http://blog.chinaunix.net/uid-25314474-id-343665.html 1.前言略. 2.yaffs 文件系统简介按理说这里应该出现一些诸如“yaffs 是一种适合于 NAND Flash 的文件系统 XXXXX”之类的字眼,不过考虑到网络上关于 yaffs/yaffs2 的介绍已经多如牛毛,所以同上,略.3.本文内容组织 本文将模仿<linux 内核源代码情景分析>一书,以情景分析的方式对 yaffs2 文件系统的源代码进行分析.首先将分析几组底层函数,如

业务需求      游戏2D型号有圆形和矩形,推断说白了就是碰撞检测 :      1.圆形跟圆形是否有相交      2.圆形跟矩形是否相交       3.矩形和矩形是否相交            先明确要实现的原理,才干有思路写代码      第1个最好推断,推断两个圆中心点的矩形是否小于这两个圆的半径之和      第2个纠结了我一下,只是也不难先看图圆跟矩形关系有4种情况,例如以下图  仅仅要推断圆心到矩形4条边的距离都小于圆的半径或者圆心在矩形内则它们相交,还要推断圆心在矩形内是防止

本来想画个图演示一下,但是折腾了一会发现画不好,我的win10系统没有安装office,以后再看的话再补上吧.不废话了. 如图所以,如果判断点P是否被矩形A所包含,非常容易.那么如果矩形A以中心点逆时针旋转30度呢?有兴趣的同学可以去研究一下OBB算法,应该会有一些思路.我个人的思路是矩形A以中心点逆时针旋转30度,相当于点P以矩形A的中心点顺时针旋转30度,那么就相当于判断点D是否被矩形A包含,这就是我们熟悉的判断方法了.那么如何求出旋转后的D点的坐标呢, 这里我是用仿射变化的方法,如果还记得

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072

参考地址请看图片水印:http://www.cnblogs.com/iamzhanglei/archive/2012/06/07/2539751.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a1bf1310101g7zy.html 包围体是一个简单的几何空间,里面包含着复杂形状的物体.为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检测之前进行过滤(即当包围体碰撞,才进行精确碰撞检测和处理).包围体类型包括球体.轴对齐包围盒(AABB).有向包围盒(OB

怎样进行2D旋转矩形的碰撞检測.能够使用一种叫OBB的检測算法(Oriented bounding box)方向包围盒.这个算法是基于SAT(Separating Axis Theorem)分离轴定律的.而OBB不不过计算矩形的碰撞检測.而是一种算法模型. 简单解释一下概念,包围盒和分离轴定律. 包围盒:是依据物体的集合形状.来决定盒子的大小和方向,这样能够选择最紧凑的盒子来代表物体.见下图 黑色的就是包围盒,能够是凸多边形,最贴近检測物体就可以. 分离轴定律:两个凸多边形物体,假设我们能找到一

欢迎增加Cocos2d-x 交流群:193411763 个中心点.1个旋转矩阵和3个1/2边长(注:一个旋转矩阵包括了三个旋转轴,若是二维的OBB包围盒则是一个中心点,两个旋转轴,两个1/2边长).       上述最后一种方法就是最经常使用的方法.下面来看一段Cocos2d-x 3.3beta0中CCOBB.h中的代码:         Vec3 _center; // 中心点 /* 下面三个变量为正交单位向量. 定义了当前OBB包围盒的x,y,z轴 用于计算矢量投影 */ Vec3 _xAx

在cocos2dx中进行矩形的碰撞检测时需要对旋转过的矩形做碰撞检查,由于游戏没有使用Box2D等物理引擎,所以采用了OBB(Oriented bounding box)方向包围盒算法,这个算法是基于SAT(Separating Axis Theorem)分离轴定律的. 分离轴定律:两个凸多边形物体,如果我们能找到一个轴,使得两个在物体在该轴上的投影互不重叠,则这两个物体之间没有碰撞发生,该轴为Separating Axis.也就是说两个多边形在所有轴上的投影都发生重叠,则判定为碰撞:否则,没有

前言 上一篇博文说道,射线与场景中模型上的所有三角形求交时,会大幅度影响效率且花费比较多的时间,因此会采取使用包围盒的形式,进行一个加速求交.在此文中介绍OBB碰撞模型的碰撞算法 OBB的碰撞模型 有没有想过为什么需要用到OBB模型呢,假设一个场景内两个人物相撞了,你怎么判断它们是否相撞呢,大概就是它们的碰撞体接触在了一起就相撞了.那怎么算碰撞在一起呢(此处只讨论2D规则的包围盒模型)? 方向包围盒OBB"("Oriented Bounding Box)是目前比较流行的一种包围盒,OB

http://stackoverflow.com/questions/7328424/point-in-obb-oriented-bounding-box-algorithm Given a center point, width, height and angle forming an OBB, how can I find if a given point P is inside the OBB? I take it that the wrinkle in your problem is t

概述 yaffs2文件系统镜像通过mkyaffs2img工具制作,由源码可编译出两个镜像工具mkyaffsimage和mkyaffs2image,其中mkyaffsimage是针对yaffs文件系统,而mkyaffs2image是针对yaffs2文件系统(yaffs和yaffs2区别可参考官方文档HowYaffsWorks.pdf). mkyaffs2image用法: mkyaffsimage: image building tool for YAFFS built Apr 29 2008 us

http://gamealgorithms.net 第1章 游戏编程概述 (已看) 第2章 2D图形 (已看) 第3章 游戏中的线性代数 (已看) 第4章 3D图形 (已看) 第5章 游戏输入 (已看) 第6章 声音 (已看) 第7章 物理 (已看) 第8章 摄像机 (已看) 第9章 人工智能 (已看) 第10章 用户界面 (已看) 第11章 脚本语言和数据格式 (已看) 第12章 网络游戏 (已看) 第13章 游戏示例:横向滚屏者(iOS) 第14章 游戏示例:塔防(PC/Mac) 第1章 游

OBB全称Oriented bounding box,方向包围盒算法.其表现效果和Unity的BoxCollider并无二致.由于3D空间的OBB需要多考虑一些情况 这里仅关注2D空间下的OBB. 实现效果: 网上有许多OBB的讲解,其具体步骤也未必一样,我是这么做的 在两个凸多边形中找到一根轴,凸多边形所有在这根轴上的投影点不产生相交,则这两个凸多边形不相交. 这根轴一般取每个边的垂线,逐个投影进行测试. 这里先上一个BOX的版本,如下图: 可以看见在右侧方块的投影轴上,得到了非相交结果 Bo

1.三维拾取技术 在3D游戏中通常会有这样的需求,用户可以选取3D世界中的某些物体进行如拖拽等操作,这时便需要程序通过将二维屏幕上的点坐标转换为三维世界中的坐标,并进行比对,这个过程就需要用到三维拾取. 三维拾取的基本原理并不复杂,我们仍然以Cocos2d-x 3.3beta0版本来分析.拾取思想可以简单的理解为:首先得到在屏幕上的触摸点的坐标,然后根据摄像机投影矩阵与屏幕上的触摸点计算出一条射线ray,注意,正常情况下之后应该去找与射线相交并且交点距离射线起点最近的点所在的包围盒,这个包围盒才

之前发的小游戏滚蛋躲方块中,用它来判断球体与立方体是否发生了碰撞. http://www.cnblogs.com/WhyEngine/p/3350012.html 现在发布下该算法: 有向包围盒OBB,是有旋转变化的包围盒,由三种数据组成: obbCenter表示包围盒的中心位置 obbAxes[3]表示包围盒XYZ三个坐标轴方向上的朝向,应该是正交的,否则意思着立方体有扭曲变形.并且应该是单位向量. halfExtents表示包围盒三个方向上的长度. 该算法是多年前,已经不记得从什么地方找的了

欢迎增加Cocos2d-x 交流群:193411763 转载时请注明原文出处 :http://blog.csdn.net/u012945598/article/details/39927911 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

背景介绍(学习算法之前需要先了解) 射线与空间内三角形的相交检测是游戏程序设计中一个常见的问题,最典型的应用就是拾取(Picking),本文介绍一个最常见的方法,这个方法也是DirectX中采用的方法,该方法速度快,而且存储空间少.先讲述理论,然后文章末尾给出对应的代码实现与Unity中的显示. 简单而直观的方法是:先判断射线是否与三角形所在的平面相交,如果相交,再判断交点是否在三角形内.但这种方法效率并不高,因为多计算了三角形所在的平面. Möller-Trumbore射线三角相交算法是一种快

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不