因为需要的论文,最近开始学习OpenGL.由于刚入门的初学者有这么总会遇到很多问题,. 这些天,好不容易才OpenGL个问题弄明确了. 几点迷惑: 在网上百度.发现非常多求平面法向量的介绍以及程序.后面才知道顶点法向量才是我要的. 对于空间中的三个点.怎么确定平面法向量的方法?这里能够通过尝试顺时针和逆时针结合结果图来推断.以下简介下如何进行如果. 怎样通过如果方法推断平面法向量的方向(这里是指三角面片): 首先,当然要有数据,就是原始数据中每一个面片是由那三个顶点组成.比方如今空间中有一个三角

OpenGL入门学习 http://www.cppblog.com/doing5552/archive/2009/01/08/71532.html 说起编程作图,大概还有很多人想起TC的#include <graphics.h>吧? 但是各位是否想过,那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的?就靠TC那可怜的640*480分辨率.16色来做吗?显然是不行的. 本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口,让大家接触一些新事物. OpenGL作为当前主流的图形API之一,它在一些场合具有比Direct

基本的光照 光照分成了3种组成元素(3个通道):环境光.散射光以及镜面光. 材质的反射系数实际指的就是物体被照射处的颜色,散射光强度指的是散射光中的RGB(红.绿.蓝)3个色彩通道的强度. 环境光 指从四面八方照射到物体上,全方位360都均匀的光.环境光照结果=材质的反射系数X环境光强度 散射光 散射光具体代表的是现实世界中粗燥的物体表面被光照射时,反射光在各个方向基本均匀("漫反射")的情况. 散射光最终强度=散射光强度Xmax(cos(入射角),0) 散射光照射结果=材质的反射系数

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

每一个小步骤的源码都放在了Github 的内容为插入注释,可以先跳过 图形渲染管线简介 在OpenGL的世界里,任何事物是处于3D空间中的,而屏幕和窗口显示的却是2D,所以OpenGL干的事情基本就是把3D坐标转变为适应屏幕的2D像素 3D坐标转为2D坐标的处理过程是由OpenGL的图形渲染管线管理的,图形渲染管线可以被划分为两个主要部分: 图形渲染管线(Graphics Pipeline)大多译为管线,实际上指的是一堆原始图形数据途经一个输送管道,期间经过各种变化处理最终出现在屏幕的过程 第一

0.前言 这些简单的shader程序都是写于2015年的暑假.当时实验室空调坏了,30多个人在实验室中挥汗如雨,闷热中学习shader的日子还历历在目.这些文章闲置在我个人博客中,一年将过,师弟也到了学shader的时候,这些例程虽然很简单,刚接触shader时却可以练练手,所以从个人博客中中搬了出来.而对于有一个月以上shaderLab编程经验的同学来说,这篇文章可以不用看了:-) 1.表面着色器概述 表面着色器只存在于Unity中,算是Unity微创新自创的一套着色器标准.它使得shader

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅

Unity3D shader简介 可以肯定的说Unity3D使得很多开发者开发游戏更容易.毫无疑问,shader(着色器)编码,仍有很长的路要走.shader是一个专门运行在GPU的程序,经常被神秘包围,它最终绘制3D模型的三角形.如果你想给游戏一个特殊的显示,学习如何编写shader是必要的.Unity3D使用shader做后期处理,对2D游戏也是必不可少的.这个系列的文章将逐步介绍shader编程,并面向几乎没有任何shader知识的开发者. 简介 下图大致表示了在Unity3D渲染流程中发

http://www.cnblogs.com/cquptzzq/p/5940583.html 一.前言: 目的:完成已有python图像处理工具的注册功能 功能:用户运行程序后,通过文件自动检测认证状态,如果未经认证,就需要注册.注册过程是用户将程序运行后显示的机器码(C盘的卷序号)发回给管理员,管理员对机器码加密后生成加密文件或字符串返回给用户.每次启动程序,在有注册文件的情况下,程序就会通过DES和base64解码,并与此刻获取到的C盘卷序列号比对,如果一致则运行主程序.如果注册文件解码后与

>_<:矩阵构造 1．简单矩阵构造 最简单的方法是采用矩阵构造符“[]”.构造1´n矩阵(行向量)时,可以将各元素依次放入矩阵构造符[]内,并且以空格或者逗号分隔:构造m´n矩阵时,每行如上处理,并且行与行之间用分号分隔. 2．特殊矩阵构造 在MATLAB中还提供一些函数用来构造特殊矩阵,这些函数如下表所示. (1)ones(n) 或ones(m,n)产生mXn全为1的矩阵 (2)zeros(n) 或 zeros(m,n)产生mXn全为0的矩阵 (3)eye(n)产生nXn的单位矩阵 (4)d

转载自:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式--Matlab应用(这里考虑二维矩阵,在图像中对应)两个图像模糊(边缘)操作,假设矩阵A.B,A代表源图像,B代表卷积模板,那么B的取值决定最后运算的结果. Matlab中的应用函数--conv2(二维卷积,一维对应conv) 函数给出的公式定义为: 同一维数据卷积一样,它的实质在于将卷积模板图像翻转(旋转180),这里等同于一维信号的翻转,然后将

之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法( 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) ,LSTM网络(Long Short-Term Memory )),本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用, RNN (LSTM)的样本可以是如下形式的:1)输入输出均为序列:2)输入为序列,输出为样本标签:3)输入单个样本,输出为序列.本文将列举一些 RNN(LST

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 简介 自2013年提出了神经机器翻译系统之后,神经机器翻译系统取得了很大的进展.最近几年相关的论文,开源系统也是层出不穷.本文主要梳理了神经机器翻译入门.进阶所需要阅读的资料和论文,并提供了相关链接以及简单的介绍,以及总结了相关的开源系统和业界大牛,以便其他的小伙伴可以更快的了解神经机器翻译这一领域. 随着知识的逐步积累,本文后续会持续更新.请关注. 2 入门

拉格朗日乘子法是一种寻找多元函数在一组约束下的极值方法,通过引入拉格朗日乘子,可将有m个变量和n个约束条件的最优化问题转化为具有m+n个变量的无约束优化问题.在介绍拉格朗日乘子法之前,先简要的介绍一些前置知识,然后就拉格朗日乘子法谈一下自己的理解. 一 前置知识 1.梯度  梯度是一个与方向导数有关的概念,它是一个向量.在二元函数的情形,设函数f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导,则对于每一点P(x0,y0)∈D,都可以定义出一个向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j ,称该向量

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模. 我们需要解析文本,以删除被称为标记化的单词.然后,这些词还需要被编码为整型或浮点型,以用作机器学习算法的输入,这一过程称为特征提取(或矢量化). scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取. 在本教程中,您可以学到如何使用 scikit-learn 为 Python 中的预测建模准备文本数据. 完成本教程后,您可以学到: 如何使用 CountVector

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 背景及问题 背景: 翻译: 翻译模型学习条件分布后,给定一个源句,通过搜索最大条件概率的句子,可以生成相应的翻译. 神经网络翻译:两个组件:第一个:合成一个源句子x:第二个:解码一个目标句子y. 问题:固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈. 本文主要思想 本文提出:允许模型自动(软)搜索与预测目标单词相关的源句 --- 扩展的编码器

一.SSL概述SSL连接分为两个阶段:握手和数据传输阶段.握手阶段对服务器进行认证并确立用于保护数据传输的加密密钥,必须在传输任何应用数据之前完成握手.一旦握手完成,数据就被分成一系列经过保护的记录进行传输. 1.1.握手SSL握手有三个目的: 客户端与服务器需要就一组用于保护数据的算法达成一致:他们需要确立一组由那些算法所使用的加密密钥:握手可以选择对客户端进行认证.整个工作过程如下图: (1)客户端将它支持的算法列表+用于密钥产生过程的随机数发送给服务器:(2)服务器从列表中的内容选择一种加

▶ 本章介绍了常量内存的使用,并给光线追踪的一个例子.介绍了结构cudaEvent_t及其在计时方面的使用. ● 章节代码,大意是有SPHERES个球分布在原点附近,其球心坐标在每个坐标轴方向上分量绝对值不大于500,其半径介于20到120:观察者(画面平面)位于z正半轴充分远处(z>500),现将所有的球体平行投影到画面平面上,考虑遮挡关系,并考虑球面与画面平面的夹角给球体绘制阴影. #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h&qu

使用参数如下(拷贝自上述提供的地址): Class initialization -------------------- pyDes.des(key, [mode], [IV], [pad], [padmode]) pyDes.triple_des(key, [mode], [IV], [pad], [padmode]) key -> Bytes containing the encryption key. 8 bytes for DES, 16 or 24 bytes for Triple