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    【CCF】碰撞的小球

    现在,告诉你线段的长度L,小球数量n,以及n个小球的初始位置,请你计算t秒之后,各个小球的位置。...提示   因为所有小球的初始位置都为偶数,而且线段的长度为偶数,可以证明,不会有三个小球同时相撞,小球到达线段端点以及小球之间的碰撞时刻均为整数。   ...四秒后,第一个小球与第二个小球在位置8发生碰撞,速度反向,第三个小球碰到墙壁,速度反向,三个小球位置分别为8, 8, 10。   五秒后,三个小球的位置分别为7, 9, 9。...每秒每个小球移动一个单位长度,小球每次移动之后都需要判断①该小球是否和其他小球发生碰撞,若发生了碰撞则碰撞的俩者都要改变方向;②该小球是否到达边界,若到达了边界也改变方向。...100分代码: #include using namespace std; int main() { int N,L,T; //N为小球的个数,L为线段长度

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    Canvas跟随鼠标炫彩小球

    跟随鼠标炫彩小球 canvas没有让我失望,真的很有意思 实现效果 超级炫酷 ?...实现原理 创建小球小球添加随机颜色,随机半径 鼠标移动通过实例化,新增小球 通过调用给原型新增的方法,来实现小球的动画效果 通过定时器不断地更新画布 实现过程 创建小球 通过创建函数收纳小球所有的样式...,再通过实例化函数,将鼠标当前的位置传递给Ball函数,让通过实例化创建出来的小球,最后将创建出来的小球存入数组中,数组中以对象形式存放着每个小球的属性和属性值 function Ball(x, y,...因为生成的小球x,y,r是固定的,所以小球的位置也是固定的,不会改变 因此需要通过改变每个小球的位置和半径让小球动起来,当小球的半径小于0时,调用remove方法将小球从数组中删除 /* 更新小球位置和半径...[i]) { ballArr[i].render();//渲染小球 } } }, 20); 完整代码 <!

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    Android仿视频加载旋转小球动画效果的实例代码

    ,就执行这行代码,然后这行代码会把这个时间点的路径上的坐标赋值给mCurrentPositionOne。...立马用来ondraw里面啊,我的小球此时就可以根据这个坐标点去绘制自己的位置,这个的话,当动画开始时,小球就会不断接受新的坐标,然后不断重绘,最终产生旋转小球的效果。...,所以我们需要绘制好几个小球,然后给他们不同的动画,为什么呢?...说到这里的话,我们的目标算时完成了,具体的操作,大家参考以下代码,或者去:android自定义View索引 里面动画的demo进行下载,大家随意,下面给出代码: /** * 仿视频加载动画,旋转的蓝色小球...onAnimationRepeat(Animator animator) { } }); } valueAnimatorFive.start(); } } 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android仿视频加载旋转小球动画实例代码

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    Canvas系列(15):实战-小球拖拽

    在上一章中我们实现的小球的碰撞,这章中我们继续玩玩小球,讲解一下小球的拖拽,为了避免代码的混乱本章中就不考虑小球碰撞的情况了,有兴趣的自己看看上一章。...---- 继续上章刚开始的例子 小球基本操作与上章刚开始的代码是差不多的,唯一的不同是checkWalls函数我们给x轴碰撞到墙壁的时候也添加了能量的损耗,具体代码如下: // 获取元素 let canvas...'); return true; } }) }, false); 上述代码中我们通过鼠标在页面的坐标,然后减去Canvas左上角的位置来获取鼠标在Canvas中的位置,最后判断这个位置是否在小球内...,不应该再受到重力和自己的速度运动了,所以需要修改animate函数,只有当选中的小球和当前遍历的小球不相等的时候才去更新新的坐标,否则就用鼠标的坐标(上述代码也实现): function animate...好了小球拖拽就完全做完了,完整代码请点这里。

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    这个小球开始下山了

    新智元报道 编辑:alan 【新智元导读】4年前的开源项目突然在Hacker News爆火,通过可视化的「小球下山」,帮助非专业和专业人士,更好地理解AI训练中梯度下降的过程。...毕业于哈佛,前Quora数据科学主管,现工作于Waymo的Lili Jiang,在20年初编写了一个软件, 通过可视化的「小球下山」,帮助非专业和专业人士,更好地理解AI训练中梯度下降的过程。...你可以选择不同的曲面,并发现Adam和RMSProp可以更好地处理鞍点: 可以调整参数,并发现学习率低时,动量法不足以推动小球通过平坦区域,而提高学习率可以解决问题。...(小编水平有限,如有失误,烦请诸位指正) AI训练的本质:从小球下山开始 众所周知,AI训练的目标是让预测值尽可能接近真实值。...我们可以利用本文的开源软件形象地了解动量法,以及其中参数的意义,比如当decay_rate为0时,就与普通的梯度下降完全相同; 而当decay_rate = 1时,小球就像在没有摩擦的碗中那样,孤独摇摆

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