本文描述了一种通过对动力学仿真软件导出数据进行分析,将其转化为点云数据,从而压缩成纹理数据,通过UE4的Niagara粒子系统进行烟雾模拟的过程。上片文章我们实现了通过解析点云文件并在Niagara生成点云显示最终效果如下:整个实现过程中借鉴了以下的技术分享,在此表示感谢:https://www.bilibili.com/video/BV1eL411g7Xp/?spm_id_from=333.78
龙源期刊网http://www.qikan.com.cnPython在Blender引擎中的动态模拟应用研究作者:郝振华2012年第11期摘要:综合了Blender三维引擎的优点与重力加速算法建立了一个动态模拟应用的例子。主要贡献在于:利用Python模块化语言的特点和优势,构建了能与Blender协同工作的Python脚本,实现了动态模拟的交互。这种Python模块与应用的组合为动态模拟应用提供
# Python:深入了解Python的优势与应用 Python是一种高层次的编程语言,因其易读性和灵活性而受到广泛欢迎。无论是在数据分析、人工智能还是Web开发等领域,Python的应用几乎无处不在。本文将探讨Python的优势,并通过示例代码和表格展示其强大的功能。 ## 1. Python的优势 ### 1.1 简单易学 Python的语法非常简洁,使得初学者能够迅速上手。作为
原创 8月前
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摘要:内侧灯罩属于复杂截面塑料异型材,目前其挤出模头的设计主要依赖于经验,需要反复试模和修模,使得模具质量难以保证,生产周期长,成本高。本文采用数值模拟方法对内侧灯罩进行了反向挤出模头设计。首先对内侧灯罩的挤出工艺进行了分析,然后建立有限元模型,利用Polyflow软件进行了模头设计,最后根据仿真结果进行了模具制造,并进行了挤出实验,实验结果表明采用这种设计方法模具只需要较少的修模就能够满足产品的
目前很容易使用 python和matplotlib生成2D streamplot,因为最近 streamplot由Tom Flannaghan和Tony Yu合并到matplotlib. 虽然可以使用matplotlib生成某些类型的3D绘图,但目前不支持3D streamplots.然而,python绘图程序mayavi(提供基于vtk的绘图的python接口)能够使用其flow()功能的3D
在之前的文章中,分享了很多Matlab线图的绘制模板:进一步,再来分享一种特殊的线图:羽状图。先来看一下成品效果:特别提示:Matlab论文插图绘制模板系列,旨在降低大家使用Matlab进行科研绘图的门槛,只需按照模板格式添加相应内容,即可得到满足大部分期刊以及学位论文格式要求的数据插图。如果觉得有用可以分享给你的朋友。模板中最关键的部分内容:1. 数据准备此部分主要是读取原始数据。% 读取数据
本文包括:支持向量机 - SMO其它有关数据分析,机器学习的文章及社群支持向量机理论知识:舟晓南:统计学习方法 - 线性可分支持向量机解析 | 数据分析,机器学习,学习历程全记录舟晓南:统计学习方法 - 线性支持向量机解析 | 数据分析,机器学习,学习历程全记录舟晓南:统计学习方法 - 非线性支持向量机解析 | 数据分析,机器学习,学习历程全记录舟晓南:统计学习方法 - 序列最小最优
首先是曲线积分,我们可以看成一个变力F沿着曲线做功W,当然也可以用其他物理量来表示。右边可以看成分别沿不同分量的积分之和。而曲面积分,则可以看成一个矢量场通过某个曲面的流量,例如流体的流量,磁力的磁通量等。右边可以看成按照各个投影面的积分之和。格林公式证明: 格林公式是把曲线积分变成二重积分。高斯公式: 高斯公式是把曲面积分和三重积分联系起来。高斯公式左边的物理意义就是所谓的通
1、项目介绍技术栈: Python语言、MySQL数据库、Flask框架、Echarts可视化、中国天气网数据、requests爬虫技术、LayUI框架、HTML2、项目界面(1)天气气象数据可视化大屏(2)气象数据(3)后台控制界面(4)爬虫日志(5)注册登录界面(6)Python爬虫程序3、项目说明随着科技技术的不断发展,人民物质生活质量不断提高,我们越来越关注身边的气象、空气等地理环境。对
1.问题描述: 空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系
原创 2022-10-10 15:53:29
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因为工作需要,我打算去学习Python,不仅可以提高自己的工作效率,对以后跳槽也更有帮助。只是这市场上Python课程那么多,究竟该选哪个比较好呢?我对Python课程的基本要求就是:零基础也可以学习,课程内容有趣一些,最好还能有人在我想放弃的时候催催我。当然我也不会要求学习完成后跟正规的程序员一个水平,只要能简单写写代码,处理一些小问题就可以了。经过一番综合对比之后,我选择了风变编程。首先,风变
转载 2023-10-29 07:15:43
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作者 | Jack Cui周一,看到 arXiv 新发了一篇非常有趣的论文:「Stylized Neural Painting」。看着很有意思,文章就先写出来了,这简直就是为艺术而生的算法,看下效果:你没看错,算法根据我们提供的图片,自动一笔一划的创作油画!图像风格迁移算法,一直都有人研究,但之前的效果多少差点意思,而这个刚刚发表的「Stylized Neural Painting」效果
      陆(733-804年),字鸿渐,季疵,一名疾,号竟陵子,桑苎翁,东冈子。茶,并对《茶经》不断进行订正、补充修改,到公元755年,《茶经》最后定稿。《茶经》是唐代和唐代以前有关茶叶科学和文化的系统总结,《茶经》是中国茶叶生产、茶叶文化历史的里程碑。宋代陈师道在《茶经序》中评论:"夫茶之著书,自始,其用于世,亦自始。诚有功于茶者
转载 2007-08-22 20:58:45
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basemap使用手册:首先说下风是怎么回事:当我们表示风向的时候,我们当然可以用简单的箭头指示即可,但箭头不能表示出风速的信息。为了简单而有效的表达出风的大小和方向,于是就创造了风——一个相对紧凑的图形(当然也许可以创造出更好地表示方法,但风先被广泛接受)。怎么来解读一个风呢?参看下图:上图中长杆代表风向,短杆和小旗子代表风速。短杆的朝向:设想你站在风速长杆上,末端是短杆所在一侧,你面
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文章目录1. 去噪扩散概率模型2. 前向扩散3. 反向采样3. 图像条件扩散模型4. 可以考虑改进的点5. 实现代码 1. 去噪扩散概率模型扩散模型是一类生成模型, 和生成对抗网络GAN 、变分自动编码器VAE和标准化模型NFM等生成网络不同的是, 扩散模型在前向扩散过程中对图像逐步施加噪声, 直至图像被破坏变成完全的高斯噪声, 然后在反向采样过程中学习从高斯噪声还原为真实图像。在模型训练完
ROS入门笔记(四):ROS实践(小海龟仿真)— ROS Topics 文章目录1 基础知识1.1 运行ROS Master所在主机的资源地址1.2 ROS常用命令1.2.1 查看所有以ros开头的命令1.2.2 命令的快捷方式1.3 重要命令2 ROS Topics2.1 使用rqt_graph2.2 rostopic2.2.1 rostopic echo2.2.2 rostopic list2
转载 2024-08-08 10:36:10
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NaSch模型是对184号模型的推广,1992年Nagle和Schreckenberg提出了著名的NaSch模型,在这一模型中,时间、空间以及速度都被离散化,道路被划分为离散的格子(即元胞),每个元胞都是空的,或者被一辆车占据,每辆车的速度可以取1,2,…,Vmax ,Vmax 为最大速度。在时间步增加的过程中,模型按照如下规则进行演化。加速:Vn —> min(Vn+1, Vmax),直观
一、基于python的ros简单话题消息编程1.终端输入2.再开一个终端输入 cd ~/catkin_ws/src3.创建一个hello_world的包4.在hello_world目录下创建一个scripts文件夹 5.在scripts下创建两个py文件输入如下代码: 6.对py文件进行授权 sudo chmod +x py文件 7.最后对文件进行运行:①在两个终端中运行rosrun hello_
文章目录任意序列检测器简介用python自动生成verilog任意序列检测器代码与状态转换图自动生成的状态转换图代码自动生成的verilog代码 任意序列检测器简介上一节(链接见1)我们讲了如何生成一个m序列。m序列作为伪随机数发生器,自然可以设计一个与之配套的任意序列检测器。其思路为使用有限状态机,一旦序列与对应的模式序列相匹配,则状态加一,否则状态将会下降(具体如何下降此处不予赘述,详请复习
转载 2023-12-02 13:05:53
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matlab可以仿真很多控制系统,其实python也有这种中功能。不仅是基础的自动控制原理所涉及的定理如伯德图,奈奎斯特曲线,pid之类的能够仿真,较为复杂的线性系统理论上面的一些原理也可以仿真。这是对旋转式倒立摆进行一个简单的介绍 随后对倒立摆进行建模,利用牛顿定律和拉格朗日定律建模 以上是对于倒立摆系统进行简单的介绍和matlab仿真,下面程序是将matlab转换成python的 除了使用nu
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