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WebGL：这是一份关于计算机图形学的大作业，内容为一辆会飞的汽车

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简介：
本大作业基于WebGL技术实现，构建了一辆具备飞行功能的虚拟汽车，探索了计算机图形学在三维场景模拟与动画制作中的应用。 这是一个关于计算机图形学的大作业，主题是一个会飞的车。

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  • WebGL：这是一份关于计算机图形学的大作业，内容为一辆会飞的汽车
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    本大作业基于WebGL技术实现，构建了一辆具备飞行功能的虚拟汽车，探索了计算机图形学在三维场景模拟与动画制作中的应用。 这是一个关于计算机图形学的大作业，主题是一个会飞的车。
     
  • 一份关于计算机图形学的作业
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    这份作业聚焦于计算机图形学的核心概念与技术应用，涵盖几何建模、渲染算法及图像处理等多个方面，旨在加深学生对三维模型构建和真实感绘制的理解。 这是一栋简陋的两层房子，配色很奇怪，显得不太协调。
     
  • 一份关于计算机图形学的课程作业
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    本课程作业聚焦于计算机图形学的核心概念与技术应用，涵盖几何建模、渲染算法及图像处理等内容，旨在提升学生在虚拟现实和游戏开发领域的实践能力。 一个配色糟糕的破旧两层房子，颜色搭配很奇怪，整体显得比较简陋。
     
  • 这是一份关于图形库的文档
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    这份文档详尽介绍了用于创建、操作和显示图像及相关内容的图形库，包括其功能、特性和使用方法。 这是一个关于图形库的文件（可用于Visual Studio），适用于缺少图形库的人群（永久免费）。所需积分0。
     
  • 四川大学计算机图形学第一次作业_Gasket
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    本作业为四川大学计算机图形学课程首次实践任务，主题为Gasket图案设计与实现。学生需运用所学知识编程生成分形图案，探索数学之美与计算机绘图技术结合的魅力。 计算机图形学是一门涵盖广泛领域的学科，涉及所有与计算机生成及处理图像相关的技术。在这个特定案例中，四川大学的第一次作业要求实现Gasket图形项目，这通常指的是分形几何中的一个例子。Gasket是一种自相似的几何结构，通过迭代过程构建而成，并常用于展示分形理论的概念。 在WebGL环境下完成Gasket项目的开发过程中，学生将学到以下关键知识点： 1. **WebGL基础**：这是一个基于OpenGL标准的JavaScript API，可以在任何兼容的浏览器中进行三维图形渲染。它允许开发者创建交互式的3D图像，无需额外插件支持。 2. **分形几何**：这是一种具有自相似性质的几何结构，在放大过程中保持相同的复杂度和细节层次。Gasket是Sierpinski三角形的一种变体，由不断分割并移除内部小三角形成的图案构成。 3. **迭代算法**：实现Gasket的关键在于使用简单的规则反复生成复杂的模式。每次迭代都会将当前图形分解为更小的部分，并继续进行直至达到预定的精度。 4. **顶点着色器与片段着色器**：在WebGL中，顶点着色器处理几何形状中的顶点信息，而片段着色器则负责生成像素的颜色。理解如何编写这两个部分对于实现自定义图形至关重要。 5. **颜色管理**：为了区分不同级别的迭代或强调特定区域，在Gasket项目里可能需要使用不同的色彩策略。掌握在WebGL中设置和操作颜色的方法是必要的。 6. **交互设计**：通过添加丰富的用户界面，如缩放、平移、旋转等互动功能，可以让用户体验更加丰富多样。这要求学生熟悉事件监听技术以及矩阵变换，并能进行有效的UI设计。 7. **性能优化**：针对大型或复杂的图形来说，提高程序运行效率至关重要。可能需要减少顶点数量、运用LOD（Level of Detail）技术和优化着色器代码等手段来改善性能。 8. **Web开发基础**：除了掌握图形编程技能外，还需要了解HTML、CSS和JavaScript的基础知识以便构建完整的网页布局，并控制用户界面元素。 通过完成这个作业项目，学生不仅能深入理解分形几何的理论背景，还能获得宝贵的WebGL编程实践经验。这将为他们在游戏开发、虚拟现实或可视化等领域的工作打下坚实基础。此外，在实际应用中结合现代前端框架如React或者Vue.js等技术工具将进一步提升用户体验，并实现更高级别的交互功能。
     
  • 这是一份MATLAB作业资源库.rar
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    这份RAR文件包含了多份MATLAB作业及相关解答，旨在帮助学生和研究人员提高编程技能、解决复杂工程问题以及学习高效的数值计算方法。适合初学者到高级用户使用。 自动化仓库货位分配优化 在进行货物的货位分配过程中，需要综合考虑货物、货架的实际性质以及出入库频率等因素，合理安排入库与出库操作以降低仓储作业成本，并追求仓储利益的最大化。 货位分配主要分为两种情况：一是当新货物进入仓库时选择合适的储位；二是从不同位置取出同类货物进行出库。在实际的仓储过程中，合理的货位分配应当遵循以下几个原则： 1. 先入先出原则：同一种类型的货物必须满足先进仓先出的原则，这样可以减少积压时间，并将入库频率高的物品放在离出入口较近的位置上，提高存储和操作效率。 2. 稳定性原则：合理地在货架各层分配不同重量的货品，轻物放置于较高位置而重物则置于较低处。这种“上轻下重”的安排能够保证整个系统的稳定性。 3. 相关性安放原则：对于那些需要同时出库的相关货物应将其放在相近或相邻的位置以方便操作和管理。此外，在考虑特殊类型货物的存放时，也需谨慎选择位置并尽量集中放置以便更好地进行管理和保护。
     
  • 这是一份关于DBeaver的官方手册
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    这份文档是针对DBeaver数据库工具的官方操作指南，详细介绍了其功能和使用方法，旨在帮助用户更好地理解和利用DBeaver的各项特性。 ### DBeaver官方手册知识点概览 #### 一、安装与界面概述 - **安装**：介绍了DBeaver的安装过程。 - **应用窗口概述**：涵盖了DBeaver主界面的各项组成部分及其功能。 #### 二、视图管理 - **数据库导航器**：用于展示连接的数据库对象树状结构。 - **过滤数据库对象**： - **配置过滤器**：自定义显示或隐藏某些数据库对象。 - **简单和高级视图**：提供了不同层次的数据库对象查看方式。 - **项目视图**：展示用户创建的所有项目。 - **查询管理器**：管理查询历史记录、保存查询等操作。 - **后台任务**：监控运行中的任务状态。 #### 三、数据库对象编辑 - **数据库对象编辑器**：用于修改数据库对象的属性。 - **数据编辑器**： - **导航**：在数据表之间进行快速跳转。 - **数据视图与格式**：调整数据的显示样式。 - **数据过滤**：设置条件筛选数据。 - **数据刷新**：实时更新数据视图。 - **数据查看与编辑面板**：查看和编辑具体数据行。 - **图表管理**：支持图表形式的数据展示。 - **数据搜索**：全局搜索数据集。 - **数据传输**：支持多种格式的数据导出与导入。 - **SQL生成**：通过图形界面生成SQL语句。 #### 四、空间GIS数据处理 - **空间GIS数据处理**：支持空间数据的操作与管理。 #### 五、XML与JSON管理 - **XML和JSON管理**：提供对这两种格式数据的支持与处理能力。 #### 六、数据格式管理 - **虚拟列表达式**：为数据表添加计算字段。 - **属性编辑器**：查看和修改数据库对象的属性。 #### 七、实体关系图 - **ER图**：可视化展示数据库的实体关系。 - **数据库结构图**：展示数据库的整体架构。 - **自定义图**：根据需求定制ER图。 #### 八、编辑模式 - **SQL编辑器**：编写和执行SQL脚本的主要工具。 - **工具栏自定义**：根据个人喜好调整编辑器工具栏布局。 - **SQL模板**：预设常用的SQL语句片段。 - **SQL助手与自动补全**：提高编写效率的功能。 - **AI SQL辅助**（ChatGPT）：利用人工智能技术增强SQL编写体验。 - **SQL格式化**：统一SQL代码风格。 - **SQL执行**：执行SQL语句并查看结果。 - **SQL终端**：模拟命令行界面执行SQL命令。 - **变量面板**：管理查询中的变量。 - **查询执行计划**：分析查询性能。 - **可视化查询构建器**：无需编写代码即可创建复杂查询。 - **脚本管理**：批量管理SQL脚本。 - **客户端命令**：支持通过命令行工具调用DBeaver的功能。 - **导出命令**：将数据导出到文件。 - **调试**：调试SQL语句或脚本。 - **PostgreSQL调试器**：专门针对PostgreSQL的调试工具。 #### 九、搜索 - **文件搜索**：查找项目中的文件。 - **DB全文搜索**：在数据库中进行全文检索。 - **DB元数据搜索**：搜索数据库的元数据信息。 #### 十、模式比较 - **模式比较**：对比两个数据库模式之间的差异。 #### 十一、使用Liquibase - **Liquibase在DBeaver中的使用**：利用Liquibase管理数据库变更。 #### 十二、数据比较 - **数据比较**：对比两个数据集之间的差异。 #### 十三、Mock数据生成 - **Mock数据生成**：生成模拟数据填充数据库。 #### 十四、拼写检查 - **拼写检查**：检测SQL脚本中的拼写错误。 #### 十五、仪表板与数据库监控 - **仪表板**：展示关键数据库指标。 - **数据库监控**：监控数据库的运行状态。 #### 十六、项目管理 - **项目安全性**：设置项目的访问权限。 - **团队协作**（Git）：支持与版本控制系统集成。 - **安全功能**：增强PRO版本的安全特性。 #### 十七、书签与快捷键 - **书签**：标记常用位置便于快速访问。 - **快捷键**：使用键盘快捷键提高工作效率。 #### 十八、辅助功能 - **无障碍性**：为视力障碍用户提供特殊功能。 #### 十九、示例数据库 - **示例数据库**：提供预置的数据库供学习和测试使用。 #### 二十、数据库连接管理 -
     
  • Computer Graphics with WebGL: 计算机图形学 (WebGL)
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    本课程介绍计算机图形学的基础知识与WebGL编程技术，涵盖三维建模、渲染及动画制作等内容，帮助学生掌握在网页环境中创建交互式3D图形的方法。 计算机图形学（WebGL）项目由沙尔科夫·亚历山大在302组完成，实现了以下效果： - 二维后期处理高斯模糊：2分 - 根据标准模型的每像素光照计算：2分 - 分层雾效（每像素）：3分 - 非标照明模型（Cook-Torrance）：3分 - 模糊阴影（方差阴影贴图）：4分 项目需要支持WebGL的浏览器。启动方法如下： 1. 启动本地服务器，如Mongoose。 2. 对于Linux用户，请使用mongoose-linux-x86_64；对于Windows用户，则是mongoose-windows.exe。 3. 将项目文件夹根目录放置在服务器中，并通过浏览器访问。 同时，项目的不断更新版本在线可用。源代码和GLSL着色器可在js、glsl文件夹内找到。
     
  • GAMES101-现代计算机图形学学习笔记(作业一)
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    本笔记为《GAMES101》课程第一周内容及作业总结，涵盖计算机图形学基础概念、向量与矩阵运算等知识点。 本次作业的任务是填写一个旋转矩阵和一个透视投影矩阵。给定三维空间中的三个点 v0(2.0, 0.0, −2.0), v1(0.0, 2.0, −2.0), v2(−2.0, 0.0, −2.0)，你需要将这三个点的坐标变换为屏幕坐标，并在屏幕上绘制出对应的线框三角形（代码框架中已经提供了 draw_triangle 函数，因此你只需要构建相应的变换矩阵即可）。简而言之，我们需要进行模型、视图、投影和视口等变换来显示这个三角形。在提供的代码框架中，你需要完成模型变换和投影变换的部分。
     
  • 这是一份北京交通大学的yolov5目标检测任务作业(zip文件)
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    这份作业是北京交通大学学生完成的一份基于YOLOv5框架的目标检测项目，包含模型训练代码、数据集及实验报告等资源。以压缩包形式提供，便于下载与研究。 ### 目标检测的定义 目标检测（Object Detection）的任务是识别图像中的所有感兴趣的目标，并确定它们的具体类别及位置坐标。由于各类物体具有不同的外观、形状与姿态，加上成像时可能出现光照变化或遮挡等问题的影响，使得这一任务成为计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。 该任务主要包含两个关键步骤：目标定位和目标分类。首先通过技术手段在图像中检测出潜在的目标位置（即边界框），然后对每个识别到的物体进行类别判断。最终输出结果包括一个表示候选对象边界的矩形区域（Bounding-box，一般形式为(x1,y1,x2,y2)，其中x1、y1代表左上角坐标，x2、y2代表右下角坐标）、边界框中包含检测目标的概率值以及各个类别的概率分布。 ### Two Stage方法 Two stage方法将整个目标识别过程分为两个阶段。第一阶段生成候选区域（Region Proposal），即利用卷积神经网络从输入图像提取特征信息，并通过选择性搜索等技术手段得到一系列潜在的目标位置；第二阶段则是分类与精修，即将上一步产生的边界框送入另一CNN中进行具体类别判断并微调其坐标值。Two stage方法的主要优势在于较高的准确性，但缺点是运行速度相对较慢。 常见的Two Stage目标检测算法包括R-CNN系列、SPPNet等。 ### One Stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征，并基于这些特性执行分类与定位任务，无需生成候选区域。这种方法的优点在于速度快（省去了Region Proposal的步骤），但缺点是准确性相对较低，因为它没有预先筛选目标的可能性。 常见的One Stage算法有YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 ### 常见名词解释 #### NMS(Non-Maximum Suppression) NMS是非极大值抑制技术，用于从大量边界框预测中挑选出最具代表性的结果。其主要流程如下： - 设定一个置信度分数阈值，将低于此阈值的边界框过滤掉。 - 将剩余边界的置信度按降序排列，并选择最高分作为初始目标。 - 遍历其余未处理的边界框，若与选定的目标重叠面积（IOU）超过预设阈值，则删除该边框；否则继续保留。 - 重复上述步骤直到所有候选对象被评估完毕。 #### IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框之间的重合度。当预测和实际目标的差异很小，或二者之间具有较高的IoU时，表示模型输出的结果较为准确。 公式为：\[ \text{IOU} = \frac{\text{Area of Overlap}}{\text{Area A + Area B - Area of Overlap}} \] #### mAP(mean Average Precision) mAP是衡量目标检测效果的重要指标。其值范围从0到1，数值越大表示模型性能越好。它是由各个类别的平均精度（AP）计算得出的。 - **Precision和Recall**： - Precision：TP与预测边界框数量的比例。 - Recall：TP与真实边界框数量的比例。 对于每个类别，通过改变不同的置信度阈值获得多组Precision和Recall数据，并绘制出相应的P-R曲线。AP即为该曲线下方的面积；而mAP则是所有类别的平均精度之均值。