今天来说下CSS3动画,目标是让一个方块做抛物线运动。主要用到的CSS3属性有animation,transform,@keyframes,transition等。 ---- Animation版-0 我们先建立一个HTML文件,test.html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="animation.css"/> </head> <body> </d07
一, 笛卡尔坐标系 笛卡尔坐标系是数学中的坐标系,而计算机中则采用屏幕坐标系统. 而三维坐标系则没有一个工业标准,分别有 Y轴向上(y-up)的坐标系,
之前在作业区我出过一道题“用JS做一个抛物线下落的球”。这个题就是一个需求,内容是让你做一个抛物线下落的球。 我们把这个需求拆分一下,会发现它里面有以下几个内容: (1),一个球; (2),下落; (3),抛物线; 这样写出123点之后,就已经在事实上把这个需求给拆分成了三小部分。 首先,实现一个球,怎么做呢?可以是一个DIV,然后是CSS3的圆角100%,这样就是一个圆球了。 第二步下落呢? 那就是这个球要移动,其实就是修改它的XY坐标。这样一步一步的想下去,要修改一个DIV的坐标,首先要把它变成绝对定位
已知A、B两点的坐标分别为(3, -4)、(0, -2), 线段AB上有一个动点M (m,n),过点M作x轴的平行线交抛物线 y = a(x-1)²+2于P (x1, y1)、Q (x2, y2)两点,若无论M如何运动,x1 < m ≤ x2 恒成立,则a的取值范围为( ?)
此次分享是一次自我组件开发的总结,还是有很多不足之处,望各位大大多提宝贵意见,互相学习交流。
知乎 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534
前言:本篇文章用讲解+实战的形式,浅显易懂讲解“梯度下降”,拥有高中数学知识即可看懂。
关键点是由DOG空间的局部极值点组成的,关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。为了寻找DoG函数的极值点,每一个像素点要和它所有的相邻点比较,看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图下图所示,中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较,以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。
#1142 : 三分·三分求极值 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 这一次我们就简单一点了,题目在此: 在直角坐标系中有一条抛物线y=ax^2+bx+c
也就是说需要实线进行作图。下图是粉丝的提问题目,可以看看需求,其实就是需要用Python进行实现。
当某个物体以初速度v水平抛出,其轨迹为一条抛物线,模拟绘制这条抛物线。用高中物理知识,我们肯定可以轻易实现,但是今天我们需要用Python进行实现,稍微有些难度了。
已知抛物线 \(C:x^2=2py\) ,弦 \(AB\) 过 \(C\) 的焦点 \(F\) ,过 \(A,B\) 两点作抛物线 \(C\) 的两条切线,若两切线相交于点 \(P\) ,则
,这样就可以将所有的二次抛物线表示出来。3个参数可以确定二次抛物线的一些基本属性,比如开口朝上还是朝下,对称轴以及与x轴的交点等等 。方法包括求函数值,求导数,求极值等等。求导数可以这样来实现:
1. 什么场合会用到宏程序编程? 其实说起来宏就是用公式来加工零件,比如说椭圆,如果没有宏的话,我们要逐点算出曲线上的点,然后慢慢来用直线逼近,如果是个光洁度要求很高的工件的话,那么需要计算很多的点,可是应用了宏后,我们把椭圆公式输入到系统中然后我们给出Z坐标并且每次加一个量,那么宏就会自动算出X坐标并且进行切削,实际上宏在程序中主要起到的是运算作用。 📷 手工编程加工公式曲线(计算简单,输入快捷) 有规律的切削路径(作为一个切削模块) 程序间的控制(程序的调度) 刀具的管理(刀具的磨损) 自动测量(机内测
前言:最近有朋友在做小程序的过程中,遇到开发过飞入购物车效果的功能的需求。针对这个情况一些网上的demo,多少会有一些不符合情景的问题(bug)存在,针对这一情况小编决定帮朋友写一个方案来帮助解决问题。
学过高中物理的我们都知道,当我们在一定高度上以一定速度水平抛出一个物体时,物体的运动轨迹实际上就是一条抛物线,那么,我们如何用Python将这个抛物线绘制出来呢。
以前在饿了么上面订餐的时候,曾经看到过这么一个特效,就是将商品加入订单时,会有一个小球呈抛物线状落入购物车中,然后购物车中的数量会改变。具体的效果如下图。
这个动画效果很早就出来了,也是一个比较经典的关键帧动画和组合动画的运用,通过剖析源码,可以发现实际上这个酷炫的动画实现起来很简单。
辛普森积分法是一种用抛物线近似函数曲线来求定积分数值解的方法。把积分区间等分成若干段,对被积函数在每一段上使用辛普森公式,根据其在每一段的两端和中点处的取值近似为抛物线,逐段积分后加起来,即得到原定积分的数值解。
---- Conic Sections 圆锥部分(圆锥曲线) 这里, parabolas 抛物线 (相似流星锤,相似波...) ellipses 椭圆 hyperbolas 双曲线 (超级流星锤,
显然这是一个简单的数值积分问题,但是过冷水会给大家分享简单问题吗?其必有玄妙,且听我道来。
题目很短,只有一句话,求抛物线 与直线 围成的封闭图形面积,如果图形不存在,则输出0.
数学是很难的科学,但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言,我们无可避免的要学习它。看看下面的这些GIF动图,它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧。
因为需要用到和机器人相关的东西,就用到了这个工具箱,作者官网 http://www.petercorke.com/Robotics_Toolbox.html
“让我们面对它;总的来说数学是不容易的,但当你征服了问题,并达到新的理解高度,这就是它给你的回报。” ——Danica McKellar 数学是很难的学科,但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言,我们无可避免的要学习它。看看下面的这些 GIF 动图,它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧。 1、椭圆的画法 2、杨辉三角问题(Pascal triangles)解法 3、使用“FOIL”轻松的解决二项式乘法 4、对数解法技巧 5、矩阵转置的技巧 6、勾股定理 7、多边形的外角之
“让我们面对它;总的来说数学是不容易的,但当你征服了问题,并达到新的理解高度,这就是它给你的回报。” ——Danica McKellar 数学是很难的学科,但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言,我
根据下图,可以得到大体表达式: 已知 2x + y = 2400 求 A = xy = ? 的最大值
想知道凡泰极客首页中酷炫的粒子与动画效果是如何实现的吗,说不定本文会给你带来些新思路。
由于80年代/ 90年代的普通反向传播算法收敛缓慢,Scott Fahlman发明了一种名为Quickprop[1]的学习算法,它大致基于牛顿法。他的简单想法在诸如“N-M-N编码器”任务这样的问题域中优于反向传播(有各种调整),即训练一个具有N个输入、M个隐藏单位和N个输出的de-/ Encoder网络。Quickprop的方法之一是寻找特定领域的最佳学习率,或者更确切地说:适当地动态调整学习率的算法。
在Python中进行曲线拟合通常涉及使用科学计算库(如NumPy、SciPy)和绘图库(如Matplotlib)。下面是一个简单的例子,演示如何使用多项式进行曲线拟合,在做项目前首先,确保你已经安装了所需的库。
今天看见一个非常震撼的文章,发现数学真是太美了,感叹自己没有好好学习数学,而觉得遗憾呀。
https://hctra.cn/usr/uploads/2020/12/352501977.mp4
“让我们面对它;总的来说数学是不容易的,但当你征服了问题,并达到新的理解高度,这就是它给你的回报。” ——Danica McKellar 数学是很难的学科,但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言,我们
mxcad3d是基于mxdraw的基础上,使用TypeScript和C++语言开发的一个网页三维CAD参数化建模框架,我们为开发者提供了丰富的参数化建模的开发接口,用户可以高效、便捷的对基本图元进行创建、同时丰富的JS开发接口方便了用户实现复杂的模型创建和CAD二次开发,网页测试DEMO链接如下:https://demo.mxdraw3d.com:3000/mxcad3d/。
本周无意间刷到了德国豹2A5坦克的火控介绍,想自己编写一个不考虑空气阻力以及测风影响的简易弹道计算机(大口径火炮)。
matplotlib是python里用于绘图的专用包,功能十分强大。下面介绍一些最基本的用法: 一、最基本的划线 先来一个简单的示例,代码如下,已经加了注释: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 先获取一个图表 plt.figure() # 设置图表的标题 plt.title("sale report") # 设置y轴的label标签 plt.ylabel("amount") # 设置x轴的label标签 plt.xlabel("
上一章我们讲了简单的动画是如何绘制的,如果没有看上一章的童鞋,请点这里,本章的内容也是接着上一章的内容,代码也只修改其中部分。
最近在做直播相关的东西,这个动画是IOS先撸出来的,后来android这边要模仿,大部分直播应用都有很炫酷的点赞动画,所以也没什么好稀奇的。如果有现成的轮子了,就没必要自己再造了,后来参照了程序亦非猿
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。
1. uni-app学习(六)好用的插件4 1.1. QQ音乐模板 点击这里 示例 1.2. 画廊(ynGallery)组件 点击这里 看起来不错的 示例 1.3. 评价模板 学到个动画用法 imag
计算机视觉中的特征点提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章,我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料,即使评价比较高的文章,作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及,可能写博客的人自己明白,也觉得简单,因此就忽略了这些问题,但是对刚入门的人来说,看这些东西,想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作:求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略,然后直接给出一个公式,SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值,但是具体怎么插的就不太详尽了,对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明,还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明,同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解,方便理解。
在一些杀毒或文件扫描类的软件上,我们可能会看到一些雷达扫描的UI样式,例如下图所示
安装在汽车头部的车灯的形状为一旋转抛物面,车灯的对称轴水平地指向正前方,其开口半径为36mm,深度为21.6mm。经过车灯的焦点,在与对称轴相垂直的水平方向,对称地放置一定长度的均匀分布的线光源。要求在某一设计规范标准下确定线光源的长度。
如果你试过去拍摄一些运动场景,例如拍摄疾驰的汽车,或是田径场上的短跑运动员,你一定曾经遇到过“拍糊”的时候。这种现象就是我在本文中要讨论的由运动导致的图像模糊,这是一种与我之前介绍的几种导致图像模糊的方式完全不同的问题,所以今天让我们来看看有什么好办法来应对。
“Linear Regression with multiple variables——Normal equation”
现在商城应用上,购物车功能可以说是不可缺少的,每个应用的购物车模块实现方式都差不多,这篇我们来仿一下饿了么的购物车功能,用过的童鞋都知道,印象最深刻的应该是添加或减少数量时,抛物线的动画效果,话不多说,现在让我们来看看是怎么实现的吧.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云