移动和缩放以及旋转都是对矩阵进行操作,这些操作如果要叠加直接矩阵相乘就可以了. 下面的示例代码中,加入了四个bignathan,一个是默认加入在最中间,一个向上移2单位,一个是向下移2单位且缩放0.5倍,另一个是向右4单位,缩放0.5且平躺45度. #include<osgDB\ReadFile> #include<osgViewer\Viewer> #include<osg\Node> #include<osg\MatrixTransform> void…

osg矩阵变换节点-----平移旋转缩放 转自:http://www.cnblogs.com/ylwn817/articles/1973396.html 平移旋转缩放这个三个是osg矩阵操作中,最常见的操作,下面给出示例以及说明 首先先了解下osg空间方向: osg方向如左图所示,x轴表示屏幕水平方向,y轴表示和屏幕垂直方向即屏幕里面方向,z轴表示屏幕垂直方向,每个箭头指向表示正方向 下面来学习矩阵变换操作 首先平移: #include<osgDB/ReadFile> #include<…

上一篇文章<从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?>以小白和师兄的对话展开,受到了很多读者的好评.本文继续采用对话的方式来学习一下相机成像模型,这个是SLAM中极其重要的内容,必须得掌握哦~ 小白:师兄,上次听你讲了李群李代数,有种“听君一席话胜读十年书”的赶脚~后来看书感觉容易理解多了呢!师兄:是吗?那太好啦,给你讲的过程也加深了我的理解呢小白:那师兄今天要不要继续加深理解一下相机成像模型 的部分呢?师兄:额..好啊(感觉被套路了,不过想想上次小白师妹请客吃了烧烤呢)小白:讲完…

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R…

PV->TPS转换模型 由上一篇“性能测试学习之二 ——性能测试模型(PV计算模型)“ 得知 TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量 转换需要注意: 1.性能测试脚本中,只保留与性能点相关的内容,异步处理的,保留多个请求:2.在执行场景中,不模拟浏览器缓存,确保每次请求都到达应用服务器:3.在执行场景中,每次迭代,都模拟一个新用户,而且清除用户缓存信息,确保每个用户每次发送请求都是全新的. TPS波动模型 TPS表现轨迹可以总结为两大类: 1. TP…

osg学习示例之遇到问题四骨骼动画编译osgCal 转自:http://blog.csdn.net/wuwangrun/article/details/8239451 今天学到书<OpenSceneGraph三维渲染引擎编程指南>的骨骼动画示例,遇到了编译osgCal问题,书上说的不详细,网上就查到一遍相关文章 http://www.cnkinect.com/thread-15697-1-1.html 写的挺完整,我照着做基本没大问题,这里自己在他的文章基础上重新整理总结了一下 1. 编译Ca…

iOS手势识别的详细使用(拖动,缩放,旋转,点击,手势依赖,自定义手势)       1.UIGestureRecognizer介绍 手势识别在iOS上非常重要,手势操作移动设备的重要特征,极大的增加了移动设备使用便捷性. iOS系统在3.2以后,为方便开发这使用一些常用的手势,提供了UIGestureRecognizer类.手势识别UIGestureRecognizer类是个抽象类,下面的子类是具体的手势,开发这可以直接使用这些手势识别. UITapGestureRecognizer UIPi…

原文 ASP.NET MVC 5 学习教程:添加模型 起飞网 ASP.NET MVC 5 学习教程目录: 添加控制器 添加视图 修改视图和布局页 控制器传递数据给视图 添加模型 创建连接字符串 通过控制器访问模型的数据 生成的代码详解 使用 SQL Server LocalDB Edit方法和Edit视图详解 添加查询 Entity Framework 数据迁移之添加字段 添加验证 Details 和 Delete 方法详解 在本节中,我们将添加一些管理电影数据库的类,这些类在ASP.NET M…

原文:WPF/Silverlight中图形的平移,缩放,旋转,倾斜变换演示 为方便描述, 这里仅以正方形来做演示, 其他图形从略. 运行时效果图:XAML代码:// Transform.XAML<Canvas Width="700" Height="700" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"  xmlns:x="http://sche…

 如何纠正旋转模型被导入? 一些立体艺术资源包导出其模式,以便 Z 轴向上.Unity 大多数标准的脚本中假定的三维世界 Y 轴代表了.在 Unity 比改动脚本使其契合easy得多. Z 轴朝上的模型 假设可能的话,建议导入前在三维建模应用程序中修正模型,使 Y 轴朝上. 假设不可行,能够多加入一个父变换在 Unity 中进行修正: 使用游戏对象 (GameObject)->创建空对象 (Create Empty) 菜单来创建一个空游戏对象. 定位新游戏对象.确保其位于网格中心或是不论什么…

操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记 进程/线程模型 0. 概述 0.1 进程模型 多道程序设计 进程的概念.进程控制块 进程状态及转换.进程队列 进程控制----进程创建.撤销.阻塞.唤醒.... 0.2 线程模型 为什么引入线程 线程的组成 线程机制的实现 用户级线程.核心级线程.混合方式 1. 进程的基本概念 1.1 多道程序设计 允许多个程序同时进入内存运行,目的是为了提高CPU系统效率 1.2 并发环境与并发程序 并发环境: 一段时间间隔内,单处理器上…

This blog from : http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309351000224077630868614681&u=5070353058&m=4077873754872790&cu=5070353058 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇 雷锋网 作者: 三川 2017-02-21 16:38:00 查看源网址 阅读数:4 本文旨在加速深度学习新手入门,介绍 CNN.DBN.RNN.RNTN.自动编码器.GAN 等开发者最…

接着之前写的V-rep学习笔记:机器人模型创建2—添加关节继续机器人创建流程.如果已经添加好关节,那么就可以进入流程的最后一步:搭建层次结构模型和模型定义(build the model hierarchy and finish the model definition).但是想要进行动力学仿真(碰撞.接触.自由落体...)的话,还需要进行额外的一些操作: Building the dynamic shapes VREP中几何体的属性可以分为: dynamic or static: 具有动态属性…

下面接着之前经过简化并调整好视觉效果的模型继续工作流,为了使模型能受控制运动起来必须在合适的位置上添加相应的运动副/关节.一般情况下我们可以查阅手册或根据设计图纸获得这些关节的准确位置和姿态,知道这些信息以后就可以通过[Menu bar --> Add --> Joints --> ...]来添加关节了, 之后可以通过位置和姿态对话框来调整关节位置姿态.在之前写过的V-rep学习笔记:曲柄摇杆机构中就是按照这种方式添加的关节. 如果我们有机器人的DH参数表也可以使用VREP中的工具来生成…

ArcGIS模型构建器案例学习笔记-字段处理模型集 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 由四个子模型组成 子模型1:判断字段是否存在 方法:python工具 子模型2:字段存在,则删除 方法: 子模型3:字段不存在,则添加 方法: 子模型4:字段存在,则删除:不存在,则添加: 方法: 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com    …

iOS手势识别的详细使用(拖动,缩放,旋转,点击,手势依赖,自定义手势) 转自容芳志大神的博客:http://www.cnblogs.com/stoic/archive/2013/02/27/2940029.html#commentform 1.UIGestureRecognizer介绍 手势识别在iOS上非常重要,手势操作移动设备的重要特征,极大的增加了移动设备使用便捷性. iOS系统在3.2以后,为方便开发这使用一些常用的手势,提供了UIGestureRecognizer类.手势识别UIGe…

中间表示: C -> C1.C2.C3 i:target -> IT j: source -> JS sim(Query, Key) -> Value Key:h_j,类似某种“basis”: 从图9可以引出另外一种理解,也可以将Attention机制看作一种软寻址(SoftAddressing):Source可以看作存储器内存储的内容,元素由地址Key和值Value组成,当前有个Key=Query的查询,目的是取出存储器中对应的Value值,即Attention数值.通过Quer…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/…

原文:https://blog.csdn.net/u011310341/article/details/51179948 #include "stdafx.h" #include<osgViewer/Viewer> #include<osgDB/ReadFile> int main(int argc, char **argv){ osgViewer::Viewer viewer;//定义一个视景器 osgDB::Options *a = new osgDB::O…

PathView PathView是 QtQuick 中最强大的视图,同时也是最复杂的.PathView允许创建一种更灵活的视图.在这种视图中,数据项并不是方方正正,而是可以沿着任意路径布局.沿着同一布局路径,数据项的属性可以被更详细的设置,例如缩放.透明度等. 使用PathView首先需要定义一个代理和一个路径.除此之外,PathView还可以设置很多其它属性,其中最普遍的是pathItemCount,用于设置可视数据项的数目:preferredHighlightBegin.preferred…

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa…

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/kMD8d5R/article/details/82111558 作者:徐瑞龙,量化分析师,R语言中文社区专栏作者 博客专栏: https://www.cnblogs.com/xuruilong100 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R> 由于数据科学机器学习和深度学…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

#include<osgViewer\Viewer> #include<osg\Node> #include<osg\Geode> #include<osg\Group> #include<osg\MatrixTransform> #include<osgDB\ReadFile> #include<osgDB\WriteFile> #include<osgUtil\Optimizer> int main() {…

osg::PositionAttitudeTransform节点. #include <osgViewer\Viewer> #include <osg\Node> #include <osg\Geode> #include <osg\Group> #include <osg\PositionAttitudeTransform> #include <osgDB\ReadFile> #include <osgDB\WriteFile…

Github地址 @ 缩放 void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ) @ 旋转…