用于unity的6面天空盒子使用方式：一、Project属性栏-Creat-建树材质球Material-命名为Sky二、右侧材质球属性面板中（Inspector）-Shader下来菜单中遴选-Skybox-6Sided三、在Lighting属性面板中-Environment-SkyboxMaterail点击右侧小点点，选中咱们建树的Sky球四、留意事变：在Project属性栏里，选中齐全导入的6张图片，右侧Inspector面板中Advanced-FliterMode-遴选Clamp！！！若是默许的Repeat，天空
2023/3/26 1:33:50
103.77MB
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matlab代码，经由蒙特卡罗方式盘算n维球的体积，此仿真法度圭表标准盘算繁杂度较高，并有与公式方式下场之间的比力；
2023/3/25 5:11:22
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Android实现的“规避球”游戏，I9000（Android2.1），上普通运行。
PS:代码是原创的。
熟手，不够处请多多指教。
PS:代码是原创的。
熟手，不够处请多多指教。
2023/3/24 17:53:23
56KB
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繁难扭转倒立摆因此基于STM32f103c8t6为抑制中间。
经由角位移传感器的脉冲数及响应方案的的数学盘算来丈量角度信息，该信息被处置芯片STM32f103c8t6凑集并处置应前，经由PID算法举后退一步的信息处置。
从而患上出电机应该作出响应的照料数据。
最终STM32f103c8t6将患上出的响应数据转换成PWM波及转向抑制信号传递给LN298驱动器，从而驱动小型直流减速电机来举行位置更正。
更正的信息经由角位移传感器转换成电信号再次传递给抑制中间举行信息处置,信息再次传递给LN298举行电
经由角位移传感器的脉冲数及响应方案的的数学盘算来丈量角度信息，该信息被处置芯片STM32f103c8t6凑集并处置应前，经由PID算法举后退一步的信息处置。
从而患上出电机应该作出响应的照料数据。
最终STM32f103c8t6将患上出的响应数据转换成PWM波及转向抑制信号传递给LN298驱动器，从而驱动小型直流减速电机来举行位置更正。
更正的信息经由角位移传感器转换成电信号再次传递给抑制中间举行信息处置,信息再次传递给LN298举行电
2023/3/21 21:19:24
6.56MB
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1、在左边列表双击，可以在球上显示击球点。
2、点【随机产生】可以随便产生一个角度，然后点击按钮判断即可。
虽然很简单的软件，也是本人花几个小时写的，主要还是给自己用，不过相到对台球爱好者还是有一定作用的，所以放网上来，呵呵。
本人曾经一度迷恋台球，不断想寻找一种快速精准的瞄准方法，网上很多都是介绍【假想球法】，国外很多斯诺克天才也都是说的这种方法，不过本人经过很多尝试还是没办法在短期内想出一个并不存的球来，就算真的想出来了，我觉得我也得花几年甚至十几年，时间花不起啊。
网上还有另一种方法，就是【看角度】，经本人多次验证，此方法十分有效，当然有了方法也要在苦练的基础上才可能有效。
当然人眼对角度可能不是很敏感，所以软件里有专门让你判断角度的练习，我以5度为角度分隔，当你可以在软件中把眼睛对角度的分辨率练习到5度以内，相信在业余玩家中也算牛逼的了，嘿嘿。
如果有建议请联系：zhoufei711@qq.com
2、点【随机产生】可以随便产生一个角度，然后点击按钮判断即可。
虽然很简单的软件，也是本人花几个小时写的，主要还是给自己用，不过相到对台球爱好者还是有一定作用的，所以放网上来，呵呵。
本人曾经一度迷恋台球，不断想寻找一种快速精准的瞄准方法，网上很多都是介绍【假想球法】，国外很多斯诺克天才也都是说的这种方法，不过本人经过很多尝试还是没办法在短期内想出一个并不存的球来，就算真的想出来了，我觉得我也得花几年甚至十几年，时间花不起啊。
网上还有另一种方法，就是【看角度】，经本人多次验证，此方法十分有效，当然有了方法也要在苦练的基础上才可能有效。
当然人眼对角度可能不是很敏感，所以软件里有专门让你判断角度的练习，我以5度为角度分隔，当你可以在软件中把眼睛对角度的分辨率练习到5度以内，相信在业余玩家中也算牛逼的了，嘿嘿。
如果有建议请联系：zhoufei711@qq.com
2023/3/13 19:36:34
42KB
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视觉互动网络GoogleDeepmind的VisualInteractionNetworks的Tensorflow实现。
在Tensorflowr1.2上实现。
“关系推理的另一个关键部分涉及到预测物理场景中的未来。
人们一眼就能推断出物体在哪里，而且还能推断出在接下来的几秒钟，几分钟甚至更长的时间内物体会发生什么。
例如，如果您将足球踢到墙壁上，您的大脑会预测当球撞击墙壁时会发生什么，以及随后的运动会遭到怎样的影响（球会以与踢球成正比的速度跳动，并且-在大多数情况下，-墙壁将保留在原位）。
”摘自Deepmind的一篇文章N对象重力模拟要更改配置值，请检查常量脚本。
catconstracts.py为了生成图像和数据，pythonphysical_engines.py用于建模视觉交互网络pythongravity_vin.py数据数据是从我自己
在Tensorflowr1.2上实现。
“关系推理的另一个关键部分涉及到预测物理场景中的未来。
人们一眼就能推断出物体在哪里，而且还能推断出在接下来的几秒钟，几分钟甚至更长的时间内物体会发生什么。
例如，如果您将足球踢到墙壁上，您的大脑会预测当球撞击墙壁时会发生什么，以及随后的运动会遭到怎样的影响（球会以与踢球成正比的速度跳动，并且-在大多数情况下，-墙壁将保留在原位）。
”摘自Deepmind的一篇文章N对象重力模拟要更改配置值，请检查常量脚本。
catconstracts.py为了生成图像和数据，pythonphysical_engines.py用于建模视觉交互网络pythongravity_vin.py数据数据是从我自己
2023/3/10 2:18:10
220KB
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使用cocos2d-x3.8.1版本，内含客户端和服务端源码，服务端用python2.7.5开发，还有很多功能没有完成，想要学习的同学可以下载上去参考
2023/3/7 18:22:02
40.83MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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