相位器粒子编辑器插件 此插件基于生成的JSON数据创建粒子效果 入门 安装 使用脚本标签： < script src =" //cdn.jsdelivr.net/npm/@koreez/phaser-particle-editor-plugin/dist/plugin.min.js " > </ script > 使用npm： $ npm i -g npm $ npm i --save @koreez/phaser-particle-editor-plugin 用法 导入插件 普通JS var ParticleEditorPlugin = require ( "@koreez/phaser-particle-editor-plugin" ) ; ES2015 import ParticleEditorPlugin from "@koreez/phaser-particle-editor-plugin" ; 加载插件 您需要在游戏中加载插件。 就像Phaser中的任何其他插件一样，此操作也可以完成。 因此，要加载该插件，请将其包括在“移相器状态”之一中。 game . plu

Phaser3粒子编辑器 该工具旨在使用交互式创建粒子发射 在查看编辑器。 主要特点： 快速燃烧 无需运行时 易于使用 入门 首先，您要通过导出项目。 您可以通过单击项目名称旁边的菜单按钮来实现。 导出的项目结构： 用法 var config = { type : Phaser . WEBGL , width : 800 , height : 600 , backgroundColor : '#262626' , parent : 'phaser-example' , scene : { preload : preload , create : create , } , } ; var game = new Phaser . Game ( config ) ; function preload ( ) { this . load . atlas ( 'shapes' , 'assets/shapes.png' , 'assets/shapes.json' ) ; this . load . text ( 'particle-e

动态危害 动态危害的目标是估计生存分析中的时变效应。 时变效应是通过状态空间模型估算的，其中状态系数遵循给定的随机游动。 使用状态空间模型的优势在于，您可以推断出最近观察到的时间段以外的时间。 有关更多详细信息，请参见ddhazard小插图。 。 粒子滤波和更平滑的方法可以比随机游走模型估计更通用的模型。 有关一些示例，请参见目录。 安装 您可以使用以下命令从github安装dynamichazard： # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " boennecd/dynamichazard " ) 您还可以通过调用以下命令从CRAN下载该软件包： install.packages( " dynamichazard " ) 示例-ddhazard 我将使用JMbayes软件包中的aids数据集。 数据集

用于ROS的通用传感器融合程序包 使用此框架，可以在具有通用ROS节点的C ++库中实现低级传感器融合的估计方法。 实现的方法/算法是： 加权移动平均 移动中位数 卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波器 无味卡尔曼滤波器 采样重要性重采样（粒子滤波） 安装 这些软件包取决于Eigen3，因此，如果未安装（如果运行catkin_make，则会出现错误），请从。 将目录“ Eigen /”从此归档文件复制到/ usr / include / eigen3就足够了，即无需安装。 目录结构 sf_estimation：分别实现状态估计算法或过滤器的通用低层传感器融合框架。 sf_msgs：包含sf_filter节点可以发布的消息的软件包。 sf_filter：具有配置的ROS节点的源。 复制该文件夹以创建另一个具体的过滤器。 doc：代码文档，示例，教程，故障排除 示例：过滤ROS节点的一些示例配

unity3d 粒子特效包，下载即用

粒子过滤和平滑示例代码 这些示例代码说明了本杰明·伯恩（Benjamin Born / Johannes Pfeifer）（2014）：“政策风险与商业周期”，货币经济学杂志，第68页，第68-85页中使用的方法。 可以根据您的需要随意修改和修改代码，但请公平对待并确认出处。 我们自己从Andreasen，Martin M.（2011）的粒子过滤器实现中受益：“非线性DSGE模型和优化的中心差分粒子过滤器”，《经济动力与控制》，35（10），第1671-页1695 可以使用以下文件： 模拟AR1-随机波动过程 使用自举（SIR）粒子滤波器在AR1随机波动率模型上运行Metropolis-Hastings算法以评估可能性 Run Doucet等。 al。 粒子平滑剂 怎么跑 要运行的主要文件是：run_filter_and_smoother_AR1.m 参考： 粒子滤波器遵循Arula

matlab潮流计算含代码密集颗粒传热 该代码使用基于离散元素方法（DEM）的模型来计算在细小颗粒状流中通过类似沙子的小颗粒组的热传递。 它是为粒子热交换器和固体粒子太阳能接收器开发的，但对于类似主题的研究也可能有用，例如石灰窑，粉末床的激光烧结或冶金Craft.io。 其他研究人员已经为自己的研究开发了类似的代码，但是这些代码尚未公开。 可以在可用的DEM代码（例如开源代码LIGGGHTS或其他商业代码）内完成某些热传递建模，但是这些DEM代码不包括几种关键的热传递模式。 DPHT是用于大组球形小颗粒的热传递代码，球形小颗粒呈致密颗粒状流动或呈静态。 首先使用DEM模拟粒子碰撞机理，然后随着时间的推移将粒子xyz位置写入文本文件。 完成DEM模拟后，此DPHT代码将读取每个xyz位置文件，并计算粒子之间以及粒子与壁之间的热传递。 这可以被认为是与DEM的单向耦合。 DPHT是为在聚光太阳能领域中的固体颗粒太阳能接收器和热交换器建模而开发的，但是它适用于具有堆积或移动颗粒床的许多情况。 传热计算是基于先前发表的研究工作，论文对此进行了解释： 聚光太阳能领域高温粒子流建模的研究进展，埃文

状态：存档（代码按原样提供，预计不会更新） 多代理粒子环境 一个简单的多主体粒子世界，具有连续的观察和离散的动作空间，以及一些基本的模拟物理学。 用于中的 。 入门： 要安装，请cd进入根目录，然后键入pip install -e . 要以交互方式查看移至地标场景（请参阅./scenarios/中的其他内容），请执行以下操作： bin/interactive.py --scenario simple.py 已知依赖项：Python（3.5.4），OpenAI Gym（0.10.5），numpy（1.14.5） 要使用这些环境，请在make_env.py查看将其导入的代码。 代码结构 make_env.py ：包含用于将多代理环境作为类似OpenAI Gym的对象导入的代码。 ./multiagent/environment.py ：包含用于环境模拟的代码（交互物理学， _step

pyFEL Genesis 1.3 V4的无耻python克隆 描述 该项目旨在开发与Genesis 1.3 V4几乎100％兼容的软件包。 计划进行一些增强： 当存在计算加速器（如GPU，多核CPU）时，Opencl后端可加快仿真速度。 添加了以TOML和JSON格式描述输入文件的可能性 晶格元素的插件接口可简化新光束转换的创建。 加速腔和多极/组合功能磁体 并行随机发生器（PCG64），可在任意数量的MPI节点上进行可重现的仿真。 测试！！！

matlab发布代码多粒子跟踪 基于Daniel Blair和Eric Dufresne的MATLAB代码“用于胶体研究的数字视频显微镜方法”，John C. Crocker和David G. Grier，J。胶体界面科学。 179，298（1996）。 赵汉森： 教程 在此存储库中下载Zip文件以及网页中的代码： 初始化DETracker实例 tr = DETracker(); 在对话框中选择图像序列 Craft.io粒子跟踪 tr.getPTrace( pSize, intensityRatio, isShowRes, maxVel) pSize是以像素为单位的粒度initensityRatio是目标粒子的最小强度，例如，strengthRatio = 0.3表示粒子的最小强度应高于0.3 * maxIntensity isShowRes = 1表示在每个帧中显示粒子位置识别的结果，设置为0则忽略此功能maxVel确定连续两帧之间的最大位移 一个弹出窗口需要信息来确定跟踪，键入 help track 了解更多 查看结果 要获取跟踪的粒子数，请键入 tr.traceNum 要设置要在