这里主要分析下圆环的实现，蓝色的进度条圆环由左右两边构成，这里以右半边的为例，html结构为.circle-right > .right-inner(为了视觉效果，把蓝色放在里面了，而非覆盖在灰色上)，如下图：
该文介绍了移动端UI组件库中各种UI组件的实现，包括按钮、输入框、下拉框、卡片、进度条、圆环、轮播图等。文章还介绍了如何使用Vue.js、Ant Design、Echarts等工具来实现各种UI组件，并给出了具体的代码示例和详细注释。此外，文章还讲解了在移动设备上实现UI组件的注意事项和技巧，如响应式布局、组件复用等。
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案例地址：http://rotatecaptcha.demo.api0.cn/ 案例内容：对某站的旋转验证码进行逆向分析，本文只作为学习案例。
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称， 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN，FaceBoxes，RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测，但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好，在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到，人除了正坐和站立，还有各种各样的姿态，如Figure1所示，导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内（0-360度），注意这里我们没有考虑yaw和pitch，也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是（rotation-in-place（RIP）angle）即RIP。
一个直矩形(就是没有旋转的矩形)。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。 可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到
在数字孪生可视化场景中，当摄像机看向目标物体时，一般将物体中心点作为 “看点” 的 target 位置。我理解的就是像我们拍摄时摄像机看向物体的最佳角度。
参考链接： python opencv 基础5 : putText() 为图像增加文本
本文作者提出了一种自检督方式的生成对抗网络，通过辅助性的旋转损失来达到目的。因为通常主流方法来生成自然图像都是通过条件GAN来完成，但是这就需要很多的标签数据。这些标签数据会需要耗费大量时间和精力。因此无监督方法的提出，能有效提升效率节省大量时间和精力。作者探索了两个主流的无监督的学习方法，分别是对抗训练和自监督。进一步的，这两种方法会拉近无监督学习和监督学习的距离。
知识点：CSS33D效果,CSS3过度，原生JavaScript拖拽模块开发，动态style样式，力学模拟算法，event对象详解，js逻辑思维与编程思想。
论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance Loss
对一些简单的图形编辑操作，这些属性基本上是够用的，比如白板工具，如果你不考虑或者不希望图形可以翻转（flip） 的话。
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。
人工智能是国家战略性新兴产业。随着制造产业信息建设的不断完善，且产业布局较为完整，逐渐诞生了一批信息化程度高的工业制造企业。
距离上一次写技术文章过去了多久呢？大概已经屈指不可数了。 与此前相比，无论心境还是境遇也都变化了许多，而我本打算记录的实习生涯还未动笔，便已接近尾声。但愿还有机会一叙。
在网络会议、双人视频通话等场景时，将手机横屏、竖屏放置场景下，实现本地和远端都可以看到正常的画面效果。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请标明出处。 https://blog.csdn.net/lyhhj/article/details/48995065
经过上一小节《使用Three.js构建基础3D场景 | 《Three.js零基础直通03》》，基础场景已经有了，现在我们来探索Three.js的一些功能。
论文: PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments
椭圆的绘制方法在上一节中我们已经知道了是使用ellipse，ellipse的函数原型如下，为了清晰认识ellipse方法，在此使用了中文代替参数：
适逢元旦假期，妹子逛街吃火锅看电影陪女朋友之际，写出来的文章难免画风略微粗糙，但是这个动画的实现还是费了一番脑子的，话说程序猿之间交流并不需要过多解释，上代码就搞定。
https://juejin.cn/post/7035645207278256165
②难以判断何时应该停止旋转，且角速度过大时很容易造成在到达目标向量附近来回鬼畜旋转
一个深度学习文档分享一下，很简单，但思路不错，在个人项目上也可以按照需求变化数据集来实现CNN回归计算。
CORDIC（Coordinate Rotation Digital Computer）算法即坐标旋转数字计算方法，是J.D.Volder1于1959年首次提出，主要用于三角函数、双曲线、指数、对数的计算。该算法通过基本的加和移位运算代替乘法运算，使得矢量的旋转和定向的计算不再需要三角函数、乘法、开方、反三角、指数等函数。
模型视图投影矩阵的作用，就是将顶点从局部坐标系转化到规范立方体(Canonical View Volnme)中。总而言之，模型视图投影矩阵=投影矩阵×视图矩阵×模型矩阵，模型矩阵将顶点从局部坐标系转化到世界坐标系中，视图矩阵将顶点从世界坐标系转化到视图坐标系下，而投影矩阵将顶点从视图坐标系转化到规范立方体中。
数字时钟程序，制作的出发点是因为参考程序太简单了，又想起了一个抖音挺火的数字时钟，后就开始创作这个小程序，这个数字时钟程序我也不是凭空捏造出来的，我参考的是一个windows小程序，也是时钟例子，绘制一个时分秒的时钟样式。
本文收集一些基础的知识，本文的逻辑是在 WPF 框架下实现，有包含了默认的坐标系以及默认类型定义。对于 WPF 系的包括 Xamarin 和 UWP 都适合
支持对二代居民身份证正反面所有8个字段进行结构化识别，包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、身份证号、签发机关、有效期限，识别准确率超过99%；同时支持身份证正面头像检测，并返回头像切片的base64编码及位置信息。
Godot 游戏开发之 角色旋转 旋转节点关键点在于 旋转中心 旋转角度 1. 旋转中心 节点的旋转中心取决于它在父节点的位置 如果position在 （0,0）的位置，那么旋转中心就在节点的正中
点击屏幕，屏幕出现起始位置标志的圆点，不松开手指，滑动屏幕，控制力度和方向，移动距离越大，弓箭拉伸效果越大，松开以后，箭将沿着结束点到起始点方向射出去。
场景： 矩形绕原始的中心点旋转后，再调整宽高，这个时候原始点其实已经发生变化，但是旋转角度未变，我们需要计算新的原始点。
返回值ellipse: ((226.83999633789062, 62.23775100708008), (103.79611206054688, 110.34321594238281), 80.08370208740234
公司最近有一个需求，是打算做一个轮播图的展示界面，不过和传统意义上不同，并非是在手机app的顶部展示几张定时切换的固定大小宽高的图片，而是中间长方形，两边向里倾斜，形成对称感的特殊界面，如下图：
Jacobi方法用于求实对称阵的全部特征值、特征向量。对于实对称阵 A，必有正交阵 Q ，使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵，其主对角线元素λii是A的特征值，正交阵Q的第j列是A的第i个特征值
效果如下： Camera3DView.gif 思路是利用camera对两张图片分别做旋转处理，代码如下 /** * 使用camera实现3d效果的自定义控件 */ public class Cam
速度仪表盘，写作之初的本意是用来展示当前测试的网速用的，三色圆环+数码管显示当前速度，Qt自带了数码管控件QLCDNumber，直接集成即可，同时还带有动画功能，其实也可以用在汽车+工业领域等，展示汽车的当前速度和各种指标情况，比如生成领域的完成百分比等，控件采用纯painter绘制，自由拉伸不变形，背景透明的，贴上个背景图就会显得更漂亮。
和尚准备展示一个简单的饼状图，因需要比较简单单一，所以和尚准备自己绘制一个；今天和尚只尝试绘制过程，暂不涉及手势操作；
知乎上，如何设计一个网络拟合 xx 函数的讨论层出不穷（e.g. 判断一个数是奇数还是偶数、能否被 n 整除）；
Matrix ，中文里叫矩阵，高等数学里有介绍，在图像处理方面，主要是用于平面的缩放、平移、旋转等操作。
仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
但是，准确的说，上面这种数据排布形式只是方便填写和阅读，并不能用于作为R语言的输入数据的排布形式。因此，我们需要按照计算机语言能够理解的思维方式重新整理数据。
1、读取图片的旋转属性 /** * 读取图片的旋转的角度 * * @param path * 图片绝对路径 * @return 图片的旋转角度 */ private int getBitmapDegree(String path) { int degree = 0; try { // 从指定路径下读取图片，并获取其EXIF信息 ExifInterface exifInterface = n
如何利用分中棒或寻边器自动找正工件并进行自动对刀参数的输入，这里做了一个宏程序来实现。（适用FANUC 0i Mate-MC系统）
这个控件是近期定制的控件，还是比较实用的控件之一，用户主要是提了三点需求，一点是切换焦点的时候控件放大突出显示，一点是可直接输入或者编辑值，还有一点是支持上下键及翻页键和鼠标滚轮来动态修改值，类似于qspinbox控件。要能够支持直接输入首先想到的就是qlineedit控件，在原有的仪表盘控件上中间部分，放置一个qlineedit控件用来输入值，采用正则表达式来限制只能输入数字，为了使得qlinedit和自定义绘制的仪表盘完全融为一体，必须设置qlineedit的样式为背景透明，至于输入框的位置，有个小技巧就是直接将输入框设置为控件的大小，这样输入的焦点永远在控件的中间，完全混合，丝毫看不出是一个输入框控件插在那里，至于上下键及翻页键和鼠标滚轮，直接安装事件过滤器即可识别到，进行对应的处理即可。
在实际的系统开发中，某些业务场景下，我们经常需要给原始图片添加水印，以防止图片信息在互联网上随意传播！
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