PLAXIS开发团队很高兴宣布推出PLAXIS 2D CONNECT Edition V21 Update 1(Build 21.01.00.479)，这是一个功能强大且用户友好的有限元软件包，用于岩土工程和岩石力学中的二维变形和稳定性分析。 PLAXIS 2D是一个功能强大且用户友好的有限元软件包，旨在对岩土工程和岩石力学中的变
在使用SOLIDWORKS Electrical设计好2D原理图后， 我们已经可以准确的自动生成所需要的 元器件清单和电线清单提供给采购。 但仅制作2D原理图， 无法知道设计中的电线究竟有多长， 以及该如何规划电线路径。 此时电气工程师通常会让工人把 成卷的电缆带到现场，按估算长度来进行裁剪， 这
随着人类社会和经济的快速发展，人类所面临的能源危机和环境污染问题也越来越严重。开发一种能够生产新型清洁能源和解决环境污染问题的新技术具有非常重要的意义。光催化技术能够通过利用源源不断的太阳能来进行分解水制氢、CO2还原制备燃料和污染物的降
注意：需要在配置好OpenGL的编程环境中运行下列代码，环境配置文章可参考： OpenGL在Mac项目上的配置 下面的代码，直接放置在main.cpp文件中即可： #include "GLTools.h" #include "GLShaderManager.h" #include "GLFrustum.h" #include "GLBatch.h" #include "GLFrame.h" #includ
相关数据集的快速发展促进了基于深度学习的姿态估计方法的发展。公共数据集为不同的方法提供了培训来源和公平的比较。考虑到数据集的规模和姿势和场景的多样性，在本文中，主要介绍了近年来的代表性数据集。它们中大多数都是高质量和大规模的数据集，在不同的拍摄场景中都有良好的
刷题笔记 74. Search a 2D Matrix 题目 Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted from left to right. The first integer of each row is greater than th
前端学习——CSS3_2D转换效果 2D转换(transform) 2D转换是改变标签在二维平面上的位置和形状移动： translate旋转：rotate缩放： scale 1. 移动 translate 语法 transform: translate(x, y) transform: translateX(n) transfrom: translateY(n) translate`最大的优点就是不影
适合2D游戏怪物自动寻路,不会攻击人 ①首先创建怪物到面板,并添加左右移动坐标点 所谓的左右点就是创建两个空对象,拖到需要移动的位置,当怪物的子物体 ②创建脚本拖到怪物上,将左右移动坐标点物体拖入对应位置 效果 代码部分 1 using System.Collections; 2 using System.C
直接上代码： """ 核心函数： array_1D!=0 ：返回一个True/False序列 array.argmax(axis=0):返回沿axis轴的最大元素的索引，当存在多个相等的最大值时，返回第一个最大值的索引 """ import numpy as np array_1D = np.array([0,1,0,-1,0]) array_2D = np.array( [[0, 1, 0, -1, 0],
planner 5d中文版是一款很不错的mac室内设计软件，planner 5d完整版支持在2D和3D模式下拖放设计，轻松帮助用户创建自己的室内和景观设计，欢迎大家前来下载使用！ `此软件测试环境为10.15.2系统！ planner 5d中文版安装教程 下载好Planner 5D安装包后，双击.pkg文件，按照提示操作即可完成
最小值点有4个 import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt import torch def himmelblau(x): return (x[0] ** 2 + x[1] - 11) ** 2 + (x[0] + x[1] ** 2 - 7) ** 2 # x = np.arange(-6, 6, 0.1) # y = np.aran
目录概述坐标属性插值三角形的重心坐标1. 通过顶点坐标来计算三角形的面积2. 重心坐标的定义和约束条件3. 计算重心坐标4. 重心坐标的使用纹理放大1. 最近值2. 双线性插值纹理缩小Mipmap采样1. 生成mip贴图链2. 计算当前纹理坐标取哪个level的贴图的值3. 求得的level为小数咋办建
动态环境感知与2D Dtection
今天呢，主要记录的是如何用galaxy生物信息分析平台上的circos工具做可视化。参考文献如下： [1] https://academic.oup.com/gigascience/article/9/6/giaa065/5856406 首先我们要进入galaxy的线上平台 https://usegalaxy.eu/ ，进行账号注册。完成后，在“数据共享”下“我的历史”模块
乱七八糟的东西 格子像素数 格子像素点这里格子像素数是指这个格子有多少个像素 素材处可以设置素材的格子像素数 材料切割 single整体的，multiple多重组成的，plygon多边形。这里选择multiple，然后点击Sprite Editor 点击右上Slice，选择Type，Automatic，Automatic是自动切割，会帮
题目描述 定义： \[F(0)=1,F(n)=n \\ A_{i}^j=\frac{F(i)}{F(j)} \]求 \[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^i\sum_{k=1}^{j}\gcd(A_{i-j}^j\times F(j),A_{j-k}^k\times F(k)) \]\(\mathcal{Solution}\) 式子看起来挺花里胡哨的，把里面的东西简单展开一下其实就是求 \[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^
引言 感觉这四大部分的内容需要一起研究，才算是把三维立体空间的各种动态效果的最基础的知识点给吃透，我也一直想找到一个关于这部分比较全面系统且有案例来验证其中知识点的教程，也搜过不少次，可是都没有找到，只能各个地方查找，然后拼凑到一起，而且又不显得太过学术，要用通俗的手册
Description: Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted from left to right. The first integer of each row is greater than the last integer of the pr
qt中如何画图？ 使用Qpainter类进行2D绘画 例如以下代码进行直线的绘制 QPainter painter(this);painter.setPen(Qt::red);painter.drawLine(0,0,10,10); 如何显示绘画的图片？ 通过对控件的paintEvent()进行重写，进而显示图片。 void MainWindow::paintEvent(QPaintEvent *){
目录 1. 二维码1.1 定义1.2 结构1.3 原理 2. Halcon识别二维码基本流程3. 难读取的二维码（码制不能错）3.1 点状二维码3.2 有噪声的二维码3.3 投影变换（透视变换）3.4 设置参数 4. 凹凸情况（构建黑白相间的一维码）5. 环形二维码6. 圆柱面7. 参数训练/模型读写/参数查询 例子：ecc200_
PNP和ICP PNPDLT（直接线性变换）P3P具体的求解过程 EPNP统一变量格式控制点如何选取计算控制点系数，用控制点重新表达数据透视投影关系构建约束求解近似求 β初始解高斯牛顿优化 ICP公式证明 2D-3D的位姿求解和3D-3D的位姿求解也是SLAM中非常重要的一环，其中2D-3D的方法主
此次作业是使用pygame模块自主设计一款2D游戏。 此次制作的游戏灵感来源于jumpKing，这是一款出售于steam的高技术游戏。 我们选择了他们的操作方式： 需A、D键来控制人物的移动，以及空格键使人物跳跃，并且空格键蓄力时间越长跳的越高 下面开始介绍一下，我们此次游戏的制作过程吧。 一，设
2维波动方程初边值问题:2维波动方程如下, \begin{equation} \frac{\partial^2u}{\partial t^2} = D\left(\frac{\partial^2u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2}\right), \quad (x, y) \in \Omega = [-L_x. L_x] \times[-L_y, L_y], t\in[0, T] \label{eq
文章目录 1 2D U-net 2 3D U-net 3 总结 3.1 从数据格式角度 3.2 从模型角度 1 2D U-net 以全连接卷积神经网络为基础设计的。 创新点：上采样，下采样，U型结构，短接通道（skip connection） Encoder：左半部分，由两个3x3的卷积层（ReLU）+2x2的max polling层（stride=2）反复组成
动机 基于深度CNN的方法在多视图3D物体重建方面达到了SOTA水平。 从多视图图像中学习3D物体的表示是3D建模、虚拟现实和计算机动画中的一个基本而又具有挑战性的问题。近年来，深度学习方法极大地促进了多视图3D重建问题的研究，其中基于深度卷积神经网络(CNN)的方法在该任务中
