1.glBufferSubData 适用于相同数据类型 void SetPositionY(float y){    vector<Vector3<float>>::iterator ver3;    for(ver3 = vertices.begin();ver3!=vertices.end();ver3++)    {        ver3->y +=y;     }    glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER,posHandler);    glB

#include <DShow.h> #pragma include_alias( "dxtrans.h", "qedit.h" ) #define __IDxtCompositor_INTERFACE_DEFINED__ #define __IDxtAlphaSetter_INTERFACE_DEFINED__ #define __IDxtJpeg_INTERFACE_DEFINED__ #define __IDxtKey_INTERFACE_DEFI

目录概述创建PBO映射PBO例子:Streaming Texture Uploads with PBO例子:Asynchronous Readback with PBO 概述 OpenGL ARB_pixel_buffer_object 扩展与ARB_vertex_buffer_object.很相似.为了把像素数据你储存在缓冲区对象中,而非顶点数据,它简单地扩展了 ARB_vertex_buffer_object extension.储存像素数据的缓冲区对象称为Pixel Buffer Obje

WebGL 和 Node.js 中都有 Buffer 的使用,简单对比记录一下两个完全不相干的领域中 Buffer 异同,加强记忆. Buffer 是用来存储二进制数据的「缓冲区」,其本身的定义和用途在任何技术领域都是一致的,跟 WebGL 和 Node.js 没有直接关系,两者唯一的共同点就是都使用 JavaScript. 在 ES6 将TypedArray(二进制类型数组)正式加入 ECMA 标准之前,JavaScript 语言本身并没有标准的处理二进制数据的能力,Buffer 就是为了弥补

Buffer Cache Buffer Cache是SGA区中专门用于存放从数据文件中读取的的数据块拷贝的区域.Oracle进程如果发现需要访问的数据块已经在buffer cache中,就直接读写内存中的相应区域,而无需读取数据文件,从而大大提高性能(内存的读取效率是磁盘读取效率的14000倍).Buffer cache对于所有oracle进程都是共享的,即能被所有oracle进程访问. 一.CBC.Hash Bucket与Hash Chain List     CBC链,用来查找block是否

顶点缓存对象(Vertex Buffer Object,简称 VBO),允许开发者根据情况把顶点数据放到显存中. 如果不用 VBO,用 glVertexPointer / glNormalPointer 来指定顶点数据,这时顶点数据是放在系统内存中的,每次渲染时,都要把数据从系统内存拷贝到显存,消耗不少时间. 实际上很多拷贝都是不必要的,比如静态对象的顶点数据是不变的,如果能把它们放到显存里面,那么每次渲染时都不需要拷贝操作,可以节约不少时间. 1. 检查扩展 GL_ARB_vertex_buf

一.介绍 CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台,对于提升并行任务的效率非常有帮助.本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染,但是在数据处理方面比较慢,导致帧率一直上不来.于是就尝试把计算工作分解成小的任务,使用核函数在CUDA中加速计算.对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过,这次在实施时趟了不少的坑.在这里记录下OpenGL与CUDA的互操作的两种方式. 二.基本操作流程 OpenGL与CUDA互操作可以分成两种,一种是OpenGL将Buffer对象注册到CUD

OpenGL超级宝典(中文版) 2001年 本书是一本完整而详尽的关于OpenGL的参考书,全书分为四部分:第一部分“OpenGL导言”介绍3D图形学的基本原理,读者将在此学会构造使用OpenGL的程序.设置3D渲染环境.创建和移动基本对象并给它们施加色彩和三维效果:第二部分“OpenGL渲染组成”深入阐述了OpenGL的使用.高级特性及特殊效果,如处理光栅图形.纹理贴图.3D建模和物体合成.混色和雾化效果,处理三角形.曲线和曲面.交互式图形,另外还介绍了如何利用OpenGL制作图像以及Open

一.介绍 CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台,对于提升并行任务的效率非常有帮助.本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染,但是在数据处理方面比较慢,导致帧率一直上不来.于是就尝试把计算工作分解成小的任务,使用核函数在CUDA中加速计算.对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过,这次在实施时趟了不少的坑.在这里记录下OpenGL与CUDA的互操作的两种方式. 二.基本操作流程 OpenGL与CUDA互操作可以分成两种,一种是OpenGL将Buffer对象注册到CUD

一直以来都想试着自己翻译一些东西,现在发现翻译真的很不容易,如果你直接把作者的原文按照英文的思维翻译过来,你会发现中国人读起来很是别扭,但是如果你想完全利用中国人的语言方式来翻译,又怕自己理解的不到位,反而与作者的愿意相悖.所以我想很多时候,国内的译者也是无奈吧,下次再看到译作也会抱着一些感同身受的态度去读.这是我第一次翻译整篇文章,能力有限,望见谅,翻译不好的地方也希望大家指出来. 其实ComputeShader在Unity中出现已经有蛮长的一段时间了,因为自己一直对Shader比较感兴趣,所

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由落影发表于云+社区专栏 正文 本文介绍Metal和Metal Shader Language,以及Metal和OpenGL ES的差异性,也是实现入门教程的心得总结. 一.Metal Metal 是一个和 OpenGL ES 类似的面向底层的图形编程接口,可以直接操作GPU:支持iOS和OS X,提供图形渲染和通用计算能力.(不支持模拟器) 图片来源 https://www.invasivecode.com/weblog/meta

在DX10与OpenGL3+之前,二者都是固定管线与可编程管线的混合,其中对应Ogre1.x的版本,也是结合固定与可编程管线设计.转眼到了OpenGL3+与DX10后,固定管线都被移除了,相对应着色器的功能进一步完善与扩充,对应Ogre2.x包装DX11与OpenGL3+,完全抛弃固定管线的内容,专门针对可编程管线封装. Ogre1.x的渲染流程一直是大家吐槽的对象,除开用Ogre1.x本身的实例批次,才能把同材质同模型合并,但是用过的人都知道,这个局限性太大,另外就是每个Renderable结

大家好,本文整理了现代图形API的技术要点,重点研究了并行和GPU Driven Render Pipeline相关的知识点,调查了WebGPU的相关支持情况. 另外,本文对实时光线追踪也进行了简要的分析.这是我非常感兴趣的技术方向,也是图形学的发展方向之一.本系列后续文章会围绕这个方向进行更多的研究和实现相关的Demo. 上一篇博文: WebGPU学习(四):Alpha To Coverage 本文内容 前置知识 技术要点 并行 Multiple Queues 同步 多线程 内存管理 延迟渲染

在实际的Android开发过程中,我们遇到了一些奇奇怪怪的Crash,通过sigaction再配合libcorkscrew以及一些第三方的Crash Reporter都捕获不到发生Crash的具体信息,十分头疼.然后我们通过Bugly上报的Java的CallStack观察发现这些Crash发现了一些共同的信息: 看来是和OpenGL有关系,于是我们进一步对程序输出的log进行观察,又发现: 从这个log里面我们获得了几个信息: 几乎所有出现这种Crash的设备,都是Adreno的GPU 几乎所有

在ORACLE数据库中有物理读(Physical Reads).逻辑读(Logical Reads).一致性读(Consistant Get).当前模式读(DB Block Gets)等诸多概念,如果不理解或混淆这些概念的话,对你深入理解一些知识无疑是一个障碍,但是这些概念确实挺让让人犯晕的.下面我们总结.学习一下这方面的知识点.捋一捋他们的关系和特点,希望对你有所帮助. 物理读(Physical Reads) 从磁盘读取数据块到内存的操作叫物理读,当SGA里的高速缓存(Cache Buffer

今天遇到一个很有意思的问题,一个开发人员反馈在测试服务器ORACLE数据库执行的一条简单SQL语句非常缓慢,他写的一个SQL没有返回任何数据,但是耗费了几分钟的时间.让我检查分析一下原因,分析解决过后,发现事情的真相有点让人哭笑不得,但是也是非常有意思的.我们先简单构造一下类似的案例,当然只是简单模拟. 假设一个同事A,创建了一个表并初始化了数据(实际环境数据量较大,有1G多的数据),但是他忘记提交了.我们简单模拟如下: SQL> create table test_uncommit   2 

文章出自:听云博客 题主将以三个章节的篇幅来讲解JAVA IO的内容 . 第一节JAVA IO包的框架体系和源码分析,第二节,序列化反序列化和IO的设计模块,第三节异步IO. 本文是第一节.       IO框架 从上图我们可以看出IO可以分为两大块 字节流和字符流 字节流是 InputStream 和 OutputStream 分别对应输入与输出 字符流是Reader和Writer分别对应输入与输出        ByteArrayInputStream  它字节数组输入流.继承于InputS

-----------------------------------------------------------------------------------BufferedInputStream 类声明:public class BufferedInputStream extends FilterInputStream位于java.io包下官方对其说明: A BufferedInputStream adds functionality to another input stream-n

lua程序其实本身并不能执行,它必须依靠c语言编写的解释器来解释执行,或者说解释器为lua脚本的执行,提供了一个运行环境(lua_state),其中包括函数堆栈,内存分配和回收等机制. 理论上,lua可以使用c提供的功能,如果需要在lua中使用我们特需的功能,我们可以通过编写自己的c库来进行扩展,当然,c也可以通过操作栈的方式来操作lua,这就是lua的强大之处. 在c中通过lua_state中的栈来操作lua 首先需要先引入头文件: extern "C" { #include &qu

1.物理读(physical read) 当数据块第一次读取到,就会缓存到buffer cache 中,而第二次读取和修改该数据块时就在内存buffer cache 了 以下是例子: 1.1  第一次读取: C:"Documents and Settings"Paul Yi>sqlplus "/as sysdba" SQL*Plus: Release 9.2.0.4.0 - Production on Thu Feb 28 09:32:04 2008 Copy

MyISAM引擎中,为了提高io效率以及读取效率,将对磁盘频繁读取的索引数据加载至内存中操作. MyISAM设计了一个在存放在内存中的索引缓冲池Key Cache.Key Cache只缓存索引数据,通过LRU算法将读取频繁的索引加载到Key Cache中来. 通过系统变量 key_buffer_size 来控制Key Cache的大小,这个变量关乎到缓存的性能. InnoDB引擎中,同样设置了缓存池buffer pool,与MyISAM有所区别的是,buffer pool不仅仅缓存了索引数据,同