1 画好草图,点击曲线-分割线   2 选择要投影的草图和被投影的面(那个球面),最后效果如下图所示   3 为了获取连续的轨迹,我们可以再次选择这个草图,然后在投影面中选择平面,最后得到的图形如下图所示.                

这是一个能让平面呈现出曲面效果的Shaer. 代码: Shader "Custom/CurvedWorld"{ Properties { // Diffuse texture _MainTex ("Base (RGB)", 2D) = "white" {} // Degree of curvature _Curvature ("Curvature", Float) = 0.001 // Axis Around which th

Topology and Geometry in OpenCascade-Edge eryar@163.com 摘要Abstract:本文简要介绍了几何造型中的边界表示法(BRep),并结合程序说明OpenCascade中的边界表示的具体实现,即拓朴与几何的联系.对具有几何信息的拓朴结构顶点(vertex).边(edge).面(face)进行了详细说明.本文只对拓朴边数据进行说明,着重介绍了OpenCascade中两个种特别的边缝合边(seam edge)和退化边(degenerated edg

Topology and Geometry in OpenCascade-Face eryar@163.com 摘要Abstract:本文简要介绍了几何造型中的边界表示法(BRep),并结合程序说明OpenCascade中的边界表示的具体实现,即拓朴与几何的联系.对具有几何信息的拓朴结构顶点(vertex).边(edge).面(face)进行了详细说明.本文仅对面(Face)进行说明. 关键字Key Words:OpenCascade.BRep.Topology.Geometry.Face 一.

Parametric Curves and Surfaces eryar@163.com Abstract. This paper is concerned with parametric curves and surfaces definitions, such as singular point and regular point and their application in OpenCascade. The two most common methods of representing

[整理]   在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化

在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值:如果含有不等式约束,可以应用KKT条件去求取.当然,这两个方法求得的结果只是必要条件,只有当是凸函数的情况下,才能保证是充分必要条件.KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化.之前学习的时候,只知道直接应用两个方法,但是却不知道为什么拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够起作用,为什么

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

文章著作权归作者所有.转载请联系作者,并在文中注明出处,给出原文链接. 本系列原更新于作者的github博客,这里给出链接. 在学习SubShader之前,我们有必要对 Render Pipeline (渲染流水线)和 GPU Pipeline (图形硬件流水线)有一个比较细致的了解.这是一篇干货,内容主要参考了<Unity Shader入门精要>.<Real-Time Rendering>以及众多博客,其中加入了一些个人的见解,里面涉及到的知识能够为我们以后的Shader编写提供

http://blog.csdn.net/swj110119/article/details/51777422 一.学习心得: 学习图像处理的过程中,刚开始遇到图像梯度和一些算子的概念,这两者到底是什么关系,又有什么不同,一直困扰着我.后来在看到图像分割这一模块后才恍然大悟,其实图像的梯度可以用一阶导数和二阶偏导数来求解.但是图像以矩阵的形式存储的,不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样,对一幅图像的求导相当于对一个平面.曲面求导.对图像的操作,我们采用模板对原图像进行卷积运算,从而达到我们想要

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 点云滤波后为什么还需要平滑? 小白:师兄,师兄,上次你说的点云滤波我学会啦,下一步怎么把点云变成网格啊? 师兄:滤波只是第一步,在网格化前我们还需要对滤波后的点云进行平滑(smoothing) 小白:不是已经滤波了吗?怎么还要平滑啊?滤波和平滑不一样吗? 师兄:确实不太一样.我们用RGB-D,激光

参考: 1.http://ivt-abaqusdoc.ivt.ntnu.no:2080/v6.14/books/sub/default.htm 2.ABAQUS 用户材料子程序开发及应用-杨曼娟 3.费康老师abaqus书 4.论坛:http://www.mechbbs.com/forum.php?mod=viewthread&tid=104&highlight=abaqus 1.首先看费康老师书第12章邓肯张模型开发. 刚度矩阵就是下面的矩阵.其实刚度矩阵类似于一维里面胡克定律的k(F=

在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值:如果含有不等式约束,可以应用KKT条件去求取.当然,这两个方法求得的结果只是必要条件,只有当是凸函数的情况下,才能保证是充分必要条件.KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化.之前学习的时候,只知道直接应用两个方法,但是却不知道为什么拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够起作用,为什么

概述 今天要说一下机器学习中大多数书籍第一个讲的(有的可能是KNN)模型-线性回归.说起线性回归,首先要介绍一下机器学习中的两个常见的问题:回归任务和分类任务.那什么是回归任务和分类任务呢?简单的来说,在监督学习中(也就是有标签的数据中),标签值为连续值时是回归任务,标志值是离散值时是分类任务.而线性回归模型就是处理回归任务的最基础的模型. 形式 在只有一个变量的情况下,线性回归可以用方程:y = ax+b 表示.而如果有多个变量,也就是n元线性回归的形式如下: n元线性回归 在这里我们将截断b

使用三角形绘制3D模型 三角形是基本的多边形,任何多变形都能由三角形组成.三角形是由三个顶点的连线组成.三个点分别是v0:v1:v2. 1.绕法 从某个顶点开始,有两种连线的方法,顺时针和逆时针,这是两种不同的绕法. 2.连接多个三角形 三角形能拼出任何多边形平面或曲面.所以对于平面或曲面,我们只需要保存组成这个面的所有三角形的顶点以及拼法即可.例如某个面有n个三角形组成,我们需要保存3n个顶点.如果我们我比较好的方法,可以减少保存顶点的个数,那么将大大减少内存.以下两种方法能够实现我们的想法.

引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等.主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,Stanford CS231n等在线课程和Tutorial,同一时候也參考了大量网上的相关资料(在后面列出). 前言 本文主要介绍逻辑回归的基础知识.文章小节安排例如以下: 1)逻辑回归定义 2)如果函数(Hypothesis func

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liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多.它是一个非线性的回归模型,其最大的好处恰恰是可以解决二元类问题,目前在金融行业,基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户,因为它还弥补了其他黑盒模型(SVM.神经网络.随机森林等)不具解释性的缺点.知乎 1.logistic 逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法.通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值(像二进制值0/1,是/否,真/假).简单来说,它就是通过拟合一个逻辑函数(logit fuctio

1. 论文简介 论文题目:P3Depth: Monocular Depth Estimation with a Piecewise Planarity Prior Paper地址:paper Code地址:Github Paper简单评论:个人觉得是2022 CVPR上depth estimation最优阅读价值的论文,它不同于之前的所有论文:1. 将几何先验用深度神经网络表达出来:2.算是开创了几何的新用法:3.共面这个特性到是不属于新东西,但作者想法奇妙. 2. 摘要 3D场景中含有高度规律

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