和高精度检测主要特性自动无目标检测 易于使,无需很多操作人员双倍测量速度 可同时获取更多数据信噪比高 更高的数据质量增强型特征和目标检测 更广的范围机身、机翼、机翼机身连接件、起落架舱门和喷气式发动机涡轮叶片的检测喷气式发动机罩的间隙和台阶检测自动检测铆钉孔位置复合材料零部件的模具、首产品和出厂编号检测大加工件的在机验证铣削工艺开始之前 Polyworks和激光在测量领域结合运的案例还有很多,polyworks里成熟的算法也值得我们在开发自己的算法时借鉴。欢迎大家一起讨论交流,共同进步!

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    激光和摄像头融合在无人驾驶中的

    由于精度和可靠性的优势,激光+摄像头方案在机器人和无人驾驶汽车中已经成为趋势。如何高效的融合不同的传感器数据在实际中至关重要。本文图文并茂的讲解了整个融合过程。 原因很简单: 这两个元素都使多个传感器来发挥作。 ? 例如,感知就是使摄像头、激光(LiDAR)和(RADAR)来高精度地探测障碍物的类别、位置和速度。 ---- 激光和摄像头融合 摄像头: 一种2D 传感器 摄像头是一种众所周知的传感器,于输出边框,车道线位置,交通灯和标志状态,以及很多其它事情。 计算机视觉在无人驾驶汽车中的 激光:一种3D 传感器 激光(LiDAR)代表光探测和测距(Light Detection And Ranging)。 在3D数据上可以运行很多 —— 包括机器学习模型和神经网络。下面是一个输出示例。 ?激光障碍物检测 如何融合3D和2D数据?那么我们如何融合不在同一维度空间中的数据呢?

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