通过两个示例，在MATLAB中实现了动态规划_Dynamic Programming has been implemented in MATLAB using two illustrative example.zip 在MATLAB环境下实现动态规划算法是计算机科学领域的一项重要技能，尤其对于解决一系列相关问题，如最优化问题、资源分配问题等非常有效。动态规划的核心在于将复杂问题分解为一系列子问题，并通过解决这些子问题来得到原问题的最优解。这种方法不仅在计算机科学中有广泛的应用，也渗透到了工程、经济学以及生物信息学等多个学科。 动态规划通常会要求问题满足一定的条件，例如最优子结构和重叠子问题。最优子结构是指问题的最优解包含其子问题的最优解，而重叠子问题则是指在解决问题的过程中，相同的小问题会被多次计算。动态规划通过存储这些已经解决的子问题的解，避免重复计算，从而提高计算效率。 在MATLAB中，动态规划的实现通常会涉及到几个关键步骤。首先是问题的定义，包括状态的定义、状态转移方程的建立以及目标函数的确立。状态通常用以描述问题解决过程中的每一步，状态转移方程则描述了从一个状态到另一个状态的转换规则，而目标函数则定义了状态序列的最终目标。 接着是初始化过程，需要设置初始状态的值。在动态规划中，往往从最小的子问题开始计算，逐步得到较大的子问题的解，直至最终解决问题。根据问题的不同，初始化可能包括设定边界条件、确定初始状态值等。 然后是迭代过程，根据状态转移方程逐步计算每个子问题的解，并将结果存储起来。这通常涉及到循环结构的使用，循环的次数与问题的规模密切相关。在MATLAB中，使用for循环或while循环可以完成这一过程。 最后是结果的提取，根据存储的子问题解，回溯寻找最优解的路径或者直接提取最终问题的解。这个过程是动态规划算法中最为关键的部分，需要根据具体问题选择合适的回溯策略。 实现动态规划的MATLAB代码，通常会包含多个函数和脚本文件，这便于对问题进行模块化处理，提高代码的可读性和可维护性。函数可以用来定义子问题的计算，脚本则用来组织函数调用的顺序和流程。 在实际应用中，通过两个示例来学习动态规划在MATLAB中的实现是非常有效的。第一个示例可以是一个简单的计数问题，如计算不同路径的数目，它可以帮助理解动态规划的基本概念和实现方式。第二个示例可以是一个更复杂的最优化问题，如背包问题或者最长公共子序列问题，这将有助于深入理解动态规划解决实际问题的能力和优化策略。 动态规划不仅是一种解决问题的算法思想，它更是一种系统化思考复杂问题的方法。在MATLAB中实现动态规划，不仅能够加深对动态规划理论的理解，还能够提高利用MATLAB解决实际问题的能力。通过编程练习，学习者能够更好地掌握如何将理论应用于实践，并能够更加自信地解决动态规划问题。 在MATLAB社区中，有一个名为Matlab_Dynamic_Programming-master的项目，它是一个集成了动态规划多个示例和应用场景的资源库。这个资源库包含了丰富的动态规划示例代码和详细的说明文档，能够帮助学习者从基础到高级逐步掌握动态规划。通过这个资源库的学习，可以系统地了解动态规划在MATLAB中的实现细节，以及如何应用到各种具体问题中去。此外，该资源库还可能包含了对MATLAB动态规划代码优化的讨论，帮助学习者编写出更加高效、可读的代码。

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•用于显示像素完美的文本(“清晰的抗锯齿”); •面向相机的文本(即使相机在3D中具有自由方向); •用世界单位定义大小和位置(而不是一些“自定义UI比例”之类的)。 当比较像素完美动态文本(PPDT)和Unity的内置文本组件时: •“PPDT”是锐利的脆抗混叠像真正古老的传统内置GUIText。(GUIText来自Unity的早期，你们中的许多人可能甚至不知道它是什么，但它渲染的文本非常漂亮和清晰)。 •“PPDT”文本是3D场景的一部分，与经典文本网格(也称为“3D文本”)类似。但“PPDT”看起来比文本网格更好。 •不需要画布或画布渲染器。“PPDT”不是Unity UI系统的一部分。文本由常规的Mesh Renderer组件渲染。

Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces Contents Preface vii Color Insert (facing page 146) I Implicit Surfaces 1 1 Implicit Functions 3 1.1 Points . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 Curves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4 Geometry Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.5 Calculus Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2 Signed Distance Functions 17 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 Distance Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3 Signed Distance Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4 Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.5 Geometry and Calculus Toolboxes . . . . . . . . . . . . . 21 II Level Set Methods 23 3 Motion in an Externally Generated Velocity Field 25 3.1 Convection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.2 Upwind Di
erencing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 Hamilton-Jacobi ENO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.4 Hamilton-Jacobi WENO . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5 TVD Runge-Kutta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4 Motion Involving Mean Curvature 41 4.1 Equation of Motion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.2 Numerical Discretization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.3 Convection-Di
usion Equations . . . . . . . . . . . . . . 45 5 Hamilton-Jacobi Equations 47 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.2 Connection with Conservation Laws . . . . . . . . . . . . 48 5.3 Numerical Discretization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.3.1 Lax-Friedrichs Schemes . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.3.2 The Roe-Fix Scheme . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.3.3 Godunovs Scheme . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 6 Motion in the Normal Direction 55 6.1 The Basic Equation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 6.2 Numerical Discretization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 6.3 Adding a Curvature-Dependent Term . . . . . . . . . . . 59 6.4 Adding an External Velocity Field . . . . . . . . . . . . . 59 7 Constructing Signed Distance Functions 63 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 7.2 Reinitialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 7.3 Crossing Times . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 7.4 The Reinitialization Equation . . . . . . . . . . . . . . . 65 7.5 The Fast Marching Method . . . . . . . . . . . . . . . . 69 8 Extrapolation in the Normal Direction 75 8.1 One-Way Extrapolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 8.2 Two-Way Extrapolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 8.3 Fast Marching Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 9 Particle Level Set Method 79 9.1 Eulerian Versus Lagrangian Representations . . . . . . . 79 9.2 Using Particles to Preserve Characteristics . . . . . . . . 82 10 Codimension-Two Objects 87 10.1 Intersecting Two Level Set Functions . . . . . . . . . . . 87 10.2 Modeling Curves in
3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 10.3 Open Curves and Surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 10.4 Geometric Optics in a Phase-Space-Based Level Set Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 ### 水平集方法与动态隐式表面 水平集方法(Level Set Methods)是一种用于追踪随时间变化的界面（如自由边界问题中的相界面）的数值技术。它在多个科学和工程领域中都有广泛的应用，包括图像处理、计算机视觉、流体动力学等。本文将根据提供的文件摘要来详细阐述其核心概念和技术。 #### 隐式表面 - **隐式函数**：隐式函数定义了空间中的几何结构，如点、曲线或表面。 - **点**：可以使用一个常数值作为隐式函数表示一个点。 - **曲线**：通过一维隐式函数定义，该函数的零值等高线表示曲线。 - **表面**：二维隐式函数用于表示三维空间中的表面，其零等值面即为所求表面。 - **距离函数**： - **有符号距离函数**：一种特殊类型的隐式函数，不仅定义了零等值面，还给出了每个点到这个面的距离及方向。正值代表点位于表面外侧，负值则表示内侧。 #### 水平集方法概述 水平集方法的核心是利用水平集方程追踪界面的演化。它能够处理复杂的拓扑变化，并且可以高效地进行数值模拟。 - **运动方程**：描述界面随时间演化的偏微分方程。 - **外部速度场中的运动**：考虑外界因素对界面移动的影响。 - **涉及平均曲率的运动**：当界面的运动受到曲率控制时的情况。 - **数值离散化**：为了在计算机上模拟这些方程，需要将其离散化。 - **向上差分法**：用于处理非线性偏微分方程的一种常用技术。 - **Hamilton-Jacobi 方程**：一类非线性偏微分方程，广泛应用于控制理论和优化问题。 - **Hamilton-Jacobi ENO/WENO 方法**：基于有限差分的高精度数值方案。 - **TVD Runge-Kutta 方法**：确保数值解满足特定稳定性的高阶时间积分方法。 #### 特殊主题 - **构建有符号距离函数**：重新初始化水平集函数，使其保持为有符号距离函数。 - **快速行进方法**：一种高效算法，用于计算最近点问题。 - **正常方向的外推**：扩展水平集方法以处理更复杂的界面演化。 - **粒子水平集方法**：结合粒子方法和水平集方法的优点，提高追踪复杂界面的能力。 - **二维对象的建模**：使用两个水平集函数的交集来模拟二维空间中的曲线。 - **开放曲面和表面**：处理非封闭表面的问题，例如裂缝或孔洞。 #### 实际应用 - **图像分割**：利用水平集方法自动识别和分割图像中的物体。 - **流体动力学模拟**：追踪不混溶流体之间的界面，如水和空气。 - **医学成像**：用于分析和重建医学图像中的结构。 #### 结论 水平集方法为追踪和模拟随时间变化的界面提供了一个强大而灵活的工具。通过对隐式函数的巧妙运用，它可以有效地处理各种复杂场景下的界面演化问题。随着数值技术和计算能力的不断提高，水平集方法将在更多领域展现出其价值。

Nowadays, nonlinearity is involved in all walks of life. It is a challenge for engineers to design controllers for all kinds of nonlinear systems. To handle this issue, various nonlinear control theories have been developed, such as theories of adaptive control, optimal control, and robust control. Among these theories, the theory of optimal control has drawn considerable attention over the past several decades. This is mainly because optimal control provides an effective way to design controllers with guaranteed robustness properties as well as capabilities of opti- mization and resource conservation that are important in manufacturing, vehicle emission control, aerospace systems, power systems, chemical engineering pro- cesses, and many other applications.

标题中的“Intel RealSense 动态标定校准的官方棋盘格 Dynamic Calibration Print Target”指的是Intel RealSense技术提供的一种用于动态校准的工具。Intel RealSense是一项先进的计算机视觉技术，它包括各种传感器，如深度摄像头，用于捕捉和理解3D环境。动态标定是优化摄像头性能的过程，通过调整摄像头参数来提高图像质量和准确性。 动态标定通常涉及使用棋盘格图案，这是因为棋盘格图案提供了多个已知的空间点，这些点可以被摄像头捕捉并用来计算摄像头的内部和外部参数。描述中提到的“Intel RealSense Dynamic Calibration Print Target With Fixed Width (10 mm) Bars”就是这样一个棋盘格，其特征是中间有五条等间距的垂直条纹，其中三条黑色，两条白色，每条宽10毫米，总宽度为50毫米。这些条纹的设计是为了提供精确的测量基准，帮助校准摄像头的焦距、畸变和其他光学特性。 标签中的“棋盘格”和“校准”进一步强调了这个过程的核心要素。棋盘格是标定中的标准参考图案，而“校准”是指对摄像头进行调整以减小图像失真和提高成像质量的过程。 部分内容提供了关于如何正确打印和使用此棋盘格的指示。需要使用普通激光打印机在8.5” x 11”信纸大小的纸上打印，并确保在打印选项中选择“实际大小”，避免任何缩放。打印后，将棋盘格贴在平坦的表面上。关键在于，打印出的棋盘格尺寸应为68.4毫米宽，121.6毫米高，与iPhone 7 Plus 5.5英寸显示屏尺寸相同。此外，中间的垂直条纹长度应为100.0毫米，确保校准精度。 Intel RealSense的动态标定棋盘格是一种专门设计的工具，用于精确校准摄像头的光学性能。用户需按照提供的详细打印指南来制作棋盘格，以确保最佳的校准效果。这种技术有助于提升基于Intel RealSense的设备在各种应用场景中的视觉表现，例如机器人导航、增强现实、3D扫描和面部识别等。

​- 10 种带 LOD 的灌木丛； - 28 个预制件中含有 14 块带 LOD 的岩石，法线和顶部被叶子或其他纹理遮罩； - 29 种带 LOD 的草地和植物对象、预制件； - 29 种适用于 Unity 地形的草地和植物预制件； - 16 种带 LOD 的蘑菇； - 92 个预制件中的 37 个对象，如树枝、树桩、树干、坡、原木和细节石头，均带有 LOD，未被遮罩，或被树叶、苔藓、沙子遮罩； - 14 组包含 64 种地面纹理，均含有反照率/平滑度、AO、高度贴图、法线贴图、MT/AO/H/SM； - 地面纹理中包含：苔藓、叶子、植物、土壤、潮湿的土壤、根、岩石、悬崖、沙子、草地、石头； - 42 个预制木构件开发包和 4 个带有 LOD 的桥梁预制件； - 3 种带有 LOD 的阶梯； - 4 组包含 20 种道路纹理，非常适合我们的 R.A.M 系统，供您构建道路； - R.A.M 2019 道路配置文件； - 叶子、灰尘、瀑布粒子； - 带有 LOD 的树枝、叶子、苔藓细节对象； - Vegetation Studio 树木预制件； - 13 种优化山毛榉树，带有 LOD

【动态TWAIN ActiveX】是一种基于ActiveX技术的扫描仪驱动接口组件，它为开发者提供了一个强大而便捷的工具，使他们能够在各种Windows应用程序中轻松地集成扫描功能。动态TWAIN ActiveX允许开发者通过编程控制扫描仪，进行图像的捕获、预览、编辑和保存等操作。 动态TWAIN（Technology Without An Interesting Name，没有有趣名字的技术）是TWAIN标准的一种实现，最初由扫描仪制造商们共同制定，旨在统一不同品牌扫描仪的数据传输接口，简化跨平台的图像获取过程。ActiveX则是微软推出的一种组件对象模型（COM），用于构建可重用的软件组件，它在网页和桌面应用程序中广泛应用。 使用动态TWAIN ActiveX，开发者可以实现以下功能： 1. **扫描仪选择**：程序可以自动检测系统中的所有TWAIN兼容扫描仪，并让用户选择要使用的设备。 2. **图像预览**：在用户扫描前提供实时预览功能，以便调整扫描参数如分辨率、色彩模式等。 3. **图像捕获**：按照指定的设置获取扫描的图像数据，支持多种图像格式，如BMP、JPEG、TIFF等。 4. **图像处理**：包括旋转、裁剪、调整亮度、对比度等基本编辑操作。 5. **数据传输**：将捕获的图像数据直接保存到硬盘或者上传到服务器，也可以在内存中处理图像。 6. **用户交互**：提供自定义的用户界面元素，以适应不同的应用需求。 在提供的压缩包文件中，"TWAIN3.0 setup.exe"很可能是动态TWAIN ActiveX的安装程序，用于在用户的计算机上安装这个组件。这个版本可能指的是TWAIN的第三版，通常包含了一些新的特性和改进。而"keygen.exe"可能是一个密钥生成器，用于生成激活该组件所需的序列号。然而，需要注意的是，使用非法的密钥生成器违反了软件许可协议，可能导致法律问题。 在实际开发中，使用动态TWAIN ActiveX可以大大简化扫描功能的实现，但开发者仍需了解相关的TWAIN标准和ActiveX编程知识，以确保正确无误地集成和调用这些功能。同时，为了保证软件的安全性和合法性，应当通过正规途径购买并使用授权的组件。

Dynamic Effects for Stylized Water 2 (Extension)Unity程式化水动态效果 2（扩展）插件包Unitypackage 支持Unity版本2021.3.16及以上 通过框架扩展了 Stylized Water 2 资源，以添加动态和交互效果，例如涟漪、尾流和海岸波浪。 通过局部效果释放水面的全部潜力，响应您的创造力，增强环境并支持游戏反馈。 动态效果是常规场景对象，如网格、粒子、线条和轨迹，但使用专门的着色​​器使它们投影到水面上。 您可以将它们以任何方式放置在任何地方，并且它们可以添加（垂直）位移和/或表面泡沫，从而可以创建各种效果。 Stylized Water 2 的这个扩展添加了一个渲染框架，但也旨在使用它提供和进一步开发预构建的效果。 与水下渲染扩展 (v1.1.0+) 完全兼容。 特点： 利用粒子效果和轨迹将水推上来和/或添加表面泡沫。 重新计算法线，这意味着效果会正确影响水的阴影。 包括预制的： 海滩海岸线波浪效应 船尾流效果（基于轨迹和粒子） 波纹轨迹效果（例如游泳角色） 冲击涟漪效应（例如物体掉入水中） 雨滴 阵风 瀑布冲

动态参数插件(Dynamic Parameter Plug-in)是Jenkins持续集成工具中的一个重要扩展，它为构建过程提供了更加灵活的参数化选项。在 Jenkins 中，参数化构建允许用户在触发构建时输入特定值，这些值可以影响构建的过程和结果。然而，标准的参数化功能可能无法满足所有需求，这时就需要动态参数插件来扩展这一功能。 由于存在安全漏洞，当前无法通过官方仓库直接安装Dynamic Parameter Plug-in，因此需要采取手动安装的方式。手动安装通常包括以下几个步骤： 1. **下载插件**：你需要从可信源获取动态参数插件的离线包，例如从Jenkins社区的下载页面或通过其他可靠的渠道。在这个例子中，我们有名为“dynamicparameter离线插件”的压缩包。 2. **备份Jenkins**：在进行任何插件安装之前，确保对Jenkins的系统配置和数据进行备份，以防意外情况导致数据丢失。 3. **停用Jenkins服务**：停止Jenkins服务器以避免在安装过程中发生冲突。 4. **解压插件**：将下载的离线插件压缩包解压，获取`.hpi`文件。`.hpi`是Jenkins插件的标准格式。 5. **放置插件**：将`.hpi`文件复制到Jenkins的`plugins`目录下。如果你的Jenkins安装在默认路径，这个目录通常是`/plugins`。 6. **启动Jenkins**：重新启动Jenkins服务，让插件生效。 7. **验证安装**：登录到Jenkins管理界面，查看已安装插件列表，确认Dynamic Parameter Plug-in是否成功安装。 动态参数插件的主要特性包括： 1. **运行时参数**：在构建开始之前，动态参数插件可以根据用户的输入或其他参数的值动态生成新的参数。这可以用于根据环境、分支或其他条件生成自定义的构建参数。 2. **脚本支持**：你可以使用Groovy、Shell等脚本语言在后台执行计算，生成参数列表。这使得构建参数可以根据实际业务逻辑进行动态生成。 3. **依赖插件**：动态参数插件可能依赖于其他的Jenkins插件，例如在本例中，可能需要先安装基础的Parameter Plug-in。确保所有依赖项都已正确安装和配置。 4. **增强用户体验**：动态参数插件提高了用户与Jenkins交互的灵活性，让用户在提交构建请求时能够更好地控制构建过程。 Dynamic Parameter Plug-in是Jenkins中提升构建定制化程度的重要工具。尽管安装过程可能相对复杂，但其带来的优势在于能够根据具体需求创建更为智能化和个性化的构建流程。通过合理利用动态参数，你可以优化工作流，提高自动化效率，并减少人工干预的必要性。