经过前面2篇WebGL射线拾取模型的文章,相信大家对射线和模型面片相交的原理已经有所了解,那么今天我们再深入探究关于射线拾取的一个问题,那就是遍历场景中的所有与射线相交的模型的优化问题.首先我们来复习一下射线拾取模型的原理,请看下图. 我们从上图中可以看到,在frustum视棱台区域中只有一个模型就是triangle2三角形2,那么遍历整个scene场景我们也只能取到一个geometry,取出该geometry后我们通过空间变换矩阵得到该三角形2在场景中的位置坐标以及姿态信息,再将空间中的这个已…

1. Three.js中的拾取  1.1. 从模型转到屏幕上的过程说开 由于图形显示的基本单位是三角形,那就先从一个三角形从世界坐标转到屏幕坐标说起,例如三角形abc 乘以模型视图矩阵就进入了视点坐标系,其实就是相机所在的坐标系,如下图: 进入视点坐标系后,再乘以投影矩阵,就会变换到一个立方体内,如下图: 这个时候整个三角形就位于中心位于坐标系原点,边长为2的立方体内,在这个立方体内,三角形要计算光照,要裁剪,然后乘以视口矩阵,最后转到屏幕上. 转到屏幕上后,三角形的所有点的Z坐标就是深度坐标,…

前言 在浏览器中浏览三维图形的时候,有时想要与三维图形之间做一些点击事件和交互操作,其中比较常用的一个解决方案就是使用Raycaster对象来实现(射线拾取). 基础知识 世界坐标系:webGL中,世界坐标系是以屏幕中心为原点(0, 0, 0),且是始终不变的.面对屏幕时,右边是x正轴,上面是y正轴,由屏幕内指向屏幕外的是z正轴. 屏幕坐标系:webGL的重要功能之一就是将三维的世界坐标经过变换.投影等计算,最终计算出它在显示设备上对应的位置,这个位置就称为设备坐标,也就是二维坐标. 视点坐标系…

虽然有人建议UE4使用C++创建VR项目,能避免一些坑爹的错误,但是我用C++创建,竟然问题更多,还存在创建不了的情况,也不知道是不是我的操作问题,快疯了. 于是我还是选择了蓝图创建VR项目,但是... 可能是写代码习惯了,蓝图用着相当别扭,而且有些功能甚至没有,我也不知道,反正是没找到. 最后,折中,用C++来写部分功能,再在蓝图中调用,这里就写了应用在VR手柄上的一个射线拾取,为了让用户能更好的操作,我们需要将射线在场景中绘制出来. 射线拾取 //起点 终点 FHitResult RayGe…

MapReduce 计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化:二是I/O操作方面的优化.这其中,又包含六个方面的内容. 1.任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容.计算方面,Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资源.I/O方面.Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器,以减少网络I/O的消耗. 2.数据预处理与InputSplit的大小 MapReduc…

中介模型以及优化查询以及CBV模式 一.中介模型:多对多添加的时候用到中介模型 自己创建的第三张表就属于是中介模型 class Article(models.Model): ''' 文章表 ''' title = models.CharField(max_length=64,verbose_name="文章标题") summary = models.CharField(max_length=244, verbose_name="文章概要") create_time…

深度模型的优化 回顾概念: 代价函数时训练集上损失函数的平均: \[J(\theta)=E_{(x,y)\sim \hat{p}_{data}}L(f(x;\theta),y) \tag{1}\] 引入概念: 概念 描述 批量梯度算法 使用整个训练集的优化算法,可计算更精确的梯度估计,但回报小于线性 批量batch 整个数据集中的一组样本构成的子集 随机算法(在线算法) 每次只使用一个样本的优化算法,难以充分利用多核结构 小批量随机方法 介于批量梯度算法和在线梯度算法之间的方法 小批量 随机抽取…

引言 天猫精灵(TmallGenie)是阿里巴巴人工智能实验室(Alibaba A.I.Labs)于2017年7月5日发布的AI智能语音终端设备.天猫精灵目前是全球销量第三.中国销量第一的智能音箱品牌. 在天猫精灵业务系统中,大量使用了算法模型.如领域分类模型,意图分类模型,槽填充模型,多轮对话模型等.当前天猫精灵后台有上百个正在使用的算法模型. 在模型服务方面,有两个问题非常重要: 首先,为了保证服务能够得到快速响应,模型的 RT 必须尽可能的短. 其次,我们希望在硬件资源一定的情况下能够支持…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…