首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我刚刚得到一个球在这里直接向上,我可以改变什么使它工作

根据提供的问答内容,你刚刚得到一个球,在这里直接向上,可以改变的因素有以下几个方面:

  1. 增加或减少球的质量:改变球的质量可以影响其运动,较轻的球会更容易被抛起和控制,而较重的球可能需要更大的力量来使其工作。
  2. 改变施加在球上的力的方向和大小:改变施加在球上的力的方向可以改变球的运动轨迹,例如斜向上的力可以使球以曲线形式上升。同时,改变力的大小也会影响球的加速度和运动速度。
  3. 调整抛球的角度:改变球的抛出角度可以影响球的竖直高度和水平位移。例如,以较小的角度抛出球将使其上升的高度增加,而以较大的角度抛出球将使其更远离起点。
  4. 调整球所处的环境条件:改变球所处的环境条件,例如温度、空气阻力等因素,也会对球的运动产生影响。不同的环境条件可能导致球的运动速度、轨迹和高度的变化。

总之,通过改变球的质量、施加的力的方向和大小、抛球的角度以及环境条件,可以调整球的运动特性,使其达到预期的工作效果。

PS:此处没有提及云计算领域和相关品牌商,因为提供的问答内容与云计算领域和品牌商无关。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Unity基础教程-物体运动(十一)——滚动(Animated Sphere)

接下来,从AdjustVelocity中删除当前的X和Z值,将其替换为调整向量,在这里我们直接计算沿X和Z的所需速度调整。 ? 如果我们要游泳的话,还包括此时的Y调整。否则为零。 ?...如果需要,还可以沿Y轴进行调整。 ? ? (没有轴偏差) 这种新方法也取代了尖锐的横向之字形运动与一个平滑的曲线。这是更加符合现实的,因为使在更高的速度转弯变的更困难,但它也使控制变的不那么精确了。...2.3 运动 为了使滚动,我们必须旋转使的表面运动与它的运动相匹配。最简单的完美情况是一个在一条直线上滚动。在每个时刻,表面只有一个点接触地面。...让我们为其添加一个配置选项,该选项必须为正,默认设置为0.5,与默认球体匹配。 ? ? (球半径) 我们在常规的每帧更新期间(在UpdateBall中)使滚动,因为纯粹是视觉效果。...但当不直接接触一个表面时,的旋转就没有匹配的表面,所以我们可以让它以不同的速度旋转。 为的空气旋转和游泳旋转添加单独的配置选项。最低速度可能为零。

3.2K30

用深度Q网络玩电子游戏

每天都玩,然而,乒乓连10岁妹妹都打不赢。 蛮挫败的,所以我决定建立一个深度Q网络,用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败的妹妹。...卷积网络可以告诉玩电子游戏的'Agent':“是的,这个位置基本上和另一个相同,向上移动”。这使得'Agent'的工作变得容易多了。...预处理 也做了一些游戏图像的预处理。Atari游戏通常是210x160像素大小,有128种不同的颜色。为了使的DQN的工作更容易,将图像的采样率降低到84x84,并使其灰度化。 ?...它在学习什么吗?我们如何调整使更好,得到更高的分数? 要知道所有这些,我们需要一个损失函数。 唯一的问题是我们不知道最好的答案是什么,agent应该做什么。...击败电子游戏 在pytorch创建了一个DQN,并训练玩乒乓。 起初,的DQN只能随意地玩乒乓,但经过3个小时的训练,学会了如何比人类玩得更好! ?

92331
  • 18个月自学AI,2年写就三万字长文,过来人教你如何掌握这几个AI基础概念

    很有用,你可以从中了解误差值并学习,以便下次得到更加准确的预测结果。 想象一下,粉色的预测在白色虚线上移动,黄色箭头总是在预测下方,并随之移动。...这里的区别很大,如果你直接预测 0 和 1,那么网络就没有改进空间了。要么对要么错。但是使用概率的话就有改进空间。你可以调整系统,每一次使概率增加或减少几个点,从而提升网络的准确率。...曾经在这里犯了一个错:无法理解为什么 syn0 应该是 3x4 矩阵。...现在我们假设这位杂耍人很厉害,当一个瓶在空中突然体积改变时,他能够立刻调整其他 15 个瓶,来弥补这一变化。他可以适应瓶的任意变化并进行调整,使全部 16 个瓶都停留在空中!...我们刚刚已经使用 Python 代码和置信度进行了必要的计算,但是为了掌握这个要点,我们需要从另一个角度再做一次:链式法则。 我们将利用坡度使 16 个瓶同时待在空中。而找出坡度的秘诀就是导数。

    1.7K10

    18个月自学AI,2年写就三万字长文,过来人教你如何掌握这几个AI基础概念

    很有用,你可以从中了解误差值并学习,以便下次得到更加准确的预测结果。 想象一下,粉色的预测在白色虚线上移动,黄色箭头总是在预测下方,并随之移动。...这里的区别很大,如果你直接预测 0 和 1,那么网络就没有改进空间了。要么对要么错。但是使用概率的话就有改进空间。你可以调整系统,每一次使概率增加或减少几个点,从而提升网络的准确率。...曾经在这里犯了一个错:无法理解为什么 syn0 应该是 3x4 矩阵。...现在我们假设这位杂耍人很厉害,当一个瓶在空中突然体积改变时,他能够立刻调整其他 15 个瓶,来弥补这一变化。他可以适应瓶的任意变化并进行调整,使全部 16 个瓶都停留在空中!...我们刚刚已经使用 Python 代码和置信度进行了必要的计算,但是为了掌握这个要点,我们需要从另一个角度再做一次:链式法则。 我们将利用坡度使 16 个瓶同时待在空中。而找出坡度的秘诀就是导数。

    71830

    Unity 之 ShaderGraph 实现火焰效果入门级教程

    一,效果展示 老规矩,直接上效果图: 没学习Shader Graph之前:靠 !这效果有点牛啊,那个大佬写的? 学习了Shader Graph之后:去 !就这?岂不是有手就行?...---- 三,实现效果 准备工作 在Project面板右键 --> Create --> Shader --> PBRGraph(这里命名为“FlamePBRGraph”),然后双击打开编辑器面板:...Tiling And Offset铺满和偏移节点和Voronoi泰森多边形节点,Vector1节点控制细胞密度大小(将其设置公开命名为“VoronoiCell”,默认值为2),连接如下: 这样我们就得到了两种形式的向上移动的图像了...Shader 这里提供一个快捷创建材质的方法,鼠标选中我们保存的“FlamePBRGraph”文件,然后右键创建材质,这样我们创建出来的材质,就自动使用这个Shader了。...在“Hierarchy”面板创建Plane,并将刚刚创建的材质赋值给它,得到结果如下: 若需要多个不同颜色或者不同形状的火焰效果,复制材质修改公开颜色或贴图属性即可: ---- 五,完整图示

    78600

    使用Unity3D和TensorFlow教AI投篮

    在这里并不讨论经典的美式篮球,而是经典的Midway街机游戏NBA Jam。 如果你曾经玩过NBA Jam或者授权的任何一个游戏,那么从球员的角度来看,你知道射球的机制非常简单。...内置了物理的,基础的3D建模和一个很不错的脚本运行环境(Mono),使我们可以用C#编写游戏。 什么艺术细胞,只能拖着一些块把这个场景拼凑了起来。 ? 那块红色块代表我们的玩家。...SuccessCount++, Distance, Force.y)); } hasBeenScored= true; } } 首先,这个函数要确保顶部和底部的触发器被击中,那么改变的性质...在Google表格中导入了这个文件并创建了一个带有趋势线的散点图,这样我们就可以了解数据的分布情况。 ? 哇!看那个。的意思是,看看那个。哇… 也不知道是什么意思。让来分析一下我们所看到的。...但是,TensorFlowSharp的工作方式不同,需要我们通过名称直接与图节点进行交互。 考虑到这一点,需要将输入数据转换为图所需的格式并将输出发送给Red。

    2.4K30

    关于梯度下降优化算法的概述

    如果您还不熟悉梯度下降,您可以在这里找到一个关于优化神经网络的很好的介绍。 梯度下降算法 下面介绍三种梯度下降算法,他们之间的不同之处在于有多少样本被用于计算目标函数的梯度。...动量法可以使加速SGD收敛速度并在相关方向上抑制振荡,如上图所示。这是因为在更新当前的参数向量时加入了一个分数(系数)γ\gammaγ与过去的参数向量的乘积。...(翻译的很拗口,直接看公式吧,注意加的是上一步改变的权系数的值▽θ\triangledown _{\theta }▽θ​,而不是θ\thetaθ)。...我们想要一个更聪明的——应该有向哪里走的概念,这样的话在山坡再次升起之前可以做减速(这样就不会冲过最小值点)。 Nesterov 加速梯度(NAG)算法提供了一种对动量预测的方法。...动量法首先计算了当前的梯度(上图中短的蓝色的线) ,然后在在更新的累积梯度的方向上有一段大的跳跃(长的蓝色的线),NAG首先在先前计算得到的梯度方向上一个大的跨越(短棕色),计算并矫正梯度(绿色的线)

    71720

    Web 三维组态的仿真运用案例:民航飞机的数据监控

    飞机航行的监控系统在一定程度上,可以使乘客在旅途过程中得到准确的信息源,最重要的是可以使乘客在旅途中得到安心。...目前,先进的喷气运输机都已安装飞行状态监控系统,记录下有关参数值,并存储在数据管理装置中,这些数据可以发送到或在飞机着陆后送到地面站,用专用计算机程序进行计算和修正,使性能监控数据采集、发送、计箅分析工作自动化...,使视角的调整刚刚好在一个范围内。...,所以我决定从这个中挖出来一块作为 eye 的限制空间,也就是扇形,不太理解的朋友可以参考这个图: ?...天空采用的是 shape3d : 'sphere' 球形,包裹整个场景,然后使用 reverse.flip 背拷贝 和 blend 染色,之后天空就可以渲染成想要的颜色,如果按照时间改变天空明暗只要改变染色值就可以

    56120

    用 Wolfram 语言制作圣诞动画

    生成可移动的树枝 每个树枝都有一个矩形横截面,其尺寸是变化的(作为离树干距离的函数)。树枝的梢端略微向上,以具有圣诞树的标志性形状。在其最宽的尺寸上,使树枝与锥体(树干)平滑地拟合。...使树枝交错以获得更逼真的树形状。这是将在以下使用的树。可以直接更改树参数,变成另一棵树。 可以很容易地生成更多的树枝,使松树更繁茂。...这是一个带有小球的树枝。{σ,τ} 变量允许改变相对于树梢的位置。 这里有一棵树,彩球直上直下地排列,的颜色随机。 树上的排列方向随机。...如果后来树枝移动了,将计算的自然运动(即对应的运动方程的解)。 五角星 现在来做五角星。由于这种装饰不是旋转对称的,所以我允许到相对于悬挂的线有一个方位角。 用五星装饰的树。...为了使动画更容易, 并避免火灾的危险, 使用电动蜡烛, 使火焰不会随着树枝运动而改变形状。 一根白色和一根红色蜡烛。 后面,我会用带着蜡烛的长树枝作为指挥,所以这里让蜡烛远离树干。

    1.6K20

    深度学习不只是“Import Tensorflow”(下)

    把它想象成一个“激活”我们的神经网络的函数,因为的目的是使我们的网络从建模线性i维超平面到建模非线性i维函数。一个流行的激活函数是logistic曲线,也被称为sigmoid函数: ?...让重申: 当加权输入被加在一起并在每个节点上通过一个激活函数时,神经网络获得了建模复杂非线性i维关系的能力。 这就是为什么神经网络如此有用。...因此,与其在抛物线上降低我们的损失,不如把梯度下降的过程想象成把一个滚下山,这个代表了我们神经网络的误差量。 ? 我们在这里使用线性回归模型来保持可视化的简单性。...梯度下降用于识别和最小化神经网络中的损失,其工作原理类似于滚下丘陵和山谷的。 一旦确定了损失,通过反向传播使损失最小化;输出层的错误通过微积分中的链式法则向后传播,从而调整每一层的权重和偏差。...没有耐心读完所有的东西(考虑到是写的,这很有趣)。你真棒! 更重要的是,现在除了导入TensorFlow之外,您对神经网络如何工作有了更直观的理解。

    45420

    Unity 之 ShaderGraph 实现自发光和能量护盾效果入门级教程

    节点,然后在创建一个Multiply乘法节点将其连接如下: 优化显示 由上图可以看出当Time节点输出小于0时,材质完全显示为黑色。...在“Hierarchy”面板创建Sphere,并将刚刚创建的材质赋值给它,得到结果如下: 为材质的公开属性赋值,调试效果: ---- 四,护盾效果 2.1 准备工作 在Project面板右键...Shader; 在“Hierarchy”面板创建Sphere,并将刚刚创建的材质赋值给它; 赋值预留的公开属性,查看效果即可。...实现不同形状的护盾,也只需要将其应用到不同的模型网格上即可,这里创建Capsule和Sphere就得到了两种不同形状的护盾: ---- 五,完整图示 5.1 自发光效果 5.2 能量护盾效果 能量效果用的的贴图是随便在网上找的就不贴出来了...(直接搜索网格随便照一张都可以用)

    1.7K00

    最优解的平坦度与鲁棒性,我们该如何度量模型的泛化能力

    然后,回到起点,思考如何构建与结构不相关的泛化指标,例如考虑平坦度比率。 最后,想到,可以从基本原理的角度开发一个泛化的局部测量指标。所得到的度量取决于从不同小批量中计算的梯度的数据和统计特性。...有趣的是,小批量随机梯度下降(SGD)得到的极小值点似乎比大批量 SGD 有更好的泛化能力。所以,有一个大问题:局部极小值的哪种可测属性能预测泛化能力?这与 SGD 又有什么关系?...然而,正如 Dinh et al(2017)指出的那样,平坦度对于神经网络的参数重设是敏感的:我们可以在不改变输出的情况下对神经网络进行参数重设,同时使尖锐的极小值点看起来任意平坦,反之亦然。...将其表示如下(其中已对 R 除以 ϵ): 实际上,人们会对两个小批量取期望值以获得取决于 θ 的表达式。所以,我们刚刚提出了一个局部泛化能力指标,它是用不同小批量上的梯度期望值来表示的。...对此进一步考虑,试图开发一个超越平坦度之外的泛化能力局部指标,包括了测量梯度对数据子采样的敏感度。

    1.2K70

    深度 | 最优解的平坦度与鲁棒性,我们该如何度量模型的泛化能力

    然后,回到起点,思考如何构建与结构不相关的泛化指标,例如考虑平坦度比率。 最后,想到,可以从基本原理的角度开发一个泛化的局部测量指标。所得到的度量取决于从不同小批量中计算的梯度的数据和统计特性。...有趣的是,小批量随机梯度下降(SGD)得到的极小值点似乎比大批量 SGD 有更好的泛化能力。所以,有一个大问题:局部极小值的哪种可测属性能预测泛化能力?这与 SGD 又有什么关系?...然而,正如 Dinh et al(2017)指出的那样,平坦度对于神经网络的参数重设是敏感的:我们可以在不改变输出的情况下对神经网络进行参数重设,同时使尖锐的极小值点看起来任意平坦,反之亦然。...它也是局部线性的,但是的梯度 g_2 可能不同。ϵ 内的 f_2 的最小值在 θ-ϵ(g_2/‖g_2‖) 处,如红色五角星所示。...对此进一步考虑,试图开发一个超越平坦度之外的泛化能力局部指标,包括了测量梯度对数据子采样的敏感度。

    1.2K60

    脑机接口先驱米格尔·尼科莱利斯(Miguel Nicoleis)在2020腾讯WE大会演讲(全文版)

    我们问自己:猴子能不能弄明白 只需要动脑想象,就可以让机械手臂控制光标,然后和之前一样得到果汁呢?来看的操作,做到了。猴子的身体没动,手臂也没动,只是想象着把光标移到目标内。...就是刚刚提到的那个,它是这个样子的。这是一个有着12自由度的机电外骨骼,这是病人所在的操作舱,这里还有一张病人训练的图片。...巴西的孩子们可能在还没出生的时候就会用足尖大力触,在球场上没有其他办法时,足尖大力射门是最后的进球手段。所以我们在这里安装了一个传感器,但事先没有告诉他。...他喊的是:感觉到了,碰到了。因为他的大脑在经过训练以后,已经能够识别所有外骨骼上的传感器传输的信号,因此可以体验到真正的踢球的感觉。...最后生下一个男孩,她能感受到整个妊娠期的身体变化,要归功于身体知觉的大幅恢复。 但最让人吃惊的结果在这里,这是刚才讲到触觉恢复的时候第一个提到的病人 。她之前瘫痪11年,大家看看她在视频里的情况。

    79310

    连载 | 深度学习入门第五讲

    什么要介绍二次代价呢?毕竟我们最初感兴趣的内容不是能正确分类的图像数量吗?为什么不试着直接最大化这个数量,而是去最小化一个类似二次代价的间接评量呢?...因此,梯度下降法可以被视为一种在 C 下降最快的方向上做微小变化的方法。 练习 • 证明上一段落的推断。提示:可以利用柯西-施瓦茨不等式。 • 已经解释了当 C 是二元及其多元函数的情况。...通过计算少量样本的平均值我们可以快速得到一个对于实际梯度 ∇C 的很好的估算,这有助于加速梯度下降,进而加速学习过程。 更准确地说,随机梯度下降通过随机选取小量的 m 个训练输入来工作。...从概念上这会有一点区别,因为等价于改变了学习速率 η 的大小。但在对不同工作进行详细对比时,需要对警惕。...不想在这里详细展开,如果你感兴趣,你可以阅读这个关于专业的数学家如何思考高维空间 的讨论。我们讨论的一些技术可能会有点复杂,但很多最好的内容还是比较直观并容易理解的, 任何人都能熟练掌握。

    41470

    梯度下降的可视化解释(Adam,AdaGrad,Momentum,RMSProp)

    这个问题对我们来说是显而易见的,因为我们可以看到整个曲面。但是这个(下降算法)不能,一次只能走一步,探索周围的环境,就像在黑暗中只用手电筒走路一样。...想象一下在无摩擦的碗里滚动一个。没有在底部停止,而是积累的动量推动前进,继续前后滚动。 我们可以把动量的概念应用到我们的原版梯度下降算法中。...为了看到数学等价性,可以用-learning_rate * sum_of_gradient代替方程1中的delta 以得到方程3.) ?...这实际上是两者的结合: 首先,动量使Adam越过了所有其它停止的局部极小值点; 然后对梯度平方和的调整使其侧向移动,因为这是一个未被探索的方向,导致了的最终胜利。 这是另一场比赛。...的路径构成了一个有趣的模式。没有什么实际的用处,但是在这里展示只是为了好玩。

    1.9K50

    透视投影变换矩阵推导_矩阵的投影

    对于刚刚开始接触3D图形的人,应该指出,理解投影矩阵如何推导可能是我们对于数学的好奇心,它不是必须的。...第二,你通常希望你的视野在左右方向上延伸的同样远,并且在z轴的上下方向上也延伸的同样远。如果是这样的情况,那么z轴正好直接穿过你视域体的的中心,所以得到了r = -l并且t = -b。...如果你思考几何的话这对你是有意义的,因为所有你在正交投影中做的就是从一个轴对齐盒子转向另一个轴对齐盒子;视域体不改变的形状,只改变的位置和大小。...具体来说,有: 这种投影方式可能更直观一点因为让你更容易想象发生了什么。首先,视域体沿着z轴平移使的近平面和原点重合;然后,应用一个缩放把缩小到规范视域体大小。...一个偏离中心(OffCenter)的正交投影矩阵也可以一个变换和一个缩放代替,和上面的结果很相似所以我在这里不列出了。

    1.4K20

    这位乌克兰女数学家刚拿到菲尔兹奖,战争就开始了!

    非常高兴和荣幸,因为很少有人能获得这个奖项。其实这个结果很早就知道了:国际数学联盟主席卡洛斯·凯尼格(Carlos Kenig)在今年一月就告诉了这个消息。 你为什么对装问题感兴趣?...最开始,是Henry Cohn和Noam Elkies的学术工作引起了对8维和24维的装问题的兴趣。他们设想出了解决方案,并且离实际解决这个问题已经非常接近了。...即使在一个非常抽象的领域,不同背景的人也可能会有不同的工作习惯,或者不同的核心信念,这种信念与数学没有直接关系,但会影响他们解决问题的方式。 您如何形容自己的数学风格?...但现在我们生活在一个激动人心的时代,技术大爆炸不仅在改变着我们的生活,也在改变着数学家和数学。我们得到的很多灵感不是来自数学圈内部,而是来自外面的世界。 最近机器学习中的数学越来越受关注。...非常感兴趣的一个问题是,可以怎样在自己的研究中使用这些令人兴奋的新工具。还有一个雄心勃勃的目标:创建机器学习的数学理论。想弄清楚,它在什么情况下会顺利,什么情况下会失灵?

    57010

    调整滚珠丝杠间隙的三种方法

    数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频,生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 1.垫圈调整: 通常用轴连接滚珠螺丝的两个螺母的法兰,并在法兰之间添加垫圈。...调整垫圈厚度,使螺母产生轴向位移,达到消除间隙和产生预拉力的目的。该结构结构简单、可靠性好、刚度高、装卸方便。然而,调整是耗时的,在工作中不能随意调整,除非更换不同厚度的垫圈。...2.线程调整: 其中一个螺母在外部端有一个法兰,而另一个螺母在外部端没有法兰,并且是螺纹的。伸出袖子,由两个圆形螺母固定。旋转圆形螺母时,可以消除间隙,并产生预张力。...调整后,可使用另一个圆螺母锁. 3.牙齿间隙调节: 圆柱齿轮分别在两个螺母的法兰上制造,两个螺母的齿数由一个齿不同,它们安装在内轮环上,内轮环用螺丝或定位销固定在套筒上。...当两个螺母在同一方向上转动相同数量的齿套时,一个螺母会产生相对于另一个螺母的角位移,因此螺母相对于螺杆的角位移。赛车道相对移动,消除间隙,采用预紧力。

    46110

    Unity Mesh基础系列(四)mesh变形(制作一个弹力

    把网格变成一个弹力,然后戳。 本教程是CatLikeCoding系列的一部分,原文地址见文章底部。“原创”标识意为原创翻译而非原创教程。 这篇教程是基于上一篇 立方体 的。...你既可以从头开始,也可以复用上一章 立方体 的场景,然后删除所有多余的东西。 为了获得平滑的变形效果,球体应该包含相当数量的顶点。把球体的网格大小设为20,半径设为1。 ? ?...这里我们不在乎它是如何得到网格数据的。而现在正在使用我们的程序生成的 立方体,但其实它可以是任何网格。 2.1 准备 要进行任何的变形,我们都需要访问Mesh。...不管什么时候用户触碰了物体,都会给这个点施加一个力。 MeshDeformer 类会处理实际的变形逻辑,但是并不关心输入。我们需要创建另外一个单独的类来处理用户输入。...使用物理引擎来投射射线并存储关于碰撞信息。如果光线与某物发生接触,就可以从被击中的对象中检索 MeshDeformer 组件。 ? Physics.Raycast 是如何工作的?

    3.7K30
    领券