1.粗粒化分子动力学的粒导实现及源码修改
2.7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
3.比李峋还要好看的爱心代码飘散效果
4.烟花代码编程python(玫瑰花代码编程python)
5.Gmapping-移动机器人是怎么构建地图
6.5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)

粗粒化分子动力学的实现及源码修改

       粗粒化分子动力学(CGMD)是一种提升时间空间计算尺度的算法，通过简化全原子模型为粗粒化粒子模型，航源使用代表性珠子代替原子，码粒以及粗粒化力场进行牛顿力学计算，地图显著降低计算成本，粒导尽管牺牲了一些原子级信息，航源alwayson 源码但在更大尺度上的码粒计算预测效果较好。CGMD在有机体领域研究较多，地图但对于金属等材料的粒导研究和力场开发相对不足。本文总结了过去的航源研究经历和发现。

       一、码粒粗粒化实现原理

       CGMD依托分子动力学计算框架，地图需要计算粒子间的粒导相互作用势进行牛顿迭代以获取粒子轨迹和相互作用力。建模和势函数是航源必须的，计算算法可直接沿用MD算法。码粒金属粗粒化建模需要保持原有晶体结构，并使整体能量不变。以fcc铜为例，每个粗粒化珠子代表八个铜原子，建立粗粒化晶胞。势函数修改遵循总势能不变、粒子间对势不变的朔源码燕窝文案准则，总能量不变是粗粒化体系的基本前提，势函数修改简化计算假设。

       二、粗粒化实现过程

       粗粒化晶胞建模可使用atomsk工具或在lammps内部，调整晶胞晶格常数和原子质量。势函数修改较为复杂，以EAM势函数为例，需要调整势函数文件，包括元素原子序数、质量、晶格常数和类型声明，势函数矩阵的调整，以及通过插值方法获取未知点值，确保粗粒化珠子在不同距离上具有相同的势能。同时需要修改Nr和cutoff参数。

       三、lammps源码修改

       lammps源码修改集中在pair系列文件，对eam势函数文件进行调整，通过修改计算势能的函数，确保计算结果与粗粒化程度一致。将计算结果写入到force头文件中，轨道线ElVE源码方便调用。编译修改后的lammps源码，进行算例测试，验证计算结果。

       四、结果验证

       对单晶铜单轴拉伸算例进行计算，对比原MD结果。发现CGMD计算出现失真现象，原因在于使用的势函数过于粗糙。更换更精确的mishin势后，精度显著提高，但仍存在误差。分析误差原因，模型过小导致计算结果失真，而非单纯精度问题。线性插值方法精度较低，考虑使用更高精度的插值法进行势函数修改。

       五、结论

       实现CGMD计算工具的过程并不复杂，但需要考虑多个实现思路。CGMD在金属材料研究领域的thinkphp注册登录源码应用前景良好，通过调整算法和参数，可以进一步提升计算精度和效率。后续研究可能涉及更高级的插值方法、更精确的势函数和对CGMD算法的优化。

7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)

       在上一讲中，我们深入探讨了pf.cpp文件，它将Augmented-MCL算法和KLD-sampling算法融合使用。重点在于pf_pdf_gaussian_sample(pdf)函数、pf_init_model_fn_t初始化模型以及pf->random_pose_fn方法进行粒子初始化。粒子的插入和存储采用kd树数据结构，同时kd树也表达直方图的k个bins，通过叶子节点数展现。

       本讲聚焦kd树在粒子滤波器模型中的作用（pf_kdtree.cpp）、概率密度函数pdf与特征值分解的关系（eig3.cpp、pf_vector.cpp）以及如何利用pdf生成随机位姿（pf_pdf.cpp），同时解释kd树与直方图的对应关系。

       在概率密度函数pdf的创建中，我们首先定义一个高斯PDF结构体pf_pdf_gaussian_t，包含均值和协方差的描述，接着进行协方差矩阵的分解，通过Housholder算子和QR分解完成特征值分解过程。androidkiller不能查看源码

       通过pdf结构体实现随机位姿的生成，具体在pf_pdf.cpp中pf_pdf_gaussian_sample函数实现，使用无均值带标准差的高斯分布进行生成。

       kd树数据结构在pf_kdtree.cpp中定义，包括节点和树的初始化，以及新位姿的插入。kd树的插入依据树的性质，通过计算max_split、中位数和分支点维数来定位新节点位置。查找节点和计算给定位姿权重则通过kd树结构实现，最终将树中叶子节点打标签，以统计特性如均值和协方差计算整个粒子集。

       kd树在AMCL中承担直方图功能，以叶子节点数目表示bin个数（k），概率密度函数pdf依赖于输入的均值和协方差生成，用于随机位姿的产生。此外，kd树还用于判断粒子集是否收敛。最后，kd树表达直方图的过程在pf.cpp中pf_update_resample函数中实现，而pf_resample_limit函数用于设定采样限制。

       kd树在粒子滤波器模型中的作用包括存储粒子样本集、查找和插入新位姿，以及统计特性计算。概率密度函数pdf的使用除了初始化粒子位姿外，还有判断粒子收敛的作用。下一讲将探讨amcl_node.cpp的处理内容，包括初始位姿、激光数据和坐标系转换，以及粒子滤波器pf的运用。

比李峋还要好看的爱心代码飘散效果

       效果. 爱心飘散代码

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       效果. 粒子爱心代码

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       效果. 3d立体爱心代码

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       效果. 会缩放的爱心代码

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       效果1. 流星雨爱心代码

       手机版打开入口: loveyou.github.io/lov...

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       效果2. "i love you"代码

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       效果3. "i love you"代码

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       效果. 送给我的公主殿下代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvuAB...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/3efdbbf0...

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       效果. 我永远为你着迷代码

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       源代码链接2: pan.quark.cn/s/ad...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/ec4aa...

       效果1. xxx, 生日快乐代码

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       源代码链接3: drive.uc.cn/s/f...

       效果2. 祝亲爱的 生日快乐代码

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       源代码链接3: drive.uc.cn/s/bcefee0...

       效果3. 祝xxx生日快乐代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvtg-...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/9fd...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/6fb...

       效果4. 祝你 生日快乐 (可以改成ta的名字)代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvtfI...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/9ba9a...

       效果5. xxx, 祝你生日快乐代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvuih...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/ff...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/f0...

       效果6. 生日快乐带声音代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvuiv...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/add...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/ade2...

       效果7. 生日快乐粒子特效代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvuit...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/ed...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/fc...

       效果8. 生日快乐代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvuiv...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/add...

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       效果1. xxx, 我喜欢你代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvu8l...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/bf...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/efe6d...

       效果2. 我爱你代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvu8l...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/bf...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/efe6d...

       效果3. love to you代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvu8l...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/bf...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/efe6d...

       效果4. 亲爱的，生日快乐 (可以改成ta的名字)代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvu8l...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/bf...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/efe6d...

       效果5. zws (可以改成ta的名字)代码

       源代码链接1: pan.xunlei.com/s/VNvu8l...

       源代码链接2: pan.quark.cn/s/bf...

       源代码链接3: drive.uc.cn/s/efe6d...

烟花代码编程python(玫瑰花代码编程python)

       æ”¾çƒŸèŠ±çš„代码

       #-*-coding:utf-8-*-importmath,random,timeimportthreadingimporttkinterastkimportreuuidFireworks=[]maxFireworks=8height,width=,classfirework(object):def__init__(self,color,speed,width,height):=uuid.uuid1()self.radius=random.randint(2,4)~4像素self.color=colorself.speed=speed.5-3.5秒self.status=0，status=0；爆炸后，status=1；当status时，烟花的生命期终止self.nParticle=random.randint(,)self.center=[random.randint(0,width-1),random.randint(0,height-1)]self.oneParticle=[]（%状态时）self.rotTheta=random.uniform(0,2*math.pi)：x=a*cos(theta),y=b*sin(theta)=[a,b]

python炫酷烟花表白源代码是多少？

       å­¦å®Œæœ¬æ•™ç¨‹åŽï¼Œä½ ä¹Ÿèƒ½åšå‡ºè¿™æ ·çš„烟花秀。

       å¦‚上图示，我们这里通过让画面上一个粒子分裂为X数量的粒子来模拟爆炸效果。粒子会发生＂膨胀”，意思是它们会以恒速移动且相互之间的角度相等。这样就能让我们以一个向外膨胀的圆圈形式模拟出烟花绽放的画面。

       ç»è¿‡ä¸€å®šæ—¶é—´åŽï¼Œç²’子会进入＂自由落体”阶段，也就是由于重力因素它们开始坠落到地面，仿若绽放后熄灭的烟花。

       åŸºæœ¬çŸ¥è¯†ï¼šç”¨Python和Tkinter设计烟花。

       è¿™é‡Œä¸å†ä¸€è‚¡è„‘把数学知识全丢出来，我们边写代码边说理论。首先，确保你安装和导入了Tkinter，它是Python的标准GUI库，广泛应用于各种各样的项目和程序开发，在Python中使用Tkinter可以快速的创建GUI应用程序。

       importtkinterastk

       fromPILimportImage,ImageTk

       fromtimeimporttime,sleep

       fromrandomimportchoice,uniform,randint

       frommathimportsin,cos,radians

       é™¤äº†Tkinter之外，为了能让界面有漂亮的背景，我们也导入PIL用于图像处理，以及导入其它一些包，比如time，random和math。它们能让我们更容易的控制烟花粒子的运动轨迹。

       Tkinter应用的基本设置如下：

       root=tk.Tk()

       ä¸ºäº†èƒ½åˆå§‹åŒ–Tkinter，我们必须创建一个Tk()根部件（rootwidget），它是一个窗口，带有标题栏和由窗口管理器提供的其它装饰物。该根部件必须在我们创建其它小部件之前就创建完毕，而且只能有一个根部件。

       w=tk.Label(root,text="HelloTkinter!")

       è¿™ä¸€è¡Œä»£ç åŒ…含了Label部件。该Label调用中的第一个参数就是父窗口的名字，即我们这里用的＂根”。关键字参数＂text”指明显示的文字内容。你也可以调用其它小部件：Button，Canvas等等。

       w.pack()

       root.mainloop()

       æŽ¥ä¸‹æ¥çš„这两行代码很重要。这里的打包方法是告诉Tkinter调整窗口大小以适应所用的小部件。窗口直到我们进入Tkinter事件循环，被root.mainloop()调用时才会出现。在我们关闭窗口前，脚本会一直在停留在事件循环。

       å°†çƒŸèŠ±ç»½æ”¾è½¬è¯‘成代码

       çŽ°åœ¨æˆ‘们设计一个对象，表示烟花事件中的每个粒子。每个粒子都会有一些重要的属性，支配了它的外观和移动状况：大小，颜色，位置，速度等等。

跨年烟花代码｜用Python送你一场跨年烟花秀

       å·²ç»æŽ¥è¿‘尾声了，即将到来，本文我们用Python送你一场跨年烟花秀。

       æˆ‘们用到的Python模块包括：tkinter、PIL、time、random、math，如果第三方模块没有装的话，pipinstall一下即可，下面看一下代码实现。

       å¯¼åº“

       çƒŸèŠ±é¢œè‰²

       å®šä¹‰çƒŸèŠ±ç±»

       ç‡ƒæ”¾çƒŸèŠ±

       å¯åŠ¨

       çœ‹ä¸€ä¸‹æ•ˆæžœï¼š

       å¹´è·¨å¹´çƒŸèŠ±ä»£ç å¯å¤åˆ¶

       çƒŸèŠ±ä»£ç å¦‚下：

       packagelove;

       importjava.applet.Applet;

       importjava.awt.Color;

       importjava.awt.Graphics;

       importjava.net.URL;

       importjava.util.Random;

       çƒŸèŠ±

       @authorenjoy

       @SuppressWarnings("serial")

       publicclassQextendsAppletimplementsRunnable

       publicintspeed,variability,Max_Number,Max_Energy,Max_Patch,

       Max_Length,G;

       publicStringsound;

       privateintwidth,height;

       privateThreadthread=null;

       privateBeaClassDemobcd[];

       publicvoidinit()

       inti;

       this.setSize(,);

       width=getSize().width-1;

       height=getSize().height-1;

       speed=1;//烟花绽放的速度

       variability=;

       Max_Number=;//可发出烟花的最大数目

       Max_Energy=width+;

       Max_Patch=;//最大的斑点数

       Max_Length=;//斑点的最大距离

       G=;//向地面弯曲的力度

       bcd=newBeaClassDemo[Max_Number];

       for(i=0;iMax_Number;i++)

       bcd[i]=newBeaClassDemo(width,height,G);

       }

       publicvoidstart(){

       if(thread==null){

       thread=newThread(this);

       thread.start();

       }

       }

       @SuppressWarnings("deprecation")

       publicvoidstop(){

       if(thread!=null){

       thread.stop();

       thread=null;

       }

       }

       @SuppressWarnings({ "unused","static-access"})

       publicvoidrun(){

       inti;

       intE=(int)(Math.random()*Max_Energy*3/4)+Max_Energy/4+1;

       intP=(int)(Math.random()*Max_Patch*3/4)//烟花的斑点数

       +Max_Patch/4+1;

       intL=(int)(Math.random()*Max_Length*3/4)//烟花可发射出的距离

       +Max_Length/4+1;

       longS=(long)(Math.random()*);

       booleansleep;

       Graphicsg=getGraphics();

       URLu=null;

       while(true){

       try{

       thread.sleep(/speed);

       catch(InterruptedExceptionx){

       sleep=true;

       for(i=0;iMax_Number;i++)

       sleep=sleepbcd[i].sleep;

       if(sleepMath.random()*variability){

       E=(int)(Math.random()*Max_Energy*3/4)+Max_Energy/4

       +1;

       P=(int)(Math.random()*Max_Patch*3/4)+Max_Patch/4

       +1;

       L=(int)(Math.random()*Max_Length*3/4)+Max_Length/4

       +1;

       S=(long)(Math.random()*);

       for(i=0;iMax_Number;i++){

       if(bcd[i].sleepMath.random()*Max_Number*L1)

       bcd[i].init(E,P,L,S);

       bcd[i].start();

       bcd[i].show(g);

       publicvoidpaint(Graphicsg)?

       g.setColor(Color.black);

       g.fillRect(0,0,width+1,height+1);

       classBeaClassDemo

       publicbooleansleep=true;

       privateintenergy,patch,length,width,height,G,Xx,Xy,Ex[],Ey[],x,

       y,Red,Blue,Green,t;

       privateRandomrandom;

       publicBeaClassDemo(inta,intb,intg)

       width=a;

       height=b;

       G=g;

       publicvoidinit(inte,intp,intl,longseed)?

       inti;

       energy=e;

       patch=p;

       length=l;

       //创建一个带种子的随机数生成器

       random=newRandom(seed);

       Ex=newint[patch];

       Ey=newint[patch];

       Red=(int)(random.nextDouble()*)+;

       Blue=(int)(random.nextDouble()*)+;

       Green=(int)(random.nextDouble()*)+;

       Xx=(int)(Math.random()*width/2)+width/4;

       Xy=(int)(Math.random()*height/2)+height/4;

       for(i=0;ipatch;i++){

       Ex[i]=(int)(Math.random()*energy)-energy/2;

       Ey[i]=(int)(Math.random()*energy*7/8)-energy/8;

       publicvoidstart

       t=0;

       sleep=false;

       publicvoidshow(Graphicsg)

       if(!sleep)?

       if(tlength)

       inti,c;

       doubles;

       Colorcolor;

       c=(int)(random.nextDouble()*)-+Red;

       if(c=0c)

       Red=c;

       c=(int)(random.nextDouble()*)-+Blue;

       if(c=0c)

       Blue=c;

       c=(int)(random.nextDouble()*)-+Green;

       if(c=0c)

       Green=c;

       color=newColor(Red,Blue,Green);

       for(i=0;ipatch;i++)

       s=(double)t/;

       x=(int)(Ex[i]*s);

       y=(int)(Ey[i]*s-G*s*s);

       g.setColor(color);

       g.drawLine(Xx+x,Xy-y,Xx+x,Xy-y);

       if(t=length/2)

       intj;

       for(j=0;j2;j++)

       s=(double)((t-length/2)*2+j)/;

       x=(int)(Ex[i]*s);

       y=(int)(Ey[i]*s-G*s*s);

       g.setColor(Color.black);

       g.drawLine(Xx+x,Xy-y,Xx+x,Xy-y);

       å¸¸ç”¨çš„编程语言。

       ç¼–程语言一：C语言

       C语言是世界上最流行、使用最广泛的高级程序设计语言之一。在操作系统和系统使用程序以及需要对硬件进行操作的场合，用C语言明显优于其它高级语言，许多大型应用软件都是用C语言编写的。

       ç¼–程语言二:java

       Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由SunMicrosystems公司于年5月推出的Java程序设计语言和Java平台（即JavaSE,JavaEE,JavaME）的总称。

       ç¼–程语言三:c++

       C++这个词在中国大陆的程序员圈子中通常被读做“C加加”，而西方的程序员通常读做“Cplusplus","CPP”。它是一种使用非常广泛的计算机编程语言。C++是一种静态数据类型检查的、支持多重编程范式的通用程序设计语言。

Gmapping-移动机器人是怎么构建地图

       本文将深入解析移动机器人如何利用gmapping算法构建地图，帮助您理解算法原理和流程。首先，gmapping是基于2D激光雷达的RBPF算法，它在室内环境中表现出色，构建精度高，对扫描频率要求低。但随着环境增大，其内存和计算需求也会显著增加，不适合大规模场景。

       使用gmapping，首先需要安装算法功能包，它依赖/tf（机器人关节变换）和/scan（激光雷达扫描数据）。/tf负责机器人姿态的转换，确保地图构建的准确性。在启动前，确保TF树结构正确，然后通过命令查看。gmapping的流程包括理解算法、安装、配置参数、执行算法和保存地图。

       算法核心在于概率描述和迭代式位姿估计。从源码角度看，gmapping是通过一系列函数调用来实现地图构建的。通过学习这些步骤，您可以清晰地理解每个环节的作用和目的。对于更深入的内容，如gmapping源码解读和相关理论，后续文章会陆续发布。

       粒子滤波在gmapping中起到关键作用，它通过机器人不断运动、感知环境信息，逐步缩小位置不确定度，最终实现精准定位。这个过程就像“我”根据机器人观察到的下雪、雾霾和特定语音信息，逐步确定其位置，最终锁定在“北京”。

       总结来说，gmapping构建地图是一个结合算法、硬件和感知数据的过程，通过逐步减少不确定性，为机器人导航提供可靠的地图。对于想要深入了解这一技术的读者，后续内容将提供更详尽的教程和资料。

5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)

       粒子滤波器这部分内容较为复杂，涉及众多理论与数据结构，我们将分多个部分进行介绍。本部分内容主要对pf文件夹进行简要分析，包括蒙特卡罗定位在pf中的代码实现、KLD采样算法的理论介绍及其在pf中的具体实现。

       pf文件夹主要由以下部分组成：3✖3对称矩阵的特征值和特征向量的分解、kdtree的创建与维护方法、Gaussian模型与概率密度模型采样生成粒子、三维列向量、三维矩阵、实现pose的向量运算、局部到全局坐标的转换以及全局坐标到局部坐标的转换。

       接下来，我们将对各个头文件进行简要分析。

       粒子滤波器是AMCL定位的理论基础，属于粒子滤波的一种。关于粒子滤波的原理及代码效果演示，可以参考相关资料。

       AMCL包中的粒子滤波器作用如下：首先，参考pf.cpp中的pf_update_action函数，了解sample_motion_model代码实现；其次，参考pf.cpp中的pf_update_sensor函数，了解measurement_model的代码实现。

       AMCL引入KLD采样理论，对蒙特卡罗定位进行再次改进。参考《概率机器人》第8章，讨论粒子滤波器的效率及采样集大小的重要性。KLD采样是蒙特卡罗定位的一个变种，它能随时间改变粒子数，降低计算资源的浪费。

       3.1 KLD_Sampling_MCL算法介绍：算法将以前的采样集合、地图和最新的控制及测量作为输入，要求统计误差界限err和sigma。在满足统计界限之前，KLD采样将一直产生粒子。算法产生新粒子，直到粒子数M超过Mx和使用者定义的最小值Mx（min）。

       3.2 KLD采样算法在AMCL包中的具体应用：代码在pf.cpp中的pf_update_resample函数中实现。接下来，我们将详细分析pf文件夹里每个CPP文件的代码逻辑。