1.场景（1）creat->3D objict->plane 并重命名为ground，做为地面（如下图） （2）并调整颜色，大小至适合（如下图） 调正颜色：创建material(project：creat->Material)用与当作groud的材质，调整颜色，并赋到ground上2.制作模型（即预制体：prefab）（1）创建盒子：creat，调整盒子大小及位置，并将其拖入到事
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2024-06-19 10:13:21
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1. 形态学操作：形态学操作主要包括：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽。1. 腐蚀： 相对于黑底白字而言，将图像的边界点消除，使图像沿着边界向内收缩，也可以将小于指定结构体元素的部分去除。import cv2
import numpy as np
# 这里的演示中：0-黑色、1-白色
img=np.zeros((5,5),np.uint8) # 创建一个5*5的矩阵，默认元组0
本文选自素彦新书《注塑模具结构实战》，购买请直接咨询素彦。模具设计在选用弹簧时，唯一的判断标准是，弹簧的弹力是否能保证模具顺利生产。模具中用得最多、最需要注意的是顶针板复位弹簧和滑块限位弹簧，当弹簧作为辅助开模时，没有太多的限制。为保证顶针板能顺利复位，复位弹簧在预压状态下的弹力应大于顶针板自重的 2.5 倍。滑块使用弹簧限位时，天侧滑块应取滑块自重的2~2.5 倍数值，其他方向滑块，弹簧预压状态
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2023-10-27 10:58:11
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# Python 数据处理弹性形变实现指南
在数据分析和机器学习中，数据处理是一项至关重要的任务。弹性形变（Elastic Deformation）是指通过一定的变换对数据进行扭曲、伸缩等操作，以增强模型的泛化能力。今天，我将指导你如何在Python中实现数据处理的弹性形变。首先，我们将通过一个简单的流程图来展示实现过程。
## 实现流程
以下是我们实现弹性形变的步骤：
| 步骤
# 3D弹性形变的实现指南
在计算机图形学中，3D弹性形变是一个复杂但有趣的课题。对于初学者而言，理解整个流程及其每个组成部分是非常关键的。本文将带你详细了解如何在Python中实现3D弹性形变，提供清晰的步骤和代码示例，帮助你更好地掌握这个主题。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现3D弹性形变的主要步骤。以下是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
//PS：兴趣使然，开始学习Unity，用博客来记录学习过程中的问题。如若发现有任何错误，欢迎私信纠正。 在最近设计一个场景的时候，突然发现如果将一个物体拖入作为另一个物体的子物体时，偶尔会突然出现子物体在旋转式发生形变的状况。在网上搜索后，得到了一些答复： 首先，如果发生了形变
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2024-03-23 08:00:31
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1.项目背景ElasticNet又叫弹性网络回归，ElasticNet是结合了Lasso和Ridge Regression的模型。ElasticNet在具有多个特征，并且特征之间具有一定关联的数据中比较有用。弹性网络最妙的地方是它永远可以产生有效解。由于它不会产生交叉的路径，所以产生的解都相当不错。本项目应用弹性网络回归算法并通过网格搜索算法寻找最优参数值进行建模、预测及模型评估。2.数据获取本次
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2023-10-12 22:01:58
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虚幻引擎4使用 PhysX 3.3 物理引擎来模拟物理效果。所有物理运动（坠落或受力的物理形体）以及碰撞（物理形体的相互作用）都由 PhysX 管理。一.Physx1.1Physx简介UE4.21前的版本采用的是NVIDIA的PhysX做为其默认的物理引擎，用于计算3D世界的碰撞查询与物理模拟。自4.21版本开始重构了代码调用，兼容使用Chaos物理系统，4.26才会实装，如要使用的话是需要自己构
在前面学习过重力的现象，这是大自然界里存在的常见的物理现象，接着下来学习一个物理属性，比如打乒乓球时，发现这个乒乓球在台面弹跳起来，这个事实说明了乒乓球具有弹性，那么我们在unity里怎么样来模拟这种具有弹性的现象呢？其实要实现这个功能，需要使用物理材质的属性，下面就来通过一个例子来学习这个功能。 先来创建两个cube对象，把这两个对象当作地面木板，再创建一个球体，让这个球从上面滚下来，
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2024-06-02 23:04:18
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我们以skimage中的transform模块为例，讲述图像的形变和缩放实验一：改变图片尺寸: resizefrom skimage import transform,data
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.astronaut()
print ('origin picture shape:',img.shape)
img_resize =
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2023-10-09 12:11:11
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这个章节中我们来看看你应该如何将UI元素放置到相对于Canvas和其它元素的位置上。如果你想在阅读的时候测试效果，你可以用菜单GameObject->UI->Image创建一个UI。The Rect Tool（矩形工具）为了布局方便，每个UI元素都用一个矩形来表示。这个矩形可以在场景窗口中用工具栏上的Rect Tool来操纵。这个矩形工具可以用于Unity 2D模式和UI，事实上也可以
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2024-08-05 14:12:59
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弹弓的弹力实现：LineRenderer：该组件主要用来描绘弹弓两边的弹簧线，弹弓是由两张图片组成，在这两个弹弓上添加LineRenderer组件之后，就可以在脚本里面控制其来划线，这里就是简单的在拖动鸟的时候画上两条直线就是了。参数没什么要改的，可以看官方文档看一下就行。弹簧结构：其中SlingShot就是上面的两张图片（分左右），其下面的子物体就是用来确定画线时另一个点的位置，同时
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2024-06-23 21:28:52
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【深度学习】softmax后处理和弹性形变前处理文章目录1 softmax的一个例子2 后处理：通过平均来集成softmax概率3 神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起4 softmax加权集成5 弹性形变前处理1 softmax的一个例子首先咱们先来规定一些参数,首先假设分割的前景目标一共有三种类别(行人, 车辆,红绿灯),分割图片的大小依然是200*200.那么题主在问题中描述的,40000个像素都各有一个值是不准确的,准确的说,是40000个像素都各有4个值,softmax
原创
2021-07-06 10:51:17
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一、引言
图像错切变换属于图像的几何变换。图像错切错切变换包括水平方向错切变换和竖直方向错切变换。水平方向错切就相当于有一摞书，保持高度不变的情况下，从上层到下层，整体按照一定的比例（其实就是斜率）向左侧或者右侧移动。而竖直方向则可以看做是水平方向旋转了90°的结果而已。错切示意图如下图所示。 其数学原理很简单，就是简单的矩阵乘法。 本文给出了图像
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2024-04-14 00:24:19
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流动的河流
// Upgrade NOTE: replaced 'mul(UNITY_MATRIX_MVP,*)' with 'UnityObjectToClipPos(*)'
Shader "Unlit/ScrollRiver"
{
Properties
{
//河流纹理
_MainTex ("Texture", 2D) = "white" {
首发于机器学习与图像处理写文章论文笔记：图像数据增强之弹性形变（ElasticDistortions）谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读46人赞同了该文章前言我们都知道，深度学习的成功的原因主要有两点：当前计算机的计算能力有很大提升；随着大数据时代的到来，当前的训练样本数目有很大的提升。然而深度学习的一大问题是，有的问题并没有大量的训练数据，而由于深度神经网络具有非常强的学习能力，如果
原创
2020-11-28 21:00:43
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最近在学习的过程中，偶然间看见一篇文献中使用到了可变形卷积（DeformableConvolution)，在该文献中，使用一部分的可变形卷积去替代普通卷积，就可以使得图像分割的效果变得更好，这引起了我的兴趣，就想着能不能将可变形卷积的操作引入到yolov5中，引入了yolov5后是不是会对检测有帮助。于是我对可变形卷积的操作做了一定的了解，并在别人代码的基础上做了修改然后将其加入到了yolov5中
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2024-04-15 13:49:35
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话说，苹果这几年，确实没让人省心过。 首先不说产品力的问题吧！但小毛病小问题，却每年都有。 果子一件件罗列下来，恐怕每代都能拿出来说一下。
问题最早，甚至能追溯到离我们不太远但卖的最好的 iPhone 6 说起！
iPhone 6 ：
首次采用大屏大尺寸，虽然是铝合金机身，但 6000 系铝合金也难逃机身强度的不足。 导致那年多少小伙
学习ECMAScript6以后涉及的知识越来越多，以前一些没有特别在意的知识点需要做归纳整理了。 比如CSS部分，以前我写样式使用的是CSS，现在主流的是使用Less，还有Sass、Scss、Styleplus来完成样式的编写，虽然Webpack借助额外的程序对这一部分转译为CSS语法，但是作为一个合格的前端开发者了解和掌握CSS的演变还是挺重要的，对于CSS 预处理器应该熟悉至少一种 C
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2024-09-24 15:34:06
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作者简介CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。目前也有在一些自媒体平台上参与外包项目的研发工作，项目专注于CV领域（传统图像处理与深度学习方向均有）。 前言相信大
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2024-08-08 10:43:38
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