8.6 变形矩阵

最新推荐文章于 2025-11-18 12:08:41 发布
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　　如果读者完全没有矩阵运算的知识，在使用AS3操作形变时会遇到巨大的困扰。在学习控制动画变形之前，需要先简单了解矩阵运算的相关知识。

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【深度补全最新综述】Deep Depth Completion from Extremely Sparse Data: A Survey
梁瑛平的博客
08-28 1660
深度补全旨在从深度传感器（例如 LiDAR）捕获的极度稀疏的深度图中预测密集的逐像素深度。这在自动驾驶、3D 重建、增强现实和机器人导航等各种应用中起着至关重要的作用。近年来，基于深度学习的解决方案在该任务中取得了显著成功，并主导了这一领域的发展趋势。本文首次提供了全面的文献综述，帮助读者更好地把握研究趋势，并清晰地了解当前的进展。我们从网络架构、损失函数、基准数据集和学习策略的设计角度对相关研究进行了调查，并提出了一种新颖的分类方法来对现有方法进行分类。
Unity物理引擎精简实现：高效又简单
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
07-01 277
文章摘要 本文详细介绍Unity物理引擎的精简实现方法。首先解释物理引擎的作用是模拟真实世界的物理规律（如重力、碰撞、摩擦等），让游戏物体运动更真实自然。Unity内置了PhysX和Box2D物理引擎，但复杂功能可能造成性能浪费。 文章重点讲解如何构建精简物理系统： 核心组件包括刚体(Rigidbody)、碰撞体(Collider)、物理材质和力的简化实现 运动计算只需基础公式：位移=速度×时间，速度=初速+加速度×时间 碰撞检测可采用AABB包围盒或球型碰撞体等简单方法 摩擦力、弹力等效果通过简单系数实现
三位重建 求Ｒ　ｔ矩阵的例子
汤永康 de 研究笔记
02-07 1081
三维重建　求　Ｒｔ矩阵的例子，还没有看懂。　先收藏一下。 http://changfengdaxia1234.blog.163.com/blog/static/6916831200882111244621/ 
学习指导例题索引（微积分、线性代数、概率论、矩阵理论）
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04-24 851
学习指导教程索引
12、弹性与区域分解方法的数值求解与应用
ww90123的博客
11-18 13
本文介绍了薄板弹性变形的数值求解方法，包括薄板问题与麦克风问题的离散化与求解流程，并详细阐述了基于有限差分法的区域分解Schwarz方法在一维和二维偏微分方程中的应用。通过构造稀疏带状矩阵、设计迭代边界条件及实现重叠子区域的局部求解，有效应对大规模计算挑战。文章还涵盖了从经典Dirichlet边界到实际物理场景中Neumann和Fourier边界的扩展，并提供了多个编程练习以验证算法性能，分析重叠区域大小对收敛性的影响，展示了该方法在复杂几何与多物理场耦合问题中的潜力。
卷积神经网络理念
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04-03 424
对卷积神经网络的卷积层进行介绍，介绍如何从全连接层演化为卷积层以及卷积的含义。然后对卷积的一些相关概念如：填充和步幅，对卷积的一些相关操作如：多输入多输出、池化等进行介绍
OpenCV图像处理：深度学习模型部署指南
AI天才研究院
05-23 1078
随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，将训练好的模型高效部署到实际场景（如智能摄像头、移动设备、工业机器人）成为关键挑战。OpenCV作为计算机视觉领域的主流框架，其DNN（Deep Neural Network）模块提供了跨框架模型加载、推理优化和硬件加速能力，支持从CPU到GPU、从边缘设备到服务器的全场景部署。如何将PyTorch/TensorFlow等框架训练的模型转换为OpenCV支持的格式？图像预处理和后处理如何与模型推理无缝集成？
Matlab图像处理函数大全（建议收藏）
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
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遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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