PBR基本介绍 PBR代表基于物理的渲染,本质上还是 gl_FragColor = Emssive + Ambient + Diffuse + Specular 可能高级一些在考虑下AO也就是环境光遮蔽就是下面的情况 vec4 generalColor = (Ambient + Diffuse + Specular): gl_FragColor = Emssive + mix(color, color * ao, u_OcclusionStrength) 在非PBR模式下,这种光照方式往往看着不

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随

  虽然是概述,但内容并还是有些多,写上一篇PBR概念概述后,也在考虑怎么继续下去,最后还是觉得先多写一些东西再慢慢总结,所以还是尽量把这些年PBR相关的Paper精粹沉淀下来吧.     因为UE4开源的缘故,所以一开始还从它入手.相关的ppt和notebook可以从下面的链接下载,同期的黑色行动2(black op2)的PBR使用也是很有参考价值的,加上本文里也有OP2的IBL近似方法的介绍,如果没看过那也很值得下载的. http://blog.selfshadow.com/publicat

http://cos.name/2013/01/lda-math-gamma-function/ 1. 神奇的Gamma函数1.1 Gamma 函数诞生记学高等数学的时候,我们都学习过如下一个长相有点奇特的Gamma函数 Γ(x)=∫∞0tx−1e−tdt 通过分部积分的方法,可以推导出这个函数有如下的递归性质 Γ(x+1)=xΓ(x) 于是很容易证明,Γ(x) 函数可以当成是阶乘在实数集上的延拓,具有如下性质 Γ(n)=(n−1)! 学习了Gamma 函数之后,多年以来我一直有两个疑问: 这个

BZOJ 洛谷 https://www.luogu.org/blog/ShadowassIIXVIIIIV/solution-p3779# 正态分布 正态分布是随机变量\(X\)的一种概率分布形式.它用一个期望\(\mu\)和方差\(\sigma^2\)就可以描述,记为\(N(\mu,\sigma^2)\). 若随机变量\(X\)服从一个数学期望为\(\mu\).方差为\(\sigma^2\)的正态分布,记作\(X\sim N(\mu,\sigma^2)\),读作\(X\)服从\(N(\mu,\

php获胜的算法的概率,它可用于刮,大转盘等彩票的算法. easy,代码里有具体凝视说明.一看就懂 <?php /* * 经典的概率算法, * $proArr是一个预先设置的数组. * 假设数组为:array(100,200,300,400), * 開始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内. * 假设不在,则将概率空间.也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间, * 在本例当中就是减去100,也就是说第二个数是在1.900这个范围内筛选的. * 这样 筛选到终于

BESSELI 用途:返回修正 Bessel 函数值,它与用纯虚数参数运算 时的 Bessel 函数值相等. 语法:BESSELI(x,n)     参数:X 为参数值.N 为函数的阶数.如果 n 非整数,则 截尾取整. BESSELJ 用途:返回 Bessel 函数值. 语法:BESSELJ(x,n) 参数:同上 BESSELK 用途:返回修正 Bessel 函数值,它与用纯虚数参数运算 时的 Bessel 函数值相等. 语法:BESSELK(x,n) 参数:同上 BESSELY 用途:返回

Django之视图函数总结 HttpRequest与HttpResponse http请求中产生两个核心对象: HttpRequest对象:用户请求相关的所有信息(对象) HttpResponse对象:响应字符串 HttpRequest对象的属性和方法: request.path # 获取访问文件路径 request.method #获取请求中使用的HTTP方式(POST/GET) request.body #含所有请求体信息 是bytes类型 request.GET #GET请求的数据(类字典

$prize_arr = array( '0' => array('id'=>1,'prize'=>'elm_1','rate'=>1), '1' => array('id'=>2,'prize'=>'elm_2','rate'=>14), '2' => array('id'=>3,'prize'=>'elm_3','rate'=>20), '3' => array('id'=>4,'prize'=>'elm_4',

什么是内置函数? 就是Python给你提供的,拿来直接用的函数,比如print,input等等.其实就是我们在创建.py的时候python解释器所自动生成的内置的函数,就好比我们之前所学的作用空间 内置空间就是python文件在创建的时候python解释器所自动创建的 重要的 内置函数: *** eval: eval:执行字符串类型的代码,并返回最终结果.(其实就是对字符串内的类型进行操作 比如你字符串内事int类型的  相加相乘之类的  直接进行操作 如果字符串内事列表或者字典直接把列表字典给

pbr - Python Build Reasonableness A library for managing setuptools packaging needs in a consistent manner. pbr reads and then filters the setup.cfg data through a setup hook to fill in default values and provide more sensible behaviors, and then fee

一.python内置所以函数     Built-in Functions     abs() divmod() input() open() staticmethod() all() enumerate() int() ord() str() any() eval() isinstance() pow() sum() basestring() execfile() issubclass() print() super() bin() file() iter() property() tuple

1. 利用等概率Rand5生成等概率Rand3 Rand5生成等概率Rand3 这个题目可以扩展为:利用等概率RandM生成等概率RandN (M > N) 这里,我们首先明白一个简单的知识点:如果 randN 可以等概率生成 [0, N) 之间的数 假设 N = T的整倍数,那么我们可以直接使用 RandN() / (N / T) 来等概率生成 [0, T)之间的数 比如说,Rand21可以等概率生成[0, 21)之间的数,那么 Rand21() / 3 就可以等概率生成 [0, 7)之间的数

# coding:utf-8 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon ''' 求函数积分 ''' def func(x): return -(x - 2) * (x - 8) + 40 print(plt.style.available) plt.style.use("ggplot") # 绘制曲线 x = np.linspace(0,

传送门 概率论神仙题-- 首先一个暴力做法是设\(f_{i,j}\)表示前\(i\)个骰子摇出点数和为\(j\)的概率,不难发现DP的过程是一个多项式快速幂,FFT优化可以做到\(O(XYlog(XY))\) 但是能够跑过\(4 \times 10^6\)的FFT应该很少见,所以我们对于\(Y\)比较大的部分需要另外考虑做法. 首先一个前置是概率密度函数:对于一个连续型随机变量\(p\),\(f(x)\)是\(p\)的概率密度函数当且仅当对于\(\forall l<r\),\(\int_l^r

PHP中奖概率写法 <pre><?phpheader("Content-type: text/html; charset=utf-8");/* * 经典的概率算法, * $proArr是一个预先设置的数组, * 假设数组为:array(100,200,300,400), * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内, * 如果不在,则将概率空间,也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间, * 在本例当中就是减去100,也就是说第二个数

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. matlab求取函数积分有两种方法,一种是符号运算,另一种是数值运算. 符号积分 int(f,v)

/*  * 经典的概率算法,  * $proArr是一个预先设置的数组,  * 假设数组为:array(100,200,300,400),  * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内,  * 如果不在,则将概率空间,也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间,  * 在本例当中就是减去100,也就是说第二个数是在1,900这个范围内筛选的.  * 这样 筛选到最终,总会有一个数满足要求.  * 就相当于去一个箱子里摸东西,  * 第一个不是,第二个不是,第三个

js中的函数应用 什么是函数,函数的概念 函数就像一个黑匣子,里面的东西你都不知道,但是你提供一些材料放进去,他可以制造出你需要的东西; 可以让多个一样的功能封装组合起来,然后想执行几次就执行几次 函数就是另外一种形式的变量 函数的创建和执行 定义函数的方式 函数声明 ```js function test(){ } ``` 函数表达式 ```js //命名函数表达式 var test = function abc(){ } //匿名函数表达式 var test = function(){ }

[Sass/SCSS]我花4小时整理了的Sass的函数 博客说明 文章所涉及的资料来自互联网整理和个人总结,意在于个人学习和经验汇总,如有什么地方侵权,请联系本人删除,谢谢! 说明 Sass 定义了各种类型的函数,这些函数可以通过 CSS 语句直接调用. 可以看到Sass的函数功能已经相当丰富了. 整理了Sass的主要函数,重点在于后面的颜色函数,设计非常的银杏! String(字符串) 函数 quote(string) 给字符串添加引号 quote(hello) //"hello"

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