前几篇博客我们了解了自定义点.线.面绘制,这篇我们接着学习cesium自定义纹理贴图.我们完成点线面的绘制,只是绘制出了对象的框架,没有逼真的外观.逼真外观是需要设置材质来实现:Material . 再次查看appearance对象:   image.png 属性里面的material就是设置对象的材质,查看material:   image.png 我们发现,cesium提供很多材质接口,如果要自定义设置纹理贴图,我们使用fabric接口定义自己材质. 首先看cesium给出的demo:  

一个比较简单的需求,不过遇到些坑,记录下. 房间有多个模型,每个模型可能多个SubMesh,点击后,需要能具体到是那个SubMesh,并且在这个SubMesh上显示边缘高光,以及能个性这单个SubMesh对应的Material.如一个桌子的Mesh,其实有二个材质,分别对应二个SubMesh,一个桌面和一个桌脚,点击桌面后,只有这个桌面高光,而不是整个桌子,并且能单独更换这个桌面的Material. 我们知道Unity中,Mesh和Ogre一样,也是可以有多个SubMesh,每个SubMesh有

题目:Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets (结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期:2019.11.1 IF: 4.828 DOI:10.1074/mcp.RA119.001

cocos2dx里面有两个渲染队列,RenderQueue和TransparentRenderQueue.我们可以从Renderer::render()的代码看到: void Renderer::render() { //Uncomment this once everything is rendered by new renderer //glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT); //TODO: setup camera or MV

本文由  网易云发布. 工信部官网 2017年年底,经专家评审和遴选,中华人民共和国工业和信息化部(以下简称“工信部”)公示了2017年电信和互联网行业网络安全试点示范项目,网易云易盾的“自适应DDoS攻击深度检测和防御系统”入选,成为示范项目. 工信部官网对外公布的文档 传统的DDoS防护基于防火墙等专用设备,为应对新的攻击类型.更大的攻击流量,通常需要不断升级相关设备.然而当下,新的攻击类型层出不穷,破记录的攻击流量频频出现,升级设备不但在速度上难以应对,经济投入上更是难以承受.更关键的是,

import java.util.ArrayList; import java.util.List; // 模块E public class AdjMatrixGraph<E> { protected SeqList<E> vertexlist; // 顺序表存储图的顶点集合 protected int[][] adjmatrix; // 图的邻接矩阵 二维图 存储的是每个顶点的名称(A,B,C,D....) ; // private final int MAX_WEIGHT = 

一.发布png到geoserver的imagepyramid // translate png to tif epsg:4326 File png = new File(pngPathStr); BufferedImage sourcePng = ImageIO.read(new FileInputStream(png)); int pngWidth = sourcePng.getWidth(); int pngHeight = sourcePng.getHeight(); String out

在这里,邻接表的实现与深度优先遍历图,使用递归. #include<iostream> using namespace std; #define VERTEXNUM 5//结点数 struct edgenode { int to; int weight; // 边的权值 edgenode *next; }; struct vnode { int from; edgenode *first; }; void createGraph(vnode *adjilist, int start, int

详解DPI与网络回溯分析技术 随着网络通讯技术进步与发展,网络通讯已跨入大数据时代,如何监控各类业务系统的通讯数据在大数据流量中传输质量,以及针对海量的网络通讯数据的范畴中存在少量的恶意流量的检测,避免恶意通讯对主机.网络设备的root权限的安全威胁,和通讯内容的窃取.是网络管理必须面对的一个难题. 有攻击的矛,自有防御的盾,这是自然发展的规律.针对大数据的来临,传统的实时检测与防御已不能胜任对海量数据中存在细微异常的甄别.为此,对原始通讯数据的实时备份逐渐彰显出其必要性,而基于时间窗口的回溯分

下图是我们要修改后的效果图: 一.深度检测 1.模型Z轴显示有问题: 上一次试验中,如果认真留意,会发现一个问题.当控制锥体在左右或上下旋转时,你会发现锥体看起来是在+-180度之间来回摆动,而不是360度的旋转.锥体的底面总是朝向观察者.这个我们可以通过修改锥体底面的颜色方便观察.如下图: 正如上面的两幅图,在不同的角度看,底面永远都是在最上面.其实这是跟我们前面代码上的画图有关.前面我们的代码是,先画锥体的侧面,再画底面.类似于我们小学画画时一样,最后画的都是把前面画的给覆盖了. 那应该怎样

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习

关于DPI的学习笔记 先看一下定义 : DPI(Deep Packet Inspection)是一种基于数据包的深度检测技术,针对不同的网络应用层载荷(例如HTTP.DNS等)进行深度检测,通过对报文的有效载荷检测决定其合法性. 检测的位置: 网络的关键点处 检测的内容: 流量和报文内容进行检测分析 要求: 有事先定义的策略 对检测的流量进行过滤控制. 完成的目标:业务精细化识别.业务流量流向分析.业务流量占比统计.业务占比整形.以及应用层拒绝服务攻击.对病毒.木马进行过滤和滥用P2P的控制

目录 简介 背景 流量识别 常用功能 具体功能 做法 特征识别 架构举例 部署方式 串接方式 并接方式 存在问题 检测引擎举例 参考文献 简介 DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是在传统IP数据包检测技术(OSI L2-L4之间包含的数据包元素的检测分析)之上增加了对应用层数据的应用协议识别,数据包内容检测与深度解码. 既可以检测2~4层,又可以检测应用层. 背景 安全问题.流量识别.大数据(海量数据挖掘),推动网络识别技术的发展 流量识别 指将网络中的数据流识

原文地址:https://cesiumjs.org/tutorials/Geometry-and-Appearances/ 几何体和外观效果(Geometry and Appearances) 这篇教程会教大家学习Primitive API中支持的几何体和外观效果.这篇教程并不是面向Cesium的普通用户,主要讨论Cesium的高级知识,包括自定义三角网(mesh),形状(shape),体(volume)以及他们的外观.如果你是初学者,建议先学下这篇教程. Cesium可以使用Entity创建不

VAO VAO(Vertext Array Object),中文是顶点数组对象.之前在<Buffer>一文中,我们介绍了Cesium如何创建VBO的过程,而VAO可以简单的认为是基于VBO的一个封装,为顶点属性数组和VBO中的顶点数据之间建立了关联.我们来看一下使用示例: var indexBuffer = Buffer.createIndexBuffer({ context : context, typedArray : indices, usage : BufferUsage.STATIC

VAO VAO(Vertext Array Object),中文是顶点数组对象.之前在<Buffer>一文中,我们介绍了Cesium如何创建VBO的过程,而VAO可以简单的认为是基于VBO的一个封装,为顶点属性数组和VBO中的顶点数据之间建立了关联.我们来看一下使用示例: var indexBuffer = Buffer.createIndexBuffer({ context : context, typedArray : indices, usage : BufferUsage.STATIC

Texture也是WebGL中重要的概念,使用起来也很简单.但有句话叫大道至简,如果真的想要用好纹理,里面的水其实也是很深的.下面我们来一探究竟. 下面是WebGL中创建一个纹理的最简过程: var canvas = document.getElementById("canvas"); var gl = canvas.getContext("webgl"); // 创建纹理句柄 var texture = gl.createTexture(); // 填充纹理内容

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

这一章中关于webgl中颜色的使用我们将深入研究.我们将从研究颜色在webgl和essl中如何被组装和获取开始.然后我们讨论在物体.光照和场景中颜色的使用.这之后我们将看到当一个物体在另一个物体前面是webgl如何来实现物体碰撞,这是通过深度检测来实现的.相反透明度混合允许我们结合所有物体的颜色当一个物体与另一个物体啮合时.我们将用透明度混合来创建透明物体. 这一章主要讨论: 在物体上使用颜色 为光源分配颜色 在ESSL中使用多光源 深度检测和z缓冲区 混合方法和公式 使用face cullin

本文转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-mleak/ 本文针对 linux 下的 C++ 程序的内存泄漏的检测方法及其实现进行探讨.其中包括 C++ 中的 new 和 delete 的基本原理,内存检测子系统的实现原理和具体方法,以及内存泄漏检测的高级话题.作为内存检测子系统实现的一部分,提供了一个具有更好的使用特性的互斥体(Mutex)类. 1．开发背景 在 windows 下使用 VC 编程时,我们通常需要 DEBUG 模式下运行程

利用RGB-D数据进行人体检测 LucianoSpinello, Kai O. Arras 摘要 人体检测是机器人和智能系统中的重要问题.之前的研究工作使用摄像机和2D或3D测距器.本文中我们提出一种新的使用RGB-D的人体检测方法.我们从HOG( Histogram of OrientedGradients)描述子获得灵感,设计了一个在稠密深度数据中检测人体的方法,叫做深度方向直方图HOD(Histogram of Oriented Depths).HOD对局部深度变化的方向进行编码,依靠在预