我正在尝试实现射线拾取算法,用于绘制和选择块(因此,我需要相当数量的准确性)。最初,我使用了一个光线投射实现,但我觉得它不够准确(尽管故障可能与我的交叉测试有关)。无论如何,我决定尝试使用深度缓冲区来选择,并将鼠标坐标转换为世界坐标。执行情况如下:
glm::vec3 Renderer::getMouseLocation(glm::vec2 coordinates) {
float depth = deferredFBO->getDepth(coordinates);
// Calculate the width and height of the deferredFB
我正在尝试编写一个bash脚本,它可以在Mac和Windows上运行,因为它不需要安装,所以使用作为windows端。然而,Mac和Windows似乎对语法有不同的看法。
例如,到目前为止,我有以下脚本:
echo "Setup..."
shopt -s expand_aliases #make sure aliases work
if [ "$(uname)" == "Darwin" ]; then
alias p4cli=./bin/p4
else
alias p4cli=p4
fi
echo "Checking
假设我想证明1d12 (十二边模)服从矩形分布,2d6服从正态分布。
快速和肮脏的方法是统计大约1000个随机生成的数字,将它们放在一个数组中,然后从那里计算平均值和期望值。
但是,如果我想通过使用运行的总计而不是1000个成员数组来节省内存呢?
我可以这样做吗?
for (i =0; i < 1000; i++){
x = Math.Random(1,6);
runningTotal += x;
}
mean = runningTotal / 1000;
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问题陈述
我使用MatConvNet构建了一个非常简单的一维示例,并使用示例库附带的函数cnn_train构建了一个小型网络。按照他们的例子,我建立了一个CNN的小例子如下:
clc;clear;clc;clear;
%% prepare Data
M = 32; %batch size
X_train = zeros(1,1,1,M); % (1 1 1 2) = (1 1 1 M)
for m=1:M,
X_train(:,:,:,m) = m; %training example value
end
Y_test = 10*X_train;
split = ones(1,
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