Num1.Format("%d", _T(i)); Num1.Format("%d", _T(j)); CString TrayState = "TrayState" +Num1; CString TrayState1 = TrayState + Num2;这两个数据如何拼接

时间: 2024-03-22 16:37:15 浏览: 123
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CString.Format的用法（进制转换）

在这段代码中，`Num1`和`Num2`都是`CString`类型的变量，表示字符串，而`Format`方法是CString类的成员函数，用于格式化输出字符串。因此，要将这两个字符串拼接起来，可以使用CString类提供的`+`运算符，例如： ```cpp CString TrayState = "TrayState" + Num1 + Num2; ``` 在上面的示例中，我们首先使用`+`运算符将字符串`"TrayState"`和变量`Num1`拼接起来，得到一个新的`CString`类型字符串`TrayState`，然后再使用`+`运算符将`TrayState`和变量`Num2`拼接起来，得到最终的字符串结果。需要注意的是，在这个过程中，所有的字符串都会自动进行类型转换，因此不需要使用`Format`方法来进行格式化输出。
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num_list = []while True: num_str = input("请输入一个数字（输入Q结束输入）：") if num_str.upper() == 'Q': break num_list.append(int(num_str))num_list = sorted(num_list, reverse=True)sum_num = sum(num_list)max_num = max(num_list)min_num = min(num_list)avg_num = sum_num / len(num_list)with open('result.txt', 'w') as f: f.write('降序排列后的数字列表：{}\n'.format(num_list)) f.write('这组数的和为：{}\n'.format(sum_num)) f.write('这组数的最大值为：{}\n'.format(max_num)) f.write('这组数的最小值为：{}\n'.format(min_num)) f.write('这组数的平均值为：{}\n'.format(avg_num))

f.write('降序排列后的数字列表：{}\n'.format(num_list)) f.write('这组数的和为：{}\n'.format(sum_num)) f.write('这组数的最大值为：{}\n'.format(max_num)) f.write('这组数的最小值为：{}\n'.format(min_...

train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) train_stop_flag = current_data_length * train_scale val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale) current_idx = 0 train_num = 0 val_num = 0 test_num = 0 for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, train_folder)) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, val_folder)) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1 print("*********************************{}*************************************".format(class_name)) print( "{}类按照{}：{}：{}的比例划分完成，一共{}张图片".format(class_name, train_scale, val_scale, test_scale, current_data_length)) print("训练集{}：{}张".format(train_folder, train_num)) print("验证集{}：{}张".format(val_folder, val_num)) print("测试集{}：{}张".format(test_folder, test_num))解释这段代码

这段代码的作用是将一个数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将每个类别的数据分别拷贝到对应的文件夹中。 代码中使用了三个文件夹路径，即train_folder、val_folder和test_folder，分别...

for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, train_folder)) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, val_folder)) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1 解释代码

- train_num = train_num + 1：训练集中已经分配的图片数量加1。 - elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag):：如果当前索引大于训练集结束标志且小于等于验证集结束标志，即...

详细解释代码： def run(self, train_set, dev_set, num_epoches=20): init_loss, _ = self.validate(dev_set) logger.info("Start training for {} epoches".format(num_epoches)) logger.info("Epoch {:2d}: dev = {:.4e}".format(0, init_loss)) th.save(self.nnet.state_dict(), os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.0.pkl')) for epoch in range(1, num_epoches + 1): on_train_start = time.time() train_loss, train_num_batch = self.train(train_set) on_valid_start = time.time() valid_loss, valid_num_batch = self.validate(dev_set) on_valid_end = time.time() logger.info( "Loss(time/num-utts) - Epoch {:2d}: train = {:.4e}({:.2f}s/{:d}) |" " dev = {:.4e}({:.2f}s/{:d})".format( epoch, train_loss, on_valid_start - on_train_start, train_num_batch, valid_loss, on_valid_end - on_valid_start, valid_num_batch)) save_path = os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.{:d}.pkl'.format(epoch)) th.save(self.nnet.state_dict(), save_path) logger.info("Training for {} epoches done!".format(num_epoches))

每次循环中，首先调用train()函数对train_set进行训练，并记录训练损失train_loss和训练batch数train_num_batch。 然后调用validate()函数对dev_set进行测试，得到验证损失valid_loss和验证batch数valid_num_batch...

resize_shape = (size, size) engine = InferEngine(net_file, model_file, max_batch=8) # 以JPEG图像输入 # format = de.PixelFormat.DE_PIX_FMT_JPEG # 以RGB图像输入 format = de.PixelFormat.DE_PIX_FMT_RGB888_PLANE #像素格式 test_num = 20 tes

这段代码的作用是创建一个可以执行推理的引擎（engine），同时指定推理时输入图像的大小为 size*size。其中，net_file和model_file分别指定了网络结构和权重参数的路径，max_batch=8表示最大批量大小为8。

def comHandle(ref, rw, note): li = [] if isinstance(rw, list): li = rw rw = li[1] file.write('\tref={}\n'.format(ref)) if rw == 'r': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') elif rw == '&': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') file.write('\tres=res & (1<<{})\n'.format(li[0])) file.write( '\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = stdout_backup\n\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = log_file\n') if rw == '&': file.write('\tif res == ref:\n') file.write( '\t\tprint("{}失败!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("{}失败!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n'.format( note, note)) if rw == 'T': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') file.write( '\tprint("{}失败!")\n)\n\tsys.stdout = stdout_backup\n\tprint("{}失败!")\n\tsys.stdout = log_file\n') elif rw == 'F': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') file.write( '\t\tprint("{}失败!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("{}失败!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t\texit(1)\n'.format( note, note)) else: file.write('\tif res != ref:\n') file.write( '\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.clo

- 如果rw等于'&'，则向文件中写入字符串'\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n'和'\tres=res & (1)\n'，其中{}会被li列表的第一个元素替换。 接下来，函数会向文件中写入一些打印语句和日志记录的代码。 然后...

def comHandle(ref, rw, note): li = [] if isinstance(rw, list): li = rw rw = li[1] file.write('\tref={}\n'.format(ref)) if rw == 'r': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') elif rw == '&': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') file.write('\tres=res & (1<<{})\n'.format(li[0])) file.write( '\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = stdout_backup\n\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = log_file\n') if rw == 'T': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') file.write( '\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = stdout_backup\n\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = log_file\n') if rw == '&': file.write('\tif res == ref:\n') file.write( '\t\tprint("{}失败!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("{}失败!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n'.format( note, note)) else: file.write('\tif res != ref:\n') file.write( '\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t\texit(1)\n')

修改的部分主要在于增加了对rw等于'T'的条件判断。 在代码的最后部分，如果rw等于'T'，则会再次调用Common.handle函数，并将结果赋值给res。然后，代码会打印一些信息，并将标准输出重定向到文件中。 接...

为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

# 创建一个包含所有花的列表，列表中每个元素都是一种花的类别索引 flower_list = train_dataset.class_to_idx ...print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

这些参数包括num_filters_base表示基础滤波器数量，activation表示激活函数，dropout_ratio表示随机失活比率，num_levels表示网络的层数，heatmap_initialization表示是否对热图进行初始化，data_format...

优化以下代码 time_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d') targetfile = 'bugzilla{}.xlsx'.format(time_date) if not os.path.isfile(targetfile): start.write_excel(targetfile) # 写入Excel文件 workbook = xlsxwriter.Workbook(targetfile) worksheet = workbook.add_worksheet() for row_num, row_data in enumerate(comment_id): for col_num, col_data in enumerate(row_data): worksheet.write(row_num + 1, col_num + 1, col_data)

1. 将datetime.now().strftime('%Y%m%d')提取出来，避免在后面重复调用。 2. 将创建Excel文件和写入数据合并为一个步骤，避免重复打开和关闭文件。 3. 使用enumerate()的start参数指定起始行数，避免在循环...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

这段代码是在MainLoop类的...包括num_filters_base、activation、dropout_ratio、num_levels、heatmap_initialization和data_format等参数。 这些参数和网络参数将在训练过程中使用。如果你还有其他问题，请继续提问。

将这段代码修改正确strainZX = br.get_data(bdt.BINOUT_ELOUT_STRAIN_ZX, idtype=bit.BINOUT_ELOUT_ID_SHELL, id=100, datatype_option=bdto.BINOUT_DATATYPE_ELOUT_LOWER) n_steps = strainZX.size() // num_integration_points for i in range(strainZX.shape[0]): for j in range(strainZX.shape[1]): print("Time step: {}, Integration point: {}, Value: {}".format(i+1, j+1, strainZX[i][j]))

print("Time step: {}, Integration point: {}, Value: {}".format(i+1, j+1, strainZX[i * num_integration_points + j])) 其中，num_integration_points表示该壳单元的积分点数。通过计算strainZX中的...

def show_query2_result(self): # 查询数据 db = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', db='jj_tset') cursor = db.cursor() D_sql = """ SELECT a.user_id, b.name, b.phone, get_time, get_kg, recycle_time, recycle_kg, CONCAT( ROUND( ROUND( yield_rate, 4 ) * 100, 2 ), '%' ) yield_rate FROM em_salary a LEFT JOIN ( SELECT user_id, name, phone FROM employee_table ) b ON a.user_id = b.user_id WHERE DATE_FORMAT(get_time,'%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 0 DAY),'%Y-%m-%d') ORDER BY get_time DESC """ cursor.execute(D_sql) result = cursor.fetchall() db.close() if len(result) == 0: QMessageBox.information(self, "提示", "今日无鸡爪领取记录") return # 清空表格 self.query2_window.table_widget.setRowCount(0) self.query2_window.table_widget.setColumnCount(len(result[0])) self.query2_window.table_widget.setHorizontalHeaderLabels(['员工编号', '领取时间', '重量', '出成率']) # 添加数据到表格 for row_num, row_data in enumerate(result): self.query2_window.table_widget.insertRow(row_num) for col_num, col_data in enumerate(row_data): self.query2_window.table_widget.setItem(row_num, col_num, QTableWidgetItem(str(col_data))) # 显示窗口 self.query2_window.show()

1. 连接数据库 2. 执行查询语句，获取结果 3. 关闭数据库连接 4. 如果结果为空，弹出提示窗口并返回 5. 清空表格并设置列数和列标签 6. 遍历结果，将数据添加到表格中 7. 显示窗口 需要注意的是，这段代码使用了 ...

第一段代码：import os import cv2 def decode_video(video_path, save_dir, target_num=None): ''' video_path: 待解码的视频 save_dir: 抽帧图片的保存文件夹 target_num: 抽帧的数量, 为空则解码全部帧, 默认抽全部帧 ''' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) video = cv2.VideoCapture() if not video.open(video_path): print("can not open the video") exit(1) count = 0 index = 0 frames_num = video.get(7) # 如果target_num为空就全部抽帧,不为空就抽target_num帧 if target_num is None: step = 1 print('all frame num is {}, decode all'.format(int(frames_num))) else: step = int(frames_num/target_num) print('all frame num is {}, decode sample num is {}'.format(int(frames_num), int(target_num))) while True: _, frame = video.read() if frame is None: break if count % step == 0: save_path = "{}/{:>04d}.png".format(save_dir, index) cv2.imwrite(save_path, frame) index += 1 count += 1 if index == frames_num and target_num is None: # 如果全部抽，抽到所有帧的最后一帧就停止 break elif index == target_num and target_num is not None: # 如果采样抽，抽到target_num就停止 break else: pass video.release() if __name__ == '__main__': video_path = './test.mp4' save_dir_1 = './images_all' save_dir_2 = './images_sample' decode_video(video_path, save_dir_1) decode_video(video_path, save_dir_2, 20)

在代码的主程序部分，给定了一个测试视频文件路径video_path和两个保存文件夹路径save_dir_1和save_dir_2。分别调用了decode_video函数来进行全部帧抽取和采样抽取（抽取20帧）操作。 请注意，这只是一个...

BEGIN DECLARE count INT; SELECT COUNT(*) into count from reserve where r_time=NEW.r_time AND d_id=NEW.id; SELECT renshu into @num from work where d_id=NEW.id AND work_start = CONCAT(DATE_FORMAT(NEW.r_time, '%W%H:%i'))); IF (SELECT work_start FROM work WHERE work_start = CONCAT(DATE_FORMAT(r_time, '%W%H:%i'))) THEN INSERT INTO reserve (r_id, p_id, d_id, r_time, r_status,r_out_num ) VALUES (New.r_id, New.p_id, New.d_id, New.r_time, '已预约', null); ELSE SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = 'Data does not meet the requirements'; else IF count<=@num then update reserve set New.r_out_num=@num-count doctor_id = NEW.doctor_id AND CONCAT(DATE_FORMAT(NEW.r_time, '%W%H:%i'))); else SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = 'Appointment limit exceeded'; END IF; END有错

SELECT renshu into @num from work where d_id=NEW.id AND work_start = CONCAT(DATE_FORMAT(NEW.r_time, '%W%H:%i')) LIMIT 1; IF EXISTS (SELECT work_start FROM work WHERE work_start = CONCAT(DATE_FORMAT...

def comHandle(ref, rw, note): # li = [] if isinstance(rw, list): li = rw rw = li[1] file.write('\tref={}\n'.format(ref)) if rw == 'r': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') elif rw == '&': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') file.write('\tres=res & (1<<{})\n'.format(li[0])) file.write( '\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = stdout_backup\n\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = log_file\n')#如果等于r或&，则会写入特定的字符串。然后代码打印一些信息，并将标准输出重定向到文件中 if rw == '&': if li[2] == 'Y': file.write('\tif res == ref:\n') file.write( '\t\tprint("{}")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("{}")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t'.format( note, note)) if li[2] == 'N': file.write('\tif res != ref:\n') file.write( '\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t\texit(1)\n') else: file.write('\tif res != ref:\n') file.write( '\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t\texit(1)\n')

6. 接着，将字符串'\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = stdout_backup\n\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = log_file\n'写入文件。该代码段用于打印比较结果并将标准输出...

SELECT dc.SPEC, tg.notes, dc.TRUCK_NO, tg.SEQ_NO, tg.ID, C.MACH_NAME, tg.CREATED_ON, tg.CREATED_BY, tg.I_E_ID, tg.FCNTR, (CASE WHEN tg.notes = '验证成功' THEN tg.FCNTR ELSE dc.CNTR END) CNTR, dc.OPERA_BY, dc.TO_POS, dc.CLASS, dc.SHIPPER, dc.CNTR_OPERATOR, dc.BILL_NO, dc.MACHNO, dc.PLG_BARCODE, dc.YGC_NO, dc.PIECES, dc.DAMAGE_TYPE, dc.PT_NUM, pc.ARR_POSITION FROM fcg_yms.truck_gate tg INNER JOIN fcg_yms.C_MACHINE c ON SUBSTR( c.MACH_NAME, 3, 6 )=SUBSTR( tg.TRUCK_NO, 3, 6 ) INNER JOIN fcg_yms.dismounting_cntr dc ON dc.TRUCK_NO = c.ID AND DATE_FORMAT(tg.CREATED_ON, "%Y-%m-%d") = DATE_FORMAT(dc.CREATED_ON, "%Y-%m-%d") AND TIMESTAMPDIFF(MINUTE, tg.CREATED_ON, dc.CREATED_ON) BETWEEN 0 AND 30 LEFT JOIN fcg_yms.PORT_CNTR pc ON pc.id = dc.cntr_id WHERE tg.CREATED_ON >= '2023-05-16' AND tg.CREATED_ON <= DATE_ADD('2023-05-25', INTERVAL 1 DAY) AND tg.I_E_ID = 'I' AND dc.CREATED_ON IS NOT NULL GROUP BY tg.SEQ_NO, dc.TRUCK_NO 优化sql

SELECT 1 FROM fcg_yms.dismounting_cntr dc2 WHERE dc2.TRUCK_NO = c.ID AND DATE_FORMAT(tg.CREATED_ON, "%Y-%m-%d") = DATE_FORMAT(dc2.CREATED_ON, "%Y-%m-%d") AND TIMESTAMPDIFF(MINUTE, tg.CREATED_ON, dc2....

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在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计