业务需求 游戏2D型号有圆形和矩形，推断说白了就是碰撞检测 ： 1.圆形跟圆形是否有相交 2.圆形跟矩形是否相交 3.矩形和矩形是否相交 先明确要实现的原理，才干有思路写代码 第1个最好推断,推断两个圆中心点的矩形是否小于这两个圆的半径之和 第2个纠结了我一下，只是也不难先看图圆跟...
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2015-10-28 09:56:00
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前言：决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。模型组合(比如说有Boosting，Bagging等)与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵
碰撞检测问题在虚拟现实、计算机辅助设计与制造、游戏及机器人等领域有着广泛的应用，甚至成为关键技术。而包围盒算法是进行碰撞干涉初步检测的重要方法之一。包围盒算法是一种求解离散点集最优包围空间的方法。基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体（称为包围盒）来近似地代替复杂的几何对象。为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检测之前进行过滤（即当包围体碰撞，才进行精确碰撞检测和处理）
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2023-10-12 12:23:15
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目录一、初阶使用1.1 基本概念1.2 基本语法1.2.1 类的定义1.2.2添加属性1.2.3 使用属性二、类的继承2.1 概念2.2 语法2.2.1 如何继承2.2.2 如何重载三、运算符重载3.1 基础知识3.2 常用的运算符重载3.2.1 索引和分片3.2.2 索引迭代3.2.3 迭代器对象四、实战 一、初阶使用1.1 基本概念我们将一个类型及其关联的一组操作组成的整体叫做类，并称这些操
向量类Vec3public class Vec3
{
public float X { get; set; }
public float Y { get; set; }
public float Z { get; set; }
public Vec3()
{
}
public Vec3(float _x,float _y,float _z
原创
2021-04-25 19:47:49
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对于OBB是什么不作介绍，如果你能看到这篇文章，我觉得你应该知道OBB是什么，也大概知道OBB的经典生成算法：使用PCA（主成分分析）。 主成分分析有一个关键的线性代数计算步骤，即求解协方差矩阵的特征值和特征向量，这一点必须使用数值分析算法而不能用解题用的基本行变换手段，因为现代程序最大的特点就是干 ...
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2021-03-18 10:10:00
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本文主要比较三种算法：1.普通遍历 2.栅格算法 3.四叉树算法普通遍历直接上代码function CollisionScene:checkAllCollision( objs )
local count = 0
for i=1,#objs do
-- k 取 i+1 时间复杂度从n^2降到 n!
for k=i+1,#objs do
概述OBB 即 oriented bounding box（方向包围盒），用来抽象化复杂几何图形，以简化碰撞 如下图，可以看到，在 2D 视图中计算真实的碰撞，需要将物体外轮廓离散为多条线段，来计算物体位置关系；而计算包围盒的碰撞，则相当于将问题抽象和简化为了：求中两个矩形的位置关系真实轮廓与包围盒判断两矩形相离如下图，在坐标系中有两个矩形，我们欲解决的问题可描述为： 已知两矩形的中心位置、长宽、
目录一、YOLO算法的引入二、算法的初步思考二、简单的网络结构三、数据集的处理四、LOSS函数的形成1、类别部分2、存在物体的置信度部分3、不存在物体的置信度部分4、宽高的部分5、LOSS公式中的几个lambda参数五、预测六、总结一、YOLO算法的引入 目标检测算法融入于日常生活中，R-CNN系列算法是two-stage类型的算法，也就是将1
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2024-05-17 15:00:47
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.在前文中，我们可以通过2个点来确定一个立方体。在此基础上添加3个轴向public Vector3 XAxis { get { return transform.right; } }
public Vector3 YAxis { get { return transform.up; } }
public Vector3 ZAxis { get { return
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2024-05-04 09:29:47
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怎样进行2D旋转矩形的碰撞检測。能够使用一种叫OBB的检測算法(Oriented bounding box)方向包围盒。这个算法是基于SAT(Separating Axis Theorem)分离轴定律的。而OBB不不过计算矩形的碰撞检測。而是一种算法模型。简单解释一下概念，包围盒和分离轴定律。包围盒...
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2015-12-17 13:03:00
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首先来看下最终效果： 在我棋类检测系统开发之——五子棋检测那篇博文写完之后就萌生了想做一下基于目标检测模型实现中国象棋检测的项目，但是后来苦于没有找到合适的数据集一直没法去做，在查资料的时候了解到了还有国际象棋，后面爬取了一部分的国际象棋数据集做了一个基于yolov5s的国际象棋检测模型，数据集本身质量不高且数据量很少所以做出来的效果也很一般。今天专门花了几个小时来构建数据集，虽说是暂时
1.bin bin目录用来保存项目生成后程序集，它有Debug和Release两个版本，分别对应的文件夹为bin/Debug和bin/Release，这个文件夹是默认的输出路径，我们可以通过：项目属性—>配置属性—>输出路径来修改。 在添加引用时，.NET会记录添加的引用绝对路径，这些设置保存在“每用户”文件中，（So
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2024-07-23 12:57:49
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接下来要介绍的模型文件格式是OBJ格式。该格式非常流行，而且可以使用大量3D建模软件导出。OBJ是一种简单的格式，它是可以用任何文本编辑器打开和保存的文本文件。准确的说，OBJ文件并不是设计用于处理与动画相关的信息，但如果有一个需要快速加载到场景中的静态对象，OBJ也许会有用。已经被导出OBJ格式的模型由顶点、法线、纹理坐标和三角形索引(外观)组成。因此，在OBJ格式中将不为除了简单静
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2024-07-16 09:47:13
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以下为本人翻译用于圣典发布的留存稿。Box ColliderThe Box Collideris a basic cube-shaped collision primitive.盒碰撞器盒碰撞器是一个基本的方形碰撞原型A pile of Box Colliders一堆盒碰撞器Properties属性 Material材质Reference to the Physic Mate
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2024-06-12 18:29:54
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obb的制作及使用obb制作官方文档参考：obb制作及使用官方文档obb文件生成可参考jobb工具生成(官网推荐)前言： Google Play应用商店在上传限制100MB大小，超过该大小的应用必须将超过部分以扩展文件的形式进行上传处理，总共可上传2个扩展文件，每个最大文件可为2GB，同时obb文件格式【扩展文件可以使用任何文件格式(ZIP, PDF, MP4, 等)。不管任何文件格式Andro
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2023-09-17 22:04:21
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# Android OBB 权限实现指南
随着Android应用程序的不断发展，开发者可以使用扩展的OBB（Opaque Binary Blob）文件来储存大型资源文件。然而，为了确保安全性，Android系统要求应用获得特定权限以访问这些OBB文件。在本文中，我们将为刚入行的小白开发者详细解析如何实现Android OBB权限。
## 流程概述
在开始之前，我们先看一下实现过程中需要遵循的
原创
2024-09-12 07:17:36
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整体介绍参考官方baseline和NAS的方式，使用以PaddleSlim的GPNAS为基础的集成模型进行rank的预测。数据编码：通常而言网络模型的性能和深度有较强的相关性，这一先验在大多数的任务中得到了验证，但对某些任务而言则更看重其余的参数变化。因而数据编码部分我们使用了顺序编码和one-hot编码两种表达方式，来保留上述先验信息，尽可能降低问题的复杂度。rank标签通过inverse-s
学习OBB包围盒OBB包围盒BUT怎么算这个包围盒OBB包围盒就是物体进行过旋转也能用的较为精确的包围盒，AABB是轴对齐，旋转了之后就不对劲了。BUT我感觉这个
原创
2023-03-16 13:46:15
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提要当物体在运动的时候。普通的每帧进行碰撞检測已经无法满足要求，比方子弹的运动两帧的位置已经直接将中间的板子穿过了，所以 t 时刻和 t +1 时刻的检測都是失效的。这时候须要用到的就是sweep检測了。今天要处理的就是AABB的Sweep检測。2D情况例如以下图。当前位置是蓝色Box所在位置，目的
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2018-03-20 21:37:00
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