1，AssetBundle是一个压缩包包含模型、贴图、预制体、声音、甚至整个场景，可以在游戏运行的时候被加载； 2，AssetBundle自身保存着互相的依赖关系； 3，压缩包可以使用LZMA和LZ4压缩算法，减少包大小，更快的进行网络传输； 4，把一些可以下载内容放在AssetBundle里面，可以减少安装包的大小1，它是一个存
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2024-04-22 14:21:20
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概念介绍什么是凸包(Convex Hull)，在一个多变形边缘或者内部任意两个点的连线都包含在多边形边界或者内部。正式定义：包含点集合S中所有点的最小凸多边形称为凸包。凸包可以想象为一条刚好包着所有点的橡皮圈，用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有的点。常见的检测算法Graham扫描法首先选择Y方向最低的点作为起始点p0从p0开始极坐
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2024-10-05 08:57:57
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最近的看的一些内容好多涉及到凸优化，没时间系统看了，简单的了解一下，凸优化的两个基本元素分别是凸函数与凸包凸集凸集定义如下：也就是说在凸集内任取两点，其连线上的所有点仍在凸集之内。凸函数凸函数的定义如下：$\theta x+(1-\theta)y$的意思就是说在区间 $(x,y)$ 之间任取一点 $y – \theta(y-x)$ 即为 $\theta x+(1-\theta)y$ , 凸函数的几
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2023-08-04 14:07:04
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文章目录凸包（convex hull）凸包（convex hull）Graham扫描算法API使用步骤：Code效果 凸包（convex hull）1、凸包概念； 2、API说明； 3、代码演示； convex ： 凸面的，凸出的，凸多变形的； hull : 物体外壳；凸包（convex hull）1、凸包（convex hull）：在一个多边形边缘或者内部任意两个点的连线都包含在多边形边界或者
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2024-05-09 22:34:14
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目录一句话概括一、凸和非凸的区别二、凸函数和非凸函数三、凸优化和非凸优化凸优化：常见的凸优化方法：凸优化的一般求解过程非凸优化： 一句话概括凸（Convex）：在该区间函数图象上的任意两点所连成的线段上的每一个点都位于函数图象的下方(或上方)。非凸（Non-Convex）：函数在该区间上有多个极值,即系统有多个稳定的平衡态。一、凸和非凸的区别直观判断一个集合是否为Convex的方法，如下图： 若
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2024-08-14 17:46:57
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凸包曾经感觉很可怕的东西如今看了几眼就明白了先按x为第一关键字，y为第2关键字排序先跑凸包下半部分然后逐个放进栈里，当栈中元素的个数大于2的时候，用栈顶元素和前前个点的斜率和栈顶元素和前个点的斜率比较，如果当前点对应的斜率更小，那么就把前一个点踢掉，1到n扫一遍，最后加一波答案最后再跑凸包上半部分
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2019-03-26 21:22:00
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题解：LightOJ 1313 - Protect the Mines（凸包）
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2017-07-27 21:58:00
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至於「凸」的定義是：圖形內任意兩點的連線不會經過圖形外部， http://mathworld.wolfram.com/Convex.html 。這裡指的「凸」並不是表面弧狀凸起之意，事實上凸包是由許多平坦表面組成的。
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2011-08-03 14:28:00
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给定一个点集，凸包是能够包围所有点的最小凸多边形。对于凸包，有以下的主要性质：1）所有顶点均在任何一条凸包边所在直线的一侧。如果逆时针遍历凸包的边，则对每条边，所有点均在其左侧。2）从任一点出发，沿逆时针前进总是向左转，沿顺时针前进总是向右转。利用凸包的性质来求凸包。首先将点排序，优先按x排序再按y排序。第一个点直接加入，加下来若栈中点数目小于2直接加入；若大于2，则计算新点相对于栈里最上层边的方
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2023-06-14 17:46:26
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凸包，即在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为 X的凸包。通俗一点，凸包可以想象为一条刚好包住所有点的橡皮圈。 如何求得凸包？这里将使用的是Andrew算法Andrew算法的大体思路，我们分两次来求这个凸包，第一遍我们求出下凸包、第二遍我们求出上凸包，两者合起来就是一整个凸包。首先我们按坐标 (x,y) 字典升序排序；然后对于这n个有序点进行扫描，从左到右
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2023-07-15 21:19:14
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凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了。给定一个点集，计算其凸包。凸包是什么就不罗嗦了本文给出了《计算几何——算法与应用》中一书所列凸包算法的Python实现和Matlab实现，并给出了一个Matlab动画演示程序。啊，实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭，但是演示就不一定那么好做了。算法CONVEXHULL(P)
输入：平面点集P
输出：由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组成的一个列表
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2023-08-07 20:57:33
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凸包问题求解凸包问题：输入是平面上n个点的集合Q，凸包问题是要输出一个Q的凸包。其中，Q的凸包是一个凸多边形P，Q中的点或者在P上或者在P中。实现基于枚举方法的凸包求解算法提示：考虑Q中的任意四个点A、B、C、D，如果A处于BCD构成的三角形内部，那么A一定不属于凸包P的顶点集合。这一方法属于暴力解法，任意枚举点集中的四个点，如果有一个点在其他三个点构成的三角形内部，则将这个点从点集中剔除。实验主
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2023-12-21 11:44:30
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利用python指定函数将特定数据框起来，生成凸包函数：scipy.spatial.ConvexHull() ConvexHull直译是凸包，表示在一个平面上，我们能找到的最小的将一组数据全部包括在内的凸集 通俗的来说凸包就是包围一组散点的最小凸边形 相对的我们也有凹边形 重要参数： 类ConvexHull能够帮助我们创建N维凸包重要参数points：浮点数组成的n维数组，结构为(点的个数，维度)
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2023-10-11 08:51:48
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简介凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1，...Xn)的线性组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点。例子：假设平面上有p
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2024-02-16 16:48:29
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int sgn(double x){ if (x>eps)return 1; if (x<-eps)return -1; return 0; } struct vec{ double x,y; vec(){x=y=0;} vec(double _x,double _y){x=_x,y=_y;} ve ...
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2021-04-09 22:57:00
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包含点s集合中所有点的最小凸多边形的名字叫凸包 Graham扫描算法： 1.从y轴最低点作为起始点p0 2.从p0开始极坐标扫描，依次遍历图中所有的点，按极坐标角度大小，逆时针方向遍历 3.如果新遍历的点能产生一个左旋转，则将该点添加到凸包中，否则舍去 实现流程 1.彩色图像转灰度图像 2.灰度图像
原创
2021-05-25 22:29:20
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绘制气泡图凸包基础概念凸包的作用绘制简单散点图的凸包注意详解定义绘制凸包的函数绘制气泡图的凸包 基础概念 •凸包：在一个平面内，我们能够找到的最小的将一组数据全部包括在内的凸集，通俗来说凸包就是包围一组散点的最小凸边形！！ •凸边形即
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2023-12-09 16:39:42
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char** argv)10 {11 Mat imag
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2018-09-23 12:50:00
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# 如何用 Python 实现凸包
在计算几何中，**凸包**是指将一组点包围起来的最小凸多边形。本文将引导你如何在 Python 中实现凸包算法，特别是使用 `scipy` 和 `matplotlib` 库来可视化结果。
## 实施流程
下面是实现凸包的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----------
原创
2024-10-04 03:53:59
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在计算几何中，“凸包”是一个重要概念，通常指的是包围一组点的最小包络多边形。解决“凸包Java”问题，主要应用于图形处理、计算机视觉等场景。在该博文中，我们将详细探讨解决“凸包Java”问题的过程，包括其适用场景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理以及选型指南。
### 背景定位
在计算图形和空间数据时，凸包算法需要用于一系列应用场景，例如：碰撞检测、视图剪裁、地理信息系统等。我们通过下面
