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  • 来自专栏我在本科期间写的文章

    ❤️创意网页:HTML5,canvas创作科技感粒子特效(科技感粒子、js鼠标跟随、粒子连线)

    科技感粒子特效网页 在本篇技术博客中,我们将学习如何创建一个令人赞叹的科技感粒子特效网页。 动态图展示 静态图展示 图1 图2 视频展示 HTML5粒子连接 项目代码解析 HTML 结构 首先,我们来看一下HTML结构。代码中只有一个<canvas>元素,这是我们用来绘制粒子特效的画布。 代码的主要功能包括: 创建粒子和连线的类。 初始化粒子数组,并在画布上绘制粒子。 根据鼠标的位置更新粒子的运动状态,并绘制粒子之间的连线。 实现动画效果,使粒子和连线随着时间不断更新。 ​ if (distance < maxDistance) { particle.angle = Math.atan2(dy, dx); particle.speed = 5; distance < maxDistance) { particle.angle = Math.atan2(dy, dx); particle.speed = 5;

    4.2K10编辑于 2024-03-20
  • 来自专栏全栈程序员必看

    Unity中的Shuriken粒子系统(5)

    通过Particle System中的Start Speed,只能设置粒子发射的起始速度,不能改变粒子发射过程中的速度;而Velocity over Lifetime能够改变粒子在运动过程中的速度。 以X轴曲线为例,当设置时,点亮X的曲线,对下方的红色直线进行设置,此时粒子在圆环周围产生。当需要粒子在运动过程中有一定的速度,只需用鼠标将红线移到X轴指定的位置。 例如图中,将红线移到X轴值为10的位置,表示在一个生命周期内,粒子在运动过程中保持10的速度发射粒子。 通过分别设置X、Y、Z的两个值可以粒子在一个速度区间内随机产生。有些粒子运动快些,有些粒子运动慢些。 以X轴曲线设置为例,下图表示粒子在X轴方向上发射粒子,且粒子的速度在生命周期的分布如两条曲线中间一样,粒子速度在两条曲线之间随机且速度逐渐减小。Y轴和Z轴曲线设置同理。

    1.1K40编辑于 2022-11-17
  • 来自专栏蚂蚁开源社区

    HTML5 canvas 粒子特效显示图像文字

    下面这个是粒子对象的封装,其中x,y为粒子的位置,ex,ey为粒子的目标位置,vx,vy为粒子的速度,color为粒子的颜色,particleSize为粒子的大小,stop是粒子是否静止,maxCheckTimes particleSize_x; this.height=particleSize_y; this.stop=false;this.maxCheckTimes=10; this.checkLength=5; 然后是update方法,这个方法是粒子运动的核心,但是原理很简单,就是一些简单的运动学知识,获取到粒子与目标点夹角的角度,通过角度将粒子的加速度分解为水平和垂直加速度,再计算出粒子在新的一帧的水平速度和垂直速度 粒子的最后一个方法,checkmouse其实就是检测鼠标位置,如果粒子跟鼠标的距离小于15,则将粒子的目标位置置于与鼠标距离为15的地方,为了保证鼠标移开后粒子还能回到原来的地方,所以用了个recordX 和recordY来记录粒子初始的位置,当鼠标离开粒子时,重置粒子的目标位置。

    7K30发布于 2019-08-09
  • 来自专栏Android知识点总结

    Android粒子篇之文字的粒子化运动

    零、前言 1.第一次接触粒子是在html5的canvas,说是html的canvas,倒不如说是JavaScript的canvas,毕竟核心都在js。 2.经过长久的酝酿,感觉Java实现粒子运动好像也不是什么难事,Android粒子篇将用Android作为视口,带你领略粒子的炫酷。 3.关于性能方面,我想只要合理控制粒子的消失,还是可以接受的。 4.粒子效果的核心有三个点:收集粒子、更改粒子、显示粒子 5.为了纯粹,本文只实现下图的粒子效果: ? 粒子效果 一、文字的粒子化思路 1.资源准备 经过我的思索,既然可以用二维数组实现数字的粒子化:见:Android原生绘图之炫酷倒计时, 那么一个Bitmap不是天然包含一个二维的像素数组吗? ---- 三、粒子动画结束监听: 现在到了粒子全部湮灭的监听了,在一张图片的所有粒子湮灭后进入下一个图片: 很容易想到在移除粒子是监听粒子集合是否为空 1.成员变量准备 private List

    1.7K30发布于 2018-12-14
  • 来自专栏全栈程序员必看

    Delphi XE5 FireMonkey移动开发示例:粒子系统

    测试结果:在Windows7上,脱离开发环境的性能与Processing相当,在Android上表现良好。

    86920编辑于 2022-09-09
  • 来自专栏小白VREP

    粒子群算法

    于1995年,美国心理学家JK和电气工程师RE共同提出了粒子群算法,其基本思想是对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发,对仿真模型进行修正,使粒子飞向空间并且在最好处进行降落。 ? 此图借鉴于CSDN,不是原创,借用此图对粒子群算法进行简单介绍。 (4)生成初始种群:首先随机生成初始种群位置和速度,然后初始化个体历史最佳位置以及个体历史最佳适应度,初始化群体历史最佳位置以及群体历史最佳适应度; (5)进行粒子群迭代:更新速度并对速度进行边界处理 (5)进行迭代结果输出。 ? 以上代码部分是在csdn上下载的,未进行更改,在这里就不抛出来了,有需要的小伙伴可以私信我。 以下是我用粒子群优化算法对一工程实际问题进行优化的结果: ? 由于粒子群算法比较成熟,为进行对比,采用2020年提出的麻雀搜索算法对同一问题进行优化,结果如下: ?

    1.7K20发布于 2021-01-21
  • 来自专栏机器学习算法与Python学习

    粒子群优化

    Millonas在开发应用于人工生命(artificial life)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。 粒子群算法与选择算子的结合,这里相混合的思想是:在原来的粒子群算法中,我们选择粒子群群体的最优值作为pg,但是相结合的版本是根据所有粒子的适应度的大小给每个粒子赋予一个被选中的概率,然后依据概率对这些粒子进行选择 粒子群算法与变异算子的结合,结合的思想:测试所有粒子与当前最优的距离,当距离小于一定的数值的时候,可以拿出所有粒子的一个百分比(如10%)的粒子进行随机初始化,让这些粒子重新寻找最优值。 二进制PSO与遗传算法在形式上很相似,但实验结果显示,在大多数测试函数中,二进制PSO比遗传算法速度快,尤其在问题的维数增加时 4 协同粒子群算法 协同PSO,该方法将粒子的D维分到D个粒子群中,每个粒子群优化一维向量 例如第i个粒子群,除第i个分量外,其他D-1个分量都设为最优值,不断用第i个粒子群中的粒子替换第i个分量,直到得到第i维的最优值,其他维相同。

    1.5K80发布于 2018-04-08
  • 来自专栏量子发烧友

    什么是粒子

    但物理学家对粒子的概念从未像现在这样发生过更大的变化。 基本粒子是宇宙的基本物质。他们也很奇怪。 图:Ashley Mackenzie 鉴于宇宙中的一切都归结为粒子,一个问题出现了:什么是粒子? Samuel Velasco/广达杂志 具有 1 个和 5 个自旋标签的基本粒子也出现在自然界中。只有具有四个自旋标签的 Poincaré 群的表示似乎丢失了。 这种“大统一理论”最自然的候选者是称为 SU(5) 的对称群,但实验很快就排除了这种选择。其他不那么吸引人的可能性仍在发挥作用。 当粒子碰撞时,振幅指示粒子如何变形或散射。粒子相互作用创造了世界,因此物理学家测试他们对世界的描述的方式是将他们的散射幅度公式与欧洲大型强子对撞机等实验中粒子碰撞的结果进行比较。 — Yuval Ne'eman 和 Shlomo Sternberg 4:“粒子有很多层。” ——文小刚 5:“我们认为是基本粒子,但它们可能是振动的弦。”

    1.4K10编辑于 2023-02-24
  • 来自专栏YoungGy

    粒子滤波简介

    粒子滤波基于蒙特卡洛方法,用后验概率中随机抽取的粒子集对目标概率密度函数进行近似。本文将简要介绍如何用粒子滤波进行定位并附上相关代码实例。 粒子滤波概述 粒子滤波,和卡尔曼滤波、一维马尔科夫定位都是贝叶斯滤波的一种方法。其最大特点是原理与实现特别简单。 其核心思想是:用很多个粒子代表定位物体,每个粒子有权重ww代表该粒子位置的可信度。 ;在resample阶段,根据粒子的ww重新采样粒子。 zz与地图值zlz_l计算出每个粒子的权重ww resample:根据粒子的ww重新采样粒子 其伪代码如下: 下面,将分阶段具体介绍粒子滤波。 可是,该过程存在如下问题: 粒子观测值的坐标系是以粒子为中心的,粒子前进方向为x轴的坐标系,不同与地图标志物的坐标系。需要统一到地图坐标系。

    2.7K90发布于 2018-01-05
  • 来自专栏紫禁玄科

    粒子风暴代码

    视屏: http://mpvideo.qpic.cn/0bf2zmaaoaaavqai4xq3l5pvbs6da7fqabya.f10002.mp4? this.setupFigure(); } } }; var STRATEGY = { SCATTER_RADIUS :150, CONE_ASPECT_RATIO : 1.5, RING_COUNT : 5,

    1.1K20编辑于 2022-03-24
  • 来自专栏青年码农

    11款惊艳的HTML5粒子动画特效

    HTML5确实非常强大,很多时候我们可以利用HTML5中的新技术实现非常炫酷的粒子动画效果,粒子动画在HTML5应用中也是比较消耗本地资源的,尤其是CPU,但是有些HTML5粒子效果确实能给用户带来不一样的惊艳用户体验 本文就是要分享11款效果惊艳的HTML5粒子动画特效,希望你可以喜欢。 1.3D粒子 代码比较简洁, 只包含css和js文件 ? 2.粒子粒子波浪效果 ? 3.粒子波浪 另一种粒子波浪效果 ? 4.粒子动画 粒子动画 ? 5.粒子空间 发散效果 ? 6.粒子扩散 文字特效 ? 7.粒子球 3D粒子球 ? 8.粒子时钟 时钟效果 ? 9.粒子隧道 看时间久有点晕 ? 10.粒子文本 粒子文本 ? 11.粒子粒子雨效果 ?

    5.5K1513发布于 2020-09-30
  • 来自专栏杂谈

    UE5 猎户座漂浮小岛 03 视觉效果 粒子

    强-0.192 散-2.56 Ima Eff 晕-0.972 1.4.3 调色 颜分 Global 饱和-1.14 对比度-1.07 增-0.94 Mid-饱-1.15 Hig-对-0.87 2.粒子

    21110编辑于 2024-10-11
  • 来自专栏IT杂谈学习

    Python实现粒子系统效果:创建动态粒子动画

    引言 粒子系统是一种常见的图形学技术,被广泛应用于模拟烟雾、火焰、雨雪等自然现象。在这篇博客中,我们将使用Python创建一个动态的粒子系统效果。 , x, y): self.x = x self.y = y self.size = random.randint(2, 5) self.color 我们定义一个函数来生成粒子,并存储在一个列表中: particles = [] def emit_particles(x, y): for _ in range(5): particles.append = x self.y = y self.size = random.randint(2, 5) self.color = (255, 255, 255) particles = [] def emit_particles(x, y): for _ in range(5): particles.append(Particle(x

    1.3K10编辑于 2024-09-20
  • 来自专栏全栈程序员必看

    粒子群优化算法的实现方式_matlab粒子群优化算法

    粒子群算法也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),PSO有几个关键概念:粒子、优化函数、适值(Fitness Value)、飞行方向、飞行距离。 ^2))^2)+0.8; end 目标函数最小值计算代码如下: clear all clc x=zeros(1,10); [x1,x2,f] = PSO_im(@imF,60,2,2,0.8,800,5,0.0000001,10,0.6,0.0000000000000000001,0 从上面公式可以看出,惯性权重随着粒子目标函数值的改变而改变。当粒子目标值分散时,减小惯性权重;粒子目标值一致时,增加惯性权重。 包括基于模拟退火的混合粒子群算法、基于杂交的混合粒子群算法等。下面以基于的混合粒子群算法为例。 基于的混合粒子群算法是借鉴遗传算法中杂交的概念,在每次迭代中,根据杂交率选取指定数量的粒子放入杂交池内,池内的粒子随机两两杂交,产生同样数目的子代粒子( n n n),并用子代粒子替代父代粒子( m m

    2.3K30编辑于 2022-11-10
  • 来自专栏隐身

    幽灵粒子是什么?

    幽灵粒子:揭秘宇宙中的神秘使者 在广袤无垠的宇宙中,隐藏着许多令人惊叹的奥秘。其中,有一种被称为“幽灵粒子”的微小存在,以其独特的性质和难以捉摸的特性,吸引了无数科学家的目光。 那么,幽灵粒子究竟是什么?它为何被称为“幽灵”?又在我们探索宇宙的过程中扮演着怎样的角色呢? 幽灵粒子,更为人们熟知的名字是中微子,是一种极为微小的基本粒子。 然而,尽管中微子在宇宙中无处不在,但由于其与物质的相互作用极为微弱,使得它们极难被直接探测到,因此得名“幽灵粒子”。 中微子之所以被称为“幽灵粒子”,首先源于它们那令人难以置信的“隐身”能力。 为了捕捉这些神秘的粒子,科学家们需要在地下深处建造巨大的中微子探测器,利用特殊的材料和技术来偶尔捕捉到极少数与物质相互作用的中微子。这种探测难度之大,使得中微子的研究充满了挑战和未知。 总之,“幽灵粒子”中微子以其独特的性质和难以捉摸的特性为我们揭示了宇宙的奥秘。尽管它们在我们的日常生活中并不明显,但在物理学领域中却占据着举足轻重的地位。

    1.5K10编辑于 2024-10-25
  • 来自专栏我分享我快乐

    【案例】html5 Canvas酷炫粒子图形变形动画特效

    HTML5 的功能非常强大,很多时候我们可以利用HTML5中的新技术实现非常炫酷的粒子动画效果,虽然粒子动画在HTML5应用中是比较消耗本地资源的,尤其是CPU,但是有些HTML5粒子效果确实能给用户带来不一样的惊艳用户体验 今天段老师就来和同学们分享这款效果惊艳的HTML5粒子动画特效,希望大家喜欢。 酷炫粒子图形变形动画特效 ▼ ? 想要知道如何制作吗? 那就快戳下方视频学习吧~ 教学视频 ▼ 以上就是给同学们分享的 如何用html5 Canvas酷炫粒子图形变形动画特效教学视频~后期我会给同学们每周分享一个经典(实用)案例。 ps:后台回复【粒子】,获取网页制作特效源文件!

    4K20发布于 2019-09-19
  • 来自专栏全栈程序员必看

    粒子群算法详解

    ❃同遗传算法类似,也是一种基于群体叠代的,但并没有遗传算法用的交叉以及变异,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 ❃所有的粒子都由一个fitness-function确定适应值以判断目前的位置好坏。 ❃每一个粒子必须赋予记忆功能,能记住所搜寻到的最佳位置。 ❃每一个粒子还有一个速度以决定飞行的距离和方向。 D维空间中,有m个粒子粒子i位置:xi=(xi1,xi2,…xiD) 粒子i速度:vi=(vi1,vi2,…viD),1≤i≤m,1 ≤d ≤D 粒子i经历过的历史最好位置:pi=(pi1 b.基本PSO公式 (3)基本PSO算法流程图 关于每个粒子的更新速度和位置的公式如下: 三.简单应用 (1)•编码:因为问题的维数为5,所以每个粒子5维的实数向量。 (3)•种群大小:为了说明方便,这里采用一个较小的种群规模,m=5。 (4)•停止准则:设定为最大迭代次数100次。 (5)•惯性权重:采用固定权重0.5。

    3.9K20编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏全栈程序员必看

    FEC算法_粒子群算法

    场景3、丢失两个数据包Di、Dj,冗余包C1和C2没有丢失,则可以通过接收到的数据和冗余数据C1、C2恢复出Di和Dj,其恢复公式推导如下: (5) 传输中丢掉了两个数据包图示 整理后为:

    84620编辑于 2022-09-22
  • 来自专栏Android知识点总结

    【Flutter&Flame游戏 - 拾陆】粒子系统 | 粒子的种类

    粒子种类总览 在上一篇中,我们知道了如何使用 ParticleSystemComponent 构建显示粒子。这篇文章将详细介绍一下 Flame 中内置的粒子种类。 image.png https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/55bcfa9d153d44b7a079eda7f5dd2f14~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark 控制随机粒子的方向 虽然粒子是随机的,但是我们也可以进行控制。比如如何让粒子四散,也就是速度和加速度的矢量可以随机在四个象限中出现。 image.png ---- 5. 为主角子弹添加爆炸粒子 粒子可以用在子弹消失时,产生爆炸效果。 到这里,我们也对粒子系统有了较深的理解。粒子相对于构建来说,感觉更加轻量。

    1.2K20编辑于 2022-06-19
  • 来自专栏全栈程序员必看

    粒子群优化算法python程序_粒子群算法的具体应用

    二、算法流程 三、算法的python实现 实验结果 ---- 前言 首先简单介绍粒子群优化算法,粒子群优化算法的python实现(含代码) ---- 一、粒子群优化算法是什么? (4)如果该粒子的历史最优比全局最优要好,那么全局最优将会被该粒子的历史最优所替代。 (5)对每个粒子i的第d维的速度和位置分别按照下列公式进行更新。 np.zeros((N,2,4)) global pBest,gBest for i in range(N): for j in range(4): C[i][0][j] = np.random.uniform(-5,5 C # 判断更新后是否还在问题空间内 def whether_out(C): for i in range(len(C)): for j in range(4): if C[i][0][j] < -5 : C[i][0][j] = -5 elif C[i][0][j] > 5: C[i][0][j] = 5 return C # 更新粒子的速度和位置 def update_C(C,N,w,c1,c2)

    1.2K20编辑于 2022-11-07
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