一、1.Pleasedownloadandinstalltheglutlibrary.2.WriteacompleteprogramusingthefollowingcodestodrawaSierpinskigasket.voidmyinit(){//attributesglClearColor(1.0,1.0,1.0,1.0);glColor3f(1.0,0.0,0.0);//setupviewingglMatrixMode(GL_PROJECTION);glLoadIdentity();gluOrtho2D(0.0,50.0,0.0,50.0);glMatrixMode(GL_MODELVIEW);}voiddisplay(){GLfloatvertices[3][3]={{0.0,0.0,0.0},{25.0,50.0,0.0},{50.0,0.0,0.0}};//anarbitrarytriangleintheplanez=0;GLfloatp[3]={7.5,5.0,0.0};//orsetanydesiredinitialpointwhichisinsidethetriangle;intj,k;intrand();glBegin(GL_POINTS);for(k=0;k<5000;k++){/*pickarandomvertexfrom0,1,2*/j=rand()%3;//computenewlocation;p[0]=(p[0]+vertices[j][0])/2;p[1]=(p[1]+vertices[j][1])/2;//displaynewpointglVertex3fv(p);}glEnd();glFlush();}#includevoidmain(intargc,char**argv){glutInit(&argc;,argv);glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE|GLUT_RGB);glutInitAWindowSize(500,500);glutInitWindowPosition(0,0);glutCreateWindow(“SimpleOpenGLExample”);glutDisplayFunc(display);myinit();glutMainLoop();}3.实现DDA和Bresenham画线算法(1)画10万以上随机生成的直线段,比较两个算法的平均时间.(2)分别把屏幕上的1*1,5*5,9*9像素当作直线段上的一个点,观察线段的走样情况.二、请写一个OpenGL(如果熟悉WebGL也可以用)程序完成如下任务(1)读入三维网格模型的obj文件;(2)用OpenGL函数glTranslatef()对模型模型进行平移,使得其重心位于原点;(3)用函数glLookAt()设置视点,并且要求试点绕模型一周,以便用透视投影观察各个侧面;(4)要求利用真实感绘制对模型进行渲染.(利用OpenGL函数设置光源,材质,计算好每个三角形的法向量后,利用OpenGL的glNormal函数给待绘制的三角形设置法向量).绘制的结果大概如下:三、本实验为综合实验,任务是利用光线跟踪算法进行Whitted全局光照计算,并对读入场景进行真实感绘制。
(特别提示:网上类似的projects可以参考,但不能照抄.如http://tobias.isenberg.cc/graphics/LabSessions/RaytracingProject,http://physbam.stanford.edu/links/ray_tracing/project_ray_tracing.htmlhttps://www.cs.utexas.edu/~fussell/courses/cs354/assignments/raytracing/handout.shtml)(1)参加对象:本实验针对所有选课同学,3-5人组成一个小组,共同实现;
非15级同学在组队方面有困难的话可与老师沟通.(2)实验结果提交:每人都要求提交一份.内容包括a.源程序;可执行代码;三维场景数据;同组的同学这部
2021/5/20 14:17:55 48.13MB 华南理工大学 图形学实验
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角色名称这里是角色的简要说明。
要求Ansible本身或角色未涵盖的任何前提条件都应在此处提及。
例如,如果角色使用EC2模块,则在本节中提到需要boto软件包可能是个好主见。
角色变量此角色的可设置变量的描述应在此处,包括defaults/main.yml,vars/main.yml中的所有变量,以及可以/应该通过该角色的参数设置的任何变量。
从其他角色和/或全局范围读取的任何变量(即hostvar,groupvar等)也应在此处提及。
依存关系Galaxy上托管的其他角色的列表应在此处,以及与可能需要为其他角色设置的参数或从其他角色使用的变量有关的所有详细信息。
剧本范例包括一个如何使用您的角色的示例(例如,将变量作为参数传递)也总是对用户有利的:-hosts:serversroles:-{role:username.rolename
2019/2/9 5:32:29 11KB
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有关智能水滴算法的改进,针对智能水滴算法的缺陷提出了改进的智能水滴算法———具有变异特征的智能水滴算法,并用TSP问题来验证改进算法的可行性和有效性。
经过分析发现该改进的算法对比之前的基本智能水滴算法具有很强的全局搜索能力,对顺利找到最短路径处理实际问题具有非常大的意义的。
2021/2/27 13:50:13 353KB 智能水滴算法
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在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一,能对目标有效的提取是重要而基础的问题,因此本文在此背景下,围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题,研究了关于1)静态背景、动态背景的前景目标提取,能在背景复杂化的条件下,将运动的目标;
2)带抖动视频;
3)静态背景下多摄像头对多目标提取;
4)出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下,如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上,通过对附件2中几组视频的分析,我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想,因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比,结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态(如有水波的产生)的情况下,对前景目标的提取问题。
在此问题中,由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声,对前景目标的识别和提取造成干扰,因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上,建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模,将运动目标检测出来,再引入超像素去噪,进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上,而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移,因此我们建立了坐标变换模型,以仿射变换作为模型基础,结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标,并对比灰度投影法,比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法,对前景目标进行提取;
选出具有显著前景目标的参考帧,计算参考帧中显著前景目标所占的面积,并将此面积设定为阈值T,遍历所有的视频帧,计算其前景目标所占的面积,通过相减对比,判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号,并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法,对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来,对目标进行定位。
由于目标的不断运动,我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪,通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上,引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律,然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础,用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差,并将其与已设定的阈值进行比较,如果重构误差大于阈值,则判为异常。
2015/11/11 19:17:23 2.62MB MATLAB 目标提取 视频监控 Vibe算法
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本套模板按照高保真效果进行还原设计,相关界面的规划和交互还原度达到了95%以上,且所有界面元素都是使用Axure重新制作的,避免使用任何的截图效果,所以相关的元素都是支持修改和复用的。
本套作品是一套免费且没有任何保留的分享模板,通过本模板不仅可以学习如何在Axure中通过母版合理的创建大型网站的原型框架,同时可以学习到Axure中动态面板、全局变量、辅助线、中继器、函数的相关知识点和使用技巧。
2020/11/1 8:43:45 758KB 省市区三级联动 Axure
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1以10/个城市结点的TSP问题为例,用遗传算法加以求解;
2掌握遗传算法的基本原理、各个遗传操作和算法步骤;
3能求出问题最优解,若得不出最优解,请分析缘由;
4要求界面显示每次迭代求出的局部最优解和最终求出的全局最优解
2019/1/27 18:22:33 180KB TSP 遗传算法
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阐述了对超声医学图像进行自动分割的一种新方法.其基本思想是首先以Hilbert曲线扫描图像,配合峰谷法对图像进行滤波,采用三次样条插值法对图像进行灰度插值;然后把局部阈值和全局阈值结合起来进行图像分割并标记区域;最后通过特征数据库确定目标区域.实验结果证明,该算法有着较好的顺应能力.
2016/7/13 6:50:02 175KB 超声 医学图像 分割
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《GDI+图形程序设计》含详细目录,便于学习。
该书是为.NET开发人员介绍如何编写Windows和Web图形应用程序的指南用书。
通过大量详尽的实例,本书使有经验的程序员可以更深入地理解在.NETFramework类库中定义和整个GDI+API。
  本书从介绍GDI+Windows图形程序设计的基本知识开始,其核心是对一些实际问题的指导,包括如何使用WindowsForms及如何优化GDI+的功能。
本书通过一些例子来说明如何开发真实世界的工具,如GDI+Painter、GDI+Editro、ImageViewer和ImageAnimator等。
另外,作者还给出了大量使用C#语言编写的可重用示例代码,读者可从网上下载完整的C#和VisualBasic.NET源代码,并可通过这些源代码查看书中各图的彩色效果第1章GDI+——下一代图形接口1.1理解GDI+1.2探索GDI+的功能1.3从GDI的角度学习GDI+1.4.NET中的GDI+名称空间和类总结第2章第一个GDI+应用程序2.1绘制表面2.2坐标系统2.3指南——第一个GDI+应用程序2.4一些基本的GDI+对象总结第3章Graphics类3.1Graphics类的属性3.2Graphics类的方法3.3GDI+Painter应用程序3.4绘制饼图总结第4章使用画笔和钢笔4.1理解和使用画笔4.2在GDI+中使用钢笔4.3使用钢笔进行变形4.4使用画笔进行变形4.5系统钢笔和系统画笔4.6一个真实世界的例子——在GDI+Painter应用程序中添加颜色、钢笔和画笔总结第5章颜色、字体和文本5.1访问Graphics对象5.2使用颜色5.3使用字体5.4使用文本和字符串5.5渲染文本的质量和功能5.6高级版式5.7一个简单的文本编辑器5.8文本变形总结第6章矩形和区域6.1Rectangle结构体6.2Region类6.3区域和剪辑6.4剪辑区域示例6.5区域、非矩形窗体和控件总结第7章图像处理7.1光栅图像和矢量图像7.2使用图像7.3操作图像7.4在GDI+中播放动画7.5使用位图7.6使用图标7.7扭曲图像7.8绘制透明的图形对象7.9查看多个图像7.10使用图片框查看图像7.11使用不同的大小保存图像总结第8章高级图像处理8.1渲染位图的一部分8.2使用图元文件8.3使用颜色对象应用颜色映射8.4图像属性和ImageAttributes类8.5编码器参数与图像格式总结第9章高级二维图形9.1线帽和线条样式9.2理解并使用图形路径9.3图形容器9.4读取图像的元数据9.5混合9.6Alpha混合9.7其他高级二维主题总结第10章变形10.1坐标系统10.2变形的类型10.3Matrix类与变形10.4Graphics类与变形10.5全局变形、局部变形和复合变形10.6图像变形10.7颜色变形和颜色矩阵10.8图像处理中的矩阵操作10.9文本变形10.10变形顺序的重要性总结第11章打印11.1简要地回顾使用MicrosoftWindows进行打印的历史11.2打印过程概述11.3第一个打印应用程序11.4打印机的设置11.5PrintDocument和Print事件11.6打印文本11.7打印图形11.8打印对话框11.9自定义页面设置11.10打印多个页面11.11页边打印——注意事项11.12进入细节——自定义控制和打印控制器总结第12章开发GDI+Web应用程序12.1创建第一个ASP.NETWeb应用程序12.2第一个图形Web应用程序12.3绘制简单的图形12.4在Web上绘制图像12.5绘制曲线图12.6绘制饼图总结第13章GDI+的最佳实践及功能技术13.1理解渲染过程13.2双缓存和无抖动绘图13.3理解SetStyle方法13.4绘图过程的质量与功能总结第14章GDI互操作性14.1在受控环境中使用GDI14.2在受控代码中使用GDI的注意事项总结第15章其他GDI+示例15.1设计交互式GUI应用程序15.2绘制具有形状的窗体和Windows控件15.3为绘制的图像添加版权信息15.4从流或数据库读取及写入图像15.5创建自绘制的列表控件总结附录A.NE
2020/4/16 11:08:46 100.47MB 111
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go开发实战.doc非常实用的快速入门手册,知识点很全面,例子也比较丰富。
目录1.初识Go语言11.1Go语言引见11.1.1Go语言是什么11.1.2Go语言优势11.1.3Go适合用来做什么21.2环境搭建21.2.1安装和设置21.2.2标准命令概述21.2.3学习资料21.3第一个Go程序31.3.1HelloGo31.3.2代码分析31.3.3命令行运行程序42.基础类型42.1命名42.2变量52.2.1变量声明52.2.2变量初始化62.2.3变量赋值62.2.4匿名变量62.3常量72.3.1字面常量(常量值)72.3.2常量定义82.3.3iota枚举82.4基础数据类型102.4.1分类102.4.2布尔类型112.4.3整型112.4.4浮点型112.4.5字符类型112.4.6字符串122.4.7复数类型122.5fmt包的格式化输出输入132.5.1格式说明132.5.2输出142.5.3输人142.6类型转换152.7类型别名153.运算符153.1算术运算符153.2关系运算符163.3逻辑运算符163.4位运算符163.5赋值运算符173.6其他运算符173.7运算符优先级174.流程控制184.1选择结构184.1.1if语句184.1.2switch语句194.2循环语句204.2.1for204.2.2range204.3跳转语句214.3.1break和continue214.3.2goto215.函数225.1定义格式225.2自定义函数225.2.1无参无返回值225.2.2有参无返回值235.2.3无参有返回值245.2.4有参有返回值255.3递归函数265.4函数类型275.5匿名函数与闭包275.6延迟调用defer305.6.1defer作用305.6.2多个defer执行顺序305.6.3defer和匿名函数结合使用315.7获取命令行参数315.8作用域325.8.1局部变量325.8.2全局变量335.8.3不同作用域同名变量336.工程管理346.1工作区346.1.1工作区引见346.1.2GOPATH设置356.2包356.2.1自定义包356.2.2main包366.2.3main函数和init函数366.2.4导入包386.3测试案例406.3.1测试代码406.3.2GOPATH设置426.3.3编译运行程序436.3.4goinstall的使用437.复合类型457.1分类457.2指针457.2.1基本操作457.2.2new函数467.2.3指针做函数参数467.3数组477.3.1概述477.3.2操作数组477.3.3在函数间传递数组487.4slice497.4.1概述497.4.2切片的创建和初始化497.4.3切片的操作507.4.4切片做函数参数527.5map537.5.1概述537.5.2创建和初始化537.5.3常用操作547.5.4map做函数参数557.6结构体567.6.1结构体类型567.6.2结构体初始化577.6.3结构体成员的使用577.6.4结构体比较587.6.5结构体作为函数参数597.6.6可见性598.面向对象编程618.1概述618.2匿名组合618.2.1匿名字段618.2.2初始化628.2.3成员的操作628.2.4同名字段638.2.5其它匿名字段648.3方法658.3.1概述658.3.2为类型添加方法668.3.3值语义和引用语义678.3.4方法集688.3.5匿名字段708.3.6表达式718.4接口738.4.1概述738.4.2接口的使用738.4.3接口组合758.4.4空接口778.4.5类型查询779.异常处理799.1error接口799.2
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linq2db.EntityFrameworkCorelinq2db.EntityFrameworkCore是LINQToDB与现有EntityFrameworkCore项目的集成。
它受到EF.Core存储库中启发。
建造状态提要NuGet湛蓝神器()独特的功能快速快速加载(在大规模Include查询中无法比拟的更快)全局查询过滤器优化更好SQL优化表提示快速数百万条记录通过LINQ查询更新,删除,插入记录的本机SQL操作临时表支持跨数据库/链接服务器查询。
全文搜索扩展许多扩展涵盖了ANSISQL如何使用在您的代码中,您需要使用以下调用来初始化集成:LinqToDBForEFTools.Initialize();之后,您只需调用LINQToDB提供的DbContext和IQueryable扩展方法即可。
香草EF中缺少许多CRUD操作扩展(请)://fastinsertbigrecordsetsctx.BulkCopy(newBulkCopyOptions{...},items);
2022/9/8 16:22:40 323KB linq sql orm entity-framework
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡