var fwd = transform.forward.ProjectOntoPlane(up); 请写出ProjectOntoPlane函数内的内容
时间: 2024-02-26 21:56:50 浏览: 36
这里的 `ProjectOntoPlane` 函数是扩展自 Vector3 类的自定义函数。其作用是将向量沿着法向量投影到平面上,得到在平面上的投影向量。函数的代码如下:
```
public static Vector3 ProjectOntoPlane(this Vector3 vector, Vector3 planeNormal)
{
return vector - Vector3.Project(vector, planeNormal);
}
```
该函数接受两个参数:`vector` 表示需要投影的向量,`planeNormal` 表示平面的法向量。函数的返回值是一个新的向量,表示在平面上的投影向量。
具体实现上,该函数首先使用了 `Vector3.Project` 方法,将向量沿着法向量投影到平面上,得到在平面上的投影向量。然后将原始向量减去投影向量,得到在平面上的向量。最后返回这个新的向量作为函数的返回值。
相关问题
public class PlayerMoveOnSphere : MonoBehaviour { public SphereCollider Sphere; public float speed = 5; public bool rotatePlayer = true; public float rotationDamping = 0.5f; // Update is called once per frame void Update() { Vector3 input = new Vector3(Input.GetAxis("Horizontal"), 0, Input.GetAxis("Vertical")); if (input.magnitude > 0) { input = Camera.main.transform.rotation * input; if (input.magnitude > 0.001f) { transform.position += input * (speed * Time.deltaTime); if (rotatePlayer) { float t = Cinemachine.Utility.Damper.Damp(1, rotationDamping, Time.deltaTime); Quaternion newRotation = Quaternion.LookRotation(input.normalized, transform.up); transform.rotation = Quaternion.Slerp(transform.rotation, newRotation, t); } } } // Stick to sphere surface if (Sphere != null) { var up = transform.position - Sphere.transform.position; up = up.normalized; var fwd = transform.forward.ProjectOntoPlane(up); transform.position = Sphere.transform.position + up * (Sphere.radius + transform.localScale.y / 2); transform.rotation = Quaternion.LookRotation(fwd, up); } } }
这是一个在球体表面上移动的脚本,它使用了输入轴的值来更新球员的位置和朝向。如果 rotatePlayer 变量为 true,则还会旋转球员的朝向。同时,它还包括一个 Stick to sphere surface 的功能,确保球员始终停留在球体表面上。
该脚本使用了 Unity 引擎的 API,如 Input.GetAxis(),Camera.main.transform.rotation,Quaternion.LookRotation()等。如果您想深入了解该脚本的实现细节,可以查看 Unity 引擎的相关文档。
改写为tensorflow2.0版本或者之后的代码:def fwd_gradients(Y, x): dummy = tf.ones_like(Y) G = tf.gradients(Y, x, grad_ys=dummy)[0] Y_x = tf.gradients(G, dummy)[0] return Y_x
def fwd_gradients(Y, x):
dummy = tf.ones_like(Y)
G = tf.gradients(Y, x, grad_ys=dummy)[0]
Y_x = tf.gradients(G, dummy, grad_ys=tf.ones_like(G))[0]
return Y_x
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)