1. 为什么在纹理采样时需要texture filter(纹理过滤). 我们的纹理是要贴到三维图形表面的,而三维图形上的pixel中心和纹理上的texel中心并不一至(pixel不一定对应texture上的采样中心texel),大小也不一定一至.当纹理大于三维图形表面时,导至一个像素被映射到许多纹理像素上;当维理小于三维图形表面时,许多个象素都映射到同一纹理. 当这些情况发生时,贴图就会变得模糊或发生错位,马赛克.要解决此类问题,必须通过技术平滑texel和pixel之间的对应.这种技术就是纹理

Welcome back. Last part was about vertex shaders, with some coverage of GPU shader units in general. Mostly, they’re just vector processors, but they have access to one resource that doesn’t exist in other vector architectures: Texture samplers. They

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Texture Filtering and Mipmapping 纹理过滤与多级纹理 前面我们已经讲了单个2D图像的2D纹理的介绍,这篇文章主要讲解多级纹理.纹理坐标是用于生成一个2D索引,当放大和缩小设置为GL_NEAREST时,将发生一个单一纹理将匹配到纹理坐标位置中,这是一个最近点的采样. 当使用一个多级纹理时,我们可以设置过滤模式,,为了达到屏幕像素和纹理图片像素更合适的比例,减少锯齿.因为多级纹理贴图的成功过滤,当在更远处观察时,我们向贴图链后移动,锯齿减少,实现高质量的图像. //

本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark综合了前人分布式数据处理架构和语言的优缺点,使用简洁.一致的函数式语言Scala作为主要开发语言,同时为了方便更多语言背景的人使用,还支持Java.Python和R语言.Spark因为其弹性分布式数据集(RDD)的抽象数据结构设计,通过实现抽象类RDD可以产生面对不同应用场景的子类.本章将先介绍Spark编程模型.RDD的相关概念.常用API源码及应用案例,

我真的是奇怪,上下班的路上看书.看文章学习的劲头特别大,到了周末有大把的学习时间,反而不珍惜,总想打游戏,睡前才踏踏实实地写了篇文章,真是服了自己! 本文内容为 RxJava 官方文档 学习笔记 作者:shixinzhang 读完本文你将了解: 过滤型操作符 Debounce debounce throttleWithTimeout Distinct distinct distinctkeySelector distinctUntilChanged distinctUntilChangedkey

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这篇论文真是让我又爱又恨,可以说是我看过的最认真也是最多次的几篇paper之一了,首先deformable conv的思想我觉得非常好,通过end-to-end的思想来做这件事也是极其的make sense的,但是一直觉得哪里有问题,之前说不上来,最近想通了几点,先初步说几句,等把他们的代码跑通并且实验好自己的几个想法后可以再来聊一聊.首先我是做semantic segmentation的,所以只想说说关于这方面的问题. 直接看这篇paper的话可能会觉得ji feng的这篇工作非常棒,但实际上

spark入门教程(3)--Spark 核心API开发 原创 2016年04月13日 20:52:28 标签: spark / 分布式 / 大数据 / 教程 / 应用 4999 本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark综合了前人分布式数据处理架构和语言的优缺点,使用简洁.一致的函数式语言Scala作为主要开发语言,同时为了方便更多语言背景的人使用,还支持Java.Python和R语言.Spark因

1. 为什么在纹理采样时需要texture filter(纹理过滤)?我们的纹理是要贴到三维图形表面的,而三维图形上的pixel中心和纹理上的texel中心并不一至(pixel不一定对应texture上的采样中心texel),大小也不一定一至.当纹理大于三维图形表面时,导至一个像素被映射到许多纹理像素上;当维理小于三维图形表面时,许多个象素都映射到同一纹理.当这些情况发生时,贴图就会变得模糊或发生错位,马赛克.要解决此类问题,必须通过技术平滑texel和pixel之间的对应.这种技术就是纹理滤波

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最近因为手抖,在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑.为了解决这个问题,顺便研究了下Spark分区器的原理,趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候,每个RDD内部的分区包含的数据不平均.比如一共有5个分区,其中一个占有了90%的数据,这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活,全都压到一个人身上了.遇到这种问题,网上有很多的解决办法: 比如这篇写的就不错:http://www.cnblogs.com/jasongj/p/6508150.html 倒

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