1.OpenHarmony 实战开发PhotoView——支持缩放、平移平移、源码旋转的平移一个优雅的三方组件
2.通达信 工具中平移源代码在哪个文件夹？
3.THREEJS OrbitControls核心功能解读
4.求MATLAB GUI 环境下 图像处理图像的平移,任意角度的旋转,缩放和翻转,仿射变换等的源代码
5.Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros
6.原码，反码，补码，移码

OpenHarmony 实战开发PhotoView——支持缩放、平移、源码旋转的平移一个优雅的三方组件

       PhotoView是OpenAtom OpenHarmony系统的三方组件，专为缩放及浏览而设计。源码zxing 修改 源码 c其便于声明式应用开发，平移提供缩放、源码平移、平移旋转功能，源码能极大地提升应用的平移处理效率与用户体验。

       在OpenHarmony应用开发中，源码PhotoView能显著提高处理的平移便利性，无论是源码图库应用的实现还是其他需要浏览功能的场合，仅需导入组件并通过调用接口即可迅速实现浏览效果。平移

       对于开发者而言，使用PhotoView意味着在开发环境下，只需要安装DevEco Studio 3.0 Beta3及以上版本的IDE与支持OpenHarmony API version 9或更高版本的SDK，即可高效实现操作。魏宁海指标公式源码

       具体而言，使用PhotoView组件主要包含以下几个步骤：

       - 下载组件，并导入至Page页面。

       - 创建Model对象，设置源。

       - 调用相关方法实现效果，如平移、缩放、旋转。这些操作的基础是通过手势触发，计算在操作前后的位移，并更新的Matrix矩阵以呈现视觉效果。以平移为例，通过调用UpdateMatrix方法后更新Matrix即可完成操作。

       为了方便开发者，PhotoView提供了完整Demo源码及文件结构示例。可访问指定Gitee仓库链接获取组件和详细文件布局信息。

       此外，java spring框架源码解析PhotoView组件的源码和使用指南均已开源。如对介绍内容和Demo感兴趣，欢迎开发者自行研究与使用，共享技术经验和成果，共筑和谐开发者社区。

通达信 工具中平移源代码在哪个文件夹？

       通达信的公式源代码所在的文件夹是其安装目录下，T文件夹。

       下面有prics.dat，prigs.dat，pritext.dat等文件。这些就是公式的数据文件。

       将pri开头的dat文件复制到新安装的通达信软件里即可实现平移。

       还可以直接打开通达信软件。打开公式管理器。右下角“导出公式“的按钮。也可以实现所有公式的平移。

THREEJS OrbitControls核心功能解读

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       OrbitControls 是量化分时指标源码 THREEJS 中最常用的控制器，主要功能是实现以目标为焦点的旋转、缩放和相机平移，使场景中的物体产生变换效果。下面我们将深入解析 OrbitControls 的核心源码和实现原理。

       设置焦点并以焦点为中心旋转，主要通过构建一个球坐标系，其中目标点作为球心，相机与目标点之间的距离作为球的半径。通过旋转 theta 和 phi 来调整相机在球坐标系中的位置，实现围绕焦点的旋转效果。

       在构建球坐标系的过程中，若考虑相机默认的 up 轴为 y 轴，代码中包含的获取变换量的步骤显得多余。然而，当相机 up 轴发生变化时，通过 setFromUnitVectors() 方法可以确保相机与世界坐标系 y 轴之间的同步变换，从而实现实际的旋转效果。

       缩放功能方面，源码如何分享给别人PerspectiveCamera 和 OrthographicCamera 有不同的投影属性，因此在缩放时，PerspectiveCamera 通过控制相机距离的远近更加合适。而 OrthographicCamera 则直接通过 zoom 属性进行缩放控制。在更新函数中，spherical.radius *= scale; 表示调整相机远近，而 scale = 1; 的设置确保了每次缩放操作基于当前状态进行，避免了控制失效的问题。

       移动操作的计算方法与旋转操作类似，实现了相机平移，整体逻辑保持一致。

       总之，OrbitControls 的核心在于构建一个以目标为中心的球坐标系，并通过鼠标操作调整 theta、phi 和 zoom 参数，实现丰富的视角变换效果。在深入理解 OrbitControls 的源码后，开发者可以更好地掌控场景的视觉表现。

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求MATLAB GUI 环境下 图像处理图像的平移,任意角度的旋转,缩放和翻转,仿射变换等的源代码

       该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。

       比如读取文件，

       几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；

       正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；

       灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；

       图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；

       图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；

       图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码-

Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros

       上一篇文章深入分析了传感器数据的流向，接下来让我们继续探讨传感器格式的转换与类型变换。这部分内容在sensor_bridge.cc文件中。在处理传感器的坐标变换时，我们需要运用三维空间刚体运动的知识，先进行简要回顾，以助于理解代码。

       三维空间刚体运动涉及向量内积与外积。向量内积的计算公式如下，表示两个向量的点乘。向量外积则是一个向量，其方向垂直于两个向量，大小为两向量张成四边形的有向面积，计算公式如下。

       旋转和平移是欧氏变换的两个关键部分。旋转涉及单位正交基的变换，形成旋转矩阵（Rotation matrix），该矩阵的各分量由两组基之间的内积组成，反映了旋转前后同一向量坐标的变化关系。平移则通过向旋转后的坐标中加入平移向量t实现。通过旋转矩阵R和平移向量t，我们可以完整描述欧氏空间中的坐标变换关系。

       为了简化变换过程，引入齐次坐标和变换矩阵。在三维向量末尾添加1形成四维向量，进行线性变换。变换矩阵T能够将两次变换叠加简化为一个操作，便于后续计算。

       Cartographer的坐标转换程序位于transform文件夹下的rigid_transform中，用于求解变换矩阵的逆。

       在sensor_bridge类中，构造函数将传入配置参数，对里程计数据进行处理。首先将ros时间转换为ICU时间，然后利用tf_bridge_.LookupToTracking函数找到tracking坐标系与里程计child_frame_id之间的坐标变换。在ToOdometryData函数中，将里程计的footprint的pose转换为tracking_frame的pose，并最终将结果转换为carto::sensor::OdometryData的数据类型。

       HandleOdometryMessage函数将传感器数据类型与坐标系转换完成后，调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。对于雷达数据，首先转换为点云格式，然后对点云进行坐标变换，并调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。

       IMU数据处理中，要求平移分量小于1e-5，然后调用trajectory_builder_->AddSensorData对数据进行处理。

       在雷达数据处理部分，首先将点云数据分段，然后传给HandleRangefinder处理，将点云坐标变换到tracking_frame坐标系下，调用trajectory_builder_->AddSensorData函数进行数据处理。

       总结本章内容，我们详细解析了SensorBridge类，对传感器数据进行了转换和传输。通过Node类、MapBuilderBridge类和SensorBridge类，我们对Cartographer_ros部分的代码有了基本了解。接下来，我们将深入学习cartographer。

原码，反码，补码，移码

        写在前面：该文章为本人学习中写的一些笔记和心得，发表出来主要是为了记录自己的学习过程。本人才疏学浅，笔记难免存在不足甚至纰漏，但会不定期更新。

        基本知识：假设有一个n位的二进制数

        则这个二进制数共有 种状态，这个数最大为

        反过来 ，写成二进制为 ，一共有8位，1后面7个小数

        以下举例均为n位数，实例为8位数

        原码

        简单直接的二进制，以下以定点数为例。

        定点纯小数： 0 首位为符号位，0为正1为负，这里表示0.1（）

        定点纯整数： 0 这里表示1（）

        因为有符号位，所以有正负零之分 0 和 1

        数据范围：-~（后面7位全为1）//公式表达为

        特点：原码不适合加减，但适合乘除

        反码

        正数的反码与其原码相同；负数的反码是对其符号位后的原码逐位取反，符号位不变（为1）

        反码能表达的数据范围：与源码一样

        补码

        目的：方便计算机进行加减

        特点：在机器中适合加减的数字表示方式

        补码能实现计算机"加上负数"的本质原理是模运算，也就是A减去B等于A加上B相对于A的补数再求模。就好像时钟顺时针拨动3h和逆时针拨动9h得到的结果一样。

        二进制求补码：

        补数=（原数+模）（mod 模），很明显，若原码是正，则补码是它本身，对于正数完全不用考虑求补码。

        对于计算机，因为两个相加的数的位数相同（n），且和不能超过n+1位，因此应该取的模是...（n个0）。

        因此对于n位纯小数，它的模（十进制）为2 ，对于n位纯整数，它的模为2 n

        模 ： （1 0 ）

        原码： （ 0 ）

        注意到，尽管符号位没有任何数值信息，这里取模依然把符号位考虑进去了，原因是我们可以通过定义补码，来使第一个符号位参与计算机计算，从而得到想要的结果。

        （同时，把符号位算进去可以让我们在用数学公式法求二进制补数时，直接从结果得到补码

        例: x= -0.

        [x]è¡¥=+x=.-0.=1.

        原来是要取模得补数为0.（2），但正好首位的1可以表示原数的负号，因此可直接读出补码为1

        ）

        因此对于补码，符号位既起指示正负号的作用，又参与运算。

        另外，区别于原码有两个0（正负0），在补码的规定中，只有一个0（...的正0，因为原码也全是0），而1 ...可以表示-1（补码纯小数）或-2 n-1 (补码纯整数)

        //可以这么记（以纯整数为例）：因为后面n-1个0取反后为n-1个1，加1后为2 n-1 ()，前面一个1表示负数，因此补码能表示-2 n-1

        补码怎么来：原码为正，补码与原码相同；原码为负，后面的位数为原码取反加1

        移码

        目的：为了方便计算机比大小，消除符号位对计算机的干扰

        原理是把负数部分全部移到非负数方向，也就是说要把第一位符号位的意义给消除掉。消除方法为：对于补码的正数，符号位由0变为1，增大；对于补码的负数，符号位概念消除，在计算机中被定义为正数，又为了确保原负数小于原正数，符号位由1变为0。

        为了保证每个数之间大小关系不变，要用补码来转换成移码，用原码来转换的话，负数之间的大小关系会反转。

        数学公式：

        宏观上来看是把居中的整个数轴平移到了非负半轴上，每个数之间的大小关系不变。

        纯小数[X] 移 =1+X

        纯整数 [X] 移 = (一般标准)

        移码怎么来：移码和补码尾数相同，符号位相反(也就是补码 首位的1->0 ;0->1）

        因为移码从补码那里来，所以也能额外多表示一个数