【波段起爆公式源码】【漂移风暴源码】【按键任务源码】源码核心20

时间:2024-12-24 08:02:39 编辑:数字弹球游戏源码 来源:订货源码

1.【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十)】运动控制器源码解析---Locomotion程序架构
2.零代码20元DIY一个1.8寸USB迷你副屏(开源)
3.游戏引擎随笔 0x20:UE5 Nanite 源码解析之渲染篇:BVH 与 Cluster 的源码核心 Culling
4.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例(20)-蚁群算法
5.20个极品通达信指标公式源码_指标公式
6.解读C++即将迎来的重大更新(二):C++20的核心语言

源码核心20

【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十)】运动控制器源码解析---Locomotion程序架构

       开源MIT Min cheetah机械狗设计第篇,讲解Locomotion程序架构。源码核心

       本文集中解析机械狗的源码核心运动模式,涵盖种模式,源码核心包括被动、源码核心关节运动、源码核心波段起爆公式源码阻抗控制、源码核心站立、源码核心平衡站立、源码核心奔跑、源码核心恢复站立、源码核心视觉辅助、源码核心后空翻、源码核心前空翻。源码核心每种模式继承自FSM_State,源码核心实现状态转移与控制。

       程序核心在于FSM_StatesList中的运动模式调度,runFSM()函数对模式进行管理。

       重点介绍奔跑模式,它依赖MPC(ConvexMPCLocomotion)与WBC(WBC_Ctrl)控制器。MPC部分已前文讨论,本篇聚焦于WBC实现。

       首先,初始化MPC,作为WBC的一部分。WBC运行于FSM_State_Locomotion的run()函数,通过循环调用控制步骤LocomotionControlStep()。

       控制步骤中,MPC预测足端反作用力Fr_des[i],WBC求解关节扭矩、加速度、速度与位置。漂移风暴源码腿部控制器LegController据此发送关节扭矩、速度与位置。

       核心在于运行WBC控制器WBC_Ctrl::run()与计算过程的_WComputeWBC()函数,通过公式进行计算。

       欲详细了解WBC控制器设计原理,可参考相关文章。

       本篇至此,下篇将深入探讨WBC控制器的程序实现。

零代码元DIY一个1.8寸USB迷你副屏(开源)

       制作2.4寸USB迷你副屏的步骤如下:

       首先,购买所需的零件:RP模块、SPI 1.8寸屏幕、7根杜邦线和USB type-c线。

       接着,按照接线图将屏幕与RP模块连接,具体接线如下:

       将GND、VCC、SCL、SDA、RES(RST)、DC、CS分别连接到RP的对应引脚。

       连接完成后,需要下载固件和程序。可以从GitHub或百度网盘获取,确保程序使用Rust开发。

       在Windows系统上运行示例程序,接入USB type-c线,按住RP的boot按键,接入另一端的type-c口,电脑会识别出一个U盘,复制USB_screen_x.uf2文件到RP U盘内,按键任务源码程序会自动重启。

       刷入固件成功后,RP模块会变成USB Screen设备。接下来,复制指定文件夹中的x.screen文件到x_-pc-windows-msvc文件夹中,完成USB迷你副屏的运行。

       若要自定义屏幕内容,可删除原有的.screen文件,或在USB-Screen编辑器中进行修改。编辑已有屏幕或新建屏幕,通过点击“打开”按钮选择屏幕文件进行调整。

       在USB-Screen程序中,可以添加组件如内存监控组件,并调整标签文字、文本颜色、字号等。保存自定义的screen文件,重启USB-Screen程序,即可在USB副屏上显示自定义内容。

       源码讲解详细实现原理及代码解析请参考相关文章。

游戏引擎随笔 0x:UE5 Nanite 源码解析之渲染篇:BVH 与 Cluster 的 Culling

       在UE5 Nanite的渲染深度中,一个关键组件是其独特的剔除策略,特别是通过高效的BVH(Bounded Volume Hierarchy)和Cluster Culling技术。Nanite的目标在于智能地控制GPU资源,避免不必要的三角形绘制,确保每一点计算都被最大化利用。

       首先,Nanite的渲染流程中,异步数据传输和GPU初始化完成后,进入CullRasterize阶段,其中的asp源码架设PersistentCulling pass至关重要。它分为两个步骤: BVH Node Culling 和 Cluster Culling,每个阶段都利用多线程并行处理,实现了GPU性能的极致发挥。

       在Node Culling中,每个线程处理8个节点,通过Packed Node数据结构,确保数据的一致性和同步性。每组个线程间通过MPMC Job Queue协同工作,保证了负载均衡,避免了GPU资源的浪费。GroupNodeMask和NodeReadyMask等优化策略,确保了节点处理的高效性和准确性。

       核心部分是TGS GroupNodeData,它接收并处理来自候选节点的Packed Node,进行实例数据、动态数据和BVH节点数据的整合。通过Frustum Culling,仅保留可见的节点,非叶节点的计数更新和候选Cluster的生成,都在这个过程中完成。

       叶节点的Cluster Culling更为精细,通过计算Screen Rect,判断是否适合渲染。当遇到硬件光栅化需求时,Nanite会利用上一帧的LocalToClip矩阵进行HZB遮挡剔除,确保每个Cluster的可见性和正确性。

       在硬件光栅化中,VisibleClusterOffset的计算和Cluster的有序写入,体现了UE5团队对性能的精心调教。而软光栅化则采取相反的存储策略,确保了渲染的vba源码 erp高效执行。

       尽管Nanite在百万面模型处理上展现出惊人的0.5ms速度,但它并非无懈可击,如不支持Forward Rendering。然而,随着UE5技术的不断迭代,Nanite的潜力和优化空间将继续扩展,推动着游戏开发的创新边界。

       总之,UE5 Nanite的渲染篇是技术与艺术的完美融合,通过深度剖析其渲染流程,我们不仅能领略到高效剔除策略的魅力,更能感受到Unreal团队在性能优化上的匠心独运。深入源码,解锁游戏引擎的内在魔力,让我们一起期待Nanite在未来的更多可能。

视觉机器学习讲-MATLAB源码示例()-蚁群算法

       蚁群算法是一种概率型优化算法,由Marco Dorigo在年提出,灵感来源于蚂蚁觅食路径的发现过程。该算法具备分布计算、信息正反馈和启发式搜索特性,是一种全局优化算法。在蚁群系统中,蚂蚁通过释放信息素进行信息传递,蚁群整体能够实现智能行为。经过一段时间后,蚁群会沿着最短路径到达食物源,这一过程体现了一种类似正反馈的机制。与其他优化算法相比,蚁群算法具有正反馈机制、个体间环境通讯、分布式计算和启发式搜索方式等特点,易于寻找到全局最优解。

       蚁群算法广泛应用于组合优化问题,如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。其在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注,相较于传统路由算法,蚁群算法具有信息分布式性、动态性、随机性和异步性等特点,非常适合网络路由需求。

       深入学习蚁群算法的具体原理,请参考《机器学习讲》第二十讲内容。本系列文章涵盖了机器学习领域的多个方面,包括Kmeans聚类算法、KNN学习算法、回归学习算法、决策树学习算法、随机森林学习算法、贝叶斯学习算法、EM算法、Adaboost算法、SVM算法、增强学习算法、流形学习算法、RBF学习算法、稀疏表示算法、字典学习算法、BP学习算法、CNN学习算法、RBM学习算法、深度学习算法和蚁群算法。MATLAB仿真源码和相关数据已打包提供,欢迎查阅和使用。

个极品通达信指标公式源码_指标公式

       探索通达信指标世界的精华

       1. 绿色突破之王:HHV(HIGH,M1) - HRY,犹如突破绿光,引领股价趋势的转折点。

       2. 动态交叉艺术:MA交叉,TJ1与TJ2的完美交汇,揭示潜在的趋势变化。

       3. 动量脉动:RSV, K, D, MACD,捕捉市场的波动与趋势力量。

       信号导航:买入/卖出/洗盘/上涨信号,通过颜色鲜明的视觉标记,助你快速定位。

       4. 视觉信号塔:STICKLINE,用不同颜色和大小标识,清晰地刻画价格走势。

       5. 空头警告:做空信号,形态上的微妙变化,预示可能的反转信号。

       6. 洗盘识别:强洗信号,图形标记揭示潜在的洗盘行为,助你把握进出时机。

       每个技术指标都是股市里的语言密码,精妙的组合使用能揭示市场的微妙变化。例如,MACD的条件交叉与PPO的超买超卖,共同构建买卖信号;而股林策略,则是高手与低手之间的分水岭,耐心与果断在此体现。

       实战中,高手懂得顶%,中%,底%的黄金分割,通过VAR1-VAR9等复杂计算,精准捕捉买卖点。而上升趋势线的红色和绿色区分,犹如道路标识,引导投资者在市场迷宫中前行。

       最后,记住,每个指标都是工具,关键在于理解和运用,让它们在你的交易决策中发挥出最大价值。跟随这些极品公式源码,你会发现通达信世界里无尽的智慧和机遇。

解读C++即将迎来的重大更新(二):C++的核心语言

       C++ 是 C++ 语言的一次重大更新,引入了大量新特性,旨在提升语言的灵活性和效率。Rainer Grimm 在一系列博客文章中深入介绍了这些新特性,以下是其中的第二篇,主要关注 C++ 的核心语言,包括新的运算符和指示符。

       在 C++ 中,引入了三路比较运算符 <=>,也称为太空船运算符。这个运算符可以判断两个值 A 和 B 的大小关系或是否相等。编译器能够自动生成六种比较运算符:==、!=、<、<=、>、>=。默认情况下,它执行字典顺序比较,基于类的基类和声明顺序。

       微软的博客提供了关于太空船运算符的复杂示例,特别是在使用聚合初始化时。聚合初始化允许直接初始化类的元素,如果所有元素都是公开的。在 C++ 中,你可以使用 braced-initialisation-list 来实现这一点,简化了初始化过程。

       另一个亮点是将字符串文字用作非类型的模板参数。在 C++ 之前,这是不允许的。现在,通过使用标准定义的基本固定字符串,你可以用它们来创建具有 constexpr 构造函数的模板参数。

       在 C++ 中,引入了 constexpr 虚拟函数,消除了在常量表达式中调用虚拟函数的限制。这意味着你可以在常量表达式中调用虚函数,提高代码的灵活性。

       针对 lambda 的改进也是 C++ 的亮点之一。例如,通过在结构体 lambda 中复制实现隐式 [=] capture 会出现弃用警告。如果你选择显式地使用复制 [=, this],则不会收到 C++ 的弃用警告。

       另外,C++ 引入了模板 lambda,允许你定义适用于特定类型的 lambda,而无需类型参数,而是使用概念。这在处理如 std::vector 这样的特定类型时非常有用。

       在 C++ 中,还加入了新属性 [[likely]] 和 [[unlikely]],允许为优化器提供执行路径的提示,提高代码性能。此外,consteval 和 constinit 是两个新的指示符,用于创建即时函数和确保静态存储持续的变量在编译时被初始化。

       源代码的位置信息也得到了增强,引入了类 source_location。它提供了文件名、行号、列号和函数名的信息,方便调试和日志记录。

       总之,C++ 通过引入这些新特性,进一步提升了 C++ 语言的现代性和效率,为开发人员提供了更多工具来创建高性能、可维护的代码。