小编War*_*rdS的帖子

我问过4天前的问题.得到了一些帮助,现在我的代码看起来像

ColorAction actionBtG = new ColorAction();
ColorAction actionGtB = new ColorAction();
SequenceAction sequenceAction;
RepeatAction repeatAction = new RepeatAction();
ShapeRenderer shapeRenderer;
Color blue = new Color(Color.BLUE);

@Override
public void create () {

    shapeRenderer = new ShapeRenderer();
    actionBtG.setColor(blue);
    actionBtG.setEndColor(Color.GOLD);
    actionBtG.setDuration(5);

    actionGtB.setColor(blue);
    actionGtB.setEndColor(Color.BLUE);
    actionGtB.setDuration(5);
    sequenceAction = new sequenceAction(actionBtG,actionGtB);






    repeatAction = new RepeatAction():        
    repeatAction.setAction(sequenceAction);
    repeatAction.setCount(RepeatAction.FOREVER);
}

@Override
public void render () {

    repeatAction.act(Gdx.graphics.getDeltaTime());
    Gdx.gl.glClearColor(1,1,1,1);
    Gdx.gl.glClear(GL20.GL_COLOR_BUFFER_BIT);
    shapeRenderer.begin(ShapeRenderer.ShapeType.Filled);
    shapeRenderer.setColor(blue);
    shapeRenderer.rect(100, 100, 40, 40);
    shapeRenderer.end();


}

但它仍然有效.它会动作一次并停止.当我需要循环时.从蓝色到金色,然后从金色到蓝色.我真的很感激任何帮助,因为我只是在学习libGDX.谢谢.

我已经阅读了所有答案并编辑了我的代码,但它仍然无效:

private Actor actionManager = new Actor();
ColorAction actionBtG = …

我试图了解调整图像大小的简单算法是如何工作的。

我已经实现了双线性和双三次插值方法，当用于放大图像时，它们都可以完美地工作。但是，如果我使用相同的方法进行缩小（假设是原始方法的 0.25 倍），则图像开始丢失微小的细节。

例如（电线不再是直线）：

我明白是什么导致了这种影响。所以我的问题是如何修复？我的意思是如果我在不同的软件中使用相同的算法，最终图像在这种类型的细节（在我的情况下 - 电线）不会有那种失真。

到目前为止，我发现的唯一解决方案是以每步不超过其原始大小 10-20% 的速率逐步缩小图像，但它当然要慢得多。

感谢您的关注。

我正在尝试实现一个非常基本的双三次算法来使用它进行图像缩放。我用了其他问题，并尝试将代码翻译成Python。

它执行正确，没有任何错误，我已经检查了数学几次，但我找不到此类问题的原因，似乎一切都应该运行顺利，但结果我得到了这个：

任何帮助表示赞赏。

这是来源：

def getBicPixelChannel(img,x,y,channel):
if x < img.shape[1] & y < img.shape[0]:
    return img[y,x,channel]

return 0


def Bicubic(img, rate):
new_w = int(math.ceil(float(img.shape[1]) * rate))
new_h = int(math.ceil(float(img.shape[0]) * rate))

new_img = np.zeros((new_w, new_h, 3))

x_rate = float(img.shape[1]) / new_img.shape[1]
y_rate = float(img.shape[0]) / new_img.shape[0]

C = np.zeros(5)

for hi in range(new_img.shape[0]):
    for wi in range(new_img.shape[1]):

        x_int = int(wi * x_rate)
        y_int = int(hi * y_rate)

        dx = x_rate * wi - x_int
        dy = y_rate * …

我正在寻找一种非常简单的方法,可以将2支球队从未指定(但已知)的球员中挑出来.所以它实际上并不是一个标准的配对,因为它只为整个特定比赛的注册球员创造了一场比赛.我确实只有单个变量,它是每个玩家的ELO分数,这意味着它是唯一可用于计算的选项.

我想到的只是简单地通过一个球员的每个可能的组合(每个球队6个)和球队的平均ELO之间的最低差异是最终的名单.我已经测试了这个选项,它给了我18个注册玩家超过17mil的计算(玩家的数量通常不应超过24个)所以它可行,但它绝对是最不优化的方式.

所以我决定在这里问一个问题,也许你可以用某种方式帮助我.任何想法我可以使用什么简单的算法或在所有可能的组合的直接比较中优化某些东西的方法.

如果你想提供任何代码示例,我可以阅读任何代码语言(差不多),所以它并不重要.

UPD.基本上输入将是包含玩家"id"和"elo"的玩家对象的列表[],输出应该是包含玩家对象的2个团队列表team1 []和team2 [].两队的平均ELO应尽可能接近.