jqueryの記事分類 3D球面ナビゲーション_jquery
先日、左記の3D全天球ナビゲーションの記事分類について書きましたが、その実装内容を簡単に記録しておきます。
効果:
カテゴリのタイトルをクリックすると、このカテゴリに対応するおすすめ記事のリストが表示されます。
エフェクトのスクリーンショット:
HTML:
Core JS: 3D 球状クラウド ポップアップを動的に生成modal form-articlemap.js
var $list = $(list )
$list.mousemove(function(e) {
var topOfList = $list.eq(0).offset().top
var listHeight = $list .height()
stepping = (e.clientY - topOfList) / listHeight * 0.2 - 0.1;
});
for (var i = element.length - 1; i >= 0; i --) {
element[ i].elemAngle = i * Math.PI * 2 / element.length;
}
関数 render(); >for (var i = element.length - 1; i >= 0; i--) {
var angle = element[i].elemAngle offset;
x = 120 Math.sin(angle) * 30;
y = 45 Math .cos(angle) * 40;
size = Math.round(15 - Math.sin(angle) * 15);
var elementCenter = $(element[i] ).width() / 2;
var leftValue = (($list.width() / 2) * x / 100 - elementCenter) "px"
$(element[i]).css("fontSize ", サイズ "pt");
$(element[i]).css("opacity", size / 100);
$(element[i]).css("zIndex", size);
$(element[i] ).css("left", leftValue);
$(element[i]).css("top", y "%");オフセット = ステップ;
}
});
関数 ClickLink(item) {
var typName = $(item).text();
var links = null; (typName) {
case " HTML":
links = TrainLinks(Links.HTML);
case "CSS":
links = TrainLinks(Links.CSS); 🎜>break;
case " JavaScript":
links = TrainLinks(Links.JavaScript);
case "Ajax":
links = TrainLinks(Links.Ajax); 🎜>break;
case " Asp.net":
links = TrainLinks(Links.Aspnet);
case "C#":
links = TrainLinks(Links.CSharp) ;
ブレーク;
ケース "デバッグ":
ブレーク "パフォーマンス":
リンク = TrainLinks(Links.Performance) ;
break;
ケース "Architect":
links(Links.Architect);
CommonHelper.showNoBtnAlert(typName, links); }
function TrainLinks(arr) {
var links = "これは利用可能ですが、まだ利用できません。 ";
if (arr.length > 0) {
links = '
- ';
- ' ';
}
for (i = 0, j = arr.length; i < j i ) {
links = '
}
if (arr.length > 0) {
リンク = '
リンクを返す
}
推奨記事のリストの保存を支援する JS (将来、このファイルは推奨記事を維持するために変更される予定です):
var Links = {
HTML: [],
CSS: [["http://www.cnblogs.com/ justinw/archive/2010/06/16/ 1758922.html", "50 の素晴らしいアニメーション効果の作成に関するチュートリアル"]],
JavaScript: [
["http://www.cnblogs.com/justinw/ archive/2009/11/27/1611728 .html", "[オリジナル] AjaxControlToolkitTests 自動テスト フレームワークの完全な分析 1: アーキテクチャ"],
["http://www.cnblogs.com/justinw/archive/2009 /11/30/1613391.html ", "【独自】AjaxControlToolkitTests 自動テストフレームワーク完全解析 その2:実装編(1) "],
["http://www.cnblogs.com/justinw/archive/ 2009/12/02/1615382.html", "[JavaScript] document.createDocumentFragment を使用してパフォーマンスを最適化する"],
],
Ajax: [],
Aspnet: [],
CSharp : [],
.. ...
パフォーマンス: [
["http://www.cnblogs.com/justinw/archive/2009/11/26/1611397.html", " 【推奨】フロントエンド性能解析ツール:dynaTrace Ajax Edition」]
]
}
その他:
jQuery UIのダイアログや一部のCSSカスタマイズ設定も引用詳細については、こちらの例を参照してください。
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上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

前に書かれたプロジェクトのリンク: https://nianticlabs.github.io/mickey/ 2 枚の写真が与えられた場合、それらの写真間の対応関係を確立することで、それらの間のカメラのポーズを推定できます。通常、これらの対応は 2D 対 2D であり、推定されたポーズはスケール不定です。いつでもどこでもインスタント拡張現実などの一部のアプリケーションでは、スケール メトリクスの姿勢推定が必要なため、スケールを回復するために外部深度推定器に依存します。この論文では、3D カメラ空間でのメトリックの対応を予測できるキーポイント マッチング プロセスである MicKey を提案します。画像全体の 3D 座標マッチングを学習することで、相対的なメトリックを推測できるようになります。

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