墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.6k累计阅读
1.7k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
作者：尹豆（憨豆酒），联系我yindou97@163.com，熟悉图形学，图像处理领域，本章代码： https://github.com/douysu/computer-graphics-notes
之前的学习当中只是实现了简单的XZ平面的摄像机旋转，对于三维空间的旋转还需要学习一些新的知识，主要涉及两方面的知识：1、欧拉角的概念2、三维空间的数学计算。
本节内容主要参考：
LearnOpenGL的摄像机一章中的欧拉角的概念。
https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/09%20Camera/#_1
已下gif实现的即为三维空间的漫游。
欧拉角使可以表示三维空间中任何旋转的三个值，一共有三种欧拉角，俯仰角，偏航角，和滚转角。下面的图片展示了它们的含义：
用OpenGL绘制的三维场景的简单机器人
这是慕课上的计算机图形学的作业，作业要求是： 具体要求： （1）构建一个三维场景： 可利用glut提供的各种简单形体来搭建；或者读入别的模型来构成场景。 加入光照效果。 （2）用键盘操纵一个物体（如一艘飞船，或一个机器人）在三维场景中漫游。 视点可以放在物体上，或跟随物体；可利用gluLookAt( )函数来实现对视点的控制。 撰写的作业文档中包括： （1）程序功能的描述，效果请附图； （2）论...
MFC对话框程序中使用opengl实现漫游
忙活了一个下午和晚上，终于在之前的MFC对话框工程中实现了漫游的功能，虽然只是简单的照相机前进后退左右移动的功能，虽然很多代码是网上的，但是最终把功能加到这个MFC对话框程序中了，还是可喜可贺的。主要是对opengl编程太不熟悉了，一个个小问题卡住半天的时间。 参照了如下文章：文章一，文章二，文章三 首先是定义一个工具类，比较喜欢这种编程方式，这样可以很大程度上减少耦合，修
OpenGL —— 2.8、漫游之摄像机飞行移动（附源码，glfw+glad）
需下载stb_image.h这个解码图片的库，该库只有一个头文件。Wx GZH：码农总动员。
opengl实现摄像机漫游
适合初学者学习opengl,使用opengl实现摄像机漫游功能，
ChatIE：基于ChatGPT的零样本信息抽取实战指南
信息抽取是自然语言处理中的核心任务，旨在从非结构化文本中自动识别并结构化关键信息，如实体、关系及事件。传统方法依赖大量标注数据训练专用模型，流程复杂且成本高昂。随着大语言模型的发展，通过提示工程引导模型理解任务，实现了无需训练数据的零样本抽取能力，极大降低了技术门槛与应用成本。这种范式将信息抽取重构为多轮对话问题，通过分阶段提问引导模型逐步输出结构化结果，在快速原型验证、领域适配及小规模数据探索中展现出显著技术价值。本文以ChatIE项目为例，深入解析如何利用ChatGPT API，通过精心设计的提示词与两
用workbuddy自定义Skill：手把手搭建AI炒股分析助手
AI Agent正成为个人投资研究的重要工具，而Skill作为行为规范，能让AI输出保持稳定与专业。在AI Agent应用中，很多人分不清Skill与Agent的区别：Agent负责目标拆解与执行，Skill则固化分析流程与输出模板。借助本地工作台workbuddy，用户可自定义Skill，实现从市场环境检查到财务排雷的五段式分析。通过调低温度参数、设定数据验证规则，该方案能有效避免大模型凭空编造数据，帮助个人投资者快速完成基本面体检、资金面观察与风险清单生成。本文基于一套可直接套用的配置与一个月实测，展示
【模型之美】3、文本聚类与智能摘要，让AI帮你做个总结
在信息过载时代，文本聚类与摘要技术成为关键工具。本文提出了一种结合OpenAI Embedding与传统机器学习的方法，实现从文本预处理到智能分析的完整流程。技术方案分为三阶段：1）通过Embedding将文本转化为语义向量；2）采用K-Means等算法进行无监督聚类；3）利用大模型生成可解释的标签和摘要。实验证明，该方法能有效提升信息处理效率，如在新闻聚合系统中自动分类10,000篇文章，准确率较传统方法提高15%。方案包含实用代码示例，涵盖文本清洗、向量化、聚类优化等关键技术细节，可应用于对话记忆、舆情
【图像超分】论文精读：RepSR: Training Efficient VGG-style Super-Resolution Networks with Structural Re-Paramete
摘要： 本文提出RepSR，一种基于结构重新参数化和批量归一化（BN）的高效VGG式超分辨率网络。针对SR任务中BN易引发伪影的问题，作者通过分析发现训练-测试阶段的不一致性是主因，并提出先使用小批量统计训练、后期切换为总体统计的优化策略。RepSR块设计包含干净的残差路径和带改进BN的扩展-压缩卷积路径，有效平衡了训练非线性与推理效率。实验表明，RepSR在不同模型规模下优于现有重参数化方法，且实际推理速度更快。该工作为SR提供了性能与效率兼优的解决方案，相关代码未开源。 关键词： 超分辨率、结构重参数化
Zookeeper+Hadoop+Spark+Flink+Kafka+Hbase+Hive 完全分布式高可用集群搭建(保姆级超详细含图文) 附安装包网盘下载
Hadoop+Spark+Flink+Zookeeper+Kafka+Hbase+Hive完全分布式高可用集群搭建 Hadoop高可用集群搭建 Spark高可用集群搭建 Flink高可用集群搭建 Zookeeper高可用集群搭建 Kafka高可用集群搭建 Hbase高可用集群搭建 Hive高可用集群搭建 mysql搭建 jdk部署 大数据集群环境搭建
用Obsidian搭建个人知识库：AI时代如何构建你的第二大脑
AI 时代，真正有价值的不只是获取知识，而是沉淀属于自己的知识体系。本文从 Obsidian 安装、目录设计、双向链接、插件推荐到 AI 联动、多端同步，手把手教你打造高效、可持续进化的个人知识库，让知识真正为你所用。🧠
【Bug已解决】Codex capacity errors 自动重试与意图保留 解决方案
原始报错：Codex Desktop: capacity errors should preserve intent and auto-retry instead of handing model routing back to the user场景：向模型服务发请求时遇到容量错误（服务端繁忙 / 限流 / 容量不足），客户端不做任何重试，直接把"请求失败，请选择另一个模型或重试"的锅甩给用户，让用户手动去点。用户本来只是想完成一次任务，却被中途打断去当"调度员"。
ISMN数据处理
可批量下载，十分方便
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1万+
扫一扫
