在这里列出Babylon.js官方性能优化文档的中英文对照,并在CardSimulate项目里对其中的一些优化方法进行实践. How To 如何 Optimize your scene 优化你的场景 Table of contents 内容列表 How To Optimize Your Scene 如何优化你的场景 Use TransformNode instead of AbstractMesh or empty meshes 使用变换节点代替抽象网格或者空网格 Changing per me

一) 有效的性能评测 对于任何一个3D应用程序来说,追求场景画面真实感是一个无止尽的目标,其结果就是让我们的场景越来越复杂,模型更加精细,这必然给图形硬件带来极大的负荷以致于无法达到实时绘制帧率.因此,渲染优化是必不可少的.在渲染优化之前,我们需要对应用程序性能进行系统的评测,找出瓶颈,对症下药.对于3D应用程序来说,影响性能的十分多,同时不同的硬件配置条件下,瓶径也会有所不同.因此,对应用程序进行有效的性能评测,不仅需要对整个渲染管线原理有深入地了解,此外借助一些评测工具能让我们的工作事倍功半

LOD(Level-of-detail)是最常用的游戏优化技术 .如果你的程序可以定制开发应用LOD的模块,当然 是很美好的事情.不过如果没有也没关系,大家可以使用UniLOD这个第三方的LOD插件.免费共享的哦(向UniLOD开发者致敬,赞美伟大的共享精神!!!) 以下是简介: 功能众多,涉及到场景管理,模型优化,资源管理员,及显示效果变化,且不需要脚本编写,全部通过编辑器实现!目前此unity3d扩展为开源的,你可以下载到源代码来研究学习. 特色: ·1.自动简化网格体(Windows +

在大型3D游戏场景中,如何优化游戏性能是非常重要的一步.一般遮挡剔除是非常常用的.接下来我们看看如何使用遮挡剔除. 假设这是一个游戏场景. 下面这是相机的视口,相机的视觉是看不到很大立方体后面的那些小的立方体. 在运行游戏的过程中,我们为了提高游戏的性能,我们不希望渲染相机看不到的物体. 接下来就使用遮挡剔除(Occlusion Culling) 来进行优化. 1.首先将场景中的物体设置为静态 2.选择Windows   -> Occlusion Culling 3.然后打开back选项卡 4.

动态实时灯光相比静态灯光,非常耗费资源.所以除了能动的角色和物体(比如可以被打的到处乱飞的油桶)静态的地形和建筑,通通使用Lightmap. 强大的Unity内置了一个强大的光照图烘焙工具Beast,这个东东是Autodesk公司的产品(可怕的垄断,感觉和3d沾边的软件丫都要插一手).据说用来制作过杀戮地带和镜之边缘.        镜之边缘建筑场景漂亮干净的光影,Lightmap的效果. 在Unity中制作Lightmap很方便,调节几个参数后直接烘焙即可.支持GI,Skylight, 效果一

首先介绍下draw call(这个东西越少你的游戏跑的越快): 在游戏中每一个被展示的独立的部分都被放在了一个特别的包中,我们称之为“描绘指令”(draw call),然后这个包传递到3D部分在屏幕上呈现出来.这就和你希望你的亲友收到准备好的圣诞礼物需要包装好然后穿过城市准时放在他应该出现的地方一样没什么不同.你的CPU来完成包装和传递他们的活,同时会消耗很多的带宽,所以最终分配好这些关键性资源很重要.目前,真正可怕的事情是从描绘指令消耗远景开始,每一个独立的飞溅到地板上的血迹和一个角色或者一具

1.硬件上多块网卡bond,增加吞吐量,至少千兆.sas/ssd磁盘组raid5或raid10 2.服务端配置:/data 172.16.1.0/24(rw,sync,all_squash,anonuid=65534,anongid=65534) 3.客户端挂载:mount -t nfs -o nosuid,noexec,nodev,noatime,nodiratime,rsize=131072,wsize=131072 172.16.1.15:/data /mnt 注释:nosuid:禁止su

http://blog.sina.com.cn/s/blog_89d90b7c0102wyfw.html 四叉树是在二维图片中定位像素的唯一适合的算法.因为二维空间(图经常被描述的方式)中,平面像素可以重复的被分为四部分,树的深度由图片.计算机内存和图形的复杂度决定. 四叉树(quad-tree)是一种数据结构,是一种每个节点最多有四个子树的数据结构.四叉树可以用来在数据库中放置和定位文件(称作记录或键).这一算法通过不停的把要查找的记录分成4部分来进行匹配查找直到仅剩下一条记录为止.在树中,记

1.首先创建一个类,并给出一个对象 class Dog(object): def __init__(self,name,kind,age): self.name=name self.kind=kind self.age=agejm=Dog('邻家大哥','金毛',3) 2.打开文件,用pickle.jump把对象转化为字节写入一个文件,可以查看是否创建文件,以及文件内是否有内容,在pcm也可以查看输出 import picklewith open(r'd:\dog.txt','wb')as f:

在新网银行,每天都有大量的任务实例产生,其中实时任务占据多数.为了更好地处理任务实例,新网银行在综合考虑之后,选择使用 Apache DolphinScheduler 来完成这项挑战.如今,新网银行多个项目已经完成了实时与准实时的跑批,指标管理系统的离线跑批,应用于离线数据开发和任务调度.准实时数据开发和任务调度,以及其他非 ETL 用户定义数据跑批三类场景中. 为了更好地适应业务需求,新网银行是如何基于Apache DolphinScheduler 做改造的呢?在 Apache Dolphin

特别说明: 1.  本文只是面对数据库应用开发的程序员,不适合专业DBA,DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识: 2.  本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述,对于其它关系型数据库也可以参考,但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库: 3.  本文未深入数据库优化中最核心的执行计划分析技术. 读者对像: 开发人员:如果你是做数据库开发,那本文的内容非常适合,因为本文是从程序员的角度来谈数据库性能优化. 架构师:如果你已经是数据库应用的架构师,那本文的

简介 一个很好的原则是调优时每次只个性一个配置.如果对配置的个性不能提高性能的话,改回默认值 优化必须要通过性能测试.不能意淫,需要前后对比,真实说明问题. 场景 优化nginx. 确保每次请求控制一定资源. 减少访问web容器 解决方案 nginx优化 全局优化 # nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般为它的倍数. worker_processes 8; worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000

如果你已经进行完了前面的步骤了,那么你应该知道这是最后一步了.在这一步里面,你需要测试应用的吞吐量和为了更高的吞吐量而优化JVM.    这一步的输入就是应用的吞吐量性能要求.应用的吞吐量是在应用层面衡量而不是在JVM层面衡量,因此,应用必须要报告出一些吞吐量指标或者应用的某些操作的吞吐量性能指标.观察到的吞吐量指标然后用可以用来和应用需要的性能指标进行比较,如果达到或者超过要求,那么这一步就完成了.如果你需要更好的吞吐量的话,有一些JVM优化可以去做.      这一步的另外一个输入就是,有多

最近在看一个同事的代码,代码的本意是在main方法中开启10个线程,用这10个线程来处理一批业务逻辑,在某一时刻当你命令console退出的时候,这个 时候不是立即让console退出,而是需要等待10个线程把检测状态之后的业务逻辑执行完之后再退出,这样做是有道理的,如果强行退出会有可能造成子线程的业 务数据损坏,没毛病吧,业务逻辑大概就是这样. 一:现实场景 由于真实场景的代码比较复杂和繁琐,为了方便演示,我将同事所写的代码抽象一下,类似下面这样,看好了咯~~~ class Program {

本文由百度技术团队“蔡锐”原创发表于“百度App技术”公众号,原题为<百度App网络深度优化系列<二>连接优化>,感谢原作者的无私分享. 一.前言 在<百度APP移动端网络深度优化实践分享(一):DNS优化篇>里大家了解到网络优化一般会首选优化DNS,而接下来的HTTP协议成为优化的重点,一般优化者会选择协议切换,合并请求,精简数据包大小等手段来对HTTP协议进行优化,严谨的说这都不属于网络优化的范畴. HTTP协议的基础是连接,所以我们的<百度APP移动端网络深

一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如

https://blog.csdn.net/Kaitiren/article/details/80307828 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库

特别说明: 1.  本文只是面对数据库应用开发的程序员,不适合专业DBA,DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识: 2.  本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述,对于其它关系型数据库也可以参考,但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库: 3.  本文未深入数据库优化中最核心的执行计划分析技术. 读者对像: 开发人员:如果你是做数据库开发,那本文的内容非常适合,因为本文是从程序员的角度来谈数据库性能优化. 架构师:如果你已经是数据库应用的架构师,那本文的

计划做一个宇宙飞船模拟程序,首先做一些技术准备. 可以访问https://ljzc002.github.io/test/Spacetest/HTML/PAGE/spacetestwp2.html查看测试场景,按住qe键可以左右倾斜相机.可以在https://github.com/ljzc002/ljzc002.github.io/tree/master/test/Spacetest查看程序代码,因时间有限,github上的代码可能和本文中的代码有少许出入. 主要内容: 一.程序基础结构 二.场景