郭先生发现在开始学习three.js着色器材质时,我们经常会无从下手,辛苦写下的着色器,也会因莫名的报错而手足无措。原因是着色器材质它涉及到另一种语言--GLSL,只有懂了这个语言,我们才能更好的写出着色器材质,利用好的我们的GPU。
我们来接着上篇文章生成艺术之递归-小白也能看的懂系列,实现递归方块动画效果,用到了缓动的知识。提到缓动,不得不提,真的是应用太广了,我们几乎可以在任何设计到动画编辑的软件上,看到缓动曲线的功能,如 Animate、AfterEffect、Godot、Unity等等都具备动画缓动效果处理的能力。
爬虫、大数据、测试、Web、AI、脚本处理,自动化运维与自动化测试,机器学习(例如谷歌的Tensor Flow也是支持Python),可以混合C++、Java等来编程(胶水语言)等等。
算法产生的背景个人感觉其实与西方经济学核心的理念是一致的。资源的稀缺性和人类无尽的欲望之间的矛盾。如果资源是无限供给的,也就不存在市场,价格,供求矛盾了。
看书看到浮点数部分。里面用到了math.ceil()。一看就知道是向上取整,在pycharm里运行却报错了
Tween.js是一个可以产生平滑动画效果的js库,其官方地址为:https://github.com/tweenjs/tween.js/,可以将源码下载后,可以在tween.js/dist/文件夹下找到相应的js代码,在HTML中进行引用;也可以通过npm命令在终端控制台中安装tween.js模块 npm install @tweenjs/tween.js 然后在相应的页面引用Tween.js import * as TWEEN from '@tweenjs/tween.js'
源码:https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms
| 导语 本文将从为什么要探究更自然的动画、如何探究运动曲线方程、列举常用的运动曲线、分别使用js和css实现曲线动画效果、可视化实现工具这几个方面进行介绍。希望阅读后,本文能给你在制作动画效果时带来一点帮助。 1.为什么需要探究更自然的动画 自css animation推出后,强大的功能使得我们通过css也能制作出媲美flash的动画效果。然而在制作动画的时候,我们也许会常常纠结怎么设置timing-function。一般情况下,我们会直接使用自带的五个动画函数(linear、ease、ease-in、e
在简单的图形和动画轨迹上,我们可以换一种实现思维,例如通过函数来实现。
Canvas是常见的前端技术,但是由于API众多,使用复杂,且对程序员的数学功底、空间想象能力乃至审美都有一定要求,所以真正擅长canvas的前端并不多,但并不代表大家就学不好canvas。我在此将常用的canvas使用场景罗列出来希望能帮助到大家。
分治会将大问题拆解成小问题,拆解到最小问题之后,开始不断合并结果,递归是分治实现的一种形式或者是分治实现的一部分,分治包括三分部分,分解、计算、合并。分治的场景很多,例如快速排序,归并排序。
tweenJS是一个简单的javascript补间动画库,支持数字,对象属性,CSS样式等的动态效果过渡,允许平滑的修改元素的属性值。告诉它需要改变的元素的开始值和结束值,并设置好过渡时间,补间动画将会自动计算从开始到结束的状态,并产生平滑的动画变换效果。 tweenjs在threejs中经常作为过渡动画使用,所以做了一些学习说明,供以后方便查阅。
今天我们主要是学习如何绘制圆弧和贝塞尔曲线。 圆弧的绘制 圆弧可以理解为一个圆上的某部分线段,在canvas中,绘制一条圆弧的语法如下: 其中的 “开始角度” 和 “结束角度” 是相对360度的 顺时针 的极坐标而言的,可配合下图理解: 我们来一个例子,绘制一个圆心坐标为(80,80),半径为40,开始角度为30度,结束角度为90度,那么可以这样绘制: 其中开始角和结束角我们分别设定为“1/6Math.PI”和“1/2Math.PI”,是因为canvas里的角度是以PI(π)为单位的,在js中写作M
在我们常见的JavaScript数字运算中,小数和大数都是会让我们比较头疼的两个数据类型。
随着JDK的发展以及JIT的不断优化,我们很多时候都可以写读起来易读但是看上去性能不高的代码了,编译器会帮我们优化代码。之前大学里面学单片机的时候,由于内存以及处理器性能都极其有限(可能很多时候考虑内存的限制优先于处理器),所以很多时候,利用位运算来节约空间或者提高性能,那么这些优秀的思想,放到目前的Java中,是否还有必要这么做呢?我们逐一思考与验证下(其实这也是一个关于Premature optimization的界定的思考)
█ 本文译自 Bill Gosper 在 Wolfram 社区发表的热点文章:Solving polynomials 多项式是由一组常数系数,a、b、c、……(数值)确定的。 TableForm[{a x + b, a x^2 + b x + c, a x^3 + b x^2 + c x + d, ". . ."}] // TraditionalForm 多项式求解问题就是找到一个值 x,使这些项的总和等于 0. 根据 x 的最高次数分别称为线性、二次、三次、四次、五次、六次、七次、八次......
在前面《电信网络拓扑图自动布局》一文中,我们大体介绍了 HT for Web 电信网络拓扑图自动布局的相关知识,但是都没有深入地描述各种自动布局的用法,我们今天在这边就重点介绍总线的具体实现方案。 在
在前面《电信网络拓扑图自动布局》一文中,我们大体介绍了 HT for Web 电信网络拓扑图自动布局的相关知识,但是都没有深入地描述各种自动布局的用法,我们今天在这边就重点介绍总线的具体实现方案。 在 HT for Web 的连线手册中,有说明可以自定义连线类型,通过 ht.Default.setEdgeType(type, func, mutual) 函数定义,我们今天要描述的总线也是通过这样的方法来实现的。 我们来简单地描述下这个方法,虽然在文档(http://www.hightopo.com/guid
请教Matlab的griddata的用法以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!
在面对一些简单的线性问题时。线性回归能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。但对于复杂的非线性数据问题时。线性回归的效果就大大不如意了。对特征数据进行多项式变化,再使用线性回归的做法就能提高模型的拟合效果,这种方法就是多项式回归。
说起数学计算器,我们常见的是加减乘除四则运算,有了它,我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。四位数以上的加减乘除在数学的原理上其实并不难,但是如果不借助于计算器,光依赖我们的运算能力(笔算和心算),不仅运算的准确度大打折扣,而且还会让我们对数学的运用停留在一个非常浅的层次。
这些函数大部分的返回结果是浮点数,在代码中,浮点数小数点后面的位数是有限的,而二进制表示小数时很有可能会出现无限循环的小数,因此浮点数会有精度损失,不过,大多数情况下这并不影响我们使用。
x1=[-q/2+((q/2)^2+(p/3)^3)^(1/2)]^(1/3)+[-q/2-((q/2)^2+(p/3)^3)^(1/2)]^(1/3);
程序中所有的数载计算机内存中都是以二进制存储的,位运算就是直接对整数在内存中的二进制进行操作,由于直接在内存中进行操作,不需要转成十进制,因此处理速度非常快
线性内插是假设在二个已知数据中的变化为线性关系,因此可由已知二点的座标(a, b)去计算通过这二点的 斜线
这道题很明显不是让我们调用 Math.sqrt() 方法来计算,而是自己实现一个求平方根的算法。第一反应想到的方法是暴力循环求解!从 1 开始依次往后求平方数,当平方数等于 x 时,返回 i ;当平方数大于 x 时,返回 i - 1。
本应该之前整理好的,又拖到现在,不管怎么样继续坚持看下去,从二章开始就越来越不好理解了
本文基于JavaScript基础,讲解数学函数在实际中的应用。从最基本的函数开始,讲解Math函数中常见的方法。用大量的案例进行分析,对Math函数如何去运用这些方法函数,以及在实际运用中遇到难点都做了详细讲解。
logspace 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/logspace.html
作为一个合格的 DBA,在遇到线上单表数据量超过千万级别的时候,往往会建议用户通过分表来缩减单表数据量,当用户问为什么单表数据量不能超过千万时,DBA 往往会说:单表数据量超过千万,会影响查询性能。知其然而不知所以然,学习技术不能停留在表面,而是要进一步去深入挖掘其中的原理,这样才能不断进步和成长。回到这个问题:为什么单表数据量不能超过两千万,其中的依据是什么?欢迎阅读。
单变量是规划求解的简化版,顾名思义就是一元函数的求解,而规划求解不管是一元一次,还是一元多次都可以运算。
在机器学习中,我们时常会碰到需要给属性增加字段的情况。譬如有x、y两个属性,当结果倾向于线性时,我们可以很简单的通过线性回归得到模型。但很多时候,线性(在数学上称为多元一次方程),线性是拟合不了结果的。
整数是Python基本数据类型之一,表示所有整数,包括正整数、负整数和零。在Python中,整数类型的变量可以使用int类型表示。
所谓的奇异点分析百度上给的是:从数学角度来说,所谓奇异性就是指函数的不连续或导数不存在,表现出奇异性的点称为奇异点…
比如这里我们要求解一个三元一次方程,那最简单的就是消元的思想了,也就是让三元变二元再变一元:
算术运算符也即数学运算符,用来对数字进行数学运算,比如加减乘除。下表列出了 Python 支持所有基本算术运算符。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。头文件:#include <math.h> pow() 函数用来求 x 的 y 次幂(次方),x、y及函数值都是double型 ,其原型为 double pow(double x, double y); pow()用来计算以x 为底的 y 次方值,然后将结果返回。设返回值为 ret,则 ret = x y 。 可能导致错误的情况:
注一般线性回归中,使用的假设函数是一元一次方程,也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况,这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式回归中,加入了特征的更高次方(例如平方项或立方项),也相当于增加了模型的自由度,用来捕获数据中非线性的变化。添加高阶项的时候,也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高,模型的容量以及拟合数据的能力增加,可以进一步降低训练误差,但导致过拟合的风险也随之增加。
就可以求出唯一解:X= -984.7667 Y= -61.2 Z= 327.5667 看起来确实有点难度哦!
else x= a; 等价于 x= a ^ b ^ x; 16、x 的相反数表示为 (~x+1)
I will honour myself by showing up powerfully in my life today。我会为在今日努力生活的自我而感到自豪。
str(x ) 将对象 x 转换为字符串 string
函数是计算x的y次方,如果z在存在,则再对结果进行取模,其结果等效于pow(x,y) %z 注意:pow() 通过内置的方法直接调用,内置方法会把参数作为整型,而 math 模块则会把参数转换为 float。
数学是阻碍学生想要学习更多化学知识的主要原因之一。作为一名化学工程专业的学生,我理解这一点,特别是对于那些只需要把化学作为通识教育要求的学生来说。从本质上讲,分步解决方案就像你自己的按需数学导师:除了计算答案,Wolfram|Alpha 还向你展示它是如何实现的。这里将阐述六个你一定会在化学课上经常使用的重要数学技能,以及它们与不同化学概念的关系。
geom_smooth()函数不需要指定任何参数,自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线,当然以上结果是因为自己的数据非常标准,是直接用二次方程来生成的
素数n的本原根a满足,a的1次方到a的n-1次方 mod n结果不同并且对应1到n-1。(换句话说是1到p-1的置换序列)
编程练习 使用map函数,求元组 (2,4,6,8,10,12)中各个元素的5次方 任务 pow_five函数体内:计算元素的5次方 调用pow_five函数传入data,使用result接收 任务提示 pow(x,y) 方法返回 x的y次方的值 计算结果:(32, 1024, 7776, 32768, 100000, 248832) 初始代码 def pow_five(data): # 计算元素的5次方 result = return result if __nam
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