作者:Nin+.Lee 邮箱:lilei9110@gmail.com * 本文属原创,转载请注明出处. 在GLSL中,存在着sampler2D和sampler2DShadow两种2D贴图采样器.在对一个深度贴图(指内部格式为GL_DEPTH_COMPONENT或GL_DEPTH_STENCIL的贴图)进行采样时,可以使用前述两种2D贴图采样器其中的一种进行采样.对两种2D贴图采样器取舍,与贴图对比模式(Texture Comparison Modes)有关. OpenGL 4.2提供了两种贴图对

目录[-] 光源视角 新型的纹理 深度纹理的大小 首先绘制阴影 然后是光照 投影阴影贴图 阴影比较 之前我们介绍过简单的把物体压平到投影平面来制造阴影.但这种阴影方式有其局限性(如投影平面须是平面).在OpenGL1.4引入了一种新的方法阴影贴图来产生阴影. 阴影贴图背后的原理是简单的.我们先把光源的位置当作照相机的位置,我们从这个位置观察物体,我们就知道哪些物体的表面是被照射到(被光源看到) 的,哪些是没有被照射到(被遮挡住)的(在某个方向上离光源最近的表面是被照射的,后面的表面则没有被照射到

Unity提供了很多Image Effect效果,包含Global Fog.DOF.Boom.Blur.Edge Detection等等,这些效果里面都会使用到摄像机深度或者根据深度还原世界坐标实现各种效果,这篇文章主要介绍Unity中获取相机深度的方式. 1. Camera Image Effect Image Effect是Post Effect中的一种方式,Camera GameObject脚本上挂在脚本带有OnImageRender来实现, 具体实现参考Unity官网说明. 对于深度纹理

在PostImage中经常会用到物体本身的位置信息,但是Image Effect自身是不包含这些信息的,因为屏幕后处其实是使用特定的材质渲染一个刚好填满屏幕的四边形面片(四个角对应近剪裁面的四个角).这篇文章主要介绍几种在Image Effct shader中还原世界坐标的方式.这个问题在<Shader入门精要>中也做了描述,这里可能偏重于个人的一些疑惑. 这篇文章相关的两外两篇文章: Unity Shader 基础(3) 获取深度纹理 Unity Shader 基础(2) Image Eff

如何从深度纹理重构世界坐标 游戏特效,后处理是必不可少的,而后处理经常需要我们得到当前画面的像素对应世界空间的所有信息. 思路 通过深度纹理取得NDC坐标,然后再通过NDC坐标还原成世界空间坐标 //csharp脚本部分 Matrix4x4 matrix = camera.projectionMatrix * camera * worldToCameraMatrix; Matrix4x4 InverseMatrix = matrix.inverse; //shader部分 float d = S

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例 (读取固定样本:来源于经典优化算法測试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logger.getRootLogger.setLe

索引: 目录索引 一.API 列表 .DeepClone() 用于 Model / Entity / ... ... 等引用类型对象的深度克隆 特性说明 1.不需要对对象做任何特殊处理,直接 .DeepClone() 即可得到该对象的深度克隆 2.不受对象层次深度限制,均可实现深度克隆(下面会给出几个简单示例 ... ...) 二.API 使用 1.命名空间,只需: using MyDAL.ModelTools; 2.被深度克隆的对象只需是一个 class ,如下: public class M

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) .源代码 .源代码解析 .实例 第二章Deep Belie

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 基础及源代码解析 2.1 Deep Belief Network深度信念网络基础知识 )综合基础知识參照: http://tieba.baidu.com/p/2895759455   http://wenku.baidu.com/link?url=E8

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 1.背景 在财务科目中,需要按照科目层级来显示:在excel中都是用公式来实现,而且对于数据的管理及更新是一件头痛的事情,那么PP来做一个如何呢. 2.必备知识 前提知道PATH相关父子层级的公式及ISFILTERED不知道的去看看官网解释. 传送门: Parent and Child Functions (DAX) ISFILTERED 函数 (DAX) 3.上案例 维度表科目ID与事实表科目ID建立1:n的关系 在

MIT发文:深度视觉的量化表示................ Places2 是一个场景图像数据集,包含 1千万张 图片,400多个不同类型的场景环境,可用于以场景和环境为应用内容的视觉认知任务. GitHub源代码:https://github.com/CSAILVision/NetDissect 论文地址:http://netdissect.csail.mit.edu/final-network-dissection.pdf Place205 Model集结地:http://places.

---恢复内容开始--- 1.变量.地址 变量的实现方式有:引用语义.值语义 python语言中变量的实现方式就是引用语义,在变量里面保存的是值(对象)的引用(值所在处内存空间的地址).采用这种方式,变量所需的存储空间大小一致,因为其中只需要保存一个引用.而有些语言(例如c)采用的不是这种方式,它们把变量直接保存在变量的存储区里,这种方式就称为值语义.这样的话,一个整数类型的变量就需要保存一个整数所需要的空间(例如c语言中int类型占用4个字节大小,所能表示的数的最大值为2^32,2147483

http://blog.csdn.net/striping/article/details/17449653 IOPS 即I/O per second,即每秒进行读写(I/O)操作的次数,多用于数据库等场合,衡量随机访问的性能. 并发IO的概念:并发IO,指多个IO可以同时被处理,比如IO1可以访问a盘,IO2可以同时访问b盘.并发IO的反义词是顺序IO. 条带深度:raid5的128KB条带,128KB条带=磁盘数量乘以每个磁盘上组成这个条带的segment大小,也就是说一个条带把排列的多个磁

说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标(也就是编程中的pic.rows那行).x2同理. 3. 如果所

Policy Gradient 初始学习李宏毅讲的强化学习,听台湾的口音真是费了九牛二虎之力,后来看到有热心博客整理的很细致,于是转载来看,当作笔记留待复习用,原文链接在文末.看完笔记再去听一听李宏毅老师的视频,就可以听懂个大概了.当然了还有莫凡的强化学习更具实战性,听莫凡的课基本上可以带我们入门. 术语和基本思想 基本组成: 1.actor (即policy gradient要学习的对象, 是我们可以控制的部分) 2.环境 environment (给定的,无法控制) 3.回报函数 rewar

深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础. 回顾监督学习的一般性问题.假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本训练模型的参数,使得给定模型一个$x_{test}$,其能够预测$y_{test}$. 采用CNN模型的时候,$x$输入向量全部喂给输入层,$y$输出向量和输出层的向量一起计算损失函数,而其中若干个神经元的隐藏层,每

在设计登录时记住密码功能时,很多时候回使用cookie,在Servlet中保存cookie时,再次访问登录页面,没有读取到保存的cookie值,代码如下: 1 Cookie idCookie = new Cookie("id",String.valueOf(user.getId())); Cookie nameCookie = new Cookie("username",URLEncoder.encode(user.getName(), "utf-8&qu

(应博友们的需要,在文章评论处有源码链接地址,以及WPF学习资料.工具等,希望对大家有所帮助) ...... 承接系列五 上一节讲了,已经把数据保存到数据库并且删除数据,本讲是把已经存在的数据从数据库里读取出来,显示在页面上. 主页面后台代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows; using System.Window

通常服务端返回比较奇葩的数据对象,不知道该怎么将这个对象转换为可用实体,想了很久,突发奇想想到了这么个方法. 需求是这样:企业有多个产品,产品有分为很几个种类.服务端有获取产品的接口,和单独获取产品种类的接口 获取到产品的结果是这样的: serviceResult= {    "result":{        "探测仪":[            {                "id":"132939651638522165&qu

分为三个地方讲解. NDC(Normalize Device Coordinates)归一化的设备坐标 NDC坐标是世界空间坐标通过MVP变换之后再进行归一化得到的坐标.只需要再一步变换就能得到屏幕空间坐标.顺便提一下因为已经归一化了,如果需要从NDC坐标还原成世界坐标,需要注意最后除w分量. 何为线性何为非线性 正交投影得到的深度是线性的,而透视投影得到深度是非线性的. 所谓线性,就是指变化曲线的一阶导数为常量,也就是说变化量是恒定的.既然变换是恒定的,即深度z的采样点在[-1,]1之间均匀分

1. 渲染流水线     三大块:应用阶段,几何阶段,光栅化阶段                       渲染图元   顶点信息    GPU流水线     顶点数据=>     顶点着色器;曲面细分着色器;几何着色器;裁剪;屏幕映射=>     三角形设置;三角形遍历;片元着色器;逐片元操作=>     屏幕图像     裁剪:可配置的,摄像机属性     逐片元操作:模板测试,深度测试,混合(不可编程,可以配置)     为了优化,Unity的Ztest是在片元着色器之前;