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2025年9月18日
Manim实现闪光轨迹特效
摘要: 在动画制作中,轨迹特效常常用于增强视觉效果,而带有闪光效果的轨迹更是能够吸引观众的注意力。 本文将介绍如何使用Manim动画库实现闪光轨迹特效。 1. 实现原理 下面的GlowingTracedPath类参考了Manim中的TracePath类,增加了闪光和渐变色的效果。 class Glowing
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posted @ 2025-09-18 19:25 wang_yb
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2025年9月17日
Manim实现脉冲闪烁特效
摘要: 在数学可视化中,脉冲闪烁特效能像聚光灯一样引导观众注意力,突出关键公式、特殊点或重要结论。 本文将介绍如何一步步通过代码来实现这个特效,并通过参数精准控制视觉效果。 1. 实现原理 脉冲闪烁特效的核心是周期性改变发光体的半径和透明度,模拟能量波动的视觉效果。 这个特效实现的关键思路如下: 创建一个发
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posted @ 2025-09-17 23:45 wang_yb
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2025年8月16日
把数学对象画出来:Manim Mobject类库速查手册
摘要: Manim 中所有“看得见”的元素——从一条直线到复杂的 3D 曲面——都继承自同一个根基:Mobject(Math Object)。 我整理了一个手册,以“类”为骨架,逐一拆解 Manim 预置的常用 Mobject 及其子类,帮你把庞杂的 API 变成随时可查的“速查表”。 每个条目包含: 一句
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posted @ 2025-08-16 20:31 wang_yb
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2025年8月14日
VS Code 中把「自己部署的 Coder 模型」变成 AI 编程助手
摘要: 公司内部部署了一个QWen-Coder的7B小模型,这个模型虽然不大,但是验证后发现效果还不错。 所以,希望能够在VS Code中使用这个模型来辅助编写代码,这样就可以避免使用其他付费模型。 1. 安装插件 在 VS Code 的开源 AI 插件中,Continue 这个插件评价还不错,功能也能满足
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posted @ 2025-08-14 07:50 wang_yb
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2025年6月17日
Just:告别 Makefile 的现代命令行任务运行器
摘要: 本文推荐的一个轻量级命令行工具--Just,它提供了一种简单高效的方式来管理项目任务,类似于传统的 Make 工具,但具有更简洁的语法和更现代化的功能。 我目前在一些小项目中开始使用它来管理一些日常的任务,非常方便,它是基于Rust开发的工具, 所以它在Windows系统中使用也非常方便。 Just
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posted @ 2025-06-17 09:08 wang_yb
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2025年6月15日
掌握ChangeSpeed类:让数学动画速度随心而动!
摘要: 在制作数学动画时,我们常常希望动画的速度能够根据需要进行调整,以更好地展示数学概念的演变过程。 Manim框架中的ChangeSpeed类就是这样一个强大的工具,它能够帮助我们轻松地控制动画的速度变化,让动画更加生动和富有表现力。 1. 主要作用 ChangeSpeed类的主要作用是改变动画的播放速
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posted @ 2025-06-15 16:59 wang_yb
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2025年6月11日
规则学习:让机器学习像人类一样思考的可解释之路
摘要: 在机器学习领域,规则学习是一颗独特的明珠--它不像深度学习那样神秘,而是用人类可读的"如果-那么"规则来做出决策。 想象一下医生通过一系列症状判断疾病,或者风控系统根据用户行为拒绝贷款,规则学习的魅力正在于这种透明可解释性。 1. 基本概念 规则学习的目标是从数据中提取出一系列的规则,这些规则能够帮
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posted @ 2025-06-11 09:23 wang_yb
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2025年6月9日
概率图模型:机器学习的结构化概率之道
摘要: 当复杂世界的不确定性遇上图的结构化表达,概率图模型应运而生。 它可以帮助我们理解和建模变量之间的复杂关系。 想象一下,你正在尝试预测明天的天气,你需要考虑温度、湿度、气压等多种因素,这些因素之间存在着复杂的相互作用。 概率图模型就像是一张“关系网”,能够清晰地表示这些因素之间的依赖关系,并帮助我们进
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posted @ 2025-06-09 11:19 wang_yb
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2025年6月8日
当机器学习遇见压缩感知:用少量数据重建完整世界
摘要: 在数据处理的世界里,我们常常会遇到这样的问题:数据量太大,存储和传输成本高昂,但又不能丢失重要信息。 这时候,压缩感知(Compressive Sensing,CS)就像一位神奇的“数据魔法师”,能够帮助我们高效地处理数据。 本文我们就来深入了解一下压缩感知是什么,它的原理和作用,以及如何用代码实现
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posted @ 2025-06-08 12:25 wang_yb
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2025年6月6日
稀疏表示与字典学习:让数据“瘦身”的魔法
摘要: 在机器学习的世界里,我们常常会遇到各种复杂的数据,它们可能包含大量的特征,但其中真正有用的信息却很少。 这就像是在一个杂乱无章的房间里,我们只需要找到那些真正重要的物品,而忽略掉那些无关紧要的杂物。 稀疏表示和字典学习就像是整理房间的工具,帮助我们找到那些关键的信息,让数据变得更加简洁和有用。 1.
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posted @ 2025-06-06 14:26 wang_yb
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