Combinemeshesandmaterialstoreducedrawcalls.Fixmodelsandcreateatlasessotheycansharematerials(forstatic/dynamicbatching)Fixscaling,rotationandtranslationinimportedmodels*CreateTextureArrays*Workswithanymaterialandshader*Fullmultiple
2024/2/8 5:06:11 73.36MB Unity插件 Mesh合并
1
openstf的RotationWatcher.apk源码及编译好的apk,用于实时获取当前安卓手机的方向
2023/12/27 20:49:34 149KB Rotation
1
echarts没有三维饼图,但是有时候又需要在前端绘制三维饼图怎么办?这个时候可以考虑用threejs来实现功能。
使用示例:varcubic=newCubic.PieChart("WebGL-output",{width:400,height:300,thickness:5,//厚度radius:30,//半径colors:[0xffffff,0xff00ff,0xffff00,0x0000ff,0x5F9EA0,0x00FF7F],//颜色数组16进制的数组data:[12,13,5,50,23,54],//数据数组startAngle:0,//起始角background:0x00ffff,//背景色,16进制数字opacity:1//背景透明度});console.log(cubic.getPosition());console.log(cubic.getRotation());//cubic.setPosition(0,20,0);//cubic.setRotation(0,0,0);//cubic.remove();
2023/11/24 9:30:47 4KB 三维 threej 饼图 js
1
一本非常好的书籍,虽然很老,但是很经典,讲解四元数和旋转表示方面的书籍,对学习惯导、VR等有很大的帮助。
2023/9/8 1:46:41 2.57MB 四元数 旋转 VR
1
使用OpenGL读取3DS文件的示例代码。
演示说明了3DS文件的结构、三维控件中视线、旋转设置,以及简单的动画。
重要说明如下------------------全局变量-------------g_Load3ds 读入数据的类g_3DModel 数据本身g_RotationSpeed 旋转速度---------------------函数---------------【WinMain】 入口函数。
调用Init初始化OpenGL 调用MainLoop显示【Init】 初始化OpenGL,读取数据 调用InitialOpenGL初始化 调用CLoad3DS的Import3DS函数,从文件中读取g_3DModel 调用CreateTexture,装入纹理【MainLoop】 循环调用RenderScence渲染场景,直到窗口关闭时退出 删除场景中对象 效用DeInit恢复初始化之前的状态【RenderScence】 渲染 gluLookAt,选择视角 glRotatef,旋转---------------------------------------根目录下FACE.3DS为三维数据,FACE.BMP为其所指的贴图数据。
如果想读取其他文件,在代码中替换#defineFILE_NAME"face.3ds"为其他3DS格式文件名即可。
如果读取结果是黑屏,往往是视角和视场设置错误,可以查看三维数据的位置,更改gluLookAt和gluPerspective。
2023/8/16 15:31:48 4.04MB OpenGL 3DS 三维
1
TheSecurityAnalysisofQuantumSAGR04ProtocolinCollectiveRotationNoiseChannel
2023/3/12 20:14:18 1.34MB 研究论文
1
本文通过在几个基准数据集上进行实验,研究了旋转森林集成方法在提高基本预测变量解决回归问题的泛化能力方面的功能,并与Bagging,RandomForest,Adaboost.R2和a单一回归树。
还研究了轮作林对其所含参数选择的敏感性。
在考虑的回归数据集上,可以看到Adaboost.R2通常胜过RotationForest,并且两者都优于RandomForest和一棵树。
关于袋装和轮换林,似乎他们之间没有明显的赢家。
此外,修剪树似乎对所有考虑的方法的功能都有一些不良影响。
2023/2/12 9:46:37 423KB Rotation Forest; Adaboost.R2; Bagging;
1
Internalmotionsinfemtosecondsolitonmoleculesprovideinsightintouniversalcollectivedynamicsinvariousnonlinearsystems.Hereweintroduceanorbital-angular-momentum(OAM)-resolvedmethodthatmapstherelativephasemotionwithinafemtosecondsolitonmoleculeintotherotationalmovemen
2016/10/7 8:29:17 1.14MB
1
Internalmotionsinfemtosecondsolitonmoleculesprovideinsightintouniversalcollectivedynamicsinvariousnonlinearsystems.Hereweintroduceanorbital-angular-momentum(OAM)-resolvedmethodthatmapstherelativephasemotionwithinafemtosecondsolitonmoleculeintotherotationalmovemen
2016/10/7 8:29:17 1.14MB
1
识别结果大概是这样{'result':{'face_num':1,'face_list':[{'quality':{'occlusion':{'right_eye':0,'left_cheek':0.1459853947,'right_cheek':0.05144193396,'left_eye':0.465408802,'mouth':0.02919708006,'chin_contour':0.01420217194,'nose':0},'illumination':116,'blur':7.266304692e-06,'completeness':1},'age':22,'face_token':'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063','race':{'type':'white','probability':0.6173604727},'glasses':{'type':'common','probability':0.9834988713},'gender':{'type':'male','probability':0.655915916},'face_probability':0.9185044169,'beauty':51.21487427,'angle':{'roll':-2.750922441,'yaw':28.97134399,'pitch':5.202290535},'location':{'height':65,'top':112.0704803,'width':76,'left':76.20765686,'rotation':-4},'face_type':{'type':'human','probability':0.9992217422},'face_shape':{'type':'oval','probability':0.4419156313},'expression':{'type':'none','probability':0.9999142885}}]},'error_msg':'SUCCESS','timestamp':1537413754,'cached':0,'error_code':0,'log_id':9465840013520}年龄:22颜值:51.21487427表情-type(none:不笑;
smile:微笑;
laugh:大笑):none表情-probability(表情置信度,范围【0~1】,0最小、1最大):0.9999142885脸型-type(square:正方形triangle:三角形oval:椭圆heart:心形round:圆形):oval脸型-probability(置信度,范围【0~1】,代表这是人脸形状判断正确的概率,0最小、1最大):0.4419156313性别-type(male:男性female:女性):male性别-probability(性别置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
):0.655915916能否带眼镜-type(none:无眼镜,common:普通眼镜,sun:墨镜):common能否带眼镜-probability(眼镜置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
):0.9834988713人种-type(yellow:黄种人white:白种人black:黑种人arabs:阿拉伯人):white人种-probability(人种置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
):0.6173604727真实人脸/卡通人脸-type(human:真实人脸cartoon:卡通人脸):human真实人脸/卡通人脸-probability(人脸类型判断正确的置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
):0.9992217422
2015/7/3 8:12:32 3KB python3.5 百度ai 人脸识别
1
共 16 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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