問題タブ [uniform]

どういうわけか、[5,5]と言うと、この関数を10回実行するなど、非常に均一な数を生成できる乱数が必要です。この関数を10回実行すると、0.5未満の5つの数と他の5つの数が必要になります。数値が0.5より大きい。

次のように、すべての実行を分離する必要があります。

この関数を10回実行した後、6つの数値は0.6未満、3つの数値は0.6から0.9の間、1つの数値は0.9から1の間です。

誰かが私がそれをどのように行うことができるか知っていますか？Python内のランダム関数はそれほど均一ではないので....ありがとう!!

私は次の頂点シェーダーを持っています：

..そして次のフラグメントシェーダー：

..そして次のObj-Cコード：

'projMx'の均一な位置は-1です（つまり、'projMxId == -1'はtrueです）。誰かがこれが事実である理由を説明できますか？

そのため、コードに奇妙な動作があり、その理由がわかりません。

たとえば、チェックボックスは次のようになります。

そのため、check オプションがチェックされている場合、親スパンは「checked」クラスを追加します。

そこで、ユーザーがユーザーを追加し、そのユーザーの新しいアドレスを作成するか、会社のアドレスを使用するかを選択できるシステムを開発しようとしていました。

両方のアドレスが異なる div に読み込まれ、会社のアドレスが非表示になるため、これが私が作成した関数です。

最後の if ... else を削除して会社の住所を再表示すると、両方のチェックがどのように変更され、その部分が問題なく機能するかがわかります。

ただし、block_new 内のチェックボックスは機能しなくなりましたが、block_company のチェックボックスは機能します。会社（非表示にする必要があります）をクリックすると、もう一方の会社はチェックを外したりチェックしたりしませんが、コンテンツは適切に置き換えられます。

何が起こっているのでしょうか？

OpenGL仕様は嘘です（またはこれはバグですか？）... std140のレイアウトを参照して、共有ユニフォームバッファを使用すると、次のように述べられています。

「表 e L-1 に示されている一連のルールは、GLSL コンパイラによって std140 修飾された均一なブロックにメンバーをレイアウトするために使用されます。ブロック内のメンバーのオフセットは、ブロック内の前のメンバーのサイズに基づいて累積されます (問題の変数の前に宣言されたもの)、および開始オフセット最初のメンバーの開始オフセットは常にゼロです。

スカラー変数の型 (bool、int、uint、float) - 基本的なマシン タイプのスカラーのサイズ"

( http://www.opengl-redbook.com/appendices/AppL.pdf )

したがって、この情報を利用して、シェーダーに次のような均一なブロックをセットアップします。

... CPU側でセットアップした後続のstd140レイアウトでは機能しないことを発見するだけです。つまり、最初の 4 バイトは float (GLfloat のマシン スカラー型のサイズ) であり、次の 16 バイトは vec4 であり、次の 12 バイトは vec3 です (ルールを考慮して最後に 4 バイトが残ります)。 vec3 が実際には vec4 であること)。

CPU 側を変更して float を vec4 と同じサイズ (つまり 16 バイト) に指定し、オフセットとバッファー サイズをこの仮定で行うと、シェーダーは意図したとおりに動作します。

したがって、仕様が間違っているか、このコンテキストでの「スカラー」の意味を誤解しているか、ATI にドライバーのバグがあるかのいずれかです。誰かこの謎に光を当てることができますか?

djangoプロジェクトに、ModelMultipleChoiceFieldがCheckboxSelectMultipleウィジェットとしてレンダリングされたフォームがあります。

このフォームをページにレンダリングするためにdjangoユニフォームを使用しています：

ただし、django uni-formがフィールドをレンダリングしようとすると、次のエラーが発生します。

レンダリング中にTypeErrorをキャッチしました：'ManyRelatedManager'オブジェクトは反復可能ではありません

このエラーの通常の問題は、マネージャーで.all（）を呼び出すのを忘れることですが、これはdjangouni-formによって呼び出されています。これはdjangoユニフォームの問題ですか、それとも何か間違ったことをしていますか？

クライアント側の検証にjqueryプラグインの1つを使用する登録フォームがあります。テキストボックスやその他のコントロールを検証できますが、ドロップダウン リストに問題があります。登録ページにフィールドがあります

これらのドロップダウン リストの出力は、

マスターテンプレートにそのような実装があります

検証を行うjqueryファイルには、そのような例があります

訪問者がオプション --Choose-- を残した場合、他のコントロールと同様にエラーを表示するようにコードを変更するにはどうすればよいですか?

わかりました。一様な点分布の問題は、いくつかのよく知られたアルゴリズム (Hammersley、Monte Carlo など) によって解決されます。ただし、私の状況は少し異なります。値のセット (2、8、1、5、4、7、3、6) があるとします。これらの値は、インデックス (2 から始まる) によって順番にアクセスされます。それらが x 軸にマッピングされている場合 (アクセス パターンによって、つまり、0 が 2、1 が 8)、次のように対応する y 値を見つける必要があります。

• ポイント セット全体 (考慮される x 座標と y 座標の両方) は、差異の少ないシーケンスではありません。
• x 値の任意のペア (入力セット) には、対応する y 値があり、それらの間の距離が最大である必要があります。

結果は、最初に混合整数 [1..8] を持つ別のセットbになるため、すべてのタプル (ai、bi) は上記の 2 つの規則に従います。

要約すると: 私は 1 つの軸 (どの軸に関係なく) 上の分布を持っており、アクセスされたときに連続するポイントが互いに遠く離れているが全体的には全体的に均一な分布を形成するように、もう一方の軸上の分布を見つける必要があります。四角。

事例

4 つの要素 (3,1,4,2) の入力セットが与えられた場合、適切な結果セットは (xy マージ): ((3,1),(1,4),(4,2),(2,3) です。 )) ポイント (3,1 から最後まで) にアクセスすると、新しいポイントにアクセスするたびに、両方の軸で大きな跳躍が行われるため、これは良いことです。同じ入力セットの悪い結果のケースは、((3,1),(1,2),(4,3),(2,4)) です。これは、y 値に連続してアクセスするためです (ただし、x 値は問題ありません)。 .

これはすべて、サンプリングに使用される事前計算されたテーブルを満たすために必要なため、最終的なアルゴリズムの速度は重要ではありません (もちろん、2 年かからない限り)。どんな助けでも感謝します。

ありがとう

作業中のプロジェクトの1つでjqueryユニフォームを使用しています。これは管理パネルなので、表示するオプションはありません。私の問題を説明します

私がやろうとしていることは非常に簡単です。いくつかのフォーム要素（選択、チェックボックス、テキスト入力など）をajaxを使用してページに追加しています。

動的に追加されたフォーム要素のスタイルを変更することを除いて、すべてが機能します。

誰かが同様の問題を経験しましたか？私のonClick、onChange関数でさえ問題なく機能しています（動的に追加されたフォーム要素）、それはただ、$.uniform.update();機能していないようです。

データの処理にはもっと時間がかかると思ったので、$。uniform.update（）; データが処理される前に呼び出されるので、運が悪かったので試しました$.ajax。async: false

そのような問題を経験した人、または解決策を知っている人がこの問題を手伝ってくれると嬉しいです。

前もって感謝します。

Jquery Uniformを使用して入力選択のサイズを変更するにはどうすればよいですか?

http://uniformjs.com

N 個の要素を持つ配列が与えられた場合、長さが等しいか、長さがほぼ 1 異なる M (M < N) 個の連続するサブ配列を探しています。たとえば、N = 12 で M = 4 の場合、すべてのサブ配列は次のようになります。 N/M = 3 の長さが等しい。N = 100 で M = 12 の場合、長さ 8 と 9 のサブ配列が必要であり、両方のサイズが元の配列内で均一に分散されている必要があります。この単純なタスクは、実装するのが少し難しいものになりました。Bresenham のライン アルゴリズムを適応させたものを思いつきました。これは、C++ でコーディングすると次のようになります。

このコードは、N = 100、M=12 の間隔の長さを計算します: 8 9 8 8 9 8 8 9 8 8 9 8

実際の問題は、自分の問題を正確に呼び出す方法がわからないため、検索に苦労しました。

• そのようなタスクを達成するための他のアルゴリズムはありますか?
• 彼らはどのように呼ばれていますか？他のアプリケーションの分野を知っていれば、名前が付けられるかもしれません。

データをクラスタリングするためのより大きなアルゴリズムの一部として、このアルゴリズムが必要でした。並列ソート（？）の実装にも役立つと思います。