以太网技术是现代计算机网络通信的核心组成部分，广泛应用于各种硬件设备和系统中。在FPGA（Field-Programmable Gate Array）设计中，集成以太网IP核可以帮助开发者快速实现网络接口，提高开发效率。"ethernet_tri_mode"这个项目提供了一个功能完善的以太网FPGA IP，方便用户直接应用。 以太网IP核通常包含MAC（Media Access Control）层和PHY（Physical Layer）层，负责处理以太网协议和物理传输。MAC层处理数据链路层的帧，而PHY层则负责与物理介质交互，如电信号的发送和接收。"ethernet_tri_mode"可能支持多种工作模式，如10/100/1000BASE-T，也就是常说的千兆以太网的三模式，这允许FPGA设备适应不同的网络速度需求。 在FPGA中集成以太网IP有以下几个关键知识点： 1. **配置与初始化**：在使用以太网IP核之前，开发者需要根据具体应用配置IP参数，例如MAC地址、工作模式、数据包大小等，并进行初始化设置。 2. **数据收发流程**：理解发送和接收数据的流程至关重要。发送数据时，应用层数据通过协议栈逐层封装成以太网帧，然后由MAC层进行MAC地址校验和填充，最后通过PHY层发送到物理介质。接收数据则是相反的过程，物理信号被转换为数字数据，经过MAC层解封装，最后传递给上层协议处理。 3. **中断与DMA**：为了高效处理网络流量，以太网IP通常会采用DMA（Direct Memory Access）技术，直接将接收到的数据传输到内存，而不是通过CPU。同时，中断机制用于通知CPU数据传输完成或出现错误。 4. **错误检测与处理**：以太网协议包含CRC（Cyclic Redundancy Check）错误检测，确保数据在传输过程中的完整性。FPGA中的以太网IP需要能够识别并处理这些错误。 5. **流量控制**：当网络负载过高时，需要流量控制来避免数据包丢失。802.3az标准的EEE（Energy-Efficient Ethernet）和PAUSE帧机制可以实现这一功能。 6. **多速率支持**："tri_mode"可能意味着该IP支持10Mbps、100Mbps和1Gbps三种速率，可以根据网络环境自动协商最优速率。 7. **QoS（Quality of Service）**：对于实时性要求高的应用，QoS策略可以保证特定数据包优先级，如VoIP或视频流传输。 8. **硬件描述语言**：FPGA设计通常涉及VHDL或Verilog编程，开发者需要熟悉这两种硬件描述语言，以便于自定义和扩展IP核功能。 9. **仿真与验证**：在实际应用前，需要通过仿真工具（如ModelSim、Vivado等）对设计进行验证，确保其功能正确性和性能满足要求。 10. **硬件平台兼容**：FPGA厂商如Xilinx、Intel（Altera）等提供的开发板可能支持不同的以太网接口，开发者需要确保IP核与目标硬件平台的兼容性。 "ethernet_tri_mode"是一个功能全面的以太网IP，涵盖以太网协议的多个方面，适用于各种FPGA应用场景。理解和掌握上述知识点，对于高效利用此IP进行FPGA设计至关重要。

TRI-518软件-方便大家使用，应为有软件大家会更好的对TRI-518界面有好的认识

OZCollide是很不错的开源的碰撞检测库，它提供了一些便于调用的的C++ API，包含fast tri-box intrs及其其他多种高效碰撞检测算法，能够有效用于粒子系统的碰撞检测！

2.2 单目测距方法二 假设，有效焦距为 f 的 CCD 摄像机安装在载体的顶部， 俯仰角度，距离地面 的高度为 h；地面上有某个被测点P；点P与镜头中心的水平距离为d 。则被测点与 摄像机的光学成像几何关系如图 2 所示： 图 2：单目相机测距原理 其中， 0 O 是镜头的中心； 0 0 ( , )O x y 是光轴与像平面的交点，作为像平面坐标系的 原点； '( , )P x y 是被测点P在像平面的投影。那么，有几何关系：

原创Matlab产生三角波的函数任意循环-tri_wave.m 自己写的三角波函数，可以方便调用。 参数接口： function y=tri_wave starting_value:三角波起始值 ending_value:三角波终点值 sub_interval:三角波区间 num_of_cycles:三角波个数 y：输出的三角波 测试： y=tri_wave plot Matlab_32.jpg ============== function y=tri_wave web -browser https://www.ilovematlab.cn/thread-47904-1-1.html temp1=starting_value:sub_interval:ending_value; temp2=ending_value:-1*sub_interval:starting_value; temp3=zeros*2-1); temp3)=temp1; temp3 1:length)=temp2); temp4=temp3; for i=1:1:num_of_cycles-1     temp4=[temp4 temp3)]; end %y=repmat; y=temp4;复制代码 ================

提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法Tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标记,并加入seeds集以扩大规模;同时,在Tri-training训练过程中结合基于最近邻规则的Depuration数据剪辑技术对seeds集扩大过程中产生的误标记噪声数据进行修正、净化,以提高seeds集质量.实验结果表明,所提出的基于Tri-training和数据剪辑的DE-Tri-training半监督聚类新算法能够有效改善seeds集对聚类中心的初始化效果,提高聚类性能.

基于有监督的虚假评论检测方法受限于标注语料的规模，为了更好地利用未标注评论数据来提高分类器的正确率和泛化能力，本文提出一种基于半监督主动学习的虚假评论检测方法。首先，定义并提取评论内容特征以及评论者行为特征，结合这两类特征来对虚假评论进行检测。然后，采用基于熵的主动学习算法选择对学习最有帮助的评论样本，获得其类别标注，将其合并到基于Tri-training的半监督学习算法的训练集中，利用大量未标注评论数据进行学习，提升分类器性能。最后，在领域评论数据集上进行实验，结果表明，将半监督学习与主动学习相结合，能够更有效的利用未标注评论数据，从而有效地提高虚假评论检测的效果。

此函数使用基本的叉积计算 3d 中三角形网格的体积。

D-S合成方法作用的对象是基本概率指派（basic probability assign，BPA），如何生成BPA是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计（kernel density estimation，KDE）的BPA生成方法：训练数据用于构建基于最优化窗宽的核密度估计的数据属性模型；然后利用训练数据的核密度模型计算测试数据的密度—距离—分布值Tri-D（density-distance-distribution），通过嵌套式的方法分配Tri-D值获取测试数据对应的BPA；最后D-S合成BPA得到最终判断，通过分类准确率来判断BPA生成方法的有效性。实验通过在UCI数据集上与其他方法的分类准确率对比验证了提出方法的有效性。

计基于opengl的计算机图形学的基本三角形，四边形，扇形画法代码