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【十天自制软渲染器】DAY 02:画一条直线(DDA & Bresenham’s

本文主要讲解直线绘制的推导和思路(莫担心,只涉及到一点点的中学数学知识),最后会给出代码实现,大家放心的看下去就好。 1.DDA 直线1.1 简单实现我们先来回顾一下中学的几何知识,如何在二维平面内表示一条直线?最常见的就是斜截式了: 其中斜率是 ,直线在 轴上的截距是 。

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实验二 直线DDA生成的GDI实现

1.实验目的: 理解基本图形元素光栅化的基本原理,掌握一种基本图形元素光栅化,利用GDI实现直线光栅化的DDA。 2.实验内容:(1) 根据所给的直线光栅化的示范源程序,在计机上编译运行,输出正确结果;(2) 指出示范程序采用的,以此为基础将其改造为中点线,写入实验报告;(3)了解和使用GDI的生成直线的命令 3.实验原理:示范代码原理参见教材直线光栅化一节中的DDA

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    OpenGL数值微分DDA)画直线

    DDA,是计机图形学中一种基于直线的微分方程来生成直线的方,由于有浮点数运与取整,该不利于硬件实现。其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的。 设当前点为(xi, yi)则用DDA求解(xi+1,yi+1)的计公式可以概括为:xi+1 = xi + xStep (1) yi+1 = yi + yStep (2) 我们一般通过计 Δx 和 根据这个公式,就能通过(xi,yi)迭代计出(xi+1、yi+1),然后在坐标系中绘制计出的(x,y)坐标点。 C++代码:#include #include #include 数值微分using namespace std; float xs = 0.0;float ys = 0.0;float xe = 0.0 m> ys >> xe >> ye; glutInitWindowPosition(50, 100); glutInitWindowSize(500, 500); glutCreateWindow(DDA

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    pandas:对字符串类型做差分比较

    df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=,index =) df AA BB CC DDa 0 1 2 3b 4 5 6 7c 8 9 10 11d 12 13 14 15 df.shift() AA BB CC DDa NaN NaN NaN NaNb 0.0 1.0 2.0 3.0c 4.0 5.0 6.0 7.0d 8.0 9.0 10.0 11.0 df.shift().bfill() AA BB CC DDa 0.0 1.0 2.0 3.0b 0.0 1.0 2.0 3.0c 4.0 5.0 6.0 7.0d 8.0 9.0 解决方由于 diff()只能对非字符串类型(numerical、datetimes)进行差分比较,所以对于类别型变量的比较,可以采用下面方:df = df.ne(df.shift().bfill()

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    攻克银联QPBOC L2认证的最后两个不过的案例(POS与卡片的数据交互分析)

    最后仔细读规范,分析透SDA和DDA认证的原理,总解决啦。至此,L2的所有案例通过。总结下无论是SDA认证还是DDA认证,没什么难的,RSA计和哈希校验的数据源搞清楚搞正确。 第三步,DDA验证,用IC卡公钥去解密9F4B(签名的动态应用数据),调用RSA,解密成功后的格式为6A 05 ... BC的格式。接下来验证哈希签名。 下面站在终端的角度详细说说.首先,在9f66原来缺省的第四个字节的bit8, 要指明终端支持哪个, 1表示fDDA01, 0表示fDDA00.这个值很关键,因为在PDOL中要送给卡片,卡片要把这个值作为用哪个的其中一个决定因素 .如果卡片本身支持fDDA01, 且决定了用这个, 它会把内部的tag9f69(卡片认证相关数据)置为1,表明自己用这个,这个tag会在读数据阶段送给终端. 同时在计签名时,卡片会把不可预知数(终端, tag 9f37)、授权金额、交易货币代码,连接上卡片ATC和卡片认证相关数据(tag 9f69)作为输入数据.fDDA00时,DDA阶段, 终端计hash

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    探索电子游戏的动态难度调整(CS)

    在本文中,我们将介绍动态难度调整(DDA),这是一个最近兴起的研究主题。动态难度调整旨在开发一种自动难度选择机制,以保持玩家的投入和适当的挑战,避免无聊或不知所措的情况发生。 是否能够合理地解决DDA问题会直接影响玩家在玩游戏时的体验。于是它对玩家留存和盈利具有潜在影响,这使得任何游戏开发商(无论是独立开发商,还是价值1000亿美元的企业)都对这款游戏非常感兴趣。 In this paper, we will present Dynamic Difficulty Adjustment (DDA), a recently arising research topic Satisfactorily solving the DDA problem directly affects the players experience when playing the game,

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    PHP全局使用Laravel辅助函数dd

    dump() 方全局 composer.jsonrequire: { squizlabsphp_codesniffer: *, fxpcomposer-asset-plugin: ^1.4, symfonyvar-dumper UsersMSAppDataRoamingComposervendorautoload.php更新Composercomposer global update更新后重启apache就可以全局使用函数 dump()dd() 方全局 function_exists(dda)) { ** * Dump the passed array variables and end the script. * * @param mixed * @ return void * function dda(...

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    实验2 直线生成实现

    1.实验目的:理解基本图形元素光栅化的基本原理,掌握一种基本图形元素光栅化,利用OpenGL实现直线光栅化的DDA。 2.实验内容:(1) 根据所给的直线光栅化的示范源程序,在计机上编译运行,输出正确结果;(2) 指出示范程序采用的,以此为基础将其改造为中点线或Bresenham,写入实验报告;(3) 根据示范代码 ,将其改造为圆的光栅化,写入实验报告;(4) 了解和使用OpenGL的生成直线的命令,来验证程序运行结果。 3.实验原理:示范代码原理参见教材直线光栅化一节中的DDA。下面介绍下OpenGL画线的一些基础知识和glutReshapeFunc()函数。

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    特斯拉灯光秀指南「GitHub 热点速览 v.22.01」

    本周特推 1.1 末日回合游戏:Cataclysm-DDA本周 star 增长数:450+Cataclysm-DDA 是近期 HG 月刊 #vol.69 的推荐项目,也是本周特推。 Cataclysm-DDA 《大灾变:黑暗之日》作为一款回合制游戏,游戏中没有任何任务,唯一的目标就是活下去。 在这款基于文本的增量 RPG 游戏中,玩家扮演反乌托邦世界的 Hacker 用 JavaScript 编写脚本来自动化游戏玩、学习技能、玩迷你游戏、解决谜题等。

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    机械版CG 实验2 直线生成的实现

    实验二 直线生成的实现1.实验目的: 理解基本图形元素光栅化的基本原理,掌握一种基本图形元素光栅化,利用OpenGL实现直线光栅化的DDA。 2.实验内容: (1) 根据所给的直线光栅化的示范源程序,在计机上编译运行,输出正确结果;(2) 指出示范程序采用的,以此为基础将其改造为中点线或Bresenham,写入实验报告;(3) 根据示范代码,将其改造为圆的光栅化,写入实验报告;(4) 了解和使用OpenGL的生成直线的命令,来验证程序运行结果。 3.实验原理: 示范代码原理参见教材直线光栅化一节中的DDA。下面介绍下OpenGL画线的一些基础知识和glutReshapeFunc()函数。

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    通过体验驱动程序内容生成实现虚拟现实游戏的动态难度调整(CS)

    为了在更长的时间内维持玩家的动机,游戏通常使用动态难度调整(DDA),根据玩家的能力来调整游戏挑战。对于运动类游戏,这主要是通过调整特定的游戏内部参数(如物体的速度)来实现的。 maintain player motivation over longer periods of time, games often employ Dynamic Difficulty Adjustment (DDA In this work, we propose to use experience-driven Procedural Content Generation for DDA in VR exercise

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    实验2 基本图元光栅化

    1.实验目的:理解基本图形元素光栅化的基本原理;掌握基本图形元素光栅化方,如中点方,Bresenham方;利用OpenGL实现基本图形元素的光栅化。 2.实验内容:(1) 阅读学习所给的直线光栅化的DDA示范代码,将其彻底弄懂,根据实验思考题找出其中的错误;同时能在计机上编译运行,输出正确结果,指出错误并截图保存为图1至word实验文档(30分钟 );(2) 在示范程序的基础上,根据程序所留接口,增加中点线,并给出若干条测试直线实例,,截图保存为图2至word实验文档(30分钟);(3) 为示范程序增加中点圆绘制,同时增加键盘按键控制(数字按键 3.实验原理:示范代码原理参见教材直线光栅化一节中的DDA。下面介绍下OpenGL画线的一些基础知识和glutReshapeFunc()函数。

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    002计机图形学之直线画线

    002计机图形学之直线画线我们知道直线方程的斜截式是如下的样子:y = kx +b在显示器上显示直线的话,如果使用如上的方程,每描一个点需要进行一次浮点乘,一次浮点加,和取整操作。 DDA digital differential analyzer对斜截式进行转换成如下:$y_{k+1}=y_{k}+m$由此我们可以根据起点依次推到最后一个点,实现如下: inline int 计速度更快。 缺点浮点增量连续增加,取证误差会积累取整操作和浮点运仍然十分耗时Bresenham画线主要思想是,由于我们在缓存区上画点,全部是整数。 可以表达为如下:|m|

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    Bioinformatics| 生物医学网络中的图嵌入方

    文章选取了11种具有代表性的图嵌入方,对3个重要的生物医学链接预测任务:(1)药物-疾病关联(drug-disease association, DDA)预测,(2)药物-药物相互作用(drug- drug 比如针对三个重要的链接预测任务:1)DDA的预测:基于MF的技术用于DDA的预测,其本质上,是将DDA矩阵分解来学习药物和疾病在潜在空间中的低维表示。 1)蛋白质功能预测大规模的实验对蛋白质的功能注释非常昂贵,近年来提出了基于图的计广泛地融合了图嵌入的思想。 并对11种图嵌入方在这些数据集上的运进行了全面的比较。 数据集具体构建的方见原文,7个数据集最终的详细信息如表2所示,11种图嵌入的方在链接预测中计得到的AUC的值如表3所示,在节点分类中的计结果如表4 所示。表2?表3?表4?

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    imsdk_4.0.0.1.aar 与 imsdk冲突

    =Program type already present: com.tencent.imsdk.BaseConstants, sources=, tool name=Optional.of(D8)}DDA

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    Python3网络爬虫(十二):初识Scrapy之再续火影情缘

    虽然,这是一个暴露年龄的事情,可是我还是想说,我也是一个资深的火影迷了。鸣人的火之意志、鸣人和佐助的羁绊的故事,看得我热血沸腾。 进入打存储代码的目录中,运行下列命令:scrapy startproject cartoon scrapy startproject是固定命令,后面的cartoon是自己想起的工程名字。 想要显示全,就需要extract()方,转换成字符串输出,指令如下:response.xpath(dda).extract() 从运行结果可以看出,这样就显示完全了。 获取的内容由于有好多信息,我们再使用re()方,通过正则表达式获取页数。 (该网站动态加载方式简单,不涉及这些,后续教程会讲解其他动态加载方)?

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    python pyqt5 QTableWidget 显示图片

    300) for i in range(5): # 让行高和图片相同 table.setRowHeight(i, 200) for k in range(15): # 27 examples of DDA

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    生信爱好者周刊(第 11 期):中科院近20年院士增选之数据分析

    4、Communications Biology | 基于深度学习的DIA数据处理方,有效提升DIA蛋白质组学分析性能数据独立采集(Data-independent acquisition,DIA 与数据依赖采集(Data-dependent acquisition, DDA)的策略相比,DIA避免了仅对高丰度蛋白质信号采集的偏好性,转而采取“兼容并包”的策略,将一级质谱的荷质比范围分为数个窗口, 正是如此,DIA具有相比DDA更好的重现性与定量准确性,在样本数量较大时能够获得更加准确而稳定的蛋白表达矩阵,因而更加适用于大规模的定量蛋白质组学研究。 本文,研究团队开发了基于深度学习的DIA数据处理方DreamDIAXMBD,通过对DIA谱图库以及数据的分析,设计了包含上百种色谱峰类型的新型谱图数据结构代表性谱图矩阵(representative spectral matrix,RSM),使用深度学习提取DIA肽段谱图中的洗脱特征,有效提升了DIA数据处理的准确度,并在定性、定量等多个方面超越了目前广泛使用的开源DIA数据处理软件OpenSWATH

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    『网络爬虫』买车比价,自动采集某车之家各车型裸车价

    }.html#dataList    # 请求数据(因为没有反爬,这里没有设置请求头和其他参数)    r = requests.get(url)    # 请求的网页数据中有网页特殊字符,通过以下方进行解析 再调用api获取其真实经销商信息(这里有坑)        elif key == 购车经销商:            # 经销商id参数            经销商id = info.xpath(.dda @data-val) +,+ info.xpath(.dda@data-evalid)            # 组合经销商信息请求地址            jxs_url = base_jxs_url

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    Python爬虫教程,爬取小说网站

    获取到小说的文本内容,下面就可以开始爬取内容了,这里先整理一下待爬取的内容的Xpath:*a@href一章的Xpath:*dda@href小说内容的Xpath:*text()话不多说,直接上代码: import data = etree.HTML(res.text) links = h1text()) # 获取每章的链接,由于前9个是推荐章节,因此从第10个开始爬 for link in data.xpath(*dda

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