目录 1 WebGL 中的 FBO 与 RBO 1.1 帧缓冲对象(FramebufferObject) 1.2 颜色附件与深度模板附件的真正载体 1.3 FBO/RBO/WebGLTexture 相关方法收集 2 WebGPU 中的对等概念 2.1 渲染通道编码器(GPURenderPassEncoder)承担 FBO 的职能 2.2 多目标渲染 2.3 深度附件与模板附件 2.4 非 canvas 的纹理对象作为两种附件的注意点 3 读取数据 3.1 从 FBO 中读像素值 3.2 WebG…

1 VAO 是 OpenGL 技术中提出来的 参考: 外链 其中有一段文字记录了 VAO 是什么: A Vertex Array Object (VAO) is an object which contains one or more Vertex Buffer Objects and is designed to store the information for a complete rendered object. In our example this is a diamond cons…

这个问题最早有人报告说.在升级了10.9.3的机器上.用户文件夹(/Users)会在Finder中消失.可是非常多人没有这个问题.经过多人的重复查证,最后锁定在iTunes 11.2更新上.假设用户打开了iCloud中的Find My Mac功能,那么安装了iTunes 11.2的更新后,就会产生这种问题.并且用户文件夹/Users的权限会被改为777,也就是不论什么人都能够在里面读写删除. 这个非常危急.而这个行为在10.9.2的机器上相同存在,所以能够排除10.9.3升级导致. 苹果已经公布…

找到所有数组中消失的数字 给定一个范围在  1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的 整型数组,数组中的元素一些出现了两次,另一些只出现一次. 找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字. 您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内. 示例: 输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出: [5,6] 时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)的做法.(符合题目要求的做法,没有使用多余空间).遍历数组,…

448. 找到所有数组中消失的数字 给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的 整型数组,数组中的元素一些出现了两次,另一些只出现一次. 找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字. 您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内. 示例: 输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出: [5,6] 通过次数29,638提交次数51,956 class Solution { public Li…

1. 什么是缓冲映射 就不给定义了,直接简单的说,映射(Mapping)后的某块显存,就能被 CPU 访问. 三大图形 API(D3D12.Vulkan.Metal)的 Buffer(指显存)映射后,CPU 就能访问它了,此时注意,GPU 仍然可以访问这块显存.这就会导致一个问题:IO冲突,这就需要程序考量这个问题了. WebGPU 禁止了这个行为,改用传递"所有权"来表示映射后的状态,颇具 Rust 的哲学.每一个时刻,CPU 和 GPU 是单边访问显存的,也就避免了竞争和冲突. 当…

来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/find-all-numbers-disappeared-in-an-array 1.题目 找到所有数组中消失的数字 给你一个含 n 个整数的数组 nums ,其中 nums[i] 在区间 [1, n] 内.请你找出所有在 [1, n] 范围内但没有出现在 nums 中的数字,并以数组的形式返回结果. 示例 1: 输入:nums = [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出:[5,6] 示例…

好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的<Neural Networks and Deep Learning>感觉小有收获,分享给大家. 了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient problem),或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题.那么到底什么是梯度消失呢?这个问题又是如何导致的呢?这就是本文要分享的内容. 1. 消失的梯度 首先,我们将一个网络在初始化之后在训练初期的结果可视化如下: 在…

好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的<Neural Networks and Deep Learning>感觉小有收获,分享给大家. 了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient problem),或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题.那么到底什么是梯度消失呢?这个问题又是如何导致的呢?这就是本文要分享的内容. 1. 消失的梯度 首先,我们将一个网络在初始化之后在训练初期的结果可视化如下: 在…

给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的 整型数组,数组中的元素一些出现了两次,另一些只出现一次. 找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字. 您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内. 示例: 输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出: [5,6] java版 可以定义一个长为n的数组初始化为0,遍历数组令相应的值变为1,没有变1的则是没有出现过的.但是这种方法需要空间复杂度O…