嗯嗯,继续学习数学中。。。
在3D程序中,通常用quaternion来计算3D物体的旋转角度,与Matrix相比,quaternion更加高效,占用的储存空间更小,此外也更便于插值。在数学上,quaternion表示复数w+xi+yj+zk,其中i,j,k都是虚数单位:
i*i = j*j = k*k= -1
i*j = k, j*i = -k
可以把quaternion看做一个标量和一个3D向量的组合。实部w表示标量,虚部表示向量标记为
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嗯嗯,继续学习数学中。。。
在3D程序中,通常用quaternion来计算3D物体的旋转角度,与Matrix相比,quaternion更加高效,占用的储存空间更小,此外也更便于插值。在数学上,quaternion表示复数w+xi+yj+zk,其中i,j,k都是虚数单位:
i*i = j*j = k*k= -1
i*j = k, j*i = -k
可以把quaternion看做一个标量和一个3D向量的组合。实部w表示标量,虚部表示向量标记为
Unity之Quaternion学习二
using UnityEngine; using System.Collections; public class CameraMove : MonoBehaviour { public Transform Target; public float xSpeed = 200; public float ySpeed = 200; public float mS
Unity之Quaternion学习一
using UnityEngine; using System.Collections; public class SinDemo : MonoBehaviour { public GameObject gameobj1; // Use this for initialization void Start () { //CalueAng
【第018问 Unity中对Quaternion.AngleAxis的理解?】
在游戏研发过程中,有时候会对一个物体经过多次围绕不同的轴进行不同角度的旋转,从而计算得到一个方向,以此来检测在该对应的方向上是否有对应的物体或别的对象,因此本节对Quaternion.AngleAxis进行简单的记录;对该API进行理解:整体就是:指定一个轴,围绕该轴旋转指定的角度,得到一个新的旋转结果;在上图中可以看到有两个Cube,都在以相同的角度,围绕相同的轴在旋转;这里只是简单的用了该API的结果: Angel:代表旋转多少度,比如上图中的滑动条控制的数值0-180;当然0是不会有任何变化的;dir
我对Unity中Quaternion * Vector3的理解
Quaternion * Vector3就是Vector3进行一次Quaternion 旋转。理论总是枯燥的,下面以实际项目代码为例,这是简化之后的部分项目代码:(c#) Vector3 directionVector = new Vector3(Input.GetAxis("Horizontal"), 0, Input.GetAxis("Vertical")); Vector3 movingD
【Unity】入门学习笔记180521——API(9)——Quaternion类
Quaternion类Quaternion类又称四元数,由x, y, z, w 4个分量组成,属于struct类型。Unity中用其存储和表示对象的旋转角度Quaternion的变换较为复杂,对于GameObject一般的旋转及移动,可用Transform中相关方法实现A、Quaternion类实例属性1、eulerAnglespublic Vector3 eulerAngless{ get; s...
202505系分论文《论软件系统测试方法及应用》
本文以软件测试方法为切入点,重点论述分层协作、智能赋能、全流程三个维度下传统测试与自动化测试的融合应用。
C语言实战:最小二乘法在传感器数据校准中的应用(附完整代码)
本文详细介绍了如何使用C语言实现最小二乘法,对传感器数据进行线性校准。通过模拟带噪声的传感器数据,手把手演示了从核心算法实现、参数计算到效果验证的完整流程,并提供了可直接编译运行的完整源码,帮助嵌入式开发者解决传感器数据不准的常见问题,提升系统测量精度。
时序异常检测汇总
时序异常检测
Ovito隐藏技巧:用Expression Selection快速提取分子链(附模糊背景配置参数)
本文详细介绍了Ovito软件中Expression Selection功能的隐藏技巧,用于从复杂的分子动力学模拟数据中快速、精准地提取目标分子链。通过结合Expand Selection和Invert Selection等修饰器,形成一套高效的工作流,并深入解析了实现SCI论文级渲染效果的景深模糊参数配置,帮助研究者大幅提升数据处理与图片生成效率。
GEE:本地影像上传到GEE的Assets中,并输入机器学习算法中作为特征变量
当我们在 Google Earth Engine(GEE)中应用机器学习算法时,会输入一些影像作为特征变量数据,进一步根据这些特征影像去推理未知区域的数据。但是 GEE 平台上计算特征变量的 API 函数并不是非常全面,我们希望获得更多的特征用于分类。这个时候,我们可以将本地计算的特征影像上传到 GEE 中进行后续处理。本文记录了从本地上传特征数据到 GEE 的 Assets 中的教程,用于后续在 GEE 中分类或者回归使用。本文也可作为《》一文的补充。
YOLOv11涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv11引入 BiFPN双向特征金字塔网络,显著提升了多尺度特征融合效率
本文介绍了基于BiFPN特征融合模块优化的YOLOv11目标检测模型。BiFPN通过双向跨尺度连接和加权特征融合机制,显著提升了多尺度特征融合效率。该方法在COCO数据集上实现了55.1AP的检测精度,同时大幅降低计算成本(减少13-42倍FLOPs)。文章详细解析了BiFPN模块结构、核心代码实现方法,并提供了YOLOv11-BiFPN配置文件的修改指导,为计算机视觉领域提供了一种高效的目标检测解决方案。
从入门到精通:3D视觉与SLAM实战全流程 mastery 教程
本文系统介绍了3D视觉与SLAM技术的应用前景、核心技术和实战路径。3D视觉通过RGB-D相机、激光雷达等传感器获取环境三维信息,SLAM技术实现自主定位与地图构建,二者结合广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域。文章详细拆解了点云处理、视觉里程计、回环检测等关键技术,并提供了ORB-SLAM2算法复现、语义SLAM开发的实战教程,涵盖硬件选型、环境配置到代码实现全流程。最后规划了从入门到专家的学习路径,推荐了相关书籍、开源项目和数据集资源,为读者掌握这一前沿技术提供了完整指南。
基于业务目标的Agent自动化评测体系设计:超越准确率的有效性衡量
我们还是以电商全链路服务Agent我们还是以电商全链路服务Agent。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
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