API: com.graphics.Camera

本文介绍了一个Camera对象如何用于计算3D转换,并生成矩阵模型以应用于Canvas等对象,包括构造器、方法和受保护的方法的详细解释。

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综述

一个Camera对象可以用来计算3D转换,并生成一个矩阵模型(matrix)应用于Canvas等对象。

摘要

构造器

Camera()

创建一个新的camera对象,不包含任何初始转换

公共方法

void

applyToCanvas(Canvas canvas)

计算出与当前转换过程相一致的matrix,并应用于指定的Canvas

float

dotWithNormal(float dx, float dy,  float dz)

float

getLocationX()

获取camera对象的x位置

float

getLocationY()

获取camera对象的y位置

float

getLocationZ()

获取camera对象的z位置

void

getMatrix(Matrix matrix)

计算出与当前转换相一致的matrix并拷贝进指定的matrix对象

void

restore()

如果有的话,恢复保存的状态

void

rotate(float x, float y, float z)

围绕三轴做一个旋转变换

void

rotateX(float deg)

围绕X轴做一个旋转变换

void

rotateY(float deg)

围绕Y轴做一个旋转变换

void

rotateZ(float deg)

围绕Z轴做一个旋转变换

void

sava()

保存camera状态

void

setLocation(float x, float y, float z)

设置camera的位置

void

translate(float x, float y, float z)

围绕三轴做一个平移变换

受保护的方法

void

finalize()

当垃圾回收站检测到该camera对象不再使用时调用,其默认的实现什么都没做,可以重写以进行资源释放

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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