我有一个非常基本的多边形，它是我游戏中Sprite的纹理，但是当我尝试从该纹理为Sprite创建物理体时，我收到此错误:2016-06-1908:25:21.707SpaceEscape[14677:5651144]PhysicsBody:Couldnotcreatephysicsbody.此外，该游戏使用了许多不同的简单多边形，对于一些可以创建physicsBody，但对于另一些会出现错误。funcsetPhysics(size:CGSize){self.physicsBody=SKPhysicsBody(texture:asteroidTexture,size:size)self.
在我们使用elasticsearch创建索引时，经常会遇到一种字段类型为geo_point的数据类型，该类型的字段接收经纬度的值，那么geo_point类型的字段可以用来做什么？基于Geo的地理位置范围查询基于Geo范围内到中心点距离的聚合统计加入到相关性得分计算中基于Geo地理位置信息到中心点距离的排序通过阅读本文，可以学到以上知识点，学到就是赚到，还不快快开始阅读吧环境MacOS10.14.6Elasticsearch8.1Kibana8.1帮助信息latitude:纬度;longitude:经度;获取地理位置坐标网站，看自己喜好http://api.map.baidu.com/lbsap
我想知道判断一个Shape对象是否与另一个形状相交的最佳方法。目前，只要涉及与矩形相交的形状或反之，我的游戏中的碰撞检测就会得到解决。我遇到的问题是Shape类中的intersects()方法只能将Rectangle或Point作为参数，而不能将另一个Shape作为参数。有没有一种有效的方法来测试两个Shape对象是否以任何方式重叠？我尝试的一种方法是使用for循环生成点区域以测试它们是否在形状中，然后构建一个Point对象数组以发送到另一个形状进行测试，但这显着降低了我的帧率，因为所有不必要的比较。我在这里找了又找类似的东西，但没有找到任何东西。如果这是重复的，请提前道歉。
我得到了一个数据框，其中包含带有纬度和经度的地点。想象一下城市。df=pd.DataFrame([{'city':"Berlin",'lat':52.5243700,'lng':13.4105300},{'city':"Potsdam",'lat':52.3988600,'lng':13.0656600},{'city':"Hamburg",'lat':53.5753200,'lng':10.0153400}]);现在我试图让所有城市都在一个半径范围内。假设距离柏林500公里、汉堡500公里等的所有城市。我会通过复制原始数据帧并将两者与距离函数连接来做到这一点。中间结果大概是这样的:B
我正在从大量384x286黑白图像手动创建我的数据集。我加载这样的图像:x=[]forfinfiles:img=Image.open(f)img.load()data=np.asarray(img,dtype="int32")x.append(data)x=np.array(x)这导致x成为一个数组(num_samples,286,384)print(x.shape)=>(100,286,384)阅读keras文档并检查我的后端，我应该向卷积步骤提供一个由(行、列、channel)组成的input_shape因为我不知道样本大小，所以我希望作为输入大小传递，类似于(None,286,3
假设我有两个不相交的多边形组/“岛屿”(想想两个不相邻县的人口普查区)。我的数据可能看起来像这样:>>>p1=Polygon([(0,0),(10,0),(10,10),(0,10)])>>>p2=Polygon([(10,10),(20,10),(20,20),(10,20)])>>>p3=Polygon([(10,10),(10,20),(0,10)])>>>>>>p4=Polygon([(40,40),(50,40),(50,30),(40,30)])>>>p5=Polygon([(40,40),(50,40),(50,50),(40,50)])>>>p6=Polygon([(4
我有一个神经网络，来自一个tf.data数据生成器和一个tf.keras模型，如下(一个简化版——因为会太长):数据集=...tf.data.Dataset对象，使用next_x方法调用x_train迭代器的get_next对于next_y方法调用y_train迭代器的get_next。每个标签都是one-hot形式的(1,67)数组。图层:input_tensor=tf.keras.layers.Input(shape=(240,240,3))#dimofxoutput=tf.keras.layers.Flatten()(input_tensor)output=tf.keras.De
我正在Keras的函数式API(使用TensorFlow后端)中训练具有多个输出层的文本情感分类模型。根据Keras规范，该模型将Keras预处理API的hashing_trick()函数生成的Numpy散列值数组作为输入，并使用二进制单热标签的Numpy数组列表作为其目标用于训练具有多个输出的模型(请在此处查看fit()的文档:https://keras.io/models/model/)。这是模型，没有大部分预处理步骤:textual_features=hashing_utility(filtered_words)#Numpyarrayofhashedvalues(training
我最近开始在YouTube上关注SirajRaval的深度学习教程，但是当我尝试运行我的代码时出现错误。该代码来自他的系列文章“如何制作神经网络”的第二集。当我运行代码时出现错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\dpopp\Documents\MachineLearning\first_neural_net.py",line66,inneural_network.train(training_set_inputs,training_set_outputs,10000)File"C:\Users\dpopp\Documents\Ma
我想将Shapely用于我的计算几何项目。为此，我需要能够可视化和显示多边形、线条和其他几何对象。我尝试为此使用Matplotlib，但遇到了问题。fromshapely.geometryimportPolygonimportmatplotlib.pyplotaspltpolygon1=Polygon([(0,5),(1,1),(3,0),])plt.plot(polygon1)plt.show()我希望能够在绘图中显示此多边形。我将如何更改我的代码来执行此操作？ 最佳答案 使用:importmatplotlib.pyplotasp
