- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
计划是计算两点(角色和光标)之间的斜率,将其转换为与水平面的角度,并根据该角度,切换到特定的角色 Sprite ,使其看起来指向光标(例如:0-30 度,一个 Sprite 。30-60 度,另一个 Sprite 。另一个 60-90 度,等等)。我后来遇到的问题是斜坡可以在某种程度上相互镜像。
我意识到(现在看起来很明显)的问题是,将字符放在 A 点并将光标放在 B 点将与字符点 B 和光标在 A 点具有相同的斜率/角度。它没有办法知道指向的方向。
我不知道从这里该做什么。最简单的解决方案是拥有它,这样玩家的方向就不会通过这种方式被发现(无论是面向右还是向左),而是通过箭头键,但我将其保存为最后的手段这会导致快速瞄准出现问题。
最佳答案
double deltaX = point1.x - point2.x;
double deltaY = point1.y - point2.y;
double angleInRadians = java.lang.Math.atan2(deltaX, deltaY);
double length = java.lang.Math.sqrt(deltaX * deltaX + deltaY * deltaY);
关于java - 那么从: If 'slope' is not sufficient,点出发的具体方向是什么呢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13202686/
我有一个 pandas DataFrame df(梯度是新的计算列): Time Value1 Value2 gradient 1 20 40 NaN
我正在尝试在 2D 游戏中创建斜坡。这个斜坡应该有一个 X 度。当现在一个球“滚过”这个斜坡时。这个坡度的效果应该改变,然后球的行为因此向后滚动,向前滚动或在其他地方初始化倾斜度。我认为我可以使用具有
我正在尝试通过 PHP 实现 Slope One 算法以进行基于用户的项目推荐。为此,我使用了 OpenSlopeOne图书馆。我遇到的问题是生成的推荐与用户完全不相关。 目前我有两个表:user_r
计划是计算两点(角色和光标)之间的斜率,将其转换为与水平面的角度,并根据该角度,切换到特定的角色 Sprite ,使其看起来指向光标(例如:0-30 度,一个 Sprite 。30-60 度,另一个
我尝试执行 slope one算法。我有系统在线咨询,专家可以咨询用户。 Expert 是 type=2 的用户。而且我需要制作“咨询过这位专家的人也咨询过”的功能。对于 expert_id1 和 e
我在实现以下目标时遇到了一些困难。假设我有两组从测试中获得的数据: import numpy as np a = np.array([[0.0, 1.0, 2.0, 3.0], [0.
gradientm是一个计算梯度的matlab函数,slope ,和aspect数据网格 语法 [宽高比、坡度、gradN、gradE] = 梯度m(Z, R) 描述 [ASPECT, SLOPE,
我有一些数据遵循 sigmoid 分布,如下图所示: 对数据进行标准化和缩放后,我使用 scipy.optimize.curve_fit 和一些初始参数调整了底部的曲线: popt, pcov = c
我正在使用 SpriteKit 创建一个 tilemap 平台游戏。我为所有地砖的物理体分配了碰撞路径,并使它们成为非动态的。我为玩家分配了两个碰撞多边形:底部的圆形和顶部的矩形。 玩家 Sprite
使用以下小型数据集: bill = [34,108,64,88,99,51] tip = [5,17,11,8,14,5] 我计算了一条最佳拟合回归线(手动)。 yi = 0.1462*x - 0
我正在尝试使用 scipy.stats.linregress在最小二乘意义上计算两组数据之间的比例因子。然而,尽管输入的 xi 变量是一个向量而不是 n X 2 矩阵,但它给了我一个截距。 所以,一个
好吧,我正在 JS/Canvas 上开发一个弹球游戏,我想知道如何处理脚蹼和球之间的碰撞。 我可以让脚蹼击球,但我对如何通过不同的脚蹼位置( Angular )改变球的速度方向感到困惑。这是我可以从脚
I am trying to run reinforcement learning with actor-critic methods我正在尝试用演员-评论家的方法进行强化学习 Link: h
我是一名优秀的程序员,十分优秀!