作为企业的发展，通过运营的有效管理，增加收入、降低成本，取得更好的经济效益，是核心所在，在电信企业同样如此。电信企业的利润大体上是由业务收入和成本决定的，而收入和成本又可进一步分别分解表达为不同的形式，其中在每用户平均收入（ARPU）的比对上，可以很清楚地分析出各个时间段的流量对比，并且相应地制定出对策。实现上可以通过 2D 的形式来展示相应的流程，而 Hightopo（以下简称 HT ）的 HT for Web 产品上提供了丰富的 2D 组态 可帮助我们快速上手，本系统的 ARPU 分析图也是通过 HT 搭建而成。
Unity当中经常会用到向量的运算来计算目标的方位，朝向，角度等相关数据，下面咱们来通过实例学习下Unity当中最常用的点乘和叉乘的使用。
矩阵如何进行计算呢？之前的文章中有简介一种方法，把行旋转一下，然后与右侧对应相乘。在谷歌图片搜索旋转矩阵时，看到这张动图，觉得表述的很清晰了。
x轴、y轴朝向并非固定，如：OpenGL和DirectX使用了不同的二维笛卡尔坐标系。
本教程是线性代数的简短实用介绍，因为它适用于游戏开发。线性代数是向量及其用途的研究。向量在2D和3D开发中都有许多应用，并且Godot广泛使用它们。对矢量数学有深入的了解对于成为一名强大的游戏开发者至关重要。
作为一个工科的学生,我们长期以来会使用比如像是矩阵以及行列式这些在线性代数上的知识,在这篇文章中,我想来聊一聊这些问题,即设么事面积,以及什么事面积的高纬度的推广. 1:什么是面积? 对于什么是面积,
Android系统提供了对传感器的支持，如果手机的硬件提供了这些传感器的话，那么我们就可以通过代码获取手机外部的状态。比如说手机的摆放状态、外界的磁场、温度和压力等等。 对于我们开发者来说，开发传感器十分简单。只需要注册监听器，接收回调的数据就行了，下面来详细介绍下各传感器的开发。
UnityObjectToClipPos(v.vertex); 最基本的顶点变换，模型空间 ==》裁剪空间 mul(unity_ObjectToWorld, v.vertex); 顶点：模型空间 ==》世界空间，多用于顶点着色器 UnityObjectToWorldNormal(v.normal); 法线：模型空间 ==》世界空间，多用于顶点着色器，float3（归一化后fixed3） UnityWorldSpaceLightDir(i.worldPos.xyz); 仅前向渲染，世界空间顶点位置 ==》世界空间光源方向，多用于片元着色器，一般会顺带归一化（fixed3） UnityWorldSpaceViewDir(i.worldPos.xyz); 世界空间顶点位置 ==》世界空间视线方向，多用于片元着色器，一般会顺带归一化（fixed3） P.S.一般[0,1]范围内的尽量用低精度fixed类型，如单位矢量，颜色等 Tags{"lightmode"="forwardbase"}（字符串不区分大小写，编译时会自动转为所有字母大写） 指示光照模型为前向渲染的基本模式 #include "UnityCG.cginc"（字符串不区分大小写，编译时会自动转为所有字母大写） 包含大量基本内置函数，宏等，一般自带 #include "lighting.cginc"（字符串不区分大小写，编译时会自动转为所有字母大写） 包含基本光照属性，如 _LightColor0 UNITY_LIGHTMODEL_AMBIENT（使用大写） 环境光，一般取前三个分量rgb（xyz）；基本光照模型需要有环境光，漫反射，高光等 基本纹理&法线贴图： TRANSFORM_TEX(v.uv, _MainTex); 基本纹理变换，用于顶点着色器，相当于v.uv*_MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw；（其中xy存缩放，zw存偏移，对应面板参数）；_MainTex_ST需额外定义 tex2D(_MainTex, i.uv); 基本纹理采样，用于片元着色器；一般会定义染色属性并与之相乘得到反射率（albedo），反射率作为环境光和漫反射计算的因子 UnpackNormalWithScale(packedNormal, _BumpScale); 反映射法线贴图采样结果得到顶点空间中的法线方向，同时计算凹凸映射的缩放；packedNormal为法线贴图直接采样结果，_BumpScale为凹凸缩放值；法线贴图必须进行导入设置为Normal Map UnityObjectToWorldDir(v.tangent.xyz); 方向（切线）：模型空间 ==》世界空间，多用于顶点着色器 cross(worldNormal, worldTangent)*v.tangent.w 计算副法线，cross(,)两个向量叉积，用于得知两个坐标轴求第三个坐标轴朝向，w控制朝向的正负；知道三个朝向就可以构造变换矩阵了 TANGENT_SPACE_ROTATION 得到从模型空间到顶点空间的变换矩阵rotation，随后可直接进行如下计算，例如： mul(rotation, ObjSpaceLightDir(v.vertex)); 模型空间顶点位置 ==》模型空间光源方向==》顶点空间光源方向 mul(rotation, ObjSpaceViewDir(v.vertex)); 模型空间顶点位置 ==》模型空间视线方向==》顶点空间视线方向 多光源&前向渲染&光照衰减： Tags{"lightmode"="forwardbase"}（第一个Pass，全局性通用计算，只计算一次，不用开启混合） Tags{"lightmode"="forwardadd"}（第二个Pass，根据光源数目不同可能多次计算，需开启混合） 前向渲染的两种标签，分别位于不同的两个Pass，指示每个Pass的光照模式 #pragma multi_compile_fwdbase #pragma multi_compile_fwdadd 前向渲染的两种指令，只有每个Pass配置正确指令才可能得到正确的光照变量，如光照衰减值 UNITY_LIGHT_ATTENUATION(atten, i, i.worldPos.xyz); 用于第二个Pass分别计算每个光源的衰减，atten为输出的衰减值，i为片元着色器的输入结构体，其内部数学运算根据各个光照的类型不同复杂度不一，具体可参考：https://github.com/candycat1992/Unity_Shaders_Book/issues/47 接收投影： SHADOW_COORDS(idx) 声明阴影纹理采样的坐标，用于顶点着色器输出结构体，idx为下一个可用插值寄存器（TEXCOORD）的索引值 TRANSFER_SHADOW(o); 用于在顶点着色器
AI 研习社按：张量是神经网络模型中最基本的运算单元，模型内部绝大部分的数据处理都需要依靠张量为载体，进行一系列的数学运算，然后得到结果。就像张量是矩阵在高维度下的推广一样，本文将深入探讨秩和行列式这
在之前的教程中，世界看起来很无聊，因为所有对象都以相同的方式点亮。 本教程将介绍简单照明的概念及其应用方法。 使用的技术将是朗伯照明。
飞行器能够实现飞行，主要是通过电机转动，带动螺旋桨的转动，旋翼在旋转的同时，也会同时向电机施加一个反作用力（反扭矩），促使电机向反方向旋转，从而给飞行器提供升力。目前电机主要分为无刷电机和有刷电机，F110S所使用的空心杯电机是有刷电机。
众所周知，所有材料都是由原子组成，原子包含电子、质子和中子等亚原子粒子。这些亚原子粒子也称为带电粒子。电子带负电荷，而质子带正电荷。
几何深度学习是个很令人兴奋的新领域，但是它的数学运算逐渐转移到代数拓朴和理论物理的范围。
花了几个小时重新根据Unity3D的初学者教程做了一个简单的Demo，做完后确实对新人来说是个比较不错的学习项目，项目中控制人物移动是用的键盘的方向键，就想如果在手机平台的话，实现摇杆控制方向，类似于王者荣耀那样的效果，所以就顺便学习了Joystick Pack组件。今天这篇就是介绍Joystick Pack的简单使用。
x0为起点，u为单位向量，则x0t的长度为 |x0x|cosa = x0xu / |u|，因为u为单位向量，模长为1。然后得到t点坐标为x - (x0 + Mathf.Abs(t) * u)，因为x可能在x0的左边，所以只算长度的绝对值单位向量，然后算x，t两点距离
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Dem
在光度学中是没有“光强”这样一个概念的。常用的光学量概念有发光强度、光照度、光出射度和光亮度。“光强”只是一个通俗的说法，很难说对应哪一个光度学概念。以上所说的几个概念都是有严格的物理定义的： 发光强度：光源在单位立体角内发出的光通量，单位是坎德拉，即每球面度1流明。 光照度：被照明面单位面积上得到的光通量，单位是勒克斯，即每平方米1流明。 光出射度：光源单位面积上发出的光通量，单位与光照度相同。 光亮度：单位面积上沿法线方向的发光强度，或称单位面积在其法线方向上单位立体角内发出的光通量，单位是尼特，即每平方米每球面度1流明。 由于发光强度、光亮度与方向有关，容易推导出：各个方向上光亮度相同的光源其发光强度是方向的余弦函数，在法线方向上发光强度最大，称为余弦辐射体，也叫朗伯光源。各个方向上发光强度都相等的光源其光亮度就是不等的。 发光强度、光出射度和光亮度都是表示光源的发光的发光特性的。楼上所说考虑太阳到地球距离的平方是将太阳当成点光源，利用地面上的照度计算太阳的发光强度。而把太阳朝向地球的这一面作为一个面光源，再除以这个面积就是太阳在与地球连线方向的光亮度。当然这与太阳直接发光的发光强度或光亮度相比是有下降的，因为太阳光经过大气还要衰减的。 这些光学量都用到光通量，光通量是与辐射能通量相对应的光学量，因为光是一种电磁辐射。不同波长的电磁波1瓦的辐射能通量所相当的光通量是不一样的，换算到光通量要考虑人眼的光谱灵敏度曲线，即人眼对不同波长同样的辐射能通量所感受到的光是不一样的，如红外光、微波、紫外光等人眼是看不见的，而400nm到760nm波长的可见光是人眼能看得见的。 在物理光学中也提到“光强”，是用麦克斯韦方程组解出光的电矢量，电场强度的平方就是物理光学中的光强，主要用于计算干涉、衍射效应得到的图形。 在光学各相关学科中光强度是一个比较含糊的概念，不同的分支有不同的说法，有的等同于发光强度，有的等同于光照度，有的等同于光亮度。而光度学中这几个概念是有严格的物理意义的。 由于地面上的照度是由天空及地球上整个环境包括天空各部分的亮度、地面上其他反射体反射、散射而得到的光亮度综合产生的照度，所以难以用一个直接的公式进行计算。不过可以借助成像光学系统来实现您的想法，可以用一个照相物镜，或者简单点用一个放大镜也行，将某一部分光源例如天空或别的什么成像于像面上，将照度计置于像面测得照度E，则E＝1/4πKL(D/f’)2。公式中的2是平方，应该是上标的，这里打不出来。K是光学系统的透过率，L就是你要求的亮度，D是你的成像系统的通光口径，f’是成像系统的焦距。如果是照相物镜，D/f’就是光圈数的倒数。利用这个公式就可以从照度换算到亮度。这个公式用于计算对无穷远成像时像面的照度或已知照度反过来求无穷远物的亮度。
只要你会上传图片、能画草图，就能够轻松P图。如此“魔性”的工具，难怪得到了网友热捧。
图像处理中会遇到需要计算物体朝向的情况，前文计算了二值图物体朝向，本文进一步放宽条件，计算灰度图像朝向。 问题描述 📷 对于一个灰度图像，需要求解图像的朝向 解决思路 按照根据投影计算二值图朝向的思路，在二值图中默认密度为1，因此在计算中忽略了图像的像素值，对于灰度图相当于薄板密度不再为1 于是可以通过计算加权距离，求解灰度图像体朝向 我们可以将该带密度的薄板理解为平面上的二维概率分布，即将整个图像每个像素值除以总质量，即得到了总和为1的 x,y 的联合分布 当图中物体部分密度相同（非零）
最近需要绘制论文中研究区域概况图。我个人比较喜欢基于ArcMap与PPT结合的方式来绘制，具体操作如下。其中，本文所用各类矢量数据可以分别在公众号后台回复“中国矢量地图”与“中国水系矢量地图”获取。
Logo的原型来自另一个计算机语言LISP，派普特修改了LISP的语法使其更易于阅读。Logo常被称作没有括号的Lisp。
【题目描述】 小南有一套可爱的玩具小人，它们各有不同的职业。有一天，这些玩具小人把小南的眼镜藏了起来。小南发现玩具小人们围成了一个圈，它们有的面朝国内，有的面朝圈外。 这时singer告诉小南一个谜题：“眼镜藏在我左数第3个玩具小人的右数第1个玩具小人的左数第2个玩具小人那里。” 小南发现，这个谜题中玩具小人的朝向非常关键，因为朝内和朝外的玩具小人的左右方向是相反的：面朝圈内的玩具小人，它的左边是顺时针方向，右边是逆时针方向；而面向圈外的玩具小人，它的左边是逆时针方向，右边是顺时针方向。
来自牛津大学的学者Michael J Wolff等人在Nature Neuroscience期刊上发文，提出了一种功能扰动的方法来探测大脑的隐性状态，并从这种隐性状态中解析出用于指导行为的工作记忆。通过两个主体实验，作者证实了可以从工作记忆维持阶段的脉冲刺激诱发响应中解析出工作记忆的内容，而遗忘记忆在该阶段不能被解析，可能已经被从工作记忆中清除。在实验二中，作者进一步证明了未被注意的工作记忆内容也可以从脉冲响应中很好地被解析出来，暗示着记忆的维持和注意力聚焦可能是相互独立的。并且工作记忆的准确性（
演示代码 ARKit和CoreLocation：第一部分 ARKit和CoreLocation：第二部分 ARKit和CoreLocation：第三部分
需要注意的是，在 Cocos Creator 中相机朝向和节点旋转的角度是相反的，所以前向量的方向要取反向。
常被朋友们问起 到底啥是陀螺仪模块，IMU模块，惯导模块。这里以我的理解给大家一个通俗的解释：
HarmonyOS传感器是应用访问底层硬件传感器的一种设备抽象概念。开发者根据传感器提供的Sensor API，可以查询设备上的传感器，订阅传感器的数据，并根据传感器数据定制相应的算法，开发各类应用，比如指南针、运动健康、游戏等。
计算机视觉中一个研究方向是在 MLP 的权重中编码对象和场景，使得该 MLP 直接从 3D 空间位置映射到形状的隐式表示。然而，之前的方法无法使用离散的方式（如三角形网格或体素网格）以相同的保真度再现具有复杂几何形状的真实场景，迄今为止也仅限于表示具有低几何复杂性的简单形状，从而导致渲染过度平滑。NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground truth 做损失即可完成可微优化，从而渲染出连续的真实场景。
在前面的文章中，我们聊完了对称性的呈现和群论描述，以及从简单到复杂的在扑克牌上，对称性的具体分析，相关内容请戳：
机器之心专栏 机器之心编辑部 1 分钟的舞蹈动画，美术手工制作或需 20 多天，用 AIxPose 辅助制作仅需 3 天，整个流程缩短了 80% 以上。 AIGC 又出新魔法了！ 不用动画师手 K、惯捕或光捕，只需提供一段视频，这个 AI 动捕软件就能自动输出动作。仅需短短几分钟，虚拟人的动画制作就搞定了。 不仅是四肢大框架动作，连手部的细节都能精准捕捉。 除了单视角视频，还能支持多个视角的视频，相比其他只支持单目识别的动捕软件，该软件能提供更高的动捕质量。 同时，该软件还支持对识别的人体关键点、
本教程使用Unity 2019.2.21f1编写。它还使用了ProBuilder包。
图像处理中会遇到需要计算物体朝向的情况，前文使用转动惯量计算了物体朝向，本文换一种思路，使用投影统计计算朝向。 问题描述 📷 对于一幅二值图像，需要求解图像的朝向 解决思路 物体上的每个点可以向某个方向投影，完成投影后每个点变为一维数据 📷 直觉上，与真正朝向垂直方向的投影的一维数据，的方差是最小的 按照这个思路，求解二值图物体朝向 计算方法 图中非零的点有 N 个，坐标为 (x_i, y_i), 0 <i<N \textbf{x}=[x_1,x_2, …,x_N]^T, \textbf{y}=[y_
写作过程中，我对这些问题也是日思夜想，过程中还收集到一些类似思路的题目，发现应用我们的套路可以轻松秒杀，这里与大家分享：
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
今天要分享的是瀑布图的两个案例应用。 因为瀑布图的用法比较特殊，在数据组织方面需要很强的技巧，所以这里再用两个案例来讲解瀑布图的用法。 首先来看第一个案例图，根据我们上一篇讲述瀑布图的经验，需要先分析
去年在Oculus Connect 3体验过《Lone Echo》的多人竞技玩法, 品质很高, 算是VR游戏中的一线大作了. 正好今年GDC上他们分享了一些关于VR中角色动画的一些经验, 还是比较有借鉴意义的, 毕竟Avatar做了全身的VR游戏少之又少. 这是一个太空失重背景下的游戏, 可以用手抓住环境物体或者推墙进行反向的漂浮. 一开始他们是通过手部射线了检测是不是抓住静态几何体, 通过让身体与双手保持与真人1:1的相对位置来驱动身体, 但是这样对于抓/推动态的环境物体效果不是很好. 原因
Android的Camera相关应用开发中，有一个必须搞清楚的知识点，就是Camera的预览方向和拍照方向
forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时，会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东；90-北；180-西；270-南 相当于left(degree)，因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0）的合作用 ，不设置penup()时，会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边，距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小，单位为°，缺省为360° steps：用来画正多边形，缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小，为整型；缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词，为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状，缺省为箭头形状】，并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快；0为最快【此时没有转向的动画效果，前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
在三维空间中生成一个圆，需要知道圆的中心点位置、圆的半径以及圆的朝向这三个参数，通过这三个参数求得在圆上的点坐标，最终通过LineRenderer组件将圆绘制出来：
2021年3月，《eLife》在线发表了北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室吕海东课题组的研究成果。这项研究揭示了灵长类视觉系统中检测运动轮廓的重要脑区。
我们在前文玩转 MMDetection3D （一）中介绍了整个框架的大致流程，从这篇文章开始我们将会带来 MMDetection3D 中各种核心组件的解析，而在 3D 检测中最重要的核心组件之一就是坐标系和 Box 。
作为 CV 重要的组成部分，人脸检测旨在利用卷积神经网络从人脸图像中抽取足够的信息。然而虽然 CNN 能高效处理图像数据，但大多数情况下它的设计都是针对一般图像处理任务。卷积网络本身并不会太考虑旋转等情况，即使考虑也只是通过数据增强稍微优化一点。在这个项目及对应的论文中，作者提出并实现了一种完全旋转平面（RIP）不变的人脸检测。如下图所示它能检测出人脸的正确朝向，并从任何 RIP 角度捕获面部检测框。
就像数学总是走在所有科学的前沿，因为思绪飞扬的速度一定是最快的。那在数学魔术里，我们也可尝试一把用理论来倒推魔术效果的实验。
目前大多数数字内容制作（Digital Content Creation, DCC）工具（3ds Max、Maya、Blender）都能导出 FBX 和 glTF 这两种格式的模型文件，所以这些工具导出的内容都能在 Cocos Creator 中得到良好的展示。
质点：一个有质量的几何点，忽略其大小、形状及内部结构的影响，在空间只占据一个点的位置。它是对实际研究对象的简化，理想模型。
那么今天就用python的turtle这个包， 来跟我一起画彩虹。先来缕一缕思路。
解析： 一个01矩阵，每次翻转一行或一列，最后除了一个元素之外的其他元素完全一样，求这个元素。 乍一看似乎没什么思路。怎么下手呢？ 首先我们注意到，0和1是对称的，也就是说因为不限次数，只需把每一行翻转一遍就可以把元素01互换。 于是我们先把第一行和第一列翻转成0。 方法：对于第一行中的1，翻转它所在的列；对于第一列中的1，翻转它所在的行。 于是我们得到了一个新矩阵：(以5*5为例）
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