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第二章 流体静力学,流体静压强及其特性，静止流体内压强分布，作用在平面和曲面上的流体压力（西北工业大学）
本文介绍了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的多雷达二维目标跟踪系统。该系统利用三台固定雷达对匀速运动目标进行距离和方位角联合测量，通过非线性滤波实现对目标位置与速度的高精度估计。程序主要包含目标轨迹仿真、多雷达观测模拟、UKF滤波估计和数据融合功能，采用Sigma点变换实现非线性状态更新。系统输出包括轨迹对比图、误差曲线、协方差变化图等可视化结果，并提供位置与速度的RMSE等统计指标。仿真结果显示
今天咱们聊聊几个听起来可能有点高大上，但其实超级有趣的Stable Diffusion好帮手：ControlNet、LoRA和Embedding。别被这些洋气的名字吓到啦，跟着我一起来探索吧！想象一下，你正在画一幅超复杂的画，比如说…一群穿着华丽礼服的人在月光下跳舞。哇，光是想想就觉得难度爆表啊！但别慌，ControlNet就像是你的贴心画家小伙伴，随时准备帮你一把。它会先给你画出大致的轮廓和关键
7-4 平面向量加法 (15 分)本题要求编写程序，计算两个二维平面向量的和向量。输入格式:输入在一行中按照“x1y1x2y2”的格式给出两个二维平面向量v1=(x1,y1)和v2=(x2,y2)的分量。输出格式:在一行中按照(x, y)的格式输出和向量，坐标输出小数点后一位（注意不能输出−0.0）。输入样例:3.5 -2.7 -13.9 8.7结尾无空行输出样例:(-10.4
雷达点云平面拟合算法GPF，PCA方法进行拟合
使用C#脚本实现在Unity中创建平面，并通过调整顶点、UV坐标和三角形来生成Unity Logo 的效果
原文链接：武大+CMU最新开源！全面支持平面/鱼眼/球面相机的实时统一线段检测算法 - 哔哩哔哩，仅供学习做笔记用，如果侵权，请联系我，会及时删除。ULSD: Unified line segment detection across pinhole, fisheye, and spherical cameras，作者开源了代码，代码地址：GitHub - lh9171338/ULSD-ISPRS
文章目录边线-平面-背景修改说明样式选择编辑边线设置平面设置背景设置水印设置建模设置混和示例【利用颜色和水印创建天空】天空背景创建天空利用水印背景创建天空边线-平面-背景修改说明这个之所以现在才说呢，是 因为如果前面我们就做了这些修改，可能会对计算机造型不必要的负荷，在建模中呢，会造成卡顿。所以我们创建好需要建模的东西以后呢，在输出的时候再修改就好了。。。我用下面这个模拟场景做说明了样式打开样式默
背景 给老板写个人主页的时候用到的，记录下效果展示3D版平面版实现打开 https://clustrmaps.com/site/1bf58，创建一个小部件输入你要统计的网站地址选择你要那个版本的3D版，右边那个点进去有相应的js代码，复制就行了比如我的代码是，效果是最开始说明那样<div style="height: 25
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】网上关于pcl的教程很多，大部分都是翻译过来的。但是怎么把pcl这些教程串在一起，做一个简单的项目，这方面的资料不多。今天，正好看到一个范例项目，很有代表性，值得一看。1、代码地址https://github.com/veraposeidon/PointCloudVolumeMeasure2、项目
采用原生算法开发的MPRCPR ，正交面、斜面、曲面
算法流程：（1）点云下采样（体素滤波）；（2）ransac算法分割拟合地面平面；（3）裁剪工作区域（指定空间中四个点，裁剪点云只保留在（2）中平面上的投影在四边形内部的点）；（4）再用ransac算法去除多余平面；（5）Euclidean聚类算法分割出目标物体的点云簇；（6）通过包围盒算法计算包围盒。由于物体是放在地面上，因此可以利用地面平面的法向量约束物体包围盒的朝向。具体做法如下：可视化结果：
素材管家，支持快速打标丨多级标签丨无限分类丨快速搜索，支持ps、sketch、ppt等设计软件应用内素材管理
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】平面分割是点云数据经常需要处理的一个功能。在很多场景下面，平面数据都是没有用的。这个时候需要考虑的，就是怎么把平面数据从点云当中分割出去。鉴于此，pcl库给我们提供了一种这样的分割处理方法，https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/maste
原型设计是一个需求可视化的过程，是展示设计师初步构思的工具。从事产品设计必须与产品原型的创建分不开。原型图是交互草案中非常重要的一部分，学习绘制交互原型图也是交互设计师的必要技能。作为一名设计师，你在创建原型时遇到过这样的问题吗：不确定页面需要哪些元素，不知道如何建立页面结构。页面设计考虑不全，有了新的业务拓展，就无法从现有的设计入手。页面信息量复杂，不知如何规范设计流程。被开发人员和界面设计人员
AI绘画技术已经逐渐成为艺术创作的新趋势。Stable Diffusion作为一款领先的AI绘画工具，不仅可以实现手绘线稿上色，还能将二维平面图像转换为3D效果。现在，让我们一起来探索Stable Diffusion的这些强大功能，开启你的创意之旅。所用工具：Midjourney+StableDiffusion首先用一段咒语绘制让mj绘制一些黑白线稿图（也可以自己画，我是省事，让ai互相帮助）
【Adobe】解决 Indesign 因 plugplugowl.dll 出现闪退问题
3D Hough变换点云平面检测算法
使用transform属性实现元素在空间内的位移、旋转、缩放等效果。是从坐标轴角度定义的。x 、y 和z三条坐标轴构成了一个立体空间，z轴位置与视线方向相同。2.transform: translateX(值);3.transform: translateY(值);4.transform: translateZ(值);1.正负均可2.像素单位数值3.百分比。
使用markdown来快速完成PPT，文档转换成PPT只需要几分钟，而且自带各种炫酷的特效
例题：
使用go语言，凭借Ebiten引擎开发简单的像素平面种田小游戏
点的坐标用（a，b）表示，其顺序是横坐标在前，纵坐标在后，中间有“，”分开，横、纵坐标的位置不能颠倒。平面内点的坐标是有序实数对，当a≠b时，（a，b）和（b，a）是两个不同点的坐标。点P(x,y)既在x轴上，又在y轴上＜=＞x，y同时为零，即点P坐标为（0，0）点P(x,y)在x轴上＜=＞y=0，x为任意实数。点P(x,y)在y轴上＜=＞x=0，y为任意实数。点P(x,y)在第一象限＜=＞x＞0
1、轴坐标系X轴·数轴辅助教学模拟器2、平面直角坐标系点坐标的表示方式：坐标轴上的点的特征两条坐标轴夹角平分线上点的坐标的特征和坐标轴平行的直线上点的坐标的特征关于x轴、y轴或远点对称的点的坐标的特征点到坐标轴及原点的距离
高中数学-平面向量、复数。
论文推介期刊：INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT（中科院分区SCI 1区，JCR分区Q1）标题：使用 ChatGPT 进行多模态实体情感分析的实证研究：通过实体感知对比学习改进情境学习多模态实体情感分析（MEBSA）是一项复杂的情感分析任务，要求从多模态输入（如文本和图像）中识别实体、它们的类别以及相关的情感。以往的研究通常依赖于大量标注数据，而本研究探索了上下
一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo，也算是对上个阶段学习的一个总结。由此，便采购了一个摄像头，在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法。代码如下：# coding: utf-8'''@author: linxu@contact: 17746071609@163.com@time: 2021-07-26 上午11:54@desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法...
前一篇博中讨论了个别属性是连续时的处理。当所有属性都是连续时，则建立以属性为轴的坐标系，样本对应于坐标系中的点，再对点的类别用符号进行标识。
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网
arcore平面识别
平面识别技术作为AR增强现实技术的重要组成部分，已经在家居装饰、建筑设计、教育、商业展示等领域展现出了巨大的应用潜力。随着技术的不断发展和完善，我们相信平面识别技术将会在更多领域展现出其无限的可能性，为人类带来更加丰富、沉浸式的增强现实体验。
软件定义网络（SDN）是一种革命性的网络架构，通过分离控制平面与数据平面实现集中式管理。其核心在于OpenFlow协议和SDN控制器，前者作为南向接口连接设备，后者提供全局视图和可编程性。SDN在数据中心等领域取得显著成效，但仍面临标准化、性能等挑战。未来将与AI、5G等技术融合，推动网络向更智能、灵活的方向发展。SDN不仅改变了网络架构，更重塑了网络管理模式，为数字化转型奠定了基础。
该标准规定了仿真软件从一点计算SAR平均值时用的能包括周围组织的正方体，正方体大小是根据被均值的质量，比如1g，和周围组织的密度。最新2017的SAR标准IEC/IEEE62704-1目前还是要求六面体网格，也就是用CST时域T-solver计算SAR是FCC认可的软件结果，CST也是国际SAR标准委员会的成员。这里面注意的是，这个头模型三维结构的表面是由三角形棱角的，和网格剖分无关，并不是说我们
该代码模拟了一个二维空间中的目标定位问题，使用随机生成的锚点位置和目标轨迹，并通过最小二乘法进行位置估计。目标的真实位置与估计位置通过图形可视化展示，便于对算法效果的直观理解。% 基站数量（锚点数量）% TDOA误差% 随机生成基站位置c = 3e8;% 声速：定义基站的数量，这里设为10个。std_var1：设定TDOA测量的标准差，用于模拟测量误差。：随机生成基站在二维空间中的位置，坐标值为正
HFSS——平面正弦加载阿基米德螺旋线模型设计
与传统的夏克-哈特曼传感器相比，使用金字塔形棱镜或反射器的波前传感器（PyWFS，用于金字塔波前传感器）具有高对比度和更好的波前灵敏度，例如用于天文学中太阳系外行星的搜索。因此，这种类型的波前传感器用于特殊的望远镜（例如凯克天文台），通常在红外（IR）光谱范围内。PyWFS通常由四边棱镜、重成像光学元件和适当的探测器组成。在这个例子中，我们展示了通过应用VirtualLab Fusion的快速物理
近几十年来，CMOS传感器的像素尺寸已经从~10µm缩小到~2µm，甚至更小。在本例中，我们研究了像素尺寸等于或低于2µm的CMOS传感器的性能。采用严格的FMM/RCWA进行仿真，以验证微透镜的有效性。在VirtualLab Fusion中，堆栈是配置具有小特征尺寸和距离结构的一种便捷的方法。在这些容器中，可以包含多种类型的表面和介质来表示结构的各个方面。在模拟中达到正确的精度-速度平衡需要对系
尽管深度神经网络的进步，但从其对应的2D X射线进行3D CT重建仍然是计算机视觉中的一项挑战性任务。为了解决这个问题，我们提出了一个新的类条件网络，即CCXrayNet，它精通于在生成的CT体积中利用先前的语义信息重新获取形状和纹理。首先，我们提出了一个深度特征变换（DFT）模块，通过生成仿射变换参数来在空间上调制语义分割的2D特征图。其次，通过桥接2D和3D特征（深度感知连接），我们提高了X射
从矫正前的数据和矫正后的数据可以发现，平面得到了很好得了很好的矫正。
云杂项：open3d 最小二乘法拟合平面
把阴影投影到XZ平面的实现
该系统由一个聚光镜、一个倾斜球体和一个Schwartzchild设计的中继镜组成。光源被成像到中继镜的光瞳中。光束在物体掩模处会聚，在中继透镜的光瞳处形成点像。在中继透镜的瞳孔处，多条条纹图案将形成一个中心波瓣和侧波瓣。如下图所示：
为了准确快速地模拟光在复杂光学系统中的传播，VirtualLab Fusion使用了一种“连接场解算器”方法，该方法包括在两个域（空间和空间频率）中实现特定的电磁场解算器。在本周的时事通讯中，我们将介绍System Modeling Analyzer（系统建模分析器），这种工具允许光学工程师在光场通过系统时详细追迹光场（及其平面波角谱）传播。这对于故障排除以及对系统特性行为的进一步了解非常有用。此
unity项目运行状态下，用鼠标移动3d物体
平面
——平面
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