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游戏开发中的插补

游戏开发中的插补 插补 变换插值 平滑运动 插补 插值是图形编程中非常基本的操作。熟悉它是很好的,以扩大您作为图形开发人员的视野。 基本思想是要从A过渡到B。A值t表示中间的状态。...介于两者之间的是插值。...因此,当您了解线性插值法时,您会知道他们是在指这个简单的公式。 还有其他类型的插值,此处将不介绍。推荐的后续内容是Bezier页面。...对于三次插值,还有Vector2.cubic_interpolate()和Vector3.cubic_interpolate(),它们执行Bezier样式插值。...($B.position, t) 它将产生以下运动: 变换插值 也可以插值整个变换(确保它们具有统一的比例尺,或者至少具有相同的非统一比例尺)。

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12 种插补器 Interpolator 配图演示及使用

先来张用了12不同插补器的效果图: 图中的序号和下面插入器的序号一致,以方便对照效果选择 1:AccelerateDecelerateInterpolator 加速减速插补器(先慢后快再慢) 2:AccelerateInterpolator...加速插补器(先慢后快) 3:AnticipateInterpolator 向前插补器(先往回跑一点,再加速向前跑) 4:AnticipateOvershootInterpolator 向前向后插补器(...可在代码中指定循环的次数) 7:DecelerateInterpolator 减速插补器(先快后慢) 8:LinearInterpolator 直线插补器(匀速) 9:OvershootInterpolator...超出插补器(向前跑直到越界一点后,再往回跑) 10:FastOutLinearInInterpolator MaterialDesign基于贝塞尔曲线的插补器 效果:依次 慢慢快 11:FastOutSlowInInterpolator...MaterialDesign基于贝塞尔曲线的插补器 效果:依次 慢快慢 12:LinearOutSlowInInterpolator MaterialDesign基于贝塞尔曲线的插补器 效果:依次 快慢慢

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    R语言︱缺失值处理之多重插补——mice包

    大致的步骤简介如下: 缺失数据集——MCMC估计插补成几个数据集——每个数据集进行插补建模(glm、lm模型)——将这些模型整合到一起(pool)——评价插补模型优劣(模型系数的t统计量)——输出完整数据集...每个完整数据集都是通过对原始数据框中的缺失数据进行插补而生成的。 由于插补有随机的成分,因此每个完整数据集都略有不同。...(inputfile,m=4) #4重插补,即生成4个无缺失数据集 fit=with(imp,lm(sales~date,data=inputfile))#选择插补模型 pooled=pool(fit)...(PMM,预测均值法常见)、插补的变量有哪些、预测变量矩阵(在矩阵中,行代表插补变量,列代表为插补提供信息的变量, 1和0分别表示使用和未使用); 同时 利用这个代码imp$imp$sales 可以找到...,5为默认值;meth为默认插补方式,PMM为默认方式预测均值匹配。

    11.4K40

    没有完美的数据插补法,只有最适合的

    大数据文摘出品 编译:张秋玥、胡笳、夏雅薇 数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题,本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法,但总有一款更适合当下情况。...插补数据vs删除数据 在讨论数据插补方法之前,我们必须了解数据丢失的原因。...均值插补法 注:以上数据来自imputeTS库的tsAirgap;插补数据被标红。...多重插补 1、插补:将不完整数据集缺失的观测行估算填充m次(图中m=3)。请注意,填充值是从某种分布中提取的。模拟随机抽取并不包含模型参数的不确定性。...分类变量插补 1、众数插补法算是一个法子,但它肯定会引入偏差。 2、缺失值可以被视为一个单独的分类类别。我们可以为它们创建一个新类别并使用它们。这是最简单的方法了。

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    Scientific Reports | AutoImpute:基于自编码器的单细胞RNA测序数据的插补

    为了解决这一问题,本文提出了一种基于自编码器的稀疏基因表达矩阵的插补方法。...本文提出了AutoImpute,一种使用深度自编码器来插补稀疏基因表达矩阵的新方法。...是在编码层使用的激活函数,D是自编码器的解码层,E是自编码器的编码层。AutoImpute使用深度自编码网络恢复上述公式并计算插补矩阵X̂。因为X̂是R的估计值,所以模型的loss被定义为 ?...随着表达式矩阵对各种插补方法的可观察性增加,理想情况下,任何插补方法都应该提高性能。...(a) Jurkat-293T和(b) Zeisel数据集在插补前后的二维可视化和平均轮廓值 四、总结 由于神经网络的成功应用,本文提出了一个使用自动编码器的插补模型,AutoImpute。

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    stata对包含协变量的模型进行缺失值多重插补分析

    p=6358 多重插补已成为处理缺失数据的常用方法 。 我们可以考虑使用多个插补来估算X中的缺失值。接下来的一个自然问题是,在X的插补模型中,变量Y是否应该作为协变量包含在内?...输入X忽略Y 假设我们使用回归模型来估算X,但是在插补模型中不包括Y作为协变量。...将结果考虑在内的 假设如果我们反过来将X结果考虑为Y(作为X的插补模型中的协变量),则会发生以下步骤。X | Y的插补模型将使用观察到X的个体来拟合。...要继续我们的模拟数据集,我们首先丢弃之前生成的估算值,然后重新输入X,但这次包括Y作为插补模型中的协变量: mi impute reg x = y,add(1) Y对X,其中使用Y估算缺失的X值 多重插补中的变量选择...选择要包含在插补模型中的变量时的一般规则是,必须包括分析模型中涉及的所有变量,或者作为被估算的变量,或者作为插补模型中的协变量。

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    大象装冰箱:2048轴同步和插补的三步法

    2048个伺服的同步插补也只需要三步:获得位置数据→分发位置数据→控制伺服跟随位置。本文将介绍如何通过贝加莱控制器和Powerlink实时以太网总线来实现这三步。...同步与插补运动 获得数据 1、 数据的产生: 对于位置插补的数据可以通过上位软件来进行处理和生成。例如通过Maya软件配合脚本来生成。这一部分不在本文讨论范围内。...3、文件存储、读取、导入: 文件的导入和存储有两种方式: 被动方式(数据存储在本地):通过U盘(或移动硬盘),或者控制器内置的FTP服务器,将数据文件拷贝到主PC(工控机)的硬盘里....每个PLC下连接64个轴(单轴或双轴驱动器,分两条独立的Powerlink总线)。 第三层采用单轴或双轴伺服驱动器来驱动伺服电机。...同时支持多种插值方式,避免了10ms位置更新周期过长带来的抖动。

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    应用之 MC_MovePath功能块多路径插补使用入门

    :绝对圆弧插补指令 MC_MoveCircularRelative: 相对圆弧插补指令 通常一个复杂的路径需要拆解成一个个直线或圆弧段。...图2-4 PathData_advanced应用场景 在本示例中,由于图1-1所示路径包含了直线插补和圆弧插补两种插补指令,故选择PathData形式作为路径信息的数据类型。...输入管脚,表示相对目标坐标值 2. coordSystem用于指定坐标系,与插补指令的输入管脚CoordSystem对应。...orientationDirection:定义笛卡尔坐标的运动方向 ,cmdType = 1,3,5时有效,与插补指令的DirectionA对应。...image.png 步骤6: 如右图所示,更改运动机构为【滚动拾取器3D (带定位功能,立式)】 image.png 步骤7: 如右图所示,在工艺对象【互连】中设置对应的运动机构轴 image.png

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    BMC Bioinformatics | DrImpute:在单细胞RNA测序数据中插补“dropout”事件

    本研究提出了一种名为DrImpute的插补方法,用于估计scRNA-seq数据中的“dropout”事件。DrImpute首先基于聚类识别相似细胞,然后通过平均相似细胞的表达值来进行插补。...所有的零值可以分为四种情况:(1) 真阳性 (TP,被插补的“dropout”事件),(2) 真阴性 (TN,未被插补的真实零值),(3) 假阳性 (FP,被插补的真实零值),(4) 假阴性 (FN,未被插补的...在7个已发布的scRNA-seq数据集上,比较了在使用DrImpute插补“dropout”事件和不插补“dropout”事件时的聚类性能。...对于每个降维结果,使用90%的细胞的二维坐标作为特征训练一个SVM分类器,并对剩余的10%的细胞进行分类标签预测。上述过程重复10次,利用10倍交叉验证精度,定量测量不同种群在二维空间的分离度。...图3b显示了四种类型的神经元 (非肽能性痛觉感受器 (NP)、含酪氨酸羟化酶 (TH)、肽能性痛觉感受器 (PEP) 和含神经丝 (NF) ) 的细胞表达谱。

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    使用metpy将台风数据插值转换为极坐标系

    https://www.heywhale.com/mw/project/631aa26a8e6d2ee0a86a162b 研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量,这就需要将笛卡尔坐标系中的数据插值到极坐标系...本项目就是利用metpy里calc这个计算模块,以ERA5数据为例,给定一个台风中心,选取层次为500 hPa,进行插值计算,将数据从笛卡尔坐标系插值为极坐标系,并对两个结果进行对比分析。...xr.open_dataset('/home/mw/input/nc_sample3575/data_example.nc') lat = ds.latitude lon = ds.longitude 极坐标系插值转换...np.linspace(0,360,73)*units.degree ranges = np.linspace(0,1000,101)*1000*units.meter #利用metpy库可以十分便捷的得到插值后的经纬度坐标...linewidth=2.3,zorder=3) plt.colorbar(fig2,orientation='vertical',shrink=0.75) plt.show() 通过上面两张图来看,metpy的极坐标系插值与原坐标系保持一致

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    AI论文速读 |【综述】深度学习在多元时间序列插补的应用

    以下是一些关键的相关研究: 统计和机器学习方法: KNNI:基于K-最近邻的插补方法。 TIDER:一种基于时间序列的插补方法。 MICE:多重插补方法,用于处理缺失数据。...CDSA:结合了Transformer和注意力机制的时间序列插补方法。 SAITS:自监督训练方法,用于处理缺失数据。 生成模型: GP-VAE:基于变分自编码器(VAE)的时间序列插补方法。...V-RIN:不确定性感知的循环神经网络插补方法。 E2GAN:端到端的生成对抗网络(GAN)插补方法。 CSDI:基于条件分数的扩散模型,用于时间序列插补。...这包括对基于循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)、图神经网络(GNN)、注意力机制、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)和扩散模型的插补方法的详细讨论。...跨领域插补策略:探索跨领域知识迁移的插补策略,以便将一个领域的插补经验应用到另一个领域,提高插补模型的泛化能力。

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    【STM32F429的DSP教程】第50章 STM32F429的样条插补实现,波形拟合丝滑顺畅

    第3个参数是原始数据x轴坐标值。 第4个参数是原始数据y轴坐标值。 第5个参数是原始数据个数。 第6个参数是插补因数缓存。 第7个参数是临时缓冲。...注意事项: x轴坐标数据必须是递增方式。 第6个参数插补因数缓存大小问题,如果原始数据个数是n,那么插补因数个数必须要大于等于3*(n-1)。...第2个参数是插补后的x轴坐标值,需要用户指定,注意坐标值一定是递增的。...实验内容: 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。 K1键按下,自然样条插补测试。 K2键按下,抛物线样插补测试。...实验内容: 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。 K1键按下,自然样条插补测试。 K2键按下,抛物线样插补测试。

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    【STM32F407的DSP教程】第50章 STM32F407的样条插补实现,波形拟合丝滑顺畅

    第3个参数是原始数据x轴坐标值。 第4个参数是原始数据y轴坐标值。 第5个参数是原始数据个数。 第6个参数是插补因数缓存。 第7个参数是临时缓冲。...注意事项: x轴坐标数据必须是递增方式。 第6个参数插补因数缓存大小问题,如果原始数据个数是n,那么插补因数个数必须要大于等于3*(n-1)。...第2个参数是插补后的x轴坐标值,需要用户指定,注意坐标值一定是递增的。...实验内容: 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。 K1键按下,自然样条插补测试。 K2键按下,抛物线样插补测试。...实验内容: 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。 K1键按下,自然样条插补测试。 K2键按下,抛物线样插补测试。

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    【STM32H7的DSP教程】第50章 STM32H7的样条插补实现,波形拟合丝滑顺畅

    第3个参数是原始数据x轴坐标值。 第4个参数是原始数据y轴坐标值。 第5个参数是原始数据个数。 第6个参数是插补因数缓存。 第7个参数是临时缓冲。...注意事项: x轴坐标数据必须是递增方式。 第6个参数插补因数缓存大小问题,如果原始数据个数是n,那么插补因数个数必须要大于等于3*(n-1)。...第2个参数是插补后的x轴坐标值,需要用户指定,注意坐标值一定是递增的。...实验内容: 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。 K1键按下,自然样条插补测试。 K2键按下,抛物线样插补测试。...实验内容: 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。 K1键按下,自然样条插补测试。 K2键按下,抛物线样插补测试。

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