osg中使用MatrixTransform来实现模型的平移/旋转/缩放 转自:http://www.cnblogs.com/kekec/archive/2011/08/15/2139893.html#undefined MatrixTransform是从Transform - Group继承而来,因此可以在它的下面挂接Node对象. 通过设置其矩阵,来实现其下子节点的模型变换. -- 用局部坐标系来理解(局部坐标系又称惯性坐标系,其与模型的相对位置在变换的过程中始终不变) 如下代码: // 创建

一.各种旋转.改变大小 注意:先要添加画图相关的using引用. //向右旋转图像90°代码如下:private void Form1_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e){ Graphics g = e.Graphics;Bitmap bmp = new Bitmap("rama.jpg");//加载图像g.FillRectangle(Brushes.White, this.ClientRectangl

C#图像处理   (各种旋转.改变大小.柔化.锐化.雾化.底片.浮雕.黑白.滤镜效果)     一.各种旋转.改变大小   注意:先要添加画图相关的using引用.   //向右旋转图像90°代码如下: private void Form1_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e) {   Graphics g = e.Graphics; Bitmap bmp = new Bitmap("rama.jpg")

在学习完AVLtree之后,我发现,左旋,右旋均可以采用统一的旋转方式来实现,所以把代码贴在下面 代码是完整的AVLTree实现 C++标准为C++11 在ubuntu 18.04下通过编译和调试 /* * BinarySearchTree.h * 1. 添加元素时需自己做判断元素是否合法 * 2. 除层序遍历外,本源代码均采用递归遍历,若要减少栈的消耗,应该实现递归遍历 * 3. 本代码实现的AVL树有统一旋转操作,不用分情况讨论LL,LR,RR,RL来进行树的平衡 * 统一旋转操作有特殊优化

package test; /** * 定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部. 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab. 请实现字符串左旋转的函数. * 要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1). * * @author Zealot * */ public class MS_26 { private void rotateString(String s, int rotate) { System.out.println(

1.旋转操作 #define MAXN 100100 bool Add[MAXN];//延迟标记 struct Splay_Tree { int cnt, rt;//cnt为节点数,rt == root struct Tree{ int key;//关键字 int num, size;//num是这个节点有多少重复,size是以这个节点为根的子树大小. ]; }T[MAXN]; inline void init() { cnt = ;//初始化超级根节点(标记为0的节点) T[].size =

很神奇的旋转操作. 目前没看到其他数据结构能实现这个功能.平衡树不好处理区间操作,线段树很难旋转.splay tree搞这个就很简单了. 下面用的这个模板跑了700ms,好慢,估计是删除操作太费时了,是时候去找找其他更快的模板了. #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; #define MAXN 1

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1890 题解:splay又一高级的功能,区间旋转这个是用线段树这些实现不了的,这题可以学习splay的旋转方法还有splay tree是按照中序来的,也就是说中序遍历后会得到原序列所以建树和线段树差不多稍微有点不一样.其实splay tree核心操作就是splay就是将某个点移到goal下面优化bst的操作. #include <cstdio> #include <iostream> #

最近疫情比较严重,只能在家里休息,利用休息之余,我用C++把AVL树实现了一遍 大学老师只讲一些比较简单的数据结构和算法,这些高级数据结构还是需要自己主动学习并且动手来实现的, 从前只听说过AVLTree,我从看书了解原理到把它一点一点写出来最后在调试一共花了大概3天的时间.应该已经算很长时间了. 一般情况下AVL树是不用我么自己写的,但是为了有一份已经实现的代码作为我以后再来回顾算法实现的依照,我还是决定对自己狠一些把它实现了一遍 /* * BinarySearchTree.h * 1. 添加

最简单的顶点数据更新方法是预先获取setVertexArray()所用的数组数据,并对其进行更新.但是对于开启显示列表支持的几何体(这是默认的情况)来说,有一个问题需要特别需要引起注意,即显示列表中的数据不能动态进行修改.任何对于顶点数据的修改都需要销毁和重新建立相应的显示列表.换句话说,由于Drawable::draw()函数在仿真循环中默认使用glcallList()直接调用已编译的显示列表,因而用于实现顶点绑定功能的drawImplementation()函数只有在构建显示列表时被执行一次

最近在开发的时候发现js中的循环操作会改变原数组,var一个变量承接也不行 甚至连map方法都会改变原数组,下面是解决方法 let a = ['a','b','c'] let b = [[2, 0, 0],[0, 0, 0],[2, 2, 0],[1, 0, 0],[0, 1, 2]] //需求 将a b数组操作变成下面的样子 // [ // [['a', 0, 0],['a', 0, 0],['a', 2, 0],['a', 0, 0],['a', 1, 2]], // [[2, 'b', 0

[0]README 0.0) 本文部分idea 转自:http://blog.csdn.net/collonn/article/details/20128205 0.1) 本文仅针对性地分析AVL树的单旋转(左左单旋转和右右单旋转)和 双旋转(左右双旋转和右左单旋转)的内部核心技巧: 0.2) 不得不提的是,旋转有两个属性: 轴 和 旋转方向: (旋转轴即是原最小树经过旋转修正后的符合AVL的最小树的根节点)0.3) 旋转轴的确定 : (干货--单双旋转的旋转轴确定问题) 0.3.1)单旋转:旋

把必须重新平衡的节点称为å.对于二叉树,å的两棵子树的高度最多相差2,这种不平衡可能有四种情况: 对å的左儿子的左子树进行插入节点(左-左) 对å的左儿子的右子树进行插入节点(左-右) 对å的右儿子的左子树进行插入节点(右-左) 对å的左儿子的右子树进行插入节点(右-右) 对于左-左和右-右需要单旋转(single rotation)即可完成调整.对于左-右和右-左则需要双旋转(souble rotation)即可完成调整. 最后show the code: trait Tree{self=>

var name = "The window"; var object = { name: "My Object", getName: function(){ console.log(this.name); } } object.getName(); // My Object (object.getName)(); // My Object (object.getName = object.getName)(); // The window 来分析下调用的结果: 第

本文转载至  http://blog.sina.com.cn/s/blog_923fdd9b0101ahyx.html   首先获取UITableView的CGAffineTransform函数:CGAffineTransform transform=self.mytableview.transform;对获取的CGAffineTransform函数进行旋转,旋转角度为逆时针旋转90度:    transform=CGAffineTransformRotate(transform, -M_PI/

1.改变list中某个元素的值 public class tb_SensorRecordModel { public int ID { get; set; } public decimal Value1 { get; set; } } List<tb_SensorRecordModel> list = new List<tb_SensorRecordModel>(); list.Add(, Value1 = }); list.Add(, Value1 = }); list.Add(

http://blog.csdn.net/jiangxinyu/article/details/6222322/ 转载自CSDN

题意: 把手臂都各自看成一个向量,则机械手的位置正好是手臂向量之和.旋转某个关节,其实就是把关节到机械手之间的手臂向量统统旋转. 由于手臂很多,要每个向量做相同的旋转操作很费时间.这时就可以想到用线段树的优势正是可以快速地成段更新.和一般的成段更新题目没什么差别,只是通常成段替换.或者成段增加.这时候要做的是,对向量成段得做旋转变换.只要利用旋转变化矩阵即可. 要注意,从第 s 节手臂开始到机械手要旋转的角度,和第 s - 1 节手臂的角度有关.因此我们还要记录每个手臂的角度,并且去Query得

咕咕咕.按上传时间升序排列. //树的重心 void dfs(int x) { v[x]=1; size[x]=1; int max_part=0; for(int i=hed[x];i;i=nxt[i]) { int y=ver[i]; if(v[y]) continue; dfs(y); size[x]+=size[y]; max_part=max(max_part,size[y]); } max_part=max(max_part,n-size[x]); if(max_part<ans)

在上一篇深度分析与调优讨论中,我们介绍了高斯模糊,灰度化和Sobel算子.在本文中,会分析剩余的定位步骤. 根据前文的内容,车牌定位的功能还剩下如下的步骤,见下图中未涂灰的部分. 图1 车牌定位步骤 我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看.通过下图可见,Sobel算子有很强的区分性,车牌中的字符被清晰的描绘出来,那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢? 图2 Sobel后效果 我们的车牌定位功能做了个假设,即车牌是包含字符图块的一个最小的外接矩形.在大部分车牌处理中,这个假设都能工作的很好.

 A  android:configChanges属性 对android:configChanges属性,一般认为有以下几点: 1 不设置Activity的android:configChanges时,切屏会重新调用各个生命周期,切横屏时会执行一次,切竖屏时会执行两次. 2 .设置Activity的android:configChanges="orientation|keyboardHidden"时,切屏不会重新调用各个生命周期,只会执行onConfigurationChanged