[0. 0. 0.5] [0.75 0. 0.25] [0.75 0. 0.75] [ 0.75 0. -0.25] [0.75 0. 0.25] [0. 0. 0.5] 这些向量哪些平行于x-y平面,哪些平行于x-z平面,哪些平行于y-z平面
时间: 2023-12-08 21:05:21 浏览: 113
可以通过观察每个向量的分量来判断它们所处的平面。如果一个向量的x分量和y分量都为0,则该向量在x-y平面上;如果一个向量的x分量和z分量都为0,则该向量在x-z平面上;如果一个向量的y分量和z分量都为0,则该向量在y-z平面上。
根据这个规则,可以得出以下结论:
- 第一个向量、第六个向量平行于x-y平面;
- 第二个向量、第四个向量平行于x-z平面;
- 第三个向量、第五个向量平行于y-z平面。
相关问题
用A,B,C,D来表示4个不同的中文词假设经过word2vec计算后得到如下的词向量:A=[-1,0.5,0.75]B=[1,-0.5,-0.75]C=[-0.25,-2,1]D=[-0.24,-2.1,0.99]如果A代表词“优异”,C表示“庆祝”。那么B和
D可能代表的词是什么呢?
根据word2vec的计算原理,词向量的相似度可以衡量两个词之间的语义相似程度。可以使用余弦相似度来计算两个词向量之间的相似度。
具体地,余弦相似度可以通过以下公式来计算:
similarity = cos(θ) = (A dot B) / (||A|| * ||B||)
其中,A dot B表示向量A和向量B的点积,||A||和||B||分别表示向量A和向量B的范数。
根据这个公式计算B和D与A的相似度,可以得到:
similarity(A, B) = (A dot B) / (||A|| * ||B||) = -0.76
similarity(A, D) = (A dot D) / (||A|| * ||D||) = -0.94
可以看出,B和D与A的相似度较低,因此它们可能与“优异”和“庆祝”这两个词的语义关系不大。
根据词向量的数值特征,可以大致地判断B和D可能代表的词:
- B的第一个维度为正,第二个和第三个维度为负,与“A”相似度较低,可能代表与“优异”语义相反的词,比如“糟糕”、“不佳”等。
- D的第一个维度和第三个维度与C相似,但是第二个维度比较小,与“A”相似度较低,可能代表与“庆祝”语义相近但不完全相同的词,比如“祝贺”、“庆典”等。
const float HEAT_MAX = 10.; const float PointRadius = .42; // test data const int PointCount = 18; const vec3 Points[] = vec3[]( vec3(0., 0., 10.), vec3(.2, .6, 5.), vec3(.25, .7, 8.), vec3(.33, .9, 5.), vec3(.35, .8, 6.), vec3(.1, .1, 6.), vec3(-.45, .8, 4.), vec3(-.2, -.6, 5.), vec3(-.25, -.7, 8.), vec3(-.33, -.9, 8.), vec3(.35, -.45, 10.), vec3(-.1, -.8, 10.), vec3(.33, -.3, 5.), vec3(-.35, .75, 6.), vec3(.6, .4, 10.), vec3(-.4, -.8, 4.), vec3(.7, -.3, 6.), vec3(.3, -.8, 8.) ); vec3 gradient(float w, vec2 uv) { w = pow(clamp(w, 0., 1.) * 3.14159 * .5, .9); vec3 c = vec3(sin(w), sin(w * 2.), cos(w)) * 1.1; return mix(texture(iChannel0, uv).rgb, c, w); } void mainImage(out vec4 fragColor, in vec2 fragCoord) { vec2 uv = (2. * fragCoord - iResolution.xy) / min(iResolution.x, iResolution.y); float d = 0.; for (int i = 0; i < PointCount; i++) { vec3 v = Points[i]; float intensity = v.z / HEAT_MAX; float pd = (1. - length(uv - v.xy) / PointRadius) * intensity; d += pow(max(0., pd), 2.); } fragColor = vec4(gradient(d, uv), 1.); } 将上述代码转为unity可读的shader
可以将上述代码转为以下的 Unity Shader:
```
Shader "Custom/HeatMap" {
Properties {
_MainTex ("Texture", 2D) = "white" {}
_HeatMax ("Heat Max", Range(0, 100)) = 10
_PointRadius ("Point Radius", Range(0, 1)) = 0.42
_PointCount ("Point Count", Range(0, 50)) = 18
_Points ("Points", Vector) = (
(0, 0, 10),
(0.2, 0.6, 5),
(0.25, 0.7, 8),
(0.33, 0.9, 5),
(0.35, 0.8, 6),
(0.1, 0.1, 6),
(-0.45, 0.8, 4),
(-0.2, -0.6, 5),
(-0.25, -0.7, 8),
(-0.33, -0.9, 8),
(0.35, -0.45, 10),
(-0.1, -0.8, 10),
(0.33, -0.3, 5),
(-0.35, 0.75, 6),
(0.6, 0.4, 10),
(-0.4, -0.8, 4),
(0.7, -0.3, 6),
(0.3, -0.8, 8)
)
}
SubShader {
Pass {
CGPROGRAM
#pragma vertex vert
#pragma fragment frag
#include "UnityCG.cginc"
uniform sampler2D _MainTex;
uniform float _HeatMax;
uniform float _PointRadius;
uniform int _PointCount;
uniform float3 _Points[_PointCount];
struct appdata {
float4 vertex : POSITION;
float2 uv : TEXCOORD0;
};
struct v2f {
float2 uv : TEXCOORD0;
float4 vertex : SV_POSITION;
};
v2f vert (appdata v) {
v2f o;
o.vertex = UnityObjectToClipPos(v.vertex);
o.uv = v.uv;
return o;
}
vec3 gradient(float w, vec2 uv) {
w = pow(clamp(w, 0., 1.) * 3.14159 * .5, .9);
vec3 c = vec3(sin(w), sin(w * 2.), cos(w)) * 1.1;
return mix(tex2D(_MainTex, uv).rgb, c, w);
}
void frag (v2f i, out float4 o : SV_Target) {
vec2 uv = (2. * i.uv - _ScreenParams.xy) / min(_ScreenParams.x, _ScreenParams.y);
float d = 0.;
for (int i = 0; i < _PointCount; i++) {
float3 v = _Points[i];
float intensity = v.z / _HeatMax;
float pd = (1. - length(uv - v.xy) / _PointRadius) * intensity;
d += pow(max(0., pd), 2.);
}
o = float4(gradient(d, uv), 1.);
}
ENDCG
}
}
FallBack "Diffuse"
}
```
在这个 Unity Shader 中,我们使用了 _MainTex 来加载纹理,_HeatMax、_PointRadius、_PointCount 和 _Points 分别表示热力图的最大值、点半径、点数量和点的位置。然后在 Pass 中进行了渲染,使用了 vertex 和 uv 的数据类型,同时还使用了 UnityCG.cginc 中的函数。最后,使用了 gradient 函数和 frag 函数来实现对应的渲染效果。
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