202012-21

特效控件与液态特效在彗星底层的应用
这篇博客介绍了如何使用一种特效控件,通过调整参数实现液态般的视觉效果,以增强彗星图像的真实感。讨论了光源追踪在其中的作用,帮助读者理解如何在彗星底层应用此类特效。


今天学习的是这个特效控件,中文我也不知道,就是让特效变得液态一些,也是用于彗星底层让彗星看着更真实。在这里插入图片描述
这个是参数也有关于光源的追踪

本资源集提供了针对小型无人机六自由度非线性动力学模型的MATLAB仿真环境,适用于多个版本(如2014a、2019b、2024b)。该模型完整描述了飞行器在三维空间中的六个独立运动状态:绕三个坐标轴的旋转(滚转、俯仰、偏航)与沿三个坐标轴的平移(前后、左右、升降)。建模过程严格依据牛顿-欧拉方程,综合考虑了重力、气动力、推进力及其产生的力矩对机体运动的影响,涉及矢量运算与常微分方程求解等数学方法。 代码采用模块化与参数化设计,使用者可便捷地调整飞行器的结构参数(包括几何尺寸、质量特性、惯性张量等)以匹配不同机型。程序结构清晰,关键步骤配有详细说明,便于理解模型构建逻辑与仿真流程。随附的示例数据集可直接加载运行,用户可通过修改参数观察飞行状态的动态响应,从而深化对无人机非线性动力学特性的认识。 本材料主要面向具备一定数学与编程基础的高校学生,尤其适合计算机、电子信息工程、自动化及相关专业人员在课程项目、专题研究或毕业设计中使用。通过该仿真环境,学习者能够将理论知识与数值实践相结合,掌握无人机系统建模、仿真与分析的基本技能,为后续从事飞行器控制、系统仿真等领域的研究或开发工作奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
202012 - 2 期末预测之最佳阈值”是一个算法问题,旨在根据给定的预测值和实际结果数据,找出能使预测准确率最高的最佳阈值。该问题有多个样例,用于展示输入输出规则和解题逻辑。 ### 问题描述 给定一系列预测值 `y` 和对应的实际结果 `result`,需要从预测值中选取一个阈值 `θ`,使得预测准确的次数最多。预测规则为:当 `y >= θ` 时预测结果为 1,当 `y < θ` 时预测结果为 0。若有多个阈值的预测准确率相同,则选取其中最大的阈值作为最佳阈值。 ### 样例分析 - **样例 1**: - 输入: ```plaintext 6 0 0 1 0 1 1 3 1 5 1 7 1 ``` - 输出:`3` - 解释:最佳阈值的选取范围为 0, 1, 3, 5, 7。分别计算不同阈值下的预测正确次数: - `θ = 0` 时,预测正确次数为 4; - `θ = 1` 时,预测正确次数为 5; - `θ = 3` 时,预测正确次数为 5; - `θ = 5` 时,预测正确次数为 4; - `θ = 7` 时,预测正确次数为 3。 阈值选取为 1 或 3 时,预测准确率最高。按照规则二,最佳阈值的选取范围缩小为 1, 3。依规则三,`θ* = max{1, 3} = 3` [^2]。 - **样例 2**: - 输入: ```plaintext 8 5 1 5 0 5 0 2 1 3 0 4 0 100000000 1 1 0 ``` - 输出:`100000000` [^2] ### 代码实现 #### 解法一(暴力) ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; int i,j; int y[100000],result[100000]; int sum = 0; int max_count = 0; int max_index = 0; int count_i = 0; cin >> n; for (i = 0; i < n; i++){ cin >> y[i]; cin >> result[i]; } for (i = 0; i < n; i++){ // 对于每个预测值y,计算他们的预测准确率 count_i = 0; for (j = 0; j < n; j++){ // 遍历每一个y统计预测准确的数量 if (y[j] >= y[i] && result[j] == 1 || y[j] < y[i] && result[j] == 0){ count_i += 1; } } if (count_i > max_count || count_i == max_count && i > max_index){ max_index = i; max_count = count_i; } } cout << y[max_index]; return 0; } ``` 该解法通过两层循环,对于每个预测值 `y[i]`,遍历所有数据统计预测准确的数量,最后找出预测准确次数最多且索引最大的预测值作为最佳阈值 [^1]。 #### 解法二 ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> #define x first #define y second using namespace std; typedef pair<int, int> PII; const int N = 100010; int n; PII q[N]; int s[2][N]; int main() { scanf("%d", &n); for (int i = 1; i <= n; i ++ ) scanf("%d%d", &q[i].x, &q[i].y); sort(q + 1, q + n + 1); for (int i = 0; i < 2; i ++ ) for (int j = 1; j <= n; j ++ ) s[i][j] = s[i][j - 1] + (q[j].y == i); int cnt = -1, res; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) { int t = s[0][i - 1] + s[1][n] - s[1][i - 1]; if (t >= cnt) cnt = t, res = q[i].x; while (i + 1 <= n && q[i + 1].x == q[i].x) i ++ ; } printf("%d\n", res); return 0; } ``` 此解法使用了前缀和的思想,先对数据按预测值排序,然后计算前缀和数组 `s`,最后遍历数据计算每个阈值下的预测正确次数,找出最佳阈值 [^3]。 #### 解法三 ```cpp #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; //两重循环超时,采用每次循环找比自己大的1的个数和比自己小的0的个数 int pk[100000001];//存放相同的theta的个数,有两个相同则为1,三个相同则为2 typedef struct {//存放y和结果 int theta; int result; }Node; bool cmp(Node a,Node b){ return a.theta<b.theta; } int main(){ int m; cin >>m; Node pp[100005]; for(int i =0;i<m;i++) { cin >>pp[i].theta>>pp[i].result; } sort(pp,pp+m,cmp);//从小到大 int temp1=0; int p1[100005]; for(int i=m-1;i>=0;i--)//寻找>=自己且为1的个数 { if(pp[i].result==1) { temp1+=1; } p1[i]=temp1; } int temp0=0; int p0[100005]; for(int i =1;i<m;i++)//寻找<自己且为0的个数 { if(pp[i-1].theta==pp[i].theta&&pp[i-1].result!=pp[i].result) { pk[pp[i].theta]+=1;//如果和上一个theta相同但结果不同,则相同数加一 } if(pp[i-1].result==0) { temp0+=1; } p0[i]=temp0-pk[pp[i].theta];//要减去相同的个数 } int dex=0; int sum=0; for(int i =0;i<m;i++)//寻找预测正确最多的数 { if(p1[i]+p0[i]>=sum) { sum=p1[i]+p0[i]; dex=pp[i].theta; } } cout <<dex<<endl; } ``` 该解法通过分别计算大于等于当前阈值且结果为 1 的个数和小于当前阈值且结果为 0 的个数,最后找出预测正确次数最多的阈值 [^4]。
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