在上一篇文章中，我们着重讲到对于复杂的对称性，我们依据几何变换操作的特点，引入群的数学工具来描述。并且，群也不仅仅能描述对称性，而是可以描述一整个操作集合的结构。相关内容请戳：
前言 摘要：2D 的俄罗斯方块已经被人玩烂了，突发奇想就做了个 3D 的游戏机，用来玩俄罗斯方块。。。实现的基本想法是先在 2D 上实现俄罗斯方块小游戏，然后使用 3D 建模功能创建一个 3D 街机模
工业机械产品大多体积庞大、运输成本高，在参加行业展会或向海外客户销售时，如果没有实物展示，仅凭静态、简单的图片说明书介绍，无法让客户全面了解产品，不仅工作人员制作麻烦，客户看得也费力。
工业机械产品大多体积庞大、运输成本高，在参加行业展会或向海外客户销售时，如果没有实物展示，仅凭静态、简单的图片说明书介绍，无法让客户全面了解产品，不仅工作人员制作麻烦，客户看得也费力。如果能在 Web 上做 3D 设备展示，销售人员可以不限平台随时给客户介绍演示。还可以不受现实条件限制，演示设备拆分和组装的过程，展示产品内部结构和动态运作时的效果，让客户更直观了解产品的部件组成，更准确、全面地了解产品的功能和特点，大大降低了沟通成本。为了解决这些行业痛点，本篇文章采用 Hightopo 的 HT for Web 产品实现了一个发动机设备 3D 可视化案例。
【导读】OpenCV是一个以BSD许可证开源的、跨平台的计算机视觉库。它提供了Python、C++、Java、Matlab等多种编程语言接口。它集成了很多计算机视觉算法，具有非常强大的功能，是计算机视觉中最为著名的一个库。在本文中，我们将要介绍OpenCV的一些基本用法。
OpenCV是使用C++进行编写的、以BSD许可证开放源代码的、跨平台的计算机视觉库。它提供了上百种计算机视觉、机器学习、图像处理等相关算法，新版本的OpenCV支持Tensorflow、Caffe等深度学习框架。
大家好,我是前端实验室的大师兄!一名资深的互联网玩家，专注分享大前端领域技术、面试宝典、学习资料。
先说明一下，fanvas是笔者在企鹅公司开发的，即将开源的flash转canvas工具。 脏区重绘(dirty rectangle)并不是一门新鲜的技术了，这在最早2D游戏诞生的时候就已经存在。 复杂
部分有序 本周qq群有人咨询 Search in Rotated Sorted Array 来源： https://leetcode.com/problems/search-in-rotated-sorted-array/ 难度：Difficulty: Hard 题目 Suppose a sorted array is rotated(旋转的) at some pivot unknown to you beforehand(提前的) eg： 0 1 2 3 4 5 6 7 旋转3个might beco
随着现代通信技术、计算机技术、控制技术的飞速发展，智能建筑已经成为现代建筑发展的主流。智能建筑是以建筑物为平台，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等。集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供一个安全、高效、便携、节能、环保、健康的建筑环境。
1、创建模型的Optimization选项模拟（2022.5.16日）
来源：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/115298737
旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。
用户使用← → ↓箭头键来移动方块，移动方式有3种：左移一格、右移一格、下移一格, 对应的俄罗斯方块坐标变换公式如下： 左移一格：cx1=cx0－1, cy1=cy0 右移一格：cx1=cx0＋1, cy1=cy0 下移一格：cx1=cx0, cy1=cy0＋1
工业互联网，物联网，可视化等名词在我们现在信息化的大背景下已经是耳熟能详，日常生活的交通，出行，吃穿等可能都可以用信息化的方式来为我们表达，在传统的可视化监控领域，一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控，本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景，该 3D 场景从正面展示了一个地铁站的现实场景，包括地铁的实时运行情况，地铁上下行情况，视频监控，烟雾报警，电梯运行情况等等，帮助我们直观的了解当前的地铁站。
在做人脸识别的时候，前期的数据处理过程中可能会遇到一个问题，即将人脸从不同尺寸的图像中截取出来，再进行“对齐”操作。这样可以使每一个截取的人脸中的眼睛等位置处于同一位置，会对后面的识别算法起到一定的优化作用。
今天就来一招搞定数据增强(data_Augmentation)，让你在机器学习/深度学习图像处理的路上，从此不再为数据不够而发愁。且来看图片从250张>>>>任意张的华丽增强，每一张都与众不同。
随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中，尤其是高清时代的来临，更加快了网络摄像机的发展和应用。
PCA主成分分析算法(Principal Components Analysis)是一种最常用的降维算法。能够以较低的信息损失(以样本间分布方差衡量)减少特征数量。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
比如我们可以修改一下floorsize的大小，双击floorsize改成x=5m y=5m 可以看到地图变大了。
在 3D 机房数据中心可视化应用中，随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中，尤其是高清时代的来临，更加快了网络摄像机的发展和应用。
俄罗斯方块相信大家都知道，这里就不再介绍什么游戏背景了，我这里对本代码实现的俄罗斯方块作一些说明：
在本教程中，我们将创建一个行为，使一个形状绕着另一个形状运行，例如卫星。我们会在生成形状时决定是否具有卫星。如果是的话，那么我们还将生成它的卫星。这意味着每次生成一个形状时，我们可能都会得到更多的新形状，而不是以前总的是一个。
当前，所有形状都可以移动和旋转，但这并不是它们唯一能做的。我们可以想出一些希望形状表现出来的不同行为。要使形状做其他事情，只需将其代码添加到Shape.GameUpdate中即可。但是，如果我们定义很多行为的话，那么该方法将变得非常庞大。另外，我们可能不希望所有形状的表现都相同。
这是公司大神写的一个放官网上给用户学习的例子，我一开始真的不知道这是在干嘛，就只是将三个形状图元组合在一起，然后可以同时旋转、放大缩小这个三个图形，点击“Animate”就能让中间的那一个图元单独绕着某一个点旋转，表单最上方的“Axis”真的完全不知道拿来干嘛用的，觉得好累赘，而且是官网的 Demo，也没有解释。。。所以我今天得任务就是完全剖析这个例子！ 本文例子：http://www.hightopo.cn/demo/3drotate/3d-rotate.html 首先让我们来看下这个案例： 我们来看
这是公司大神写的一个放官网上给用户学习的例子，我一开始真的不知道这是在干嘛，就只是将三个形状图元组合在一起，然后可以同时旋转、放大缩小这个三个图形，点击“Animate”就能让中间的那一个图元单独绕着
构建 3D 的场景除了创建模型，对模型设置颜色和贴图外，还需要有灯光的效果才能更逼真的反映真实世界的场景。这个例子我觉得既美观又代表性很强，所以拿出来给大家分享一下。 本例地址：http://www.
构建 3D 的场景除了创建模型，对模型设置颜色和贴图外，还需要有灯光的效果才能更逼真的反映真实世界的场景。这个例子我觉得既美观又代表性很强，所以拿出来给大家分享一下。
图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转 图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0：上下翻转； flipCode>0：左右翻转； flipCode<0：上下 + 左右翻转； # 图像的翻转 import cv2 import numpy as np # 读取图片 doge = cv2.imread('./doge.jpg') new_doge1 = cv2.flip(doge, flipCode=0) new_doge2 = cv2.flip(doge, fl
OpenCV提供了两个变换函数，cv.warpAffine和cv.warpPerspective，用它们可以进行各种变换。cv.warpAffine需要一个2x3变换矩阵，而cv.warpPerspective需要一个3x3变换矩阵作为输入。
上次写了图像变换-旋转问题，试一试？，后面留了个问题，本来就是随便说说的，留给大家一个探索的机会，刚好碰到最近事情也有点多，没空弄。
现在，3D 模型已经用于各种不同的领域。在医疗行业使用它们制作器官的精确模型；电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影；视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源；在科学领域将它们作为化合物的精确模型；建筑业将它们用来展示提议的建筑物或者风景表现；工程界将它们用于设计新设备、交通工具、结构以及其它应用领域；在最近几十年，地球科学领域开始构建三维地质模型，而且 3D 模型经常做成动画，例如，在故事片电影以及计算机与视频游戏中大量地应用三维模型。它们可以在三维建模工具中使用或者单独使用。为了容易形成动
OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵，而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。
self.color = ['red','orange','yellow','purple','blue','green','pink']
本文介绍的是ICLR2020入选 Oral 论文《Reformer: The Efficient Transformer》，作者来自UC 伯克利和谷歌大脑。
本文实例为大家分享了python实现俄罗斯方块的具体代码，供大家参考，具体内容如下
最近，程序员群里流行一个比较火的一个视频，尤其是很多前端程序员都不由的赞叹此视频。视频内容是一个完全由前端完成的类似"量子纠缠"效果的项目。看完之后很多人表示前端白学了。原视频如下，作者为nonfigurativ。想象一下，当你在多个显示器前操作，每个显示器就像是一个窗口，通过这些窗口你可以观察到同一个3D场景的不同部分，而这一切都实现了无缝连接。这不仅仅是技术上的创新，更是用户体验上的大跃进！
下面介绍的图像操作假设你已经知道了为什么需要用矩阵构造才能实现了（上面那个博客有介绍为什么）。那么关于偏移很简单，图像的平移，沿着x方向tx距离，y方向ty距离，那么需要构造移动矩阵：
前段时间工作上领导发了一些PDF文件，让我想办法在文件上添加上公司水印，于是当时就在网上找了一些在线工具实现。后来熊猫便想能不能自己部署一个这样的在线工具呢？答案是可以的，就像网友们说的，docker真的无所不能，所以这样一来约等于NAS无所不能了。于是便找到了Stirling PDF这款容器，该容器3个不同的版本，完整版，精简版和超精简版，你可以根据自己的需求来搭建。
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