今天在考虑优化MOBA项目中的树木时(采用了ALPHATEST)时,与同事讨论中深入了解了这两个概念. 以前居然不知道有early z的存在,真是惭愧.... 上个链接: 深入剖析GPU Early Z优化

最近在公司群里同事发了一个UE4关于Mask材质的优化,比如在场景中有大面积的草和树的时候,可以在很大程度上提高效率.这其中的原理就是利用了GPU的特性Early Z,但是它的做法跟我最开始的理解有些出入,因为Early Z是GPU硬件实现的,每个厂商在实现的时候也有所不同.这次在查阅了一些资源和通过实验测试,让我们来揭开Early Z的神秘面纱.首先我们先讲解一下什么是Early Z,然后再讲解一下UE4是如何利用Early Z的特性解决草和 树的Overdraw问题的,然后我们讲解一下Ear

1.Z缓冲区(Z-Buffer)算法 1973年,犹他大学学生艾德·卡姆尔(Edwin Catmull)独 立开发出了能跟踪屏幕上每个像素深度的算法 Z-buffer Z-buffer让计算机生成复杂图形成为可能.Ed Catmull目 前担任迪士尼动画和皮克斯动画工作室的总裁 Z缓冲器算法也叫深度缓冲器算法,属于图像空间消隐算法 该算法有帧缓冲器和深度缓冲器.对应两个数组: intensity(x,y)——属性数组(帧缓冲器) 存储图像空间每个可见像素的光强或颜色 depth(x,y)——深度

转自:https://dawnarc.com/2016/12/ue4%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E4%B8%8E%E7%BB%8F%E9%AA%8C/ 内容都是处理项目问题的相关笔记,留给自己做备忘录,也分享出来让别人少走弯路. 零散记录 GPUProfile来统计性能消耗的时候,在editor模式下不是很准,因为编辑器的消耗也算进去了,如果要用,最好以Game模式来查看. UE4不支持640X480的分辨率,如果在这个分辨率下运行程序,会导致程序崩

[Realtime Rendering 6] 1.Lighting computations occur in two phases: 1)light phase. used to compute the light’s direction vector l and irradiance contribution  E^L. 2)material phaes. In the material phase, the BRDF parameters and surface normal. The r

Rendering in UE4 Presented at the Gnomon School of VFX in January 2018, part two of the class offers an in-depth look at the rendering pipeline in Unreal Engine, its terminology and best practices for rendering scenes in real-time. This course also p

基于CC写的插件,利用PCL中算法实现: void qLxPluginPCL::doRegionGrowing() { assert(m_app); if (!m_app) return; const ccHObject::Container& selectedEntities = m_app->getSelectedEntities(); size_t selNum = selectedEntities.size(); ) { m_app->dispToConsole("P

Python多继承MRO 在Python2.1中,采用了经典类,使用深度优先算法解析. Python2.2中,引入了新式类,使用深度优先算法和广度优先算法. 在Python2.3以后的版本中,经典类和新式类共存,使用了DFS算法和C3算法. Python2中的经典类 class A(object): pass Python3的新式类 class A: pass C3算法 In computing, the C3 superclass linearization is an algorithm u

采样方法(二)MCMC相关算法介绍及代码实现 2017-12-30 15:32:14 Dark_Scope 阅读数 10509更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/78937731 0.引子 书接前文,在采样方法(一)中我们讲到了拒绝采样.重要性采样一系列的蒙特卡洛采样方法,但这些方法在高维空间

1. 红黑树(RED-BLACK TREE)引言: ------------------------------------- 红黑树(RBT)可以说是binary-search tree的非严格的平衡版本.与之相应的是平衡二叉树(Balanced Binary Tree)又称之为AVL树(因为是G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis在1962年发明的这棵树)是binary-search tree的严格的平衡版本. BST达到最平衡的状态称之为AVL.在AVL树中任何

"MADFINGER/Environment/Unlit (Supports Lightmap)"是 ShadowGun 示例中最简单的 shader 了,如下: // Unlit shader. Simplest possible textured shader. // - SUPPORTS lightmap // - no lighting // - no per-material color Shader "MADFINGER/Environment/Unlit (Su

★ 引子          原本打算一篇文章讲完,后来发现篇幅会很大,所以拆成两部分,先讲原理,再讲实现.实现的话相对复杂,要用到内联汇编,要考虑不同平台等等. 在大整数计算中,乘法是非常重要的,因为在公钥密码学中模幂运算要频繁使用乘法,所以乘法的性能会直接影响到模幂运算的效率.下面将会介绍两种乘法:基线乘法和 Comba 乘法,尽管他们的原理和计算看起来十分类似,而且算法的时间复杂度都是 O(n^2),但是他们的效率差别是很大的. ★ 基线乘法 (Baseline Multiplication

最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解. 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解三硬币模型 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息,对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断.所谓总体,就是一个具有确定分布的随机变量,来自总体的每一个iid样本都是一个与总体有相同分布的随机变量. 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知,但某些

文件处理 python对文件进行读写操作的方法与具体步骤,包括打开文件.读取内容.写入文件.文件中的内容定位.及关闭文件释放资源等 open().file(),这个两函数提供了初始化输入\输出(I\O)操作的通用接口.两函数的功能相同 在3X版本 file()被抛弃. 1.基本用法: file_object=open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True) fi

高斯混合模型的EM算法 混合高斯模型 高斯混合模型的概率分布可以写成多个高斯分布的线形叠加,即 \[ p(\mathbf x) = \sum_{k=1}^{K}\pi_k\mathcal N(\mathbf x\ | \ \mathbf \mu_k, \mathbf \Sigma_k) \] 引入一个\(K\)维的二值随机变量\(\mathbf z\), 采用"\(1\)-of-\(K\)"编码,其中一个特定的元素\(z_k\)等于\(1\),其余所有的元素都等于\(0\). 于是\(

1.什么是流形 流形学习的观点:认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的.由于数据内部特征的限制,一些高维中的数据会产生维度上的冗余,实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示.所以直观上来讲,一个流形好比是一个$d$维的空间,在一个$m$维的空间中$(m > d)$被扭曲之后的结果.需要注意的是流形并不是一个形状,而是一个空间.举个例子来说,比如说一块布,可以把它看成一个二维的平面,这是一个二维的空间,现在我们把它扭一扭(三维空间),它就变成了一个流形,当然不扭的时候,

EM算法一般表述:       当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计.在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤,因此称为EM算法. 如果所有数据Z是由可观測到的样本X={X1, X2,--, Xn}和不可观測到的样本Z={Z1, Z2,--, Zn}组成的,则Y = X∪Z.EM算法通过搜寻使所有数据的似然函数Log(L(Z; h))的期望值最大来寻找极大似然预计,注意此处的h

时至期末,补习信息安全概论作业.恰巧遇古典密码学算法中的playfair算法和hill算法,用javascript语言实现起来是在有趣,边查百度边编码,顺便好好补习一下javascript基础. playfair Playfair密码(英文:Playfair cipher 或 Playfair square)是一种替换密码.依据一个5*5的正方形组成的密码表来编写,表中排列有25个字母.对于英语中的26个字母,去掉最常用的Z,构成密码表. 实现思路: 1,编制密码表 密钥是一个单词或词组,密码表

搜集一些算法,赛前背一背有好处的 转自各大网站 前排感谢:hzwer.风了咕凉 前辈...Orz 快速读入: int read() { ,f=;char ch=getchar(); ;ch=getchar();} +ch-';ch=getchar();} return x*f; } 经典快排:虽说C++直接sort就好了... #include <iostream> using namespace std; void Qsort(int a[], int low, int high) { if

问题描述: 这个问题其实很容易理解.就是给你两个序列X={x1,x2,x3......xm} Y={y1,y2,y3......ym},要求找出X和Y的一个最长的公共子序列. 例:Xi={A, B, C, B, D, A}    Yj={B, C, A, B, A}  求得 Z={B, C, B, A} 问题详解: 那么问题来了,我们如何去求解出最终的过程呢?既然是复习周,那我就开门见山,直接用DP算法去解决这个问题. 分析:该问题具有最优子结构的性质. 这里我们使用上面的那个例子:我们此时倒着