学习https://blog.csdn.net/VRunSoftYanlz/article/details/78881752 1.Component类gameObject:组件附加的游戏对象.组件总是被附加到游戏对象上transform:附加到此游戏对象Transform组件tag:游戏对象的标签collider:附加到此游戏对象的collider组件renderer:附加到此游戏对象的Renderer组件rigidbody:附加到此游戏对象的Rigidbody组件GetComponent:如果

#include "dbtype.h" #include "dbkdtree.h" #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/common/transforms.h&g

题意:x轴上有n棵树,询问你站在某个点的视角.从左至右,单调队列(类似凸包)维护下.我强迫症地写了个模板QAQ #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <map> #include <queue> #include <deque> #incl

这系列用来介绍Python的标准库的支持Numpy部分.资料来自http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial,页面有许多链接,这里是直接翻译,所以会无法链接.可以大致看完该博文,再去看英文版. 1.先决条件 想要运行numpy,首先最小安装的有:Python.NumPy.:a.ipython 是一个增强的交互式python shell,它对于探索numpy的特性是非常方便的:b.matplotlib可以让你进行plot 图表:c.SciPy提供许多

原文  http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201 主题 NumPy 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想从新回忆下,请看看 Python Tutorial . 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython 是一个净强化的交互Python Shell,对探索NumPy的特性非常方便. matplotlib 将允

DataType : 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 };// allocates a 30x40 floating-point matrix  // CV_32FMat A(30, 40, DataType<float>::type);Mat B = Mat_<std::complex<double> >

参考地址请看图片水印:http://www.cnblogs.com/iamzhanglei/archive/2012/06/07/2539751.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a1bf1310101g7zy.html 包围体是一个简单的几何空间,里面包含着复杂形状的物体.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).包围体类型包括球体.轴对齐包围盒(AABB).有向包围盒(OB

2. 创建一般的多维数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3], dtype=int)  # 创建1*3维数组   array([1,2,3]) type(a)  # numpy.ndarray类型 a.shape  # 维数信息(3L,) a.dtype.name   # 'int32' a.size   # 元素个数:3 a.itemsize  #每个元素所占用的字节数目:4     b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtyp

函数和方法method总览 这是个Numpy函数和方法分类排列目录. 创建数组 arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r , zeros, zeros_like 转化 astype, atleast 1d, atleast 2d, atleast 3d, mat 操作 arra

numpy 1.  创建对象 维度(dimensions):轴 轴的个数:秩(rank) Numpy最重要的一个特点就是其N维数组对象(即ndarray) 创建数组最简单的函数就是用array函数: Import numpy data = [[1,2,3],[2,3,4],[4,5,6]] ndarray_object = numpy.array(data) ndarray_object = numpy.ones((3,4)) ndarray_object = numpy.zeros((3,4)

NumPy 简介 Python并没有提供数组功能.虽然列表可以完成基本的数组功能,但它不是真正的数组,而且在数据量比较大时,使用列表的速度会很慢.为此,Numpy提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的

故事背景 一.大纲 如下,chapter4 是个概览,之后才是具体讲解. 二. 编译过程 Ref: http://www.dsf.unica.it/~fiore/LearningPython.pdf

xzcfightingup   python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执

[转载说明] 本来没有必要转载的,只是网上的版本排版不是太好,看的不舒服.所以转过来,重新排版,便于自己查看. 基础篇 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组. 这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的数组,因为它只有一个轴.那个轴长度为3. 又例如,在以下例子中,数组的秩为2(它有两个维度)

画一个顶点为偶数的封闭的二维图,当然.这个图能够自交,给出画的过程中的一些轨迹点.求出这个图把二次元分成了几部分,比如三角形把二次元分成了两部分. 这个的话,有图中顶点数+部分数-棱数=2的定律,这是核心思想.也就是所谓的欧拉定律拓扑版,好吧,事实上细致想想也是可以想出这个规律来的. 做出这题纯属意外,因为给的点的坐标全是用整数表示,为了不用考虑精度问题,一開始.我就想仅仅用这些点.就是说不再算出其他交点之类的,就把答案算出, 由于当前轨迹与之前轨迹无非三种情况:规范与不规范相交,不相交 不相交

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

因为用到theano写函数的时候饱受数据结构困扰 于是上网找了一篇numpy教程(theano的数据类型是基于numpy的) 原文排版更好,阅读体验更佳: http://phddreamer.blog.163.com/blog/static/18993409620135271852137/ 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想重新回忆下,请看看Python Tutorial. 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python N

转自:http://www.cnblogs.com/guoqiaojin/p/3176692.html opencv 基本数据结构   DataType : 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; // allocates a 30x40 floating-point matrix // CV_32F Mat A(30, 40, Da

最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用到很多的向量

numpy 简介 numpy的存在使得python拥有强大的矩阵计算能力,不亚于matlab. 官方文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html) Quickstart tutorial Prerequisites Before reading this tutorial you should know a bit of Python. If you would like to refresh your memory,

Quickstart tutorial 引用https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html Prerequisites Before reading this tutorial you should know a bit of Python. If you would like to refresh your memory, take a look at the Python tutorial. If you wish to w