Advertisement

ARSS:增强现实太阳系项目源代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
#ARSS(增强现实太阳系) 区别于以往所有尝试过的增强现实天文应用,它具备友好的Web特性,用户只需通过浏览器即可轻松运行。 项目概要:该项目旨在利用令人惊叹的技术,构建一个功能强大的增强型Web应用程序。 并且无需任何安装步骤:D,建议您在移动设备或平板电脑上使用Firefox和Chrome浏览器体验。 这是一个极具趣味性的项目:曾经我突然萌生了一个想法,即开发一个Web版本的Google SkyMap,并诚挚地邀请您提出任何宝贵的意见和/或建议。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ARSS:
    优质
    ARSS: 源码版增强现实太阳系是一款基于开源代码的增强现实应用,让用户通过智能手机或平板电脑探索和学习太阳系知识。用户可以直观地观察到行星、卫星等天体的运行轨迹及详细信息,为天文爱好者提供了便捷的学习工具。 ARSS(增强现实太阳系)与以往的任何AR天文学应用程序都有所不同,它是一款Web友好的应用,仅需浏览器即可运行。以下是该项目概述: 使用令人敬畏的技术来开发这款增强型Web应用程序。无需安装:只需在您的移动或平板电脑设备上检查兼容性(建议使用Firefox和Chrome)。非常有趣的是有一天我萌生了制作类似Google SkyMap的Web版本的想法,并欢迎您提供任何意见和/或想法。
  • AR开发文档及,Android
    优质
    本资源包提供全面的AR增强现实技术开发文档与实用案例分析,并包含详细的Android平台源代码解析,助力开发者深入理解并应用AR技术。 AR增强现实开发文档提供了一系列详细的指南和技术细节,帮助开发者理解和实现各种AR功能。这些文档涵盖了从基础概念到高级技术的各个方面,并且包括了示例代码、最佳实践以及常见问题解答等内容。通过遵循这份文档中的指导原则和步骤,开发者可以更高效地创建出具有沉浸式体验的应用程序。 此外,该开发文档还介绍了多种常见的AR应用场景和技术实现方法,使得无论是初学者还是有经验的技术人员都能够从中受益并找到适合自己的解决方案。
  • MATLAB模拟-N体问题仿真: 一个MATLAB
    优质
    本项目通过MATLAB编写代码,实现了太阳系内行星等天体的N体问题仿真,展示了各天体间的引力作用与运动轨迹。 在这个项目中,我使用MATLAB来模拟太阳系的n体问题,并可以扩展参与模拟的天体数量。要运行这个项目,请克隆或下载项目的源代码,在MATLAB程序中打开并运行n_body.m文件。
  • 基于STM32的
    优质
    本项目采用STM32微控制器设计了一套高效的太阳能控制系统,旨在优化能源利用效率,包括智能充电管理、能量储存和负载控制等功能。 基于STM32的太阳能项目展示了一个采用高性能、低功耗微控制器设计的智能太阳能控制系统,旨在管理和监控家用或工业级太阳能系统。 在该项目中,STM32扮演了核心控制角色,并通过以下关键功能实现对系统的高效管理: 1. **AD转换**:利用内置模数转换器(ADC),将来自太阳能电池板和热能存储系统的模拟信号转化为数字数据。这使得精确测量电压和电流成为可能,有助于监控系统运行状态及效率。 2. **看门狗定时器**:通过独立的硬件单元确保程序在出现故障或异常情况下能够自动重启,从而保证了系统的稳定性和可靠性。 3. **Flash读写功能**:STM32闪存用于存储程序代码和配置参数。这允许系统根据需要更新固件,并支持远程维护与升级操作。 4. **TCPIP协议通信**:项目采用了TCP/IP网络协议进行数据传输,实现了远程监控及控制能力。用户或管理员可通过互联网查看实时状态、调整工作模式并接收故障警报,从而大幅提升管理效率。 5. **智能热水工程控制系统(校验版)**:从文件名推断,该项目可能专注于太阳能热水系统,并采用优化策略来提高能源利用率和提供恒温节能的解决方案。校验版表明经过测试验证,可靠性较高。 此项目结合了硬件与软件技术,构建了一个集监测、控制及通信为一体的智能化解决方案,满足现代太阳能系统的多样化需求,提高了能源利用效率并降低了运维成本。其应用不仅限于家庭场景,在工业规模的应用中也展现了巨大潜力和广泛适用性。
  • **Python标检测数据**
    优质
    本文章介绍如何利用Python代码进行目标检测的数据增强技术,通过图像变换提升模型训练效果。 在疫情期间在家进行科研工作时遇到了数据增强的问题。尽管查阅了许多资料并尝试了多种方法,但最终还是选择了一种特定的数据处理方式来实现目标检测中的数据增强功能。在此特别感谢那些在网络上无私帮助我的网友,虽然我们未曾谋面,但他们提供的支持让我非常感激。 项目中需要完成一个针对YOLOv3的PyTorch框架进行的目标检测数据增强预处理试验。在网上寻找了相关资料后发现没有现成的内置代码可以使用,最终找到了一篇关于如何实现目标检测数据增强的文章,并决定在此记录下这种方法以便日后查阅。以前遇到技术问题时总是忙于解决而忽略了写博客的重要性,现在意识到应该养成随手记录的习惯,这样不仅有助于自己以后解决问题,也能帮助到其他有需要的人。 我参考的方法如下:
  • Python标检测数据
    优质
    本文章介绍了如何使用Python代码进行目标检测的数据增强技术,旨在提高模型在目标检测任务中的性能。通过各种图像变换方法来扩充训练集规模和多样性。 目标检测的数据增强Python代码包括以下方法:1. 裁剪(需要调整边界框);2. 平移(需要调整边界框);3. 改变亮度;4. 加噪声;5. 旋转角度(需要调整边界框);6. 镜像(需要调整边界框);7. cutout等方法。
  • 模拟及素材.rar
    优质
    该文件包含用于创建和探索太阳系的模拟源代码及相关素材。通过此资源,用户可以深入学习天体物理知识,并进行天文数据处理与可视化实验。 这个动画可以调整星球的大小(通过更改星球图片素材的尺寸),还可以改变轨道的颜色、大小以及星球绕行的速度等。
  • 基于OpenGL的
    优质
    本项目利用OpenGL技术构建了一个动态、交互式的太阳系模型,精确模拟了行星围绕恒星运行的真实场景。观众可以通过该模型深入了解天体运动规律及空间美学。 在计算机图形学作业中,我使用OpenGL实现了一个太阳系模型,包含八大行星,并添加了纹理贴图以增强视觉效果。我还实现了视角切换功能,使得整个太阳系的展示更加真实。