HAMMERATH使用体会

近期发现这样一款工具

最初发现有抖音平台，一眼就震撼到了！

于是，立马趁着高中生周末放假，体验体验。

体验一下

最近刚好在学习空间向量，投影向量无疑是其中一个重中之重。

投影向量是指一个向量在另一个向量方向上的投影

投影向量是指一个向量在另一个向量方向上的投影。具体来说，投影向量是通过将一个向量在另一个向量上的影子或投影计算得出的。其计算公式为：如果有向量a和b，则向量a在向量b上的投影向量可以表示为proj(a, b) = (a·b / |b|^2) * b，其中a·b是a和b的点积，|b|是向量b的模长。投影向量的方向与投影方向的向量相同，长度则取决于两个向量之间的夹角。

于是，告诉HAMMERATH，生成一个动画视频

看到效果，确实是再次被震撼到了，如此牛B厉害！！！！！！

可以看出，内容物完全正确

除了排版可能出了点问题，其他堪称完美！！！

分析结果

底层

看看他的生成代码头部，应该是python的绘图库生成的视频

from manim import *

还有

self.play(Write(step1))
        self.wait(1)
        self.play(Write(step2))
        self.wait(1)

可能是自主研发的python库，可以用AI去写这个脚本，然后在服务器生成临时文件，然后截取视屏，输出到网页端，个人猜测吧。

还可以自动修复

相当友好

个人觉得这个工具相当的棒了！可以多多使用！！！

生成的视频相当轻量！

这个是讲解洛必达法则，有不足之处，但整体非常优秀了。

洛必达法则是微分学的一个重要定理，是求解未定型极限的有效方法之一。 这一方法主要运用于分数形式的未定型极限的计算，但在具体求解过程中需要对具体问题具体分析，判断其是否满足洛必达法则的运算条件。

总之，这是一个非常有潜力的数学工具

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