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来源:jquey ui源码 时间:2024-11-25 04:08:40

1.TEB(Time Elastic Band)局部路径规划算法详解及代码实现
2.g2o:非线性优化与图论的顶点点源结合
3.TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
4.UGUI源码之VertexHelper操作手册
5.TinkerPop | 第一章 简介
6.低代码开发平台有哪些?

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TEB(Time Elastic Band)局部路径规划算法详解及代码实现

       提升信心与学习的重要性

       在经济低迷时期,个人的源码源码信心对于经济的复苏至关重要。通过终身学习,网顶提升个人的码网眼界与适应能力,是国外提振信心的有效方式。对于需要优化的下载edegx源码全局路径,时间弹性带(TEB)算法能提供局部路径规划的顶点点源最佳效果。

       TEB算法的源码源码原理

       时间弹性带(TEB)算法是一种局部路径规划方法,旨在优化机器人在全局路径中的网顶局部运动轨迹。该算法能够针对多种优化目标,码网如路径长度、国外运行时间、下载与障碍物的顶点点源距离、中间路径点的源码源码通过以及对机器人动力学、运动学和几何约束的网顶符合性。

       与模型预测控制(MPC)相比,TEB专注于计算最优轨迹,而MPC则直接求解最优控制量。TEB使用g2o库进行优化求解,而MPC通常使用OSPQ优化器。

       深入阅读TEB的相关资料

       理解TEB算法及其参数,可以参考以下资源:

       - TEB概念理解:leiphone.com

       - TEB参数理解:blog.csdn.net/weixin_

       - TEB论文翻译:t.csdnimg.cn/FJIww

       - TEB算法理解:blog.csdn.net/xiekaikai...、blog.csdn.net/flztiii/a...

       TEB源码地址:github.com/rst-tu-dortm...

       TEB的源码解读

       TEB的源码解读包括以下几个关键步骤:

       1. 初始化:配置TEB参数、障碍物、机器人模型和全局路径点。

       2. 初始化优化器:构造优化器,包括注册自定义顶点和边、选择求解器和优化器类型。

       3. 注册g2o类型:在函数中完成顶点和边的注册。

       4. 规划函数:根据起点和终点生成路径,优化路径长度和质量。

       5. 优化函数:构建优化图并进行迭代优化。

       6. 更新目标函数权重:优化完成后,更新控制指令。

       7. 跟踪优化过程:监控优化器属性和迭代过程。

       总结TEB的优劣与挑战

       在实际应用中,TEB算法的局部轨迹优化能力使其在路径平滑性上优于DWA等算法,但这也意味着更高的计算成本。TEB参数复杂,实际工程应用中需要深入理解每个参数的作用。源码阅读与ROS的剥离过程需要投入大量精力,同时也认识到优化器的核心是数学问题,需要更深入的理解。

g2o:非线性优化与图论的结合

       g2o,全名General Graph Optimization,是用于解决非线性优化问题的一种工具。它的核心在于提供了一种通用的框架,通过自定义图中的顶点和边,几乎可以处理任何能够用图表示的优化问题。常见应用如bundle adjustment、ICP、数据拟合等。

       从技术实现层面看,g2o是一个基于C++的开源项目,采用cmake构建。它广泛使用模板类来实现高度可扩展性和灵活性,特别是通过Eigen库来处理矩阵运算。

       在g2o的类结构中,`SparseOptimizer`是核心类,它封装了一个优化问题的图,并通过添加顶点和边进行构建。优化过程包括选择求解器和迭代算法。求解器通常从PCG、CSparse、Cholmod中选择,而迭代算法则包括Gauss-Newton、Levernberg-Marquardt以及Powell's dogleg。

       优化流程主要分为四个步骤,包括定义问题、选择求解器、配置参数、执行优化。流程图展示了这些步骤的实现逻辑。

       在g2o中,优化求解器是go源码看哪些关键,主要负责求解线性方程。线性求解器可以采用Cholesky分解、PCG迭代或Dense方法,也可以利用Eigen库的稀疏Cholesky分解。BlockSolver定义了一系列针对不同位姿和观测点维度的优化器结构,如g2o::BlockSolver_6_3、g2o::BlockSolver_7_3、g2o::BlockSolver_3_2。

       在实现层面,`OptimizationAlgorithm`类提供了Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt和Dogleg算法,其中Dogleg法特别适用于优化问题的求解。`SparseOptimizer`类提供了接口,允许用户添加顶点和边,最终调用优化方法。

       顶点部分提供了基础类`Vertex`,允许用户定义不同的顶点类型,例如3D旋转使用四元数表示。g2o预定义了一些常用的顶点类型供用户直接使用。

       边的定义分为一元边、二元边和多元边,分别用于连接一个顶点、两个顶点或多个顶点。边类提供了接口来定义测量值和连接的顶点类型,预定义了一些边缘类型以简化应用。

       源码解读部分,建议深入g2o的官方文档和源代码,进行详细的代码分析和实验,以深入了解其内部实现和优化策略。

TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析

       构建图的数据结构是图数据的基本单位,它由顶点和边组成。在使用TinkerPop Gremlin进行操作时,首先需要创建图环境,然后通过Gremlin-Console来执行Java集成的调试。

       在Java环境中,通过pom文件引入Gremlin相关的依赖,从而可以执行等价于Java代码的Gremlin语言,便于进行调试和代码拆分。对应的源代码可以在Git仓库中找到。

       在进行源码解析时,每一步都会详细讲解具体的代码逻辑实现,重点是算子的源码解析。以Gremlin1为例,通过调用explain()方法可以查看执行计划,展示详细的图处理流程。

       Java调用堆栈提供了执行过程的可视化,帮助理解计算过程。Gremlin2同样通过类似的解析流程进行,展示其对应的执行算子和操作过程。

       TinkerGraphStep是图处理的基本组件之一,它提供了对图数据的操作接口。查看TinkerGraphStep类图,了解其扩展源码,可以获取更深入的顶点数据。

       VertexStep涉及的类图和源码解析,主要关注于顶点的处理方法,包括获取顶点属性、范围查询等操作。通过源码分析,可以理解Iterator迭代器传递过程。

       PropertiesStep类图展示了属性操作的结构,源码解析涉及与顶点属性相关的具体方法,包括读取、修改属性等。

       RangeGlobalStep类图提供了全局范围查询的支持,源码解析聚焦于如何实现高效、准确的范围过滤。

       对于HugeGraph,其GraphStep和VertexStep的具体实现类图提供了深入理解的基础,鼓励使用者沿用解析Tinker-Graph源码的思路,对HugeGraph进行源码探查。

       相关引用包括了TinkerPop图框架的官方文档、Apache TinkerPop的提供者信息、HugeGraph的php 短信 注册 源码官方文档以及SQLG的文档。这些都是进行深入学习和实践的宝贵资源。

UGUI源码之VertexHelper操作手册

       以下内容是对UGUI中VertexHelper操作的总结与解释,旨在清晰地说明其使用方法,但如有理解或解释上的不足,请您指正。

       VertexHelper在Unity的UGUI中被引入用于管理UI组件的Mesh网格信息,以避免直接修改Mesh带来的问题。其主要功能是通过顶点流、缓冲区和索引数组三个概念进行网格信息的存储与操作,从而支持UI组件中各种复杂的视觉效果的实现。

       网格信息主要包括顶点位置、纹理坐标和法线等属性,以及基于这些顶点所组成的三角形结构。Mesh就是这些顶点和结构的集合,它定义了UI元素的外观。VertexHelper提供了操作这些信息的接口,让开发者能够灵活地调整UI元素的外观和动态效果。

       顶点流可以理解为网格顶点的集合,而缓冲区则是包含顶点流与索引数组的数据结构,索引数组则指示了如何将顶点用于构成三角形。将顶点流和索引数组组合起来,便构成了一个完整的Mesh网格。

       文本和的网格由于顶点顺序和三角形构成方式的差异,展示出不同的视觉效果。在处理整段文本时,通常会有四个顶点用于构成四个三角形,以达到文字的正确显示。而的网格则仅由四个顶点和两个三角形构成,以确保图像的完整性。

       VertexHelper类提供了多种方法来处理网格信息,包括添加三角形、四边形、顶点流与索引数组等,以支持各种UI特效的实现。每种方法都有其特定用途,例如,添加一个四边形需要先添加四个顶点,再指定构成三角形的顺序。

       当前VertexHelper中包括几个关键变量,如`currentVertCount`表示顶点流中的当前顶点数量,`currentIndexCount`表示索引数组中的当前索引数量,用于记录网格中已添加元素的进度。

       此外,VertexHelper提供了多种公共函数来操作网格信息,这些函数通过灵活地管理顶点流与索引数组,使开发者能够轻松地构建复杂且高质量的UI效果。例如,可以添加和获取在三角形中的顶点流,以冗余的方式存储顶点信息,提高操作效率。

       需要注意的是,使用VertexHelper处理网格信息时,要确保顶点流与索引数组中对应的信息完全一致。例如,在添加三角形之前,顶点流中必须包含构成该三角形的三个顶点信息。若不满足这一条件,将无法正确生成网格。

       在实际应用中,VertexHelper提供了多种添加和修改网格的方法,支持开发者根据需要创建各种动态的UI效果。例如,通过动态调整顶点位置、法线和纹理坐标,可以实现UI元素的动画、阴影及材质变化等效果。同时,针对顶点流中的单个顶点的操作函数,也使得细节调整变得更为灵活。

       VertexHelper在提供丰富功能的同时,对顶点流的数量进行了限制,以避免内存溢出等潜在问题,进一步保障应用的稳定性和效率。最后,源码安装nginx步骤提供了一系列针对顶点流的获取与操作方法,让开发者能够以高效方式访问和修改网格数据,从而实现多样化且高质量的UI设计。

TinkerPop | 第一章 简介

       初次接触TinkerPop图计算框架时,由于资料匮乏,我花了大约一个半月时间研读英文文档和源码,逐渐对其有了深入理解,特此分享我的学习笔记。

       首先,让我们来看看TinkerPop的构成。这是一个开源框架,主要包括核心API、图计算机接口、优化的Provider Strategies策略,以及其独特的图查询语言Gremlin Traversal Language。Gremlin Server则作为服务器,处理客户端的网络请求,解析查询并执行。

       图计算由图结构(如顶点、边和属性)和图过程(遍历分析)两大部分组成。图结构包括多种类型,如静态图和动态图,而图过程则是通过遍历操作来探索和处理这些结构。

       TinkerGraph,作为TinkerPop的内存数据库,特点是数据存储在内存中,非持久化。通过添加Maven依赖,开发者可以在Java项目中轻松创建TinkerGraph实例,添加顶点和边,并通过gremlin console客户端或编写Java代码进行操作。

       至于TinkerPop的源码,可以在GitHub上获取,它由核心模块gremlin-core(定义图结构和过程)和gremlin-server(处理网络请求和解析查询)等组成。tinkergraph-gremlin模块则实现了TinkerGraph的内存数据库功能。

低代码开发平台有哪些?

       低代码开发平台有:宏天软件、K2、奥哲等。

       宏天软件自主研发的J.Office OA 、EST-BPM、JOffice-ENT均向企事单位开放源代码,使用用户能够灵活根据自己的实际情况进行二次开发。这些系列的产品均采用了最流行的SOA/MVC架构设计模式,具有科学的系统框架、体系的层次划分、合理的模块粒度和规范的软件接口,为各个业务插件的调整和扩展奠定关键基础。宏天软件整合了 EXT3、Ajax 、Spring 2.5、Struts2.0.、Spring Security 2.0、Spring AOP、Hibernate 3.3 GA、JBPM4.0、JasperReport 、JAVAMail等众多优秀的开源技术,组成功能强大的开发平台,可以做到跨平台,跨数据库,跨浏览器,并且容易升级扩展,充分考虑了系统的柔性和开放性。因此,可以保证开发系统的质量,同样可以应付不断变化的业务需求。它的出现,扭转了传统高成本、低效率的JAVA企业应用开发的局面,是企业应用开发的首选利器。

       想了解更多关于低代码的相关信息,推荐咨询宏天软件。宏天软件门户平台核心要点是建设统一的系统入口、信息门户和业务门户;为管理者聚合各种信息、量化源码如何运行数据、报表等,便于决策,为普通用户整合业务处理入口,方便办公。用户中心实现用户组织数据和授权信息的统一管理,支持多维组织架构,支持分级授权管理,支持关系矩阵管理。用户中心提供标准的用户组织主数据,提供标准的数据查询接口,提供用户登录、操作过程的日志记录。

python游戏引擎有哪些

       在国内外,业界广泛认可的十大开源游戏引擎包括OGRE、Irrlicht、Panda3D、CrystalSpace、jME、BlenderGameEngine、RealityFactory、TheNebulaDevice2、RealmForge、OpenSceneGraph。这些引擎各有特点,适用于不同的开发需求。

       OGRE是一款面向对象图形渲染引擎,采用C++开发,支持Windows、Linux、Mac操作系统,其主要特征包括面向对象,插件扩展架构,支持脚本,物理碰撞检测,顶点灯光、像素灯光、灯光映射,阴影映射、三维阴影,多纹理、凹凸贴图、多重材质贴图、立体投影,顶点、像素、高级着色,场景管理,逆向运动动画、骨架动画、变形动画、混合动画及姿态动画,网格加载、皮肤、渐进网格,环境映射、镜头眩光、公告牌、粒子、运动模糊、天空、水、雾、丝带轨迹、透明对象,支持XML文件转换。其稳定性好,支持全面,但不容易上手和使用。

       Irrlicht同样采用C++开发,支持Windows、Linux、Mac、Solaris、FreeBSD、Xbox操作系统,主要特征包括面向对象,插件扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、像素灯光、灯光映射,阴影映射、三维阴影、模板缓冲区阴影,多纹理、凹凸贴图、多重材质贴图、立体投影,顶点、像素、高级着色,场景管理,支持骨架动画、变形动画及混合动画,网格加载,环境映射、公告牌、粒子、天空、水、雾,地形渲染。其稳定性好,支持全面,容易上手和使用。

       Panda3D使用C++和Python开发,支持Windows、Linux、Mac、SunOS操作系统,是一个完整的游戏引擎,主要特征包括面向对象,脚本扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、像素灯光、灯光映射,阴影映射、三维阴影、模板缓冲区阴影,多纹理、凹凸贴图、多重材质贴图、立体投影,顶点、像素、高级着色,场景管理,支持骨架动画,网格加载及皮肤,环境映射、公告牌、粒子、雾、火,地形渲染,支持“客户端/服务器”网络模式,2D、3D和流音效,有限状态机、人工智能。其稳定性很好,支持很全面,很容易上手和使用。

       CrystalSpace使用C++开发,支持Windows、Linux、Mac操作系统,是一个完整的游戏引擎,主要特征包括面向对象,组件扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、灯光映射,阴影映射、三维阴影,多纹理、多重材质贴图,顶点、像素着色,场景管理,支持骨架动画、帧动画、变形动画,网格加载、渐进网格,环境映射、镜头眩光、公告牌、粒子、天空、镜像,地形渲染,2D、3D音效,游戏世界管理,通过有限状态机、行为树、神经网络、遗传算法支持人工智能。其特性很全面,稳定性好,支持很全面,不容易上手和使用。

       jME是jMonkeyEngine的缩写,使用Java开发,支持Windows、Linux、Mac操作系统,主要特征包括面向对象,插件扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、灯光映射,三维阴影,多纹理、多重材质贴图,顶点、像素、高级着色,场景管理,支持骨架动画、帧动画,网格加载及皮肤,环境映射、镜头眩光、公告牌、粒子、天空、水、火、爆炸、雾,地形渲染,3D音效。其特性全面,稳定性好,支持很全面,容易上手和使用。

       Blender游戏引擎采用C++和Python开发,支持Windows、Linux、Mac、Solaris、FreeBSD、Irix操作系统,主要特征包括面向对象,插件及脚本扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、像素灯光,阴影映射,多纹理、凹凸贴图,顶点、像素着色,场景管理,支持逆向运动动画、帧动画,网格加载及皮肤,环境映射、粒子、天空、水、雾,地形渲染,“客户端/服务器”网络模式,2D及3D音效,通过脚本方式支持人工智能。其特性基本全面,稳定性基本不错,支持全面,不容易上手和使用。

       RealityFactory使用C++开发,支持Windows操作系统,自称游戏无需编程,主要特征包括面向对象,脚本扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、像素灯光、辐射灯光、三维灯光,阴影映射,多纹理、凹凸贴图、多重材质贴图、投影,顶点、像素着色,场景管理,支持骨架动画、帧动画及混合动画,网格加载及皮肤,环境映射、公告牌、粒子、天空、水、火、爆炸、雾、贴花、天气、镜像,地形渲染,“客户端/服务器”网络模式,3D及流音效,通过路径查找、决策及脚本方式支持人工智能。其特性基本全面,稳定性基本不错,支持基本全面,容易上手和使用。

       TheNebulaDevice2使用C++开发,支持Windows、Linux操作系统,主要特征包括面向对象,插件及脚本扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、像素灯光、光泽映射,阴影映射,多纹理、凹凸贴图、多重材质贴图、投影,顶点、像素、高级着色,场景管理,支持骨架动画、帧动画、变形动画及混合动画,网格加载及皮肤,环境映射、镜头眩光、公告牌、粒子、天空,地形渲染,“客户端/服务器”、P2P网络模式,2D、3D及流音效,通过脚本方式支持人工智能。其特性全面,稳定性好,支持基本全面,不容易上手和使用。

       RealmForge基于OGRE开发,使用C#,支持Windows、Linux、Mac、Solaris、HP/UX、FreeBSD操作系统,主要特征包括面向对象,插件及脚本扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、像素灯光、灯光映射,阴影映射、投影面、立体投影,多纹理、凹凸贴图、多重材质贴图、投影,顶点、像素、高级着色,场景管理,支持骨架动画、帧动画、面部动画及混合动画,网格加载、皮肤及渐进网格,环境映射、镜头眩光、公告牌、粒子、天空、水、火、爆炸、贴花、雾、天气、镜像,地形渲染,“客户端/服务器”、P2P网络、主控服务器模式,3D及流音效,通过路径查找、决策、优先状态机、脚本、神经网络等方式支持人工智能。其特性全面,稳定性基本不错,支持基本全面,不容易上手和使用。

       OpenSceneGraph使用C++开发,支持Windows、Linux、Mac、Solaris、SunOS、FreeBSD、Irix、Playstation操作系统,主要特征包括面向对象,插件及脚本扩展架构,支持物理碰撞检测,顶点灯光、各向异性灯光,投影面、立体投影,多纹理、多重材质贴图、投影,顶点、像素、高级着色,场景管理,支持骨架动画、帧动画及混合动画,网格加载及皮肤,环境映射、公告牌、粒子、镜像,地形渲染,“客户端/服务器”、P2P网络、主控服务器模式,2D、3D及流音效。其特性全面,稳定性好,支持还可以,上手和使用比较难。

       选择开源游戏引擎时,需注意获取源码、文档及开放式支持,稳定性对于商业化运作至关重要,但需引入新的游戏技术革新。引擎特性是一个积累过程,上手和使用性反映了设计开发团队的价值取向。