float magnitude = Vector3.Project(new Vector3(oriPos.x, 0, oriPos.z), bendVector).magnitude;

时间: 2024-04-16 11:28:48 浏览: 122
LUA

lua对Vector3的简单实现

这段代码使用了 Unity 的 `Vector3.Project` 方法来计算一个向量在另一个向量上的投影，并获取投影向量的长度（magnitude）。 ```csharp float magnitude = Vector3.Project(new Vector3(oriPos.x, 0, oriPos.z), bendVector).magnitude; ``` 具体来说，这段代码中： - `new Vector3(oriPos.x, 0, oriPos.z)` 创建了一个新的向量，其 x 和 z 分量与 `oriPos` 向量相同，而 y 分量设置为 0。 - `Vector3.Project` 方法接受两个向量作为参数，第一个参数是待投影的向量，第二个参数是用于投影的目标向量（在这里是 `bendVector`）。 - `Vector3.Project` 方法返回一个新的向量，表示待投影向量在目标向量上的投影。 - 最后，通过获取投影向量的长度（magnitude）来计算投影的大小，并将结果赋值给 `magnitude` 变量。 这段代码的目的是计算 `oriPos` 向量在 `bendVector` 上的投影，并获取投影向量的长度。这个长度可以用于后续的计算或判断。
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rar

MAGNiTUDE.rar_license x_magnitude_magnitude sentinel_sentinel em

SENTINEL 的加密狗lic生成工具方法如下 ...3.run wechoid.exe, selector must be 1e or 1c 4.then run LicGen and use selector and code from wechoid.exe w/o 0x, it will make a license for that pc

Vector3 toTarget = target.transform.position - transform.position; float lookaheadTime = toTarget.magnitude / (maxSpeed + target.GetComponent<Vehicle>().velocity.magnitude); desiredVelocity = (transform.position - (target.transform.position + target.GetComponent<Vehicle>().velocity * lookaheadTime)).normalized * maxSpeed; return (desiredVelocity - m_vehicle.velocity);解释下这段代码

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if (isJumping) { transform.position += Vector3.up * jumpVelocity * Time.fixedDeltaTime; jumpVelocity -= Physics.gravity.magnitude * Time.fixedDeltaTime; if (transform.position.y <= 0.0f) { transform.position = new Vector3(transform.position.x, 0.0f, transform.position.z); isJumping = false; } }这里面已经进去了，但是人物没动。我的人物挂了碰撞体和钢体，还有什么其它的跳跃方法吗

Vector3 jumpDirection = Vector3.up * Mathf.Sqrt(2 * jumpHeight * Physics.gravity.magnitude); rb.AddForce(jumpDirection * jumpForce, ForceMode.Impulse); Invoke("EndJump", jumpTime); } } private ...

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); } } }

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void Update() { transform.position = Vector2.MoveTowards(transform.position, clickPosition, speed * Time.deltaTime); if (transform.position == clickPosition) { Destroy(gameObject); } }优化

transform.position += (Vector3)moveDirection * speed * Time.deltaTime; moveDistance -= speed * Time.deltaTime; if (moveDistance <= 0f) { isMoving = false; Destroy(gameObject); } } } 在 ...

scr = cv2.imread('first.jpg') scr = cv2.cv2tColor(scr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 dft = cv2.dft(np.float32(scr), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) #傅里叶变换 dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 零频域移到频谱中心 rows, cols = scr.shape[:2] sigma2 = 0.01 x, y = np.mgrid[-1:1:2.0 / rows, -1:1:2.0 / cols] z = 1 / (2 * np.pi * sigma2) * np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma2)) zNorm = np.uint8(cv2.normalize(z, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255] maskGauss = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) maskGauss[:, :, 0] = zNorm maskGauss[:, :, 1] = zNorm fshift = dft_shift * maskGauss # mask与频域进行点乘 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) # 将零频域移到左上角 img_back = cv2.idft(f_ishift) # 转换为空间域 img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1]) max = np.max(img_back) min = np.min(img_back) res = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8") # 高斯滤波结果 for i in range(rows): for j in range(cols): res[i, j] = 255 * (img_back[i, j] - min) / (max - min) #归一化为[0, 255]

然后，定义一个高斯滤波器，使用np.mgrid()函数生成高斯滤波器的权重矩阵z。该矩阵归一化后作为mask与频域进行点乘，得到fshift。使用np.fft.ifftshift()函数将零频域移到左上角，使用cv2.idft()函数将f_ishift转换...

Vector3.Project

Vector3.Project is a method in Unity's Vector3 class ... The resulting projection vector would be (0, 2, 0), since the projection of vector onto the y axis would have no x or z component.

vector3.project

Vector3.Project is a method in Unity's Vector3 class ... The resulting projection vector would be (0, 2, 0), since the projection of vector onto the y axis would have no x or z component.

magnitude = np.linalg.norm(hypothesis_vp_direction, axis=1) * np.linalg.norm(lines_vp_direction, axis=1)

因此，magnitude的计算过程如下： 1. 计算hypothesis_vp_direction向量的模，得到一个一维数组。 2. 计算lines_vp_direction向量的模，同样得到一个一维数组。 3. 将这两个一维数组逐元素相乘，得到最终的结果...

img=cv.imread("E:\python\project\gray.jpg") img_float32=np.float32(img) dft=cv.dft(img_float32,flags=cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift=np.fft.fftshift(dft) rows,cols=img.shape crow,ccol=int(row/2),int(cols/2) mask=np.zeros((rows,cols,2),np.uint8) mask[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30]=1 fshift=dft_shift*mask f_ishift=np.fft.ifftshift(fshift) img_back=cv.idft(f_ishift) img_back=cv.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121).plt.imshow(img,camp='gray') plt.title('input image'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,camp=gray) plt.titele('result'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() cv.waitKey(0) #按下任意键后再关闭显示窗口 cv.destroyAllWindows() 修改代码，解决图像不显示问题

img_back = cv.magnitude(img_back[:,:,0], img_back[:,:,1]) plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(img_back...

1r_11 = LogisticRegression (C=C, solver=' liblinear' penalty="11", max_iter=5000). fit (x_ train, y_train) print ("Training accuracy of 11 logree with C=(:. 3r]: (:.2f]". format ( C, 1r_11. score (X_train, y_train))) print ("Test accuracy of 11 logreg with C=(:.3f]: (:. 2f)". format ( C, Ir_11. score (X_test, y_test))) plt. plot (lr_11. coef_. T, marker, label="C=(: 3f]". format (C)) plt. sticks (range (cancer. data. shape[1]), cancer. feature_names, rotation=90) xlims = plt. xlim( pit. hlines (0, xlims[0], xlims[1]) plt. xlim (xlims) plt. label ("Feature") plt. ylabel ("Coefficient magnitude") pit. ylim(-5, 5) plt. legend (10c=3)修改代码

print("Training accuracy of l1 logreg with C={:.3f}: {:.2f}".format(C, lr_11.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy of l1 logreg with C={:.3f}: {:.2f}".format(C, lr_11.score(X_test, y_test))) ...

下面给出一段详细代码：class CrnModel: def init(self, feature_num): self.feature_num = feature_num self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') model_output = self.structure_model() self.model = tf.keras.Model(inputs=self.input_magnitude, outputs=model_output) self.model.summary() def structure_model(self): layer_input = self.input_magnitude layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=1, kernel_size=3, activation='relu')( layer_input) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=2, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=4, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='linear')(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=257, kernel_size=1, activation='relu')(layer_output) return layer_output。请你给出详细解释和注释

self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') # 定义输入层，输入维度为 [128, feature_num] model_output = self.structure_model() # 定义模型输出 self.model = ...

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取原始图像 image = cv2.imread('D:\\QMJC\\2023.7.12\\TIAOWEN\\AVERAGE\\30A.png', 0) # 进行二维离散傅里叶变换（DFT） dft = cv2.dft(np.float32(image), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 创建高通滤波器 rows, cols = image.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 # 中心点 mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow - 30: crow + 30, ccol - 30: ccol + 30] = 0 # 选择中心区域，半径为30 # 应用滤波器 fshift = dft_shift * mask # 进行逆移位操作 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) # 进行逆傅里叶变换（IDFT） filtered_image = cv2.idft(f_ishift) filtered_image = cv2.magnitude(filtered_image[:, :, 0], filtered_image[:, :, 1]) cv2.imwrite('D:\\QMJC\\2023.7.12\\TIAOWEN\\IMAGE\\000.png',filtered_image) # 显示原始图像和滤波后的图像 plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(filtered_image, cmap='gray') plt.title('Filtered Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

代码看起来基本正确，您使用了OpenCV库进行了傅里叶变换和滤波操作，然后使用Matplotlib库进行图像显示。您选择了半径为30的中心区域作为高通滤波器的掩码，并应用于傅里叶变换后的频域图像。最后，通过逆傅里叶变换...

下面给出一段代码：class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) - pad_zero 方法：对输入的数据进行零填充，使其长度等于指定的长度。 - input 参数：输入的数据。 - length ...

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Linux下Sakagari Hurricane翻译工作：cpktools的使用教程

资源摘要信息:"cpktools是一套Python脚本工具，专门用于处理CRI-CPK格式的存档文件。这些工具主要在Linux环境下运行，对于在Sakagari Hurricane平台上进行翻译工作来说非常有用。cpktools提供了一系列功能，包括解包、提取文本，以及导入修改后的文本回到源文件中。" 在详细讨论这些知识点之前，有必要先了解一些相关背景信息。 背景知识： 1. CRI-CPK文件格式：这是一种专有的文件格式，由CRI Middleware公司开发，用于他们的游戏开发工具包。CPK文件可以被用于打包和分发游戏资源，如音频、视频、图像等。 2. Sakagari Hurricane：这是一个文本处理和翻译的软件工具，广泛用于游戏本地化工作中，让翻译人员能够编辑游戏文本而无需修改原始游戏代码。 3. Python：是一种流行的编程语言，其脚本的可读性和简洁性使其在数据处理和自动化任务中非常受欢迎。 4. Python 2.x：指的是Python编程语言的2.x版本，它在2000年至2010年间非常流行。当前流行的版本是Python 3.x，两者之间存在一定的不兼容性。 5. bitarray：这是一个Python库，提供了存储和操作位数组的高效方式。 现在，我们来具体看看cpktools提供的工具。 知识点： 1. cpkunpack.py：这是一个Python脚本，用于解压CPK文件。当你运行这个脚本时，它会将CPK文件中的数据解包，并且将HEADER、TOC（Table of Contents，目录表）、ITOC（Index Table of Contents，索引目录表）和ETOC（Extended Table of Contents，扩展目录表）信息打印到标准输出（stdout）。这一步骤是进行翻译工作前的重要步骤，因为它允许翻译人员访问和编辑存储在CPK文件中的文本资源。 2. screxport.py：这个脚本可以用来从scr.bin文件中提取Shift-JIS编码的字符串。Shift-JIS是一种用于日文字符编码的字符编码方案。该工具搜索文件中的标记前缀，将标记前缀后的文本作为字符串提取出来。需要注意的是，这个工具只适用于未被压缩或加密的脚本文件。 3. scrimport.py：这个脚本的功能是将编辑过的字符串导入回scr.bin文件。使用这个脚本时，翻译人员可以替换掉原来的标记前缀文本。如果需要导入的文本超过了原始长度，这个脚本还支持随机拆分文本文件。这意味着翻译人员可以处理较长的文本，并且将它们正确地导入到游戏中。 安装指南： 要使用cpktools，用户需要安装Python 2.x版本。同时，为了运行cpkunpack.py，需要从python-pip安装bitarray库。可以使用以下命令进行安装： ``` pip install bitarray ``` cpktools通常会包含在名为“cpktools-master”的压缩包文件中。解压该压缩包后，你将能够访问上述的Python脚本工具。 在处理CPK文件时，一个常见的工作流程可能包括：使用cpkunpack.py提取CPK文件内容，然后用screxport.py提取需要翻译的文本，进行翻译后，利用scrimport.py将修改后的文本导回到scr.bin文件中。完成这些步骤后，翻译后的文本就可以应用到游戏中了。 总结来说，cpktools为处理CRI-CPK存档文件提供了一套完整的解决方案，使得翻译人员能够有效地进行文本编辑工作。由于这些脚本都是使用Python编写的，因此它们对于熟悉Python编程的用户来说易于上手。对于想在Linux环境下自动化或辅助游戏本地化工作的用户，cpktools是一个宝贵的资源。