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5. Control

Control 要管理的事体非常多,如下:

  • 绑定 Model & View
  • 变化通过海关分值
  • 判别通过海关条件
  • 对外交事务件
  • 客商交互

开首化时,Control 把 Model 的砖头单向绑定到 View 的砖块了。如下:

Object.defineProperties(model.tile, { originIndex: { get() {…}, set(){
… view.update({originIndex}) } }, index: { get() {…}, set() { …
view.update({index}) } }, clr: { get() {…}, set() { …
view.update({clr}) } }, removed: { get() {…}, set() { …
view.update({removed}) } }, score: { get() {…}, set() { …
view.update({score}) } } })

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Object.defineProperties(model.tile, {
    originIndex: {
        get() {…},
        set(){
            …
            view.update({originIndex})
        }
    },  
    index: {
        get() {…},
        set() {
            …
            view.update({index})
        }
    },
    clr: {
        get() {…},
        set() {
            …
            view.update({clr})
        }
    },
    removed: {
        get() {…},
        set() {
            …
            view.update({removed})
        }
    },  
    score: {
        get() {…},
        set() {
            …
            view.update({score})
        }
    }
})
 

「通过海关分值」与「判定通过海关条件」那对逻辑在本文的「游戏法规」中有连锁介绍,这里不再赘言。

对外事件规划如下:

name detail
pass 通关
pause 暂停
resume 恢复
gameover 游戏结束

顾客交互 APIs 规划如下:

name type deltail
init method 初始化游戏
next method 进入下一关
enter method 进入指定关卡
pause method 暂停
resume method 恢复
destroy method 销毁游戏

活动识图

小编在录加入关贸总协定组织卡配置时,发现三个7条边以上的连片图很轻松录错或录重线段。我在思量是或不是开荒四个自动识别图形的插件,毕竟「一笔画」的图片是有准绳的几何图形。

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上边的卡子「底图」,一眼就足以识出多少个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

况且那三种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 >
端点颜色。底图的「收罗色值表算法」比一点也不细略,如下伪代码:

JavaScript

let imageData = ctx.getImageData(); let data = imageData.data; // 色值表
let clrs = new Map(); for(let i = 0, len = data.length; i < len; i +=
4) { let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2],
data[i + 3]]; let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`; let value =
clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0}; clrs.has(key) ? ++value.count :
clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count}); }

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let imageData = ctx.getImageData();
let data = imageData.data;
// 色值表
let clrs = new Map();
for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`;
let value = clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0};
clrs.has(key) ? ++value.count : clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count});
}

对此连通图来讲,只要把端点识别出来,连通图的概貌也就出去了。

(3)检索至少选修LIU老师所授课程中一门课程的女上学的小孩子姓名。
    SELECT SNAME
    FROM S
    WHERE SEX=‘F’ AND S# IN
     (SELECT S#
     FROM SC
     WHERE C# IN
      (SELECT C#
      FROM C
      WHERE TEACHER=‘LIU’)

Efficient Normal Compression in CryENGINE 3
[PPTX]
[PDF]
(texture and code in slides)
[Page]
(A. Kaplanyan)

1. 游戏法规

「消灭星星」存在几个本子,然而它们的条条框框除了「关卡分值」有些出入外,别的的法规都以同样的。作者介绍的版本的游戏准则整理如下:

1. 色砖布满

  • 10 x 10 的表格
  • 5种颜色 —— 红、绿、蓝,黄,紫
  • 每类色砖个数在钦命区间内随机
  • 5类色砖在 10 x 10 表格中随便布满

2. 解除法则

八个或三个以上同色砖块相连通正是可被拔除的砖块。

3. 分值法规

  • 裁撤防总队分值 = n * n * 5
  • 嘉勉总分值 = 三千 – n * n * 20

「n」表示砖块数量。上边是「总」分值的条条框框,还大概有「单」个砖块的分值准绳:

  • 消除砖块得分值 = 10 * i + 5
  • 剩余砖块扣分值 = 40 * i + 20

「i」表示砖块的索引值(从 0
最初)。简单地说,单个砖块「得分值」和「扣分值」是贰个等差数列。

4. 关卡分值

关卡分值 = 一千 + (level – 1) * 3000;「level」即眼下关卡数。

5. 及格条件

  • 可免去色块不设有
  • 累计分值 >= 当前关卡分值

上边多少个条件还要建立游戏才得以过得去。

属性优化

是因为「自动识图」要求对图像的的像素点举办围观,那么质量确实是个须要关心的难题。笔者设计的「自动识图算法」,在辨别图像的进度中须要对图像的像素做三遍扫描:「收集色值表」
与 「搜集端点」。在扫描次数上实际很难下跌了,不过对于一张 750 * 1334
的底图来讲,「自动识图算法」要求遍历三遍长度为
750 * 1334 * 4 = 4,002,000
的数组,压力依旧会有个别。作者是从压缩被围观数组的尺寸来进步品质的。

被扫描数组的尺码怎么收缩?
作者直接通过压缩画布的尺寸来完毕裁减被围观数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要压缩的翻番 let resolution = 4; let [width, height] = [img.width
/ resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height); let imageData =
ctx.getImageData(), data = imageData;

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// 要压缩的倍数
let resolution = 4;
let [width, height] = [img.width / resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
let imageData = ctx.getImageData(), data = imageData;

把源图片收缩4倍后,得到的图形像素数组独有原本的
4^2 = 16倍。那在质量上是不小的升迁。

16、查询每门课程成绩都高于该门课程平均分的学生学号。

CUDA-Based implementations of SoftAssign and
EM-ICP(T.
Tamaki, M. Abe, B. Raytchev, K. Kaneda, M. Slomp)

3.1 生成砖墙

砖墙分两步生成:

  • 色砖数量分配
  • 打垮色砖

答辩上,能够将 100 个格子能够均分到 5
类颜色,但是笔者玩过的「消灭星星」都不应用均分政策。通过分析两款「消灭星星」,其实能够窥见叁个规律
—— 「色砖之间的数目差在二个定点的区间内」。

万一把古板意义上的均分称作「完全均分」,那么「消灭星星」的分红是一种在均分线上下波动的「不完全均分」。

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作者把上边的「不完全均分」称作「波动均分」,算法的实际达成能够远瞻「不定均分算法」。

「打垮色砖」其实便是将数组乱序的历程,我推荐使用「
费雪耶兹乱序算法」。

以下是伪代码的落实:

JavaScript

// 波动均分色砖 waveaverage(5, 4, 4).forEach( // tiles 即色墙数组
(count, clr) => tiles.concat(generateTiles(count, clr)); ); //
打垮色砖 shuffle(tiles);

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// 波动均分色砖
waveaverage(5, 4, 4).forEach(
// tiles 即色墙数组
(count, clr) => tiles.concat(generateTiles(count, clr));
);
// 打散色砖
shuffle(tiles);

端点识别

理论上,通过搜聚的「色值表」能够一向把端点的坐标记别出来。我设计的「端点识别算法」分以下2步:

  1. 按像素扫描底图直到遇见「端点颜色」的像素,步向第二步
  2. 从底图上排除端点并记下它的坐标,再次来到继续第一步

伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) { let [r, g, b,
a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]]; //
当前像素颜色属于端点 if(isBelongVertex(r, g, b, a)) { // 在 data
中清空端点 vertex = clearVertex(i); // 记录端点音信vertexes.push(vertext); } }

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for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
// 当前像素颜色属于端点
if(isBelongVertex(r, g, b, a)) {
// 在 data 中清空端点
vertex = clearVertex(i);
// 记录端点信息
vertexes.push(vertext);
}
}

But…
上边的算法只好跑无损图。作者在行使了一张手提式有线电话机截屏做测验的时候发掘,搜罗到的「色值表」长度为
伍仟+ !这向来导致端点和线条的色值不能够直接获得。

通过分析,能够窥见「色值表」里当先十分之五色值都以近乎的,也正是在原来的「搜罗色值表算法」的功底上增多一个类似颜色过滤即能够寻觅端点和线条的主色。伪代码实现如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { //
与底色周围,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; //
线段是数据第二多的颜色,端点是第三多的水彩 if(clr.count >
lineColor.count) { [vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr] } }

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let lineColor = vertexColor = {count: 0};
for(let clr of clrs) {
// 与底色相近,跳过
if(isBelongBackground(clr)) continue;
// 线段是数量第二多的颜色,端点是第三多的颜色
if(clr.count > lineColor.count) {
[vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr]
}
}

取到端点的主色后,再跑叁次「端点识别算法」后居识别出 203
个端点!这是干什么吧?

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上海体育场地是推广5倍后的底图局地,水草绿端点的四周和个中充斥着大批量噪点(杂色块)。事实上在「端点识别」进度中,由于噪点的存在,把原来的端点被分解成十多个或数10个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

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通过上海教室,能够直观地搜查捕获贰个定论:识别出来的小端点只在对象(大)端点上集中遍布,并且大端点范围内的小端点叠加交错。

假定把叠合交错的小端点归并成八个两头点,那么那么些大端点将十三分看似指标端点。小端点的统一伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let vertexA
= vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意这里 j = 0
实际不是 j = i +1 for(let j = 0; j < len; ++j) { let vertexB =
vertexes[j]; if(vertextB === undefined) continue; //
点A与点B有增大,点B合併到点A并删除点B if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB); delete vertexA; } } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let vertexA = vertexes[i];
if(vertextA === undefined) continue;
// 注意这里 j = 0 而不是 j = i +1
for(let j = 0; j < len; ++j) {
let vertexB = vertexes[j];
if(vertextB === undefined) continue;
// 点A与点B有叠加,点B合并到点A并删除点B
if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB);
delete vertexA;
}
}
}

加了小端点归并算法后,「端点识别」的正确度就上来了。经作者本地质衡量试已经得以
百分百 识别有损的联网图了。

    或: Select sname,sage from s where
not exists

As-rigid-as-possible 2D shape
manipulation(R.
Schmidt)

参照他事他说加以考察资料

  • Knapsack problem
  • NP-completeness
  • popstar关卡是什么准备的?
  • 费雪耶兹乱序算法
  • 兵连祸结均分算法

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打闹的兑现

「单笔画」的完毕不复杂,小编把达成进度分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 相互绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的款式映今后画布上,是玩玩最轻易达成的一对;「交互绘制」是客商绘制解题路线的进度,这几个进程会首要是管理点与点动态成线的逻辑。

    4.在SQL中,主码约束的第一字为____
primary key________,外码约束的机要字为______foreignkey
______。

SegMatch: Shape Segmentation and Shape Matching from Point
Cloud(T.
Dey, S. Goswami)

3.4 消除残砖

上一小节提到了「描述墙体的境界并记录墙体的抽象」的「列集合」,作者是一贯运用那个「列集合」来祛除残砖的,伪代码如下:

JavaScript

function clearAll() { let count = 0; for(let col = 0, len =
this.wall.length; col < len; ++col) { let colInfo = this.wall[col];
for(let row = colInfo.start; row <= colInfo.end; ++row) { let tile =
this.grid[row * this.col + col]; tile.score = -20 – 40 * count++; //
标识表彰分数 tile.removed = true; } } }

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function clearAll() {
let count = 0;
for(let col = 0, len = this.wall.length;  col < len; ++col) {
let colInfo = this.wall[col];
for(let row = colInfo.start; row <= colInfo.end; ++row) {
let tile = this.grid[row * this.col + col];
tile.score = -20 – 40 * count++; // 标记奖励分数
tile.removed = true;
}
}
}

线条识别

小编分多个步骤达成「线段识别」:

  1. 加以的五个端点连接成线,并征集连线上N个「样本点」;
  2. 遍历样本点像素,要是像素色值不等于线段色值则表示那多个端点之间官样文章线段

怎么着采撷「样式点」是个难题,太密集会潜移暗化属性;太疏松精准度不可能保障。

在作者眼下有多少个挑选:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局地提取「样式点」如下:

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上海教室,会识别出三条线条:AB, BC 和 AC。而其实,AC无法成线,它只是因为
AB 和 BC 视觉上共一线的结果。当然把 N 值向上提升能够缓慢解决那些题材,可是 N
作为常量的话,那些常量的取量需求靠经验来剖断,果然扬弃。

为了幸免 AB 与 BC 同处平昔线时 AC 被辨认成线段,其实很简短 ——
五个「样本点」的间距小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 代表两点的离开,兰德酷路泽表示端点半径。局地提取「样式点」如下:

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如上海体育地方,成功地绕过了 AC。「线段识别算法」的伪代码完结如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let {x: x1,
y: y1} = vertexes[i]; for(let j = i + 1; j < len; ++j) { let {x:
x2, y: y2} = vertexes[j]; let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) +
Math.pow(y1 – y2, 2)); let N = S / (R * 2); let stepX = (x1 – x2) / N,
stepY = (y1 – y2) / n; while(–N) { // 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break; } //
样本点都合格 —- 表示两点成线,保存 if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2,
y2}) } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let {x: x1, y: y1} = vertexes[i];
for(let j = i + 1; j < len; ++j) {
let {x: x2, y: y2} = vertexes[j];
let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) + Math.pow(y1 – y2, 2));
let N = S / (R * 2);
let stepX = (x1 – x2) / N, stepY = (y1 – y2) / n;
while(–N) {
// 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break;
}
// 样本点都合格 —- 表示两点成线,保存
if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2, y2})
}
}

    注意本题也足以用三番五次做

Inverse Kinematics for Serial
Manipulators(D.
Manocha, Y. Zhu)

3.2 消除砖块

「解决砖块」的平整很简短 —— 相近相连通同样色即能够排除

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前三个结合符合「相邻相连通一样色即可防止除」,所以它们得以被清除;第多个结合纵然「相邻一样色」可是不「相联接」所以它不能够被拔除。

「化解砖块」的还要有三个首要的职务:生成砖块对应的分值。在「游戏准则」中,小编曾经提供了相应的数学公式:「解决砖块得分值
= 10 * i + 5」。

「化解砖块」算法完毕如下:

JavaScript

function clean(tile) { let count = 1; let sameTiles =
searchSameTiles(tile); if(sameTiles.length > 0) { deleteTile(tile);
while(true) { let nextSameTiles = []; sameTiles.forEach(tile => {
nextSameTiles.push(…searchSameTiles(tile)); makeScore(++count * 10 +
5); // 标识当前分值 deleteTile(tile); // 删除砖块 }); //
清除完结,跳出循环 if(nextSameTiles.length === 0) break; else {
sameTiles = nextSameTiles; } } } }

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function clean(tile) {
let count = 1;
let sameTiles = searchSameTiles(tile);
if(sameTiles.length > 0) {
deleteTile(tile);
while(true) {
let nextSameTiles = [];
sameTiles.forEach(tile => {
nextSameTiles.push(…searchSameTiles(tile));
makeScore(++count * 10 + 5); // 标记当前分值
deleteTile(tile); // 删除砖块
});
// 清除完成,跳出循环
if(nextSameTiles.length === 0) break;
else {
sameTiles = nextSameTiles;
}
}
}
}

解除的算法使用「递归」逻辑上会清晰一些,可是「递归」在浏览器上轻巧「栈溢出」,所以作者没有动用「递归」完成。

H5游戏开拓:一笔画

by leeenx on 2017-11-02

一笔画是图论[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BE%E8%AE%BA)中贰个著名的标题,它起点于柯卡托维兹堡七桥主题素材[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9F%AF%E5%B0%BC%E6%96%AF%E5%A0%A1%E4%B8%83%E6%A1%A5%E9%97%AE%E9%A2%98)。物军事学家欧拉在她1736年发表的诗歌《柯金斯敦堡的七桥》中不独有消除了七桥难点,也提出了一笔画定理,顺带化解了单笔画难题。用图论的术语来说,对于贰个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%9B%BE)留存一条恰好含有全部线段何况没有再一次的门径,那条门路正是「一笔画」。

搜寻连通图这条渠道的进程正是「一笔画」的玩乐进程,如下:

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144.                              ON sc.S# = T4.S# AND T4.C# = ‘k4’ 

Generalized Stratified Sampling Using the Hilbert
Curve(M.
Steigleder, M. McCool)

2. MVC 设计方式

小编此次又是采纳了 MVC
格局来写「消灭星星」。星星「砖块」的数据结构与各样场所由 Model
实现,游戏的着力在 Model 中做到;View 映射 Model
的转移并做出相应的行为,它的职务首假如显得动画;客商与游乐的相互由
Control 完成。

从逻辑规划上看,Model 非常重而View 与 Control
比较轻,但是,从代码量上看,View 比较重而 Model 与 Control 相对非常轻。

运用「自动识图」的提出

即使作者在本土测量试验的时候能够把具备的「底图」识别出来,不过并无法担保别的开荒者上传的图纸是还是不是被很好的鉴定分别出来。小编建议,能够把「自动识图」做为三个独自的工具使用。

笔者写了贰个「自动识图」的独门工具页面:
能够在那个页面生成对应的卡子配置。

12、搜索选修了非常多于3门课程的学习者姓名。

GPU-Based Tiled Ray Casting using Depth
Peeling(F.
Bernadon, C. Pagot, J. Comba, C. Silva)

4. View

View 首要的功效有七个:

  • UI 管理
  • 映射 Model 的变化(动画)

UI
处理珍视是指「分界面绘制」与「财富加载管理」,这两项功效比较分布本文就一贯略过了。View
的核心是「映射 Model
的生成」并成功对应的动画。动画是眼花缭乱的,而映射的原理是简轻松单的,如下伪代码:

JavaScript

update({originIndex, index, clr, removed, score}) { // 还未有originIndex 或尚未色值,直接不管理 if(originIndex === undefined || clr
=== undefined) return ; let tile = this.tiles[originIndex]; // tile
存在,判别颜色是或不是一样 if(tile.clr !== clr) { this.updateTileClr(tile,
clr); } // 当前目录变化 —– 表示地点也可以有变动 if(tile.index !== index)
{ this.updateTileIndex(tile, index); } // 设置分数 if(tile.score !==
score) { tile.score = score; } if(tile.removed !== removed) { //
移除或加被期骗前节点 true === removed ? this.bomb(tile) :
this.area.addChild(tile.sprite); tile.removed = removed; } }

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update({originIndex, index, clr, removed, score}) {
// 还没有 originIndex 或没有色值,直接不处理
if(originIndex === undefined || clr === undefined) return ;
let tile = this.tiles[originIndex];
// tile 存在,判断颜色是否一样
if(tile.clr !== clr) {
this.updateTileClr(tile, clr);
}
// 当前索引变化 —– 表示位置也有变化
if(tile.index !== index) {
this.updateTileIndex(tile, index);
}
// 设置分数
if(tile.score !== score) {
tile.score = score;
}
if(tile.removed !== removed) {
// 移除或添加当前节点
true === removed ? this.bomb(tile) : this.area.addChild(tile.sprite);
tile.removed = removed;
}
}

Model 的砖头每一趟数据的改观都会文告到 View 的砖块,View
会遵照对应的变动做相应的动作(动画)。

结语

下边是本文介绍的「一笔画」的线上
DEMO 的二维码:

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打闹的源码托管在:
其间玩耍完毕的着入眼代码在:
活动识图的代码在:

感激耐心阅读完本小说的读者。本文仅代表小编的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。

感激您的开卷,本文由 坑坑洼洼实验室
版权全体。假若转发,请评释出处:凹凸实验室()

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评论

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         ( Select sno from sc where
cno=’C4′ )

LFDisplay: a real-time system for light field
microscopy

3.3 抓实砖墙

砖墙在去掉了一些砖石后,会出现空洞,此时要求对墙体举行加强:

向下夯实 向左夯实 向左下夯实(先下后左)

一种高效的兑现方案是,每回「化解砖块」后直接遍历砖墙数组(10×10数组)再把空洞压实,伪代码表示如下:

JavaScript

for(let row = 0; row < 10; ++row) { for(let col = 0; col < 10;
++col) { if(isEmpty(row, col)) { // 水平方向(向左)抓实if(isEmptyCol(col)) { tampRow(col); } // 垂直方向(向下)抓实 else {
tampCol(col); } break; } } }

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for(let row = 0; row < 10; ++row) {
for(let col = 0; col < 10; ++col) {
if(isEmpty(row, col)) {
// 水平方向(向左)夯实
if(isEmptyCol(col)) {
tampRow(col);
}
// 垂直方向(向下)夯实
else {
tampCol(col);
}
break;
}
}
}

But…
为了狠抓三个虚无对一张大数组举行全量遍历并不是一种高效的算法。在小编看来影响「墙体抓牢」成效的成分有:

  1. 固定空洞
  2. 砖块移动(狠抓)

环视墙体数组的主要性指标是「定位空洞」,但能还是无法不扫描墙体数组直接「定位空洞」?

墙体的「空洞」是由于「解决砖块」产生的,换种说法 ——
被免除的砖块留下来的坑位正是墙体的抽象。在「解决砖块」的还要标记空洞的职分,那样就毫无全量扫描墙体数组,伪代码如下:

JavaScript

function deleteTile(tile) { // 标志空洞 markHollow(tile.index); //
删除砖块逻辑 … }

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function deleteTile(tile) {
// 标记空洞
markHollow(tile.index);
// 删除砖块逻辑
}

在上头的做实动图,其实能够看出它的狠抓进程如下:

  1. 架空上方的砖头向下移动
  2. 空驶列车左侧的砖头向左移动

墙体在「抓好」进度中,它的境界是实时在退换,借使「压实」不按实际边界举行扫描,会爆发多余的空白扫描:

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怎样记录墙体的界限?
把墙体拆分成三个个独立的列,那么列最顶上部分的空白格片段就是墙体的「空白」,而别的非顶部的空白格片段即墙体的「空洞」。

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作者使用一组「列集合」来说述墙体的边界并记下墙体的抽象,它的模型如下:

JavaScript

/* @ count – 列砖块数 @ start – 最上端行索引 @ end – 尾部行索引 @
pitCount – 坑数 @ topPit – 最顶上部分的坑 @ bottomPit – 最尾巴部分的坑 */ let
wall = [ {count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit}, {count,
start, end, pitCount, topPit, bottomPit}, … ];

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/*
@ count – 列砖块数
@ start – 顶部行索引
@ end – 底部行索引
@ pitCount – 坑数
@ topPit – 最顶部的坑
@ bottomPit – 最底部的坑
*/
let wall = [
{count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit},
{count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit},
];

本条模型能够描述墙体的八个细节:

  • 空列
  • 列的延续空洞
  • 列的非连续空洞
JavaScript

// 空列 if(count === 0) { ... } // 连续空洞 else if(bottomPit -
topPit + 1 === pitCount) { ... } // 非连续空洞 else { ... }

<table>
<colgroup>
<col style="width: 50%" />
<col style="width: 50%" />
</colgroup>
<tbody>
<tr class="odd">
<td><div class="crayon-nums-content" style="font-size: 13px !important; line-height: 15px !important;">
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-1">
1
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-2">
2
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-3">
3
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-4">
4
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-5">
5
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-6">
6
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-7">
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</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-8">
8
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-9">
9
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-10">
10
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-11">
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</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-12">
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</div>
</div></td>
<td><div class="crayon-pre" style="font-size: 13px !important; line-height: 15px !important; -moz-tab-size:4; -o-tab-size:4; -webkit-tab-size:4; tab-size:4;">
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-1" class="crayon-line">
// 空列
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-2" class="crayon-line crayon-striped-line">
if(count === 0) { 
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-3" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-4" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-5" class="crayon-line">
// 连续空洞
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-6" class="crayon-line crayon-striped-line">
else if(bottomPit - topPit + 1 === pitCount) { 
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-7" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-8" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-9" class="crayon-line">
// 非连续空洞
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-10" class="crayon-line crayon-striped-line">
else {
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-11" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-12" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
</div></td>
</tr>
</tbody>
</table>

砖块在去掉后,映射到单个列上的空洞会有二种分布形态 —— 一而再与非延续。

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「三番五次空洞」与「非三回九转空洞」的压实进程如下:

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骨子里「空驶列车」放大于墙体上,也可以有「空洞」类似的布满形态 ——
一连与非一连。
金沙糖果派对网站app 16

它的狠抓进度与虚空类似,这里就不赘述了。

底图绘制

「一笔画」是多关卡的游玩方式,我决定把关卡(连通图)的定制以八个布置接口的格局对外暴光。对外暴光关卡接口须求有一套描述连通图形状的正统,而在笔者前边有八个挑选:

  • 点记法
  • 线记法

举个连通图 —— 五角星为例来讲一下那三个挑选。

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点记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, coords: [ {x: Ax, y: Ay}, {x:
Bx, y: By}, {x: Cx, y: Cy}, {x: Dx, y: Dy}, {x: Ex, y: Ey}, {x: Ax, y:
Ay} ] } … ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
coords: [
{x: Ax, y: Ay},
{x: Bx, y: By},
{x: Cx, y: Cy},
{x: Dx, y: Dy},
{x: Ex, y: Ey},
{x: Ax, y: Ay}
]
}
]

线记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, lines: [ {x1: Ax, y1: Ay, x2:
Bx, y2: By}, {x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy}, {x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx,
y2: Dy}, {x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey}, {x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2:
Ay} ] } ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
lines: [
{x1: Ax, y1: Ay, x2: Bx, y2: By},
{x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy},
{x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx, y2: Dy},
{x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey},
{x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2: Ay}
]
}
]

「点记法」记录关卡通过海关的三个答案,即端点要按一定的逐一存放到数组
coords中,它是有序性的记录。「线记法」通过两点描述连通图的线条,它是冬季的记录。「点记法」最大的优势是表现更轻易,但它必需记录三个合格答案,我只是关卡的苦力不是关卡创制者,所以作者最后挑选了「线记法」。:)

164.              S# as 学生学号,平均战绩 

A Bidirectional Generating Algorithm for Rational Parametric
Curves(Z.
Li, L. Ma)

H5游戏开拓:消灭星星

2018/01/25 · HTML5 ·
游戏

原稿出处: 坑坑洼洼实验室   

「消灭星星」是一款很优秀的「化解类游戏」,它的游戏的方法很简短:消除相连通的同色砖块。

金沙糖果派对网站app 18

互相绘制

在画布上制图路线,从视觉上正是「选取或接二连三连通图端点」的进度,那些历程须求消除2个难点:

  • 手指下是或不是有端点
  • 入选点到待选中式茶食之间是不是成线

访谈连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标能够领略「手指下是还是不是有一点点」。以下伪代码是收罗端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标音讯 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2})
=> { // (x1, y1) 在 coords 数组不设有 if(!isExist(x1, y1))
coords.push([x1, y1]); // (x2, y2) 在 coords 数组不存在if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]); });

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// 端点坐标信息
let coords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// (x1, y1) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x1, y1)) coords.push([x1, y1]);
// (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]);
});

以下伪代码是监听手指滑动:

JavaScript

easel.addEventListener(“touchmove”, e => { let x0 =
e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY; // 端点半径
—— 取连通图端点半径的2倍,进步活动端体验 let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){ if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) +
Math.pow(y – y0), 2) <= r){ // 手指下有端点,推断是或不是连线
if(canConnect(x, y)) { // todo } break; } } })

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easel.addEventListener("touchmove", e => {
let x0 = e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY;
// 端点半径 —— 取连通图端点半径的2倍,提升移动端体验
let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){
if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) + Math.pow(y – y0), 2) <= r){
// 手指下有端点,判断能否连线
if(canConnect(x, y)) {
// todo
}
break;
}
}
})

在未绘制任何线段或端点从前,手指滑过的自便端点都会被看作「一笔画」的初步点;在绘制了线段(或有选中式点心)后,手指滑过的端点能还是不可能与选中点串连成线段要求依赖现成条件进行判定。

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上海体育场面,点A与点B可连日来成线段,而点A与点C无法一而再。笔者把「能够与钦命端点连接成线段的端点称作使得连接点」。连通图端点的有效连接点从连通图的线条中领取:

JavaScript

coords.forEach(coord => { // 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { //
坐标是时下线段的起源 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是日前线段的巅峰 else
if(coord.x === x2 && coord.y === y2) { coord.validCoords.push([x1,
y1]); } }) })

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coords.forEach(coord => {
// 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// 坐标是当前线段的起点
if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]);
}
// 坐标是当前线段的终点
else if(coord.x === x2 && coord.y === y2) {
coord.validCoords.push([x1, y1]);
}
})
})

But…有效连接点只能剖断五个点是不是为底图的线条,那只是叁个静态的参照,在实际的「交互绘制」中,会遇上以下情形:

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如上海体育场所,AB已串连成线段,当前选中式茶食B的灵光连接点是 A 与 C。AB
已经三回九转成线,假诺 BA 也串连成线段,那么线段就再度了,所以那时候 BA
无法成线,独有 AC 能力成线。

对选中式点心来说,它的得力连接点有两种:

  • 与选中式茶食「成线的实用连接点」
  • 与选中式茶食「未成线的灵光连接点」

中间「未成线的可行连接点」技艺参加「交互绘制」,何况它是动态的。

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回头本节内容开端提的七个难题「手指下是或不是有端点」 与
「选中式点心到待选中式茶食期间是还是不是成线」,其实可统一为贰个难题:手指下是还是不是存在「未成线的可行连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图全数的端点坐标
coords 替换为当下选中式茶食的「未成线的实用连接点」就可以。

迄今「单笔画」的要紧作用已经得以实现。能够抢先体验一下:

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         ( Selectavg(grade) from
sc,c

Basic Support Vector Machine (SVM)
demo(linear
and RBF kernel) (A. Vedaldi)

3. Model

10 x 10 的报表用长度为 100 的数组可周到映射游戏的星星「砖块」。

[ R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G,
G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y,
Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R,
R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B,
B, Y, Y, P, P ]

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[
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P
]

奥迪Q7 – 郎窑红,G – 威尼斯绿,B – 灰白,Y – 海蓝,P – 雪白。Model
的骨干职务是以下八个:

  • 改换砖墙
  • 扫除砖块 (生成砖块分值)
  • 抓牢砖墙
  • 解除残砖 (生成表彰分值)

H5游戏开拓:一笔画

2017/11/07 · HTML5 ·
游戏

原来的书文出处: 坑坑洼洼实验室   

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    嵌套:Select sname from s where
ssex=’女’ and  sno in

3D Cellular Noise
function(M.
Pharr)

6. 问题

在博客园有一个有关「消灭星星」的话题:popstar关卡是如何统一筹算的?

以此话题在终极建议了贰个题材 ——
「不也许消除和最大得分不知足过关条件的矩阵」

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「不能清除的矩阵」其实正是最大得分为0的矩阵,本质上是「最大得分不知足过关条件的矩阵」。

最大得分不满足过关条件的矩阵
求「矩阵」的最大得分是多个「单肩包难点」,求解的算法简单:对近些日子矩阵用「递归」的花样把具备的消灭分支都实行贰回,并取最高分值。可是javascript 的「递归」极易「栈溢出」导致算法不可能施行。

实在在今日头条的话题中提到八个消除方案:

英特网查到有程序建议做个工具随便生成关卡,自动测算,把适合得分条件的卡子筛选出来

本条施工方案代价是昂贵的!我提供有源码并不曾消除那几个难题,而是用贰个相比取巧的主意:跻身娱乐前检查是事为「不能化解矩阵」,假若是双重生成关卡矩阵

留心:作者使用的取巧方案并不曾缓慢解决难题。

3.43.4 设有多少个着力表奔驰M级(A,B,C)和S(A,B,C)试用SQL查询语句表述下列关系代数表达式:
  (1)R∪S  (2)R∩S  (3)R-S  (4)πA,B(R)πB,C(S)

Shape Modeling

7. 结语

上面是本文介绍的「消灭星星」的线上 DEMO 的二维码:

金沙糖果派对网站app 25

游戏的源码托管在:

感激耐心阅读完本著作的读者。本文仅表示笔者的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。
万一对「H5游戏开拓」感兴趣,接待关怀大家的专栏。

 2、查询姓名中有“明”字的学习者人数。

Stellar: a tetrahedral mesh improvement
program(B.
Klingner, J. Shewchuk)

    本题也得以用嵌套做

DT-Grid: data structure for high-resolution level
sets(open
and closed surfaces, dilation, CSG, texture coordinates, conversion from
OBJ/PLY, to PLY) (M. Nielsen, K. Museth)

    group by BJDM,BNXH,XSXM

manifold approximation of 3D medial
axis(S.
Yoshizawa)

   
8.在三个宏中要开发二个报表,应该利用的操作是(    )。

tunicate: robust computational geometry predicates in floating
point(R.
Bridson)

    二、填空 (每空1分,共20分)

Similarity-Based Surface
Modelling(S.
Zelinka)

238.        44、总结每门课程的上学的儿童选修人数(超越10人的教程才总括)。要求输出课程号和选修人数,查询结果按人头降序排列,查询结果按人口降序排列,若人数一样,按学科号升序排列  

SLIM: sparse low-degree
implicits(fitting,
rendering, reflection lines, analytic curvature measures, crest lines,
suggestive contours) (Y. Ohtake, A. Belyaev, M. Alexa)

(2)求选修C4学科的上学的小孩子的平均年龄。
    SELECT AVG(AGE)
    FROM S
    WHERE S# IN
     (SELECT S#
     FROM SC
     WHERE C#=’C4′)
或者,
    SELECT AVG(AGE)
    FROM S,SC
    WHERE S.S#=SC.S# AND C#=’004′

Discrete Laplacians on General Polygonal
Meshes(M.
Alexa, M. Wardetzky)

(5)检索学号比WANG同学大,而年纪比他小的学童姓名。
    SELECT X.SNAME
    FROM S AS X, S AS Y
    WHERE Y.SNAME=’WANG’ AND X.S#>Y.S# AND X.AGE<Y.AGE

GradientShop: A Gradient-Domain Optimization Framework for Image and
Video
Filtering(P.
Bhat, L. Zitnick)

66. 
    SELECT S# as 学生ID 

progressive
meshesimplementation
(H. Hao)

14、搜索数据库课程成绩非常大于该门课程平均分的学童姓名。

manifold harmonics shape
deformation(B.
Vallet, B. Lévy)

233.                      FROM SC 

GPUFFTW(GPU
power-of-two FFT library) (N. Govindaraju, D. Manocha)

199.        33、查询平均战绩超乎85的具有学生的学号、姓名和平均成绩 

Fast 3D Triangle-Box Overlap
Testing(T.
Akenine-Moller)

               )

CGAL(mesh
simplification, mesh ridges/umbilics, mesh curvature)[full packages
list]
(Authors)

190.            SELECT Sname FROM Student WHERE Sname like ‘张%’; 

LQR: linear-quadratic regulator
controller(solves
Riccati differential equation) (J. Barbic)

92. 
    where t.C#=course.C# 

Multi-scale Compactly Supported Radial Basis
Functions(Y.
Ohtake)

219.        39、求选了学科的上学的小孩子人数 

Parameter Estimation for Photographic Tone
Reproduction(E.
Reinhard)

    (4)SELECT R.A,R.B,S.C
      FROM R,S
      WHERE R.B=S.B

2D

15、查询平均分最高的学员学号及平均分。

Sampling with Hammersley and Halton
Points(T.-T.
Wong, P.-A. Heng, W.-S. Luk)

方法二:

Conjugate Gradient with Modified Incomplete Cholesky (level zero)
preconditioning(R.
Bridson)

 4、寻觅选修课程号为C2或C4的学员学号。

LAStools: converting, viewing, and compressing LIDAR data in LAS
format(M.
Isenburg, J. Shewchuck)

 

Fast Detection of the Geometric Form of Two-Dimensional Cubic Bézier
Curves(S.
Vincent)

       学生(学生号 char(7),姓名 char(6),性别
char(2),出破壳日期 datetime,

Reconstruction of Solid Models from Oriented Points
Sets(M.l
Kazhdan)

 

Aachen photo
dataset(photos,
SIFT descriptors, 3D reconstruction) (T. Sattler)

    group byBJDM,BNXH,XSXM

LUGPU(GPU
dense-matrix LU decomposition) (N. Galoppo, N. Govindaraju, M. Henson,
D. Manocha)

         )

Shortest paths on a polyhedral
surface(B.
Kaneva, J. O’Rourke)

250.            from  Course  

Polymender mesh
repairer(water-tightness,
closed surface repair, sharp features, signed volume generation) (T. Ju)

77. 
    WHERE L.C# = R.C# and 

Streaming Multigrid for Gradient-Domain Operations on Large
Images(M.
Kazhdan)

或: Select distinct sno from sc where
cno=’C2′ or cno=’C4′

Domain Transform for Edge-Aware Image and Video
Processing(E.
S. L. Gastal, M. M. Oliveira)

    7.Access中富含有(   
)种数据类型。

SuperCocone: efficient Delaunay meshing of large point
sets(T.
Dey, J. Hudson)

    (1)SELECT A,B,C
      FROM R
      UNION
      SELECT A,B,C
      FROM S

Streaming
Meshes(M.
Isenburg, P. Lindstrom)

56. 
    group by S# having count(*)=(select count(*) from SC where S#=’1002′); 

Fast and Accurate Computation of Polyhedral Mass
Properties(B.
Mirtich)

 6、查询选修7号课程的学习者的学号、姓名、性别。

Convolution Surfaces for Line Skeletons with Polynomial Weight
Distributions(X.
Jin, J. Feng, Q. Peng, C-L. Tai)

169.            O冠道DECRUISER BY 平均成绩 desc; 

Stanford Light Field
Archive

         ( selectsno from sc group by sno
having avg(grade)<60 )

An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching
Method(A.
Telea)

203.        34、查询课程名叫“数据库”,且分数低于60的上学的小孩子姓名和分数 

El
Topo(robust
surface tracking with triangle meshes) (T. Brochu, R. Bridson)

90. 
        ,100 * SUM(CASE WHEN  isnull(score,0)>=60 THEN 1 ELSE 0 END)/COUNT(*) AS 及格百分数 

CNC: CUDA sparse symmetric matrix
solver(L.
Buatois, G. Caumon, B. Levy)

    WHERE SC1.SnoNOT IN

VisualSFM: A Visual Structure from Motion
System(C.
Wu)

    SelectOno,Ysex,avg(Salary) from YWY
group by Ono,Ysex

ply2vri(convert
PLY mesh to signed-distance volumetric grid, VRI/PPM formats) (B.Allen)

    4.在Access中模块分为   类模块      
和       标准模块     二种档期的顺序。

A Stratified Sampling Technique for an
Ellipse(C.-M.
Wang, N.-C. Hwang)

   
6.在存取数据库的数额的历程中,使用了七个数据缓冲区,分别为___系统_____缓冲区和____用户
____缓冲区。

Physically Based Simulation and Animation of Gaseous Phenomena in a
Periodic
Domain[Page]
(A. Nealen)

3.5 试陈说SQL语言的关联代数特点和元组演算特点。
(P61-62)

GeoBrush: Interactive Mesh Geometry
Cloning(discrete
expmap, 3D Green coordinates deformation, GPU Poisson solver) (K.
Takayama, R. Schmidt, K. Singh, T. Igarashi, T. Boubeker, O. Sorkine)

   
5.数据库系统中的四类客户分别为____数据库助理馆员、数据库设计师、应用技术员、终端客户_____。

mesh segmentation benchmark database and
viewer(X.
Chen, A. Golovinskiy, T. Funkhouser)

85. 
                      WHERE R.C# = IR.C# 

Octree
implementation(H.
Ainsworth)

    havingcount(*)>2

FReg: detect approximate symmetries of point sets and B-Rep
Models(Authors)

   
2.Access“表”结构划虚拟计窗口中上半有的的“表设计器”是由     字段名称、数据类型   和申明等三列组成。

Hardware-Accelerated Point Generation and Rendering of Point-Based
Impostors(J.
Baerentzen)

(4)检索WANG同学不学的教程的课程号。
    SELECT C#
    FROM C
    WHERE C# NOT IN
     (SELECT C#
     FROM SC
     WHERE S# IN
      (SELECT S#
      FROM S
      WHERE SNAME=’WANG’))

QPoly: meshing scattered 3D
points(Y.
Ohtake)

              (select sno from sc where
cno=’1002′ )

MIRT: Medical Image Registration
Toolbox(similarity,
mutual information MI, residual complexity RC, sum square differences
SSD, sum absolute differences SAD, correlation coefficient CC, CD2, MS,
transformation models, parametric free form deformation FFD,
non-parametric variational, implicit euler, curvature-based
regularization, multiresolution) (A. Myronenko)

    where sdept in( ‘JSJ’, ‘SX’, ‘WL’
)

Blossoming
softwarefor
analyzing polynomial functions (S. Mann, W. Liu)

               (Select sno from sc where
grade<60 and cno in

If you would like to contribute links, please e-mail them
torms@dgp.toronto.edu.

         )

Robust Registration and Template Estimation of 3D MRI
Images(unbiased
inverse consistent registration, modality rigid registration, outlier
detection robust statistics, symmetry, global intensity scaling,
automatic sensitivity parameter estyimation, unbiased half-way space)
(M. Reuter)

196.            where  CONVERT(char(11),DATEPART(year,Sage))=’1981′; 

Disease reaction diffuse
demo(Cg,
on surface) (G. James, M. Harris)

3.3 设有多个核心表XC60(A,B,C)和S(D,E,F),试用SQL查询语句表述下列关系代数表明式:
  (1)πA(R)(2)σB=’17’(R)(3)R×S(4))πA,FC=D(R×S))
(1)SELECT A FROM R
(2)SELECT * FROM R WHERE B=’17’
(3)SELECT A,B,C,D,E,F FROM R,S
(4)SELECT A,F FROM R,S WHERE R.C=S.D

Gain-Adaptive KLT Tracking and TV-L1 optical flow on the
GPU(C.
Zach)

    嵌套:

Layered 3D: Tomographic Image Synthesis for Attenuation-based Light
Field and High Dynamic Range
Displays(G.
Wetzstein, D. Lanman, W. Heidrich, R. Raskar)

       课程(课程号 char(4),课程名 char(10),课程学分
int

McGuire Graphics
Data(San
Miguel, Crytek Sponza, Dabrovic Sponza, Sibenik Cathedral, Conference
Room, Chinese Dragon, Teapot, Cube, Happy Buddha, Hairball, Cornell Box,
Rungholt, Lost Empire, Infinite Realities Head, textured OBJs)

专一本题也可以用接二连三做

Elasticurves: Exploiting Stroke Dynamics and Inertia for the Real-time
Neatening of Sketched 2D
Curves(Y.
Thiel, K. Singh, R. Balakrishnan)

    group bysc.sno,sname

Local Laplacian Filters: Edge-aware Image Processing with a Laplacian
Pyramid(S.
Paris, S. Hasinoff, J. Kautz)

209.            FROM SC,Student,Course 

Fast Ray-Axis Aligned Bounding Box Overlap Tests with Plücker
Coordinates(J.
Mahovsky, B. Wyvill)

224.            where Student.S#=SC.S# and SC.C#=C.C# and C.T#=Teacher.T# and Teacher.Tname=’叶平’ and SC.score=(select max(score)from SC where C#=C.C# ); 

ExpoKit:
matrix exponential for small dense and large sparse matrices (R. B.
Sidje)

39. 
  where S# not in (select Student.S# from Student,SC where S.S#=SC.S# and score>60); 

Utilities for Structured Light
Scanning(Contributors)

18. 
  group by Student.S#,Sname 

The Generalized PatchMatch Correspondence
Algorithm(C.
Barnes, E. Schectman, A. Finkelstein, B. Goldman)

   8.
字段名称、数据类型、表明(次序无前后相继)

trimeshinfo: compute mesh
properties(manifold,
genus, orientation, volume, self-intersection, boundaries, connected
components, …)
(Authors)

 

Metropolis Procedural
Modeling(J.
Talton, Y. Lou, S. Lesser, J. Duke, R. Mech, V. Koltun)

   
7.数据字典是对系统职业流程中____数据____和____处理____的描述。

siteplan: rapid architectural prototyping using procedural
extrusions(T.
Kelly, P. Wonka)

(5)检索至少选修两门课程的学习者学号。
    SELECT DISTINCT X.SNO
    FROM SC X,SC Y
    WHERE X.SNO=Y.SNO AND X.CNO<>Y.CNO
Notice:对表SC举行自连接,X,Y是SC的多少个别称。

CGAL(n-D geometry,
2D/3D spherical geometry, n-D convex hull, 2D/3D/spherical booleans, 2D
minkowski sums, 2D polygon partition/offset/skeleton, 2D curve
intersection, 2D/3D envelopes, 2D/3D triangulation, 2D/3D alpha shapes,
2D delaunay/voronoi/apollonius/conforming delaunay/conforming gabriel,
3D delaunay isosurfacing, 3D skin surface, n-D spatial data structures,
bounding volumes, optimal distances, least-squares geometry fitting,
2D/surface function interpolation, kinetic data structures, AABB Tree,
3D periodic triangulations, tetrahedral meshing w/
implicit/volume/polyhedral boundaries) [full packages
list]
(Authors)

186.        28、查询男子、女子人数 

Accurate Multi-dimensional Poisson-disc
Sampling(M.
Gamito, S. Maddock)

99. 
        ,100 * SUM(CASE WHEN C# = ‘002’ AND score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END)/SUM(CASE WHEN C# = ‘002’ THEN 1 ELSE 0 END) AS 马克思及格百分数 

Volumetric Lighting and Shadowing NV32
Shader(S.
Lefebvre, S. Guy)

152.                ,SUM(CASE WHEN score < 60 THEN 1 ELSE 0 END) AS [60 -] 

TAGL: software
rasterizer(B.
Levy)

13、寻找各门课程的成就均不低于90分的学员姓名。

Scopia.es 3D
models(home
furnishing objects, buildings, plants, characters, .3ds, .blend, .sh3d,
.obj) (C. Folch, Scopia.es)

    havingcount(*)>5

SkyWorksreal-time
cloud rendering (M. Harris)

244.            select  S#  

CGAL(LSCM, discrete
conformal/authalic, Floater mean-value, Tutte barycentric) [full
packages
list]
(Authors)

3.43.4 设有八个着力表大切诺基(A,B,C)和S(A,B,C)试用SQL查询语句表述下列关系代数表明式:
  (1)R∪S  (2)R∩S  (3)R-S  (4)πA,B(R)πB,C(S)

PowerCrust(watertight
polygonal meshing of point set, medial axis transform, simplified medial
axis) (N. Amenta) [updated
port]

89. 
    SELECT t.C# AS 课程号,max(course.Cname)AS 课程名,isnull(AVG(score),0) AS 平均成绩 

Fast, Minimum Storage Ray-Triangle
Intersection(T.
Moller, B. Trumbore)

15、找寻各样系科男女学生的平均年龄和食指。

MeshLab(import
PLY/STL/OFF/OBJ/3DS/COLLADA/PTX/V3D/PTS/APTS/XYZ/GTS/TRI/ASC/X3D/X3DV/VRML/ALN,
export PLY/STL/OFF/OBJ/3DS/COLLADA/VRML/DXF/GTS/U3D/IDTF/X3D,
selection/smoothing painting, linear measurements, export planar slices,
mesh decimation/repair/optimization, mesh alignment) [All
Filters]
(Authors)

    再查询

Lightweight Bounding Volumes for Ray
Tracing(D.
Cline, K. Steele, P. Egbert)

    或: Select sno,sname,ssex from s
where sno in

Algorithms to Automatically Quantify the Geometric Similarity of
Anatomical
Surfaces(D.
Boyer, Y. Lipman, E. St Clair, J. Puente, B. Patel, T. Funkhouser, J.
Jernvall, I. Daubechies)

98. 
        ,SUM(CASE WHEN C# = ‘002’ THEN score ELSE 0 END)/SUM(CASE C# WHEN ‘002’ THEN 1 ELSE 0 END) AS 马克思平均分 

Caltech Mesh
Compendium(Ball
Joint,Dinosaur Sculpture,Golf Club,Igea Artifact,Isis,Knee,Rocker
Arm,Santa,Screwdriver,Teeth Casting,Horse,Skeleton Hand,Turbine
Blade,Cactus,Cat,Cessna,Club,Cow,Distributor
Cap,Engine,Fandisk,Gargoyle,Hypersheet,Knot,Mechanical Part,Oil
Pump,Teapot,Tyrannosaurus Rex,Dragon,Feline Model,Femme,Happy
Buddha,Headus Skull,Max Planck,Molecule,Rabbit Sculpture,Stanford
Bunny,Zander,Zoë,Duck,Mummy,Bust of Nefertiti,Top,Totem,Vase #1,Vase
#2,Chair,Dental Cast,Foot,Hand,female Mannequin Head,Pregnant
Woman,kissing-children
Sculpture,Shoe,Toilet,Cube,Hexagon,Icosahedron,Octahedron,Pentagon,Quadrilateral,Right
Tetrahedron,Right Triangle,Armadillo Man,Dragon,Happy Buddha,Stanford
Bunny,Cat Head,Face,Mannequin Head,Spocks Head,Stamped Part,
Stegosaurus, Torus, Triceratops, Venus Torso)

select distinct 学生.*

Coordinate Free Geometric
Programming(S.
Mann, N. Litke, T. DeRose)

 

VolPack(fast
volume rendering with shear/warp factorization) (P. Lacroute)

 

OpenMesh(PLY/OBJ,
halfedge mesh, decimation, Loop/Sqrt3 subdivision, view-dependent
progressive meshes, stripification) (J. Möbius, M. Habbecke)

    group by Kno

CurveSkel: 1D curve skeleton of 3D
shape(T.
Dey, J. Sun)

    功用:
从事教育工作学库中查询出最多选修了2门课程(含未选任何学科)的全部学生。

A Low Distortion Map Between Disk and
Square(P.
Shirley, K. Chiu)

3.12SQL的会见管理格局与宿主语言单记录管理格局之间什么和谐?
    由于SQL语句管理的是记录集结,而宿主语言语句二次只可以管理二个记录,
由此须要用游标(cousor)机制,把集结操作转变到单记录管理情势。

Bits and Pieces

    selectsc.sno,avg(grade) from
student,sc

2D Boiling
Demo(CML
coupled map atlas on GPU) (M. Harris, G. Coombe, T. Sheuermann, A.
Lastra)

    Select distinctsno from sc

Papers & Archives

(7)在主导表SC中期维修改C4学科的大成,若成绩小于等于75分时升高5%,若战表超乎75分时进步4%(用多个UPDATE语句完毕)。
    UPDATE SC
     SET GRADE=GRADE*1.05
     WHERE C#=’C4′ AND GRADE<=75
    UPDATE SC
     SET GRADE=GRADE*1.04
     WHERE C#=’C4′ AND GRADE>75

Shape Space Exploration of Constrained
Meshes(Y-L.
Yang, Y.-J. Yang, H. Pottmann, N. Mitra)

 

MAPC:
exact manipulation of algebraic points and curves in the plane (D.
Manocha, J. Keyser, T. Culver, M. Foskey, S. Krishnan)

            WHERE SC2.Sno=SC1.Sno AND
SC2.Grade <=

Quadrangulations(fandisk,beetle,fertility,rockerarm)
(H. Zimmer, D. Bommes, L. Kobbelt)

 1、寻找选修课程号为C2的学习者学号与成就。

TetGen: A
Quality Tetrahedral Mesh Generator and a 3D Delaunay Triangulator
(constrained/conforming Delaunay, Voronoi, boundary-conforming,
quality/size control, adaptive mesh refinement, intersection testing)
(H. Si)

    本题也能够用嵌套做

Metric Aware Processing of Spherical
Imagery(M.
Kazhdan)

(1)SQL模式:SQL格局是表和授权的静态定义。三个SQL情势定义为基本表的集结。
五个由方式名和情势具有者的客商名或账号来明确,并包括形式中每三个要素(基本表、视图、索引等)的概念。
(2)SQL数据库:SQL(Structured Query
Language),即‘结构式查询语言’,采纳土耳其共和国语单词表示和结构式的语准绳则。
三个SQL数据库是表的汇总,它用一个或多少个SQL形式定义。
(3)基本表:在SQL中,把古板的涉及模型中的关系方式称为基本表(Base
Table)。 基本表是实际存储在数据库中的表,对应八个关系。
(4)积攒文件:在SQL中,把古板的涉及模型中的存储情势称为存款和储蓄文件(Stored
File)。 每个存款和储蓄文件与外存上三个物理文件对应。
(5)视图:在SQL中,把守旧的涉嫌模型中的子形式称为视图(View),视图是从若干为主表和(或)别的视图构造出来的表。
(6):在SQL中,把古板的涉及模型中的元组称为行(row)。
(7)列:在SQL中,把古板的涉及模型中的属性称为列(coloumn)。
(8)实表:基本表被叫作“实表”,它是实在贮存在数据库中的表。
(9)虚表:视图被称呼“虚表”,创设一个视图时,只把视图的定义存款和储蓄在数额词典中,而不存款和储蓄视图所对应的数据。
(10)相关子查询:在嵌套查询中出现的符合以下特征的子查询:子查询中询问条件重视于外层查询中的有个别值,
所以子查询的拍卖不只二回,要每每求值,以供外层查询利用。
(11)接通查询:查询时先对表打开笛Carl积操作,然后再做等值联接、选用、投影等操作。
联接查询的作用比嵌套查询低。
(12)交互式SQL:在终端交互方式下行使的SQL语言称为交互式SQL。
(13)嵌入式SQL:嵌入在高端语言的程序中动用的SQL语言称为嵌入式SQL。
(14)分享变量:SQL和宿主语言的接口。分享变量有宿主语言程序定义,再用SQL的DECLARE语句表达,
SQL语句就可援用那么些变量传递数据库新闻。
(15)游标:游标是与某一询问结果相关联的标识名,用于把群集操作调换来单记录管理格局。
(16)卷游标:为了征服游标在力促时不可能重回的孤苦,SQL2提供了卷游标技艺。
卷游标在推进时不仅可以沿查询结果相月组顺序从头到尾一行行推动,也能一行行再次回到。

Radiator radiosity
system(matrix,
progressive, wavelet, clustering) (A. Willmott)

158.              SELECT 1+(SELECT COUNT( distinct 平均战表) 

sparseLM : Sparse Levenberg-Marquardt nonlinear least squares in
C/C++(M.
Lourakis)

         
班级代码、学生姓名、去掉多个最低分后的平分成绩。

Streaming Compression of Delaunay
Triangulations(M.
Isenburg, Y. Liu, J. Shewchuck, J. Snoeyink)

    havingavg(grade)>90

Visualizing LIDAR in Google
Earth(M.
Isenburg, J. Shewchuck)

    group by sno

Asynchronous Contact
Mechanics(D.
Harmon, E. Vouga, B. Smith, R. Tamstorf, E. Grinspun)

   
2.在SQL中,列级完整性约束分为__6__种情况,表级完整性约束分为__4__种情况。

RobustCocone: Delaunay meshing of noisy point
sets(T.
Dey, S. Goswami)

    FROM SC SC1

Simple and Efficient Traversal Methods for Quadtrees and
Octrees(S.
Frisken, R. Perry)

   
6.在设计Access数据表时,“索引”属性有(    )取值。

Blended Intrinsic
Maps(V.
Kim, Y. Lipman, T. Funkhouser)

    或: Select avg(sage) from s where sno
in

Skinning Mesh Animations
Demo(C.
Twigg)

 5、输出一张表格,有成就低于60分的每位学生对应一条记下,包罗字段:

2D Hilbert Curve
Generator(also
precomputed C++ arrays for orders 1-10) (J. Chen)

 5、计算每一门课的总分、平均分,最高分、最低分。

SimplexMesh:
general non-manifold, non-regular simplicial mesh for mixed dimensions
\leq 3 (C. Batty)

    2)检索项目J4所用零件的经销商编号和名字。
    SELECT S#,SNAME FROM VIEW2 WHERE P# IN(SELECT P# FROM VIEW1
WHERE J#=’J4′)

Unwrapped (planar-parameterized) ABF++/LinABF
Meshes(.OBJ
format, includes normal maps and decimated meshes)

43. 
    where Student.S#=SC.S# group by  Student.S#,Student.Sname having count(C#) <(select count(C#) from Course); 

Unconstrained Isosurface Extraction on Arbitrary
Octrees(M.
Kazhdan)

11. 
2、查询平均成绩超乎60分的同学的学号和平均战表; 

NonPhotorealistic Rendering

 1、查询年龄在19至二十一岁时期的女孩子的学号,姓名,年龄,按年龄从大到小排列。

2.5D Cartoon
Models(A.
Rivers, T. Igarashi, F. Durand)

         
班级代码、学生姓名、最高战绩、平均成绩。

Fast Polygon Triangulation based on Seidel’s
Algorithm(A.
Narkhede, D. Manocha)

 

sba : A Generic Sparse Bundle Adjustment C/C++ Package Based on the
Levenberg-Marquardt
Algorithm(M.
Lourakis)

216.            select c# from sc where scor e <60 order by C# ; 

Computing a View Frustum to Maximize an Object’s Image
Area(K-L.
Low, A. Ilie)

95. 
20、查询如下课程平均战表和及格率的比例(用”1行”显示): 企管(001),马克思(002),OO&UML (003),数据库(004) 

Digital 210
King(building
scans, Revit models, photographs, Green Building XML (gbXML) models, of
210 King St East (Autodesk Toronto building))

172.              SELECT t1.S# as 学生ID,t1.C# as 课程ID,Score as 分数 

Antimony(poisson-disk
sample generation) (D. Dunbar, G. Humphreys)

41. 
    select Student.S#,Student.Sname 

glSoftShadowOpenGL
soft shadows implementation (U. Borgenstam, J. Svensson)

26. 
    where S# not in (select distinct( SC.S#) from SC,Course,Teacher where  SC.C#=Course.C# and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname=’叶平’); 

ShortLoop: computing loops in a shortest homology
basis(O.
Busaryev, T. Dey, J. Sun, Y. Wang)

63. 
    Insert SC select S#,’002′,(Select avg(score) 

Fast Ray/Axis-Aligned Bounding Box Overlap Tests using Ray
Slopes(M.
Eisemann, M. Magnor, T. Grotsch, S. Muller)

179.              ORDER BY t1.C#; 

Constructing Laplace Operator from Point Clouds in
R^d(J.
Sun, M. Belkin, Y. Wang)

116.              T1.score AS 公司管理, 

Scapeterrain
simplification (M. Garland)

          SelectBJDM,XSXM,max(CJ),avg(CJ)
from SC

CMU .ASF/.AMC/.V
tools(J.
McCann, C. Twigg, J. Barbic, …?)

16、找寻Computer系(JSJ)课程平均分最高的学习者学号和人名。

fast and robust detection of crest lines on
meshes(mesh
denoising, mesh curvature) (S. Yoshizawa)

230.            SELECT t1.S# as 学生ID,t1.C# as 课程ID,Score as 分数 

OpenFlipper(import/export
OFF/OBJ/PLY/STL/STLA/STLB/OM, selection tools w/ surface/volume lasso
and sphere brush, decimation, smoothing, edge/face editing) (J. Möbius)

         ) or not exists (select *

Efficient Generation of Poisson-Disk Sampling
Patterns(T.
Jones)

                              from
sc

A Fast and Robust GJK Implementation for Collision Detection of Convex
Objects(G.
van den Bergen)

10、查询全部考试战表的平分分同样的学习者学号分组

Photorealistic Rendering

        from 学生,选课

Texture
filtering(bilinear,
mipmap, elliptic-weighted average) [link to .h/.cpp at bottom of
page
] (M. Pharr)

73. 
    ORDER BY avg(t.score)  

ANN- C++
approximate neareset-neighbours in dimensions ~(8,20) (D. Mount, S.
Arya)

       A.         B.         C.        D.

Efficient GPU-Based Texture Interpolation using Uniform
B-Splines(D.
Ruijters, B. ter Haar Romney, P. Suetens)

57. 
15、删除学习“叶平”老师课的SC表记录; 

Parallel Controllable Texture Synthesis
Tutorial(S.
Lefebvre)

114.              SC.S# As 学生学号, 

Random or Uniform points on a
sphere[Page]
(J. O’Rourke)

235.                    ORDER BY score DESC 

Fluid3D:
barebones 3D inviscid free-surface fluid simulator in irregular domains
(C. Batty)

188.            Select count(Ssex) as 女子人数 from Student group by Ssex having Ssex=’女’; 

GTS(2D
dynamic/constrained Delaunay triangulation, robust geometric predicates,
mesh boolean set operations, refinement/coarsening, view-independent
continuous LOD, view-dependent LOD, AABB-trees, Kd-trees, graph
partitioning, isosurfacing, area, volume, mean/gaussian/principal
curvature, stripification)

    SELECT DISTINCT Sno

VLFeat(SIFT, MSER,
k-means, hiearchical k-means, agglomerative information bottleneck
(aib), quick shift) (A. Vedaldi, B. Fulkerson)

     createview  v_all(cno,cnt)

Reducing Noise in Image-Space Caustics with Variable-Sized
Splatting(C.
Wyman, C. Dachsbacher)

201.            from Student,SC 

Fast Generation of Pointerless Octree
Duals(T.
Lewiner, V. Mello, A. Peixoto, S. Pesco, H. Lopes)

    Select snamefrom student

A Fast Triangle-Triangle Intersection
Test(T.
Moller)

    SelectBJDM,count(*),avg(CJ) from SC
group by BJDM

Mesh Processing

    group byBJDM,BNXH,XSXM

An Improved Adjacency Data Structure for Fast Triangle
Stripping(P.
Reuter, J. Behr, M. Alexa)

(2)检索年龄大于二十二虚岁的男学生的学号和姓名。
    SELECT S#,SNAME
    FROM S
    WHERE (AGE>23) AND (SEX=‘M’)

interpolate3d: A Natural Neighbour Interpolation program for 3D
data(R.
Hemsley)

   
3.在其实的数据库管理体系中,对数据库的操作办法有_____命令交互、程序施行、窗口分界面______等三种。

Virtual
LEGO(J.
Y. Oh)

  (2)
SELECTS#,C_NUM
FROMS_GRADE
WHEREAVG_GRADE>80
    允许
   SELECT S#,COUNT(C#) FROM SC WHEREAVG(GRADE)>80

Volumetric
Mesh:
tetrahedral and cube volumetric 3D meshes (J. Barbic)

    Select
KM,(sum(CJ)-min(CJ))/(count(*)-1)from SC

Color CRT Calibration for perception
research(E.
Olds, W. Cowan, P. Jolicoeur)

21. 
  from Teacher 

A One-Pass Version of Two-Pass Image
Resampling(N.
Max)

241.            group  by  C# 

Terraterrain
simplification (M. Garland)

    一、单选 (每空1分,共10分)

Sampling

139.                    LEFT JOIN sc AS T2 

OpenRACM: Random-Accessible Compressed
Meshes(S.E.
Yoon, P. Lindstrom)

28. 
  select Student.S#,Student.Sname from Student,SC where Student.S#=SC.S# and SC.C#=’001’and exists( Select * from SC as SC_2 where SC_2.S#=SC.S# and SC_2.C#=’002′); 

Poisson Surface
Reconstruction(M.
Kazhdan)

 8、搜索数据库课程比不上格的女孩子姓名。

Fast and Accurate Circle-Circle and Circle-Line 3D Distance
Computation(D.
Vranek)

                     ( Select cno from c
where cname=’数据库’ )

Permission
Gridmesh
simplification (S. Zelinka)

93. 
    GROUP BY t.C# 

Image
Quilting(T.
Jones)

3.9 对此教学数据库中基本表SC,已成立下列视图:
CREATEVIEWS_GRADE(S#,C_NUM,AVG_GRADE)
ASSELECTS#,COUNT(C#),AVG(GRADE)
FROMSC
GROUPBYS#
试判断下列查询和翻新是不是同意奉行。若允许,写出转变来骨干表SC上的应和操作。
  (1)
SELECT*
FROMS_GRADE
      允许
   SELECT S#,COUNT(C#),AVG(GRADE)FROM SC GROUP BY S#

FreeSurfer:
reconstruction of the brain’s cortical surface from structural MRI data
and overlay of functional MRI data
(wiki)
(contributors)

18、查询平均分不如格的上学的小孩子的学号,姓名,平均分。

Coons
Patches(R.
Stimpson)

3.2 对于教学数据库的三个基本表
  学生S(S#,SNAME,AGE,SEX)
  学习 SC(S#,C#,GRADE)
  课程C(C#,CNAME,TEACHER)
 试用SQL的查询语句表述下列查询:

Bilateral
Filter(J.
Chen)

   
1.在人工管理和文件管理阶段,程序设计__依赖于 ___数据表示。

HXA graphics
library(halton
sequence, sobol sequence, color space conversions, radiance RGBE IO,
random number generators, 2D radial filters) (H. Ainsworth)

 

raytracing quaternion julia sets on the
GPU(K.
Crane)

58. 
    Delect SC 

newmat(C++
dense matrix library
[documentation])
(R. Davies)

  (3)
SELECTS#,AVG_GRADE
FROMS_GRADE
WHEREC_NUM>(SELECTC_NUM
FROMS_GRADE
WHERES#=‘S4’)
    允许
   SELECT S#,AVG(GRADE)
   FROM SC AS X
   WHERE COUNT(X.C#)>(SELECTCOUNT(Y.C#) FROM SC AS Y WHERE
Y.S#=’S4′)
   GROUP BY S#

Graphics Conference Paper Link
Archive(Ke-Sen
Huang)

 

DelFEM(FEM,
Poisson, Diffusion, Advection-Diffusion, Linear Solid,
St.Venant-Kirchhoff Material, incompressive hyperelastic material,
Stokes Fluid, Navier-Stokes Fluid, Helmholtz, 3D rigid body, 6 types of
constraint model, coupling analysis of rigid and elastic material, ILU
(0) preconditioned CG, ILU (0) preconditioned BiCGSTAB) (N. Umetani)

    考虑本题也得以用嵌套做啊?

Cocone: Delaunay meshing of point sets with
boundaries(T.
Dey, J. Giesen)

   7.
标题栏、菜单栏、事业区(次序无前后相继)

Laplacian Surface
Editing(2D
curve deformation) (O. Sorkine, D. Cohen-Or, Y. Lipman, M. Alexa, C.
Roessl, H.-P. Seidel)

        from 商品表2

free-surface 2D liquid solver with irregular static
obstacles(C.
Batty, F. Bertails, R. Bridson)

4.  
Teacher(T#,Tname) 教师表 

imageblending(Poisson
Image Editing)
(Authors)

 

Simulation / Animation

67. 
        ,(SELECT score FROM SC WHERE SC.S#=t.S# AND C#=’004′) AS 数据库 

Real-time implicit surface
polygonizer(R.
Schmidt)

 9、查询到现在未有考试不如格的学员学号。

Computational Geometry

    where sagebetween 19 and 21 and
ssex=’女’

MPCG: Multi-Preconditioned Conjugate
Gradients(R.
Bridson, C. Greif)

200.            select Sname,SC.S# ,avg(score) 

An Efficient Ray-Quadrilateral Intersection
Test(A.
Lagae, P Dutre)

 

BOOLEconvert
CSG to Brep (curved solid primitives, polygonal solids) (T. Culver)

249.            select  C#,Cname  

Graphite(variational
shape
approximation,image
vectorization)
[documentation
wiki]
(Authors)

          ( SELECT SC2.Sno

Stanford Volume Data
Archive(CThead,
MRBrain, CTbunny)

    where student.sno=sc.sno

StVK: FEM Saint Venant-Kirchhoff deformable object
library(J.
Barbic)

17、(补充)查询每门科目标及格率。

P3
ToneMapper(openEXR,RGBE
in, PNG, PPM out, Ward tone mapping) (H. Ainsworth)

(3)在着力表SC中删去尚无成绩的选课元组。
    DELETE FROM SC
     WHERE GRADE IS NULL

Locomotion Skills for Simulated
Quadrupeds(S.
Coros, A. Karpathy, B. Jones, L. Reveret, M. van de Panne)

 

Modal
Matrix:
A class for modal matrix operations (assembly u=Uq, projection q = U^T
u) (J. Barbic)

宪章考核武器试验题参谋答案

geodesic: multiple source/target exact geodesic algorithm for
triangular
mesh(unknown)

 

Ray Bilinear Patch
Intersections(S.
Ramsey, C. Hansen, K. Potter)

2.13 嵌入式SQL语句哪天不必涉及到游标?哪一天务必涉及到游标?
    (1)INSERT、DELETE、UPDATE语句,查询结果自然是单元组时的SELECT语句,
都可直接嵌入在主程序中选择,不必涉及到游标。
    (2)当SELECT语句询问结果是八个元组时,此时宿主语言程序不可能利用,
必供给用游标机制把三个元组一次四个地传递给宿主语言处理。

CGAL Subdivision
Demo(Sqrt3,
Quad-Triangle, Catmull-Clark, Doo-Sabin) (L.-J. Shiue, P. Alliez, R.
Ursu, L. Kettner)

   
5.对于较复杂的种类,概念设计阶段的重要性职务是:首先依据系统的依次部分应用画出各自对应的____局部ER图______,然后再扩充归结和完整布署,画出_____整体ER图_____。

Mesh Snapping: Robust Interactive Mesh Cutting Using Fast Geodesic
Curvature
Flow(J.
Zhang, C. Wu, J. Cai, J. Zheng, X-C. Tai)

            WHERE SC2.Grade <=

Implicit Newmark and Central Differences
Integratorsfor
large deformation nonlinear FEM elasticity (J. Barbic)

3.8 在第1章例1.4中提到“旅馆管理”关系模型有七个关系形式:
  零件 PART(P#,PNAME,COLOR,WEIGHT)
  项目 PROJECT(J#,JNAME,DATE)
  供应商 SUPPLIER(S#,SNAME,SADDR)
  供应 P_P(J#,P#,TOTOAL)
  采购 P_S(P#,S#,QUANTITY)

Visibility Cuts shadows for Precomputed Radiance
Transfer(also
Ashikhmin-Shirley shader) (F. Hecht)

(8)求年龄超越女校友平均年龄的男学生姓名和年龄。
    SELECT SNAME,AGE
    FROM S AS X
    WHERE X.SEX=’男’ AND X.AGE>(SELECT AVG(AGE)FROM S AS Y WHERE
Y.SEX=’女’)

GMSH: a three-dimensional finite element mesh generator with built-in
pre- and post-processing
facilities(procedural
parameterized geometry, 1/2/3D simplicial finite element meshing,
element size control, scalar/vector/tensor datasets) (C. Geuzaine, J.-F.
Remacle)

         ( Selectsno from sc where
grade<90 )

Symmetry Descriptors and 3D Shape
Matching(M.
Kazhdan)

   
思虑本题也得以用一般的连天做啊?

Simplification
Envelopesgenerate
mesh level-of-detail hierarchies (J. Cohen, A. Varshney, G. Turk)

166.                    FROM SC 

Multilevel Streaming for Out-of-Core Surface
Reconstruction(M.
Bolitho, M. Kazhdan, R. Burns, H. Hoppe)

 

Geometry
Videos(H.
Bricenno)

              from 选课

discrete connections and smooth vector fields on triangle
meshes(K.
Crane, M. Desbrun, P. Schroder)

    第1步:获得每门课的选修人数

Exact Evaluation of Subdivision
Surfaces(eigenstructures
for Catmull-Clark and Loop schemes) (J. Stam)

         
班级代码、学生姓名、语文成绩、数学战绩、外语成绩。

EXPLORATION OF CONTINUOUS VARIABILITY IN COLLECTIONS OF 3D
SHAPES(M.
Ovsjanikov, W. Li, L. Guibas, N. Mitra)

       A.OpenForm       B.OpenReport      C.OpenTable      
D.OpenQuery

Multi-frame 3D scans from video
depthmaps(triangulated
point clouds, OBJ format,100-2200 frames) (T. Weise, B. Leibe, L. Van
Gool)

 9、搜索各门课程的平分成绩,输出课程名和平均战表。

Zipper(combine
range images into polygonal mesh) (G. Turk, H. Ge, B. Curless)

215.        37、查询不比格的学科,并按学科号从大到小排列 

Normalizing for Anisotropy in Triangle
Models(M.
Kazhdan)

    Selectsname,avg(grade) from
s,sc

Bounded Biharmonc Weights for Real-Time
Deformation(A.
Jacobson, I. Baran, J. Popović, O. Sorkine)

    五、填空 (每空1分,共10分)

HandleTunnel: computing handle and tunnel loops on
surfaces(T.
Dey, K. Li, J. Sun)

 

Smooth Two-Dimensional Interpolations: A Recipe for All
Polygons(E.
Malsch, J. Lin, G. Dasgupta)

四、

Spin Transforms of Discrete
Surfaces(K.
Crane, U. Pinkall, P. Schröder)

   5. select distinct 学生.*

Infer.Net-
Bayesian Inference in Graphical Models (T. Minka, J. Winn, J. Guiver, A.
Kannan)

10、查询学生姓名以及她选修课程的学科号及战绩。

AIM@SHAPE 3D model
repository

         where 学生号 in (select
学生号

SIFT for
Matlab(A.
Vedaldi)

189.        29、查询姓“张”的学生名单 

JMeshLib(read/write
OFF/PLY/STL/VRML1/VRML2/OBJ/IV 2.1) (M. Attene)

    5.下列(   
)Logo是Access中表对象的标识。

Image-Based Localization using Structure-from-Motion
Models(T.
Sattler, B. Leibe, L. Kobbelt)

         from 学生

chag:ppCUDA
parallel primitives library (reduction, prefix operations (scan),
compaction, radix sort)

242.            order  by  count(*) desc,c#  

SiftGPU: A GPU Implementation of Scale Invariant Feature Transform
(SIFT)(C.
Wu)

2.13 嵌入式SQL语句曾几何时不必涉及到游标?哪天必须涉及到游标?
    (1)INSERT、DELETE、UPDATE语句,查询结果明确是单元组时的SELECT语句,
都可径直嵌入在主程序中使用,不必涉及到游标。
    (2)当SELECT语句询问结果是多个元组时,此时宿主语言程序无法运用,
绝对要用游标机制把四个元组一次贰个地传递给宿主语言管理。

Polar decomposition of a 3×3 matrix and derivatives of polar
decomposition
matrices(J.
Barbic)

245.            from  sc  

CGAL(LP linear
programming, QP quadratic programming)
(Authors)

   10.模块窗口由(   
)个部分组成。

DotCount:
count the number of dots in an image (M. Reuter)

    1)检索新加坡的承包商所供应的机件的号子和名字。
    SELECT P#,PNAME FROM VIEW2 WHERE SADDR=’SHANGHAI’

2D voronoi diagrams with
CGAL(P.
Alliez)

 6、寻觅不学C2学科的上学的儿童姓名和年龄。

DelIso: delaunay meshing of
isosurfaces(T.
Dey, J. Levine)

3.  
SC(S#,C#,score) 成绩表 

Quern: A Sparse QR
Library(R.
Bridson)

(7)在SC中寻觅战表为空值的学员学号和课程号。
    SELECT S#,C#
    FROM SC
    WHERE GRADE IS NULL

Nuages3D
delaunay mesh reconstruction from parallel cross-sections (B. Geiger)

22. 
  where Tname like ‘李%’; 

Real-time Edge Aware Image Processing with the Bilateral
Grid(J.
Chen, S. Paris, F. Durand)

 

farthest-point seeding for placement of streamlines in 2D vector fields
with
CGAL(A.
Mebarki)

205.            from Student,SC,Course 

Volumetric Modeling with Diffusion
Surfaces(K.
Takayama, O. Sorkine, A. Nealen, T. Igarashi)

那是每种学员有几门不如格的数目

METRO: measure differences between triangular
meshes(Authors)

 3、查询1001科目未有实际业绩的学习者的学号。

AMLS for Smoothing Noisy Point
Clouds(adaptive
moving least squares) (T. Dey, J. Sun)

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