交互式变形是编辑几何模型的重要手段,目前出现了许多实时.直观的交互式变形方法.本文介绍一种利用线性混合蒙皮(Linear Blending Skinning,LBS)技术来实现网格变形的方法,线性混合蒙皮技术由于计算速度优势使得其成为商业应用中最主要的方法之一.蒙皮算法一般分两步:第一步用户在几何模型上选择一系列控制单元,并计算几何模型受这些控制单元的影响权重:第二步用户拖动控制单元,几何模型随控制单元发生相应变形.第一步中权重的计算决定了蒙皮算法的效果,如果想要几何模型发生自然.高质量的形变,

Random Java中的Random类生成的是伪随机数,使用的是48-bit的种子,然后调用一个linear congruential formula线性同余方程(Donald Knuth的编程艺术的3.2.1节) 如果两个Random实例使用相同的种子,并且调用同样的函数,那么生成的sequence是相同的 也可以调用Math.random()生成随机数 Random实例是线程安全的,但是并发使用Random实例会影响效率,可以考虑使用ThreadLocalRandom变量. Random实

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

  带滚动条的线性混合示例:   #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<thread> #include<vector> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/contrib/contrib.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include

1 线性混合理论 g(x) = (1-α)*f1(x) + α*f2(x) 其中,α代表图像的权重 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { Mat src1 = imread("D:/meinv.jpg"); namedWindow("第一幅图像&q

第一个题目: int a[] = {12,13,12,13,19,18,15,12,15,16,17},要求对数组a进行排序,要求时间复杂度为O(N) 我们所知道的常规排序中,最优的解法也就是O(N*log2^N),那如何做到时间复杂度为O(N)呢? 运用哈希算法的思想就可以优化算法为O(N) void Sort(int* a, int n) { assert(a); const int N = 20; int b[N] = { 0 }; for (int i = 0; i < n; i++)

相关代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("E:\\VS2015Opencv\\vs2015\\project\\picture\\cat.jpg"); Mat logo = imread("E:\\V

主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

使用控制系统(PID)控制被控对象 PID控制的三要素:控制器,被控对象,反馈器.控制器就是一个数学模型,就PID来说,等同于PID算法.是对反馈量的一个处理与输出.通俗的说就是对于每个被控的量,我的输出量通过什么函数式算出,或者说,我如何描述我的输出量.现在我给定一个描述性的传递函数.从数学角度来看:它的自变量是反馈值,当这个函数的对应关系确定了之后,输出量就是个定值了.我的希望是:这个描述函数是一个透明的空箱——它既能反映系统外部特性,又可以看到其内部结构. 就拿比赛来说:假设我现在要构建这

Icp基本思想参考资料:http://www.cnblogs.com/jian-li/articles/4945676.html ,包括点-点,点-面的各种icp变种 Icp算法就是两个点云X.Y之间的匹配,最小化均方误差 其中R是旋转矩阵,t是平移矩阵. 方法: 搜索策略   找到最近点,使用kd-tree,参考资料 http://www.cnblogs.com/xy123001/p/5831116.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c30010

编程语言在构建程序时的基本操作有:内置数据类型操作.选择.循环.函数调用等,递归实际属于函数调用的一种特殊情况(函数调用自身),其数学基础是数学归纳法.递归在计算机程序设计中非常重要,是许多高级算法实现的基础 编写递归程序的几个要点: 1.终止条件:最简单情况(避免无限循环) 2.递归公式:相邻两次调用间的关系(递归算法核心) 3.忽略调用具体细节:假设所有调用都会达到终止条件(从思想上接受递归算法的关键) 4.效率:递归算法有时效率较低,可考虑其他更高效的实现方式(见问题5) 下面我们通过几个

题目大意:给你一串数字,一串运算符,求递推用完运算符时答案的最大值----->线性dp dp[i][j] i表示所用数字的个数   j表示所用字符的个数 分层图思想 所有字符必须用完 所以取最后一层的dp[m][n] #include<bits/stdc++.h> #define mp make_pair #define pb push_back #define pw(x) (1ll << (x)) #define sz(x) ((int)(x).size()) #defin

代码和特性在chrome49下测试有效. 文本渲染的本质是对文本节点的渲染,通过浏览器内置的对象Range可以获得选择的起始点.与终止点   var range = getRangeObject(); var start = range.startOffset, end = range.endOffset; var startContainer = range.startContainer; var endContainer = range.endContainer; getRangeObjec

在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树.搜索时,把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量.Tarjan算法有点类似于基于后序的深度遍历搜

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/POJ-1904 自己一开始的想法,打算用匈牙利算法实现,找二分图的最大匹配.但是打了打发现,不太好实现.原因如下:匈牙利算法是不停的找增广路.如果这个题用匈牙利算法实现的时候,就是这个地方: bool Find(int t) { ; i<=m; i++) { ) { Exit[i]=; ||Find(net[i])) { net[i]=t; return true; } } } } ,这个是找到合法的就返回,无法把所有的情况

“网络流博大精深”—sideman语 一个基本的网络流问题 感谢WHD的大力支持 最早知道网络流的内容便是最大流问题,最大流问题很好理解: 解释一定要通俗! 如右图所示,有一个管道系统,节点{1,2,3,4},有向管道{A,B,C,D,E},即有向图一张. [1]是源点,有无限的水量,[4]是汇点,管道容量如图所示.试问[4]点最大可接收的水的流量? 这便是简单的最大流问题,显然[4]点的最大流量为50 死理性派请注意:流量是单位时间内的,总可以了吧! 然而对于复杂图的最大流方法是什么呢,有E

感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning Algorithm(感知机) % X一行为一个样本,y的取值{-1,+1} % learnRate:学习率 % maxStep:最大迭代次数 [n,m] =

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat logo = imread("logo.jpg"); //设定ROI区域 Mat ROI = src(Rect(, , logo

//下面两种part效率比较:相同运算量下part比part2快5倍左右,part2写法简单但是效率低 #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; int part(int *arr, int l , int r) { c_num += r - l; swap(arr[r],arr[l+rand()%(r-l)]); int q = r--; wh

描述递归(recursion):程序调用自身的编程技巧. 递归满足2个条件:1)有反复执行的过程(调用自身)2)有跳出反复执行过程的条件(递归出口) 递归与栈的关系下面演示的是求n的阶乘 int Factorial(int n){ if (n == 0) return 1; return n * Factorial(n - 1); } 常常听到 “递归的过程就是出入栈的过程”,这句话怎么理解?我们以上述代码为例,取 n=3,则过程如下: 第 1~4 步,都是入栈过程,Factorial(3)调用