官方文档:http://bulletphysics.org 开源代码:https://github.com/bulletphysics/bullet3/releases API文档:http://bulletphysics.org/Bullet/BulletFull/annotated.html 1. 初始化物体 物体的形状由btCollisionShape对象维护: 物体的位置,旋转状态由btTransform对象维护: 最终需要将物体封装成btRigidBody或btSoftBody或其它对…

SDRAM的初始化与刷新操作---看时序图写代码 1.SDRAM的常见操作 2.初始化就是配置SDRAM 3.SDRAM初始化时序 时序解释如下: 4.刷新操作…

一. 成员初始化列表的位置. 成员初始化列表的位置位于构造函数的函数体和参数表之间.构造函数初始化列表以一个冒号开始,接着是以逗号分隔的数据成员列表,每个数据成员后面跟一个放在括号中的初始化式,初始化式可以是表达式.派生类构造函数的形参还有其余常量. 通过成员初始化表,类数据成员可以被显式初始化.成员初始化表是由逗号分隔的成员/名字实参对.例如下面的双参数构造函数的实现就使用了成员初始化表. _name是string 型的成员类对象. Account::Account( const char*…

Java语言提供了很多类初始化的方法,包括构造器.初始化器等.除了这两种方法之外,我们还可以用初始化块(initialization block)来实现初始化功能. 基本语法 初始化块是出现在类声明中的语句块,它位于所有成员.函数.构造器之外.例如使用静态初始化块,我们的HelloWorld可以这么写: public class Hello { static { System.out.println("Hello, world!"); } public static void main…

[导读]神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节,会对模型的性能.收敛性.收敛速度等产生重要的影响.本文是deeplearning.ai的一篇技术博客,文章指出,对初始化值的大小选取不当,  可能造成梯度爆炸或梯度消失等问题,并提出了针对性的解决方法. 初始化会对深度神经网络模型的训练时间和收敛性产生重大影响.简单的初始化方法可以加速训练,但使用这些方法需要注意小心常见的陷阱.本文将解释如何有效地对神经网络参数进行初始化. 有效的初始化对构建模型至关重要 要构建机器学习算法,通常要定义一个体系结…

intel 的iommu 是iommu框架的一个实现案例. 由于intel 的iommu 实现得比arm smmv3复杂得多,里面概念也多,所以针对intel 实现的iommu 案例的初始化部分进行一些讲解,本文针对4.19内核. Intel IOMMU的初始化函数在哪调用的呢? 它的初始化函数是: int __init intel_iommu_init(void) { int ret = -ENODEV; struct dmar_drhd_unit *drhd; struct intel_io…

记得2014年曾经写过一个Unity3D的游戏开发初探系列,收获了很多好评和鼓励,不过自那之后再也没有用过Unity,因为没有相关的需求让我能用到.目前公司有一个App开发的需求,想要融合一下AR到App中以便为客户提供更好的体验,因此我开始了一些调研和学习,会依次总结一些文章出来与各位分享.此外,也希望能给更多的.NET&.NET Core开发者看到用C#语言开发AR应用的场景,有更多的人使用C#开发应用程序. 一.理清VR.AR与MR的概念 1.1 VR 所谓VR,就是Virtual Rea…

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jILRvRTrc/article/details/79823908 通过将虚拟内容与现实世界融合,增强现实技术 (AR) 以身临其境的互动式体验,增强了我们与周围世界的交流与互动.ARCore 正是为了让大家能在 Android 上轻松构建增强现实应用而诞生.利用动作跟踪.环境理解和光估測这三项关键技术,将虚拟内容与用户通过手机摄像头看到的真实世界整合在一起. 从根本上说,ARCore 做了两件事…

YOLO2 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25167153?refer=xiaoleimlnote 本文是对 YOLO9000: Better, Faster, Stronger (项目主页) 的翻译.加了个人理解和配图.内容参考了 YOLOv2 论文笔记 - Jesse_Mx .水平有限,错误之处欢迎指正. 1. 概述 YOLO2主要有两个大方面的改进: 使用一系列的方法对YOLO进行了改进,在保持原有速度的同时提升精度得到YOLOv2. 提出了一种目标分类与…

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. _论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857_ 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深…