1.【Unity3d FootIK】写一个最简单的阶梯IK（1）
2.通达信新版捕鱼季主/副图/选股指标 源码
3.Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战
4.正弦怎么造句
5.手游代理有啥方法？
6.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

【Unity3d FootIK】写一个最简单的IK（1）

       前言：

       历经无数次尝试与调整，终于找到了在Unity环境中实现FootIK的码阶基本方法。整个过程虽然充满了挑战，梯线但学习到的阶梯知识与技巧却让我感到收获满满。

       预备设置：

       为了使用Unity内部的线源源码连接mysqlIK系统，我们需要进行以下步骤的码阶设置。

       1. 为FBX模型设置Humanoid Avatar，梯线确保在Avatar设置界面中正确绑定骨骼。阶梯

       2. 创建并配置AnimatorController，线源激活特定层级的码阶IK Pass功能。

       3. 编写脚本，梯线声明OnAnimatorIK方法，阶梯用于处理IK解算。线源

       创建FootIK脚本：

       1. 定义脚本中的码阶变量，这些变量将用于后续算法的执行。

       2. 在FixedUpdate函数中获取骨骼信息，计算IK位置。

       3. 编写AdjustFeetTarget方法，获取脚部Transform的位置，并进行调整以避免模型穿模。

       4. 实现FootPositionSolver方法，使用Raycast检测地面位置，计算旋转角度。

       动画曲线设置：

       在动画中，脚部抬离地面时，需通过动画曲线调整IK目标的权重。通过在FBX Inspector中配置动画曲线，根据动画片段的不同阶段，设置合适的权重值，以实现脚部自然抬起与落地的效果。确保在Animator面板中正确添加Float参数，以便在播放动画时动态调整。

       实践与原理：

       1. 整理脚本并将其应用到角色GameObject上，激活IK功能，通过设置目标层级，使角色能够在阶梯上自然行走。

       2. 讲解算法原理与流程，包括使用简单射线检测计算IK位置，以及在OnAnimatorIK方法中，通过动画曲线动态调整权重，影响骨骼位置。

       揭秘Unity IK本质：

       深入理解MoveFeetToIkPoint方法的工作原理，包括transform坐标变换、Animator的Getter与Setter机制。发现IK Goal实际上包含了与地面的聚支付源码偏移信息，并通过yVar变量进行动态调整，确保角色脚部贴合地面，防止穿模。了解Unity内部动画计算流程与IK应用顺序，揭示了为何增量赋值能有效控制角色行走。

       小结：

       通过解析Unity内置的IK系统，对功能插件的原理有了更深入的理解。展望未来，希望能够探索更多高级的IK实现方法，如Final IK与AnimationRigging，进一步提升角色动画效果。同时，源代码的分享将为社区开发者提供参考与灵感，促进Unity生态的共同进步。

通达信新版捕鱼季主/副图/选股指标 源码

       新版捕鱼季指标概览

       新版捕鱼季指标分为主图、副图和选股三个部分，旨在帮助投资者在股市中把握买卖时机。

       主图指标

       1. 当主图显示"钱袋子"图形，同时副图红柱出现时，视为买入信号。

       2. 若主图显示"红钻石"且副图红柱呈阶梯式递增，同样预示买入时机。

       3. 副图连续出现三根接近相等的红色柱，且主图K线位于三线之上时，可密切关注，后市可能看涨。

       副图指标

       1. 采用EMA算法计算股票价格趋势。

       2. 当尊重市场指数大于或等于0时，显示为红色，表示市场趋势向好。

       3. 当指数小于0时，显示为绿色，提示市场趋势转弱。

       4. 通过计算股票成交量与市值的比值，进一步判断市场热度。

       选股指标

       1. 通过综合分析股票代码、名称、是否存在特别状态等，筛选出符合特定条件的股票。

       2. 结合MACD指标，当DIF线超过DEA线且市场尊重度指数为正时，视为潜在投资机会。

       新版捕鱼季指标通过主图、副图与选股三个维度，为投资者提供全面的共享会议源码市场分析工具，帮助其在复杂多变的股市中做出决策，把握交易时机。

Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战

       Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数详解及实战

       在本期教程中，我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图，帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的技巧。系列教程旨在提供实用指导，如有疑问或建议，欢迎随时联系我们的小编。

       1. 折线图介绍

       折线图是呈现数据随时间变化趋势的有效工具，通过连接数据点展示上升、下降和波动，帮助理解数据规律。

       2. 代码配置

       确保使用Pyecharts版本1.9.1

       数据配置：通过add_xaxis和add_yaxis设置坐标轴数据

       全局配置：set_global_opts控制全局样式，包括标题、图例等，详情将后续介绍

       3. 实战示例

       基础折线：is_smooth、is_step、is_connect_nones控制线条平滑、阶梯显示和空值处理

       颜色设置：color控制线条颜色，注意颜色反转问题

       标记点、图形、线样式、填充区域和标记区域的配置项

       4. 源码实践

       立即在线实践可视化代码：点击这里

       完成本期内容后，不妨动手练习，如果你喜欢，别忘了点赞、收藏或分享给更多人。更多绘图教程请关注公众号：Python当打之年。

正弦怎么造句

       1、 人生就是一条正弦波，有波峰也有低谷，但最后都是趋于零的。所以看到别人辉煌，你不要羡慕，发现你正落魄之中，不要丧气。

       2、 综合比率是最大扫描角的正弦与所需的频率变化百分率之比。

       3、 为避免各空间的局部收敛问题，文中使用正弦函数和余弦函数自适应控制交叉概率和变异概率以保证群体的多样性。

       4、 提出一种新的自适应算法估计被噪声污染的正弦波信号的频率，依据IIR窄带滤波器和自适应FIR滤波器的级联，形成快速有效的想念信源码自适应算法。

       5、 DAC实现锯齿波，三角波，方波，正弦波，阶梯波，梯形波的汇编源码。

       6、 提出了两种构造结晶器非正弦振动波形函数的方法.

       7、 方法在经典的HH神经元模型上，用不同频率和振幅的正弦电流作为刺激信号，仿真研究神经元的放电情况。

       8、 其工作电压要求是平滑而稳定的正弦波.

       9、 甚至能用三角函数计算，包括正弦和余弦。

       、 假设我们只想看到一个正弦曲线周期。

       、 利用平面三角形的正弦定理，提出一种已知准确船位后的单物标两方位移线定位的计算方法。

       、 图为利用正弦规测量圆锥量规的情况。

       、 我们从简单的正弦曲线开始，将其定制为我们所希望看到的形状。

       、 本文描述了一种测量压力传感器系统频响用的正弦液压发生装置。

       、 本文主要分析并改进了结晶器非正弦振动发生装置.

       、 给出了一种同时测量正弦波参数的方法.

       、 目的探讨正弦调制电流对实验性肾功衰竭的治疗作用。

       、 首先利用电脑程式产生正弦强度分布的光学条纹图案，以LCD投影机将其投射于待测物表面。

       、 磁场强度越大，正弦磁场的临界频率越高。

       、 对采用重复学习控制的贪心不足服系统进行正弦跟踪实验测试，结果说明，重复学习控制较好地补偿了低速或零速附近的系统死区特性，系统的跟踪误差最大值为0.。

       、 虽然在正弦情况下，微星鼎盛源码视在功率、无功功率都得到合理的定义，但指出即使在正弦情况下，其传统的物理意义是令人费解和误导的。

       、 图给出了一个带稳幅功能的正弦波振荡器.

       、 通过整形电路，使混频后的正弦信号变为方波信号。

       、 凸轮采用了多齿的正弦曲线，高速性能好。

       、 正弦波是随时间规则性地改变的许多自然事件的图形化表示。

       、 应用本仪器曾观察上升时间约0.5毫微秒的快速脉冲和脉冲调制的兆赫正弦振荡波形。

       、 利用混合选择策略对个体进行选择，双重自适应交叉将分阶段交叉与正弦自适应交叉方法相结合得到交叉概率，提出的连续变异策略采用连续的粗搜到细搜的过程。

       、 从时域有限差分的基本理论出发，对脊形波导中电磁场满足的边界条件进行了分析，计算了在加载正弦激励信号下分区填充脊波导中波的传输问题。

       、 使晶体转轴与温场对称轴不一致，则在晶体弯月面内会产生随时间变化的正弦波式的温度分布。

       、 对于交流电路，也是从RLC电路的正弦稳态分析入手，然后讲解交流功率和磁耦合电路。

       、 这个效应可以在时间域通过观测电压的衰变率来测量，也可以在频率域通过正弦电流和电压之间的相变来测量。

       、 用复数算术推导了正弦，余弦的加法公式。

       、 此方法属于单相检测法，先提取电网电流中的某相基波幅值，再将基波幅值乘以与该相电流同相位的正弦波，从而得出该相的瞬时基波电流。

       、 提出了一种基于电流传送器的RC正弦波振荡电路。

       、 另外用代数多项式和双正弦级数组成的解来满足角点条件。

       、 研究结果表明，电磁振动式微扑翼机构适合采用正弦半波电压激励，而且通过改进结构，能够提高扑动的对称性和稳定性。

       、 淤积量在流量比大约为0.5时出现峰值，在流量比为0.时出现谷值，淤积量与流量比关系变化曲线以倾斜向上的直线为对称轴，呈倾斜向上的正弦波形。

       、 对双稳态系统的输出信号作了频谱分析，辨识出了淹没在白噪声中的微弱正弦信号频率。

       、 在典型的RLC振荡放电电路中，引入时基电路和水银继电器作为控制电路，设计了阻尼正弦瞬变信号发生器。

       、 将正弦磁场作用于在中耳移植了SNP的荷兰猪，能使其中耳对分贝的声压产生应答。

       、 假定两个扬声器都发射恒定频率的纯正弦声波。

       、 通过单片机产生EPWM波形控制斩波器工作状态，得到了高质量的正弦交流电。

       、 分析了钻杆接头对水平井段钻柱屈曲临界力和弯曲应力的影响，提出了计算钻柱正弦屈曲临界力的新方法。

       、 通过改进的爱泼斯坦方圈实验，给出一种非正弦供电下电工材料性能的实验研究方法，实验结果与理论值吻合较好。

       、 利用偏差分析的结果，可以得出一个对正态过程和随机相位正弦波都是无偏的不用乘法器的相关器。

       、 开发并应用了椭圆齿轮驱动结晶器非正弦振动装置.

       、 结果表明：采用该控制策略实现了系统的稳定运行，且输出电流正弦性好，谐波含量小。

       、 波形记录仪和数据采集系统等设备的动态有效位数评价中，大都假定所用正弦波信号源无任何失真。

       、 正弦波壁近区流动存在顺压和逆压梯度的交替变化，并伴有流动分离现象，难以求其精确数值解。

       、 输出信号可用内部或外加的低频正弦信号调幅或调频，使输出载频电压能够衰减到1微伏以下。

手游代理有啥方法？

       手游代理就是首先要找个大的平台要包，然后再想办法推广游戏出包给玩家，之后玩家在游戏里消费从中抽取提成。

       1、游戏代理是目前网络游戏比较常见的一种运营模式，游戏开发商在游戏运营过程中选择游戏运营商运营游戏的推广和维护工作的方式即为游戏代理。游戏代理商一般为大型平台公司拥有网吧资源或者公会资源者居多；

       2、游戏代理是一种双赢的经营理念，双方将自己最有优势的资源拿出来进行互补，游戏开发商技术卓越开发游戏，运营商平台推广引流能力强，最后通过分成和加盟费的方式进行盈利结算；

       我就是自己做的手游代理，手游增长很快，如果有年轻人想学的可以私信我回复代理即可，免费教，不用代理费，这本是一件互利共赢的事情，不应该弄得复杂。

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析，源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注：本项目仅以以上几项分析为例。

       项目步骤

       1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块：

       工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。

       说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下：

       二、数据清洗、处理：

       (此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)

       代码如下：

       说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析：

       1. 对raw_title列标题进行文本分析：

       使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。

       对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

       为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。

       词云可视化：

       安装模块wordcloud。

       方法1：pip install wordcloud。

       方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。

       软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下：

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高；

       2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

       3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；

       4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

       （说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

       代码如下：

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       （本例中取销量排名前的词语进行绘图）

       由图表可知：

       1. 组合商品销量最高；

       2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

       3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

       4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析：

       分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

       2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；

       3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析：

       同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下：

       由图表及数据可知：

       1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；

       2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；

       2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析：

       同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

       2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

       2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布：

       代码如下：

       热力型地图

       源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战