http://blog.csdn.net/ronintao/article/details/51649664 参考 1.Common Techniques to Improve Shadow Depth Maps 2.Tutorial 16 : Shadow mapping 3.Shadow Mapping 4.Shadow Mapping Algorithms 5.Shadow Map阴影贴图技术之探 6.Cascaded Shadow Maps 写在前面 之前已经很久没有再更新博客,上一篇已

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.05941.pdf Contents: Abstract Introduction 1 Reinforcement learning with a network of spiking agents 2 Related Work 2.0.1 Hedonism 2.0.2 Learning by reinforcement in spiking neural network

[playground]-shadows(阴影) 源码 var createScene = function () { var scene = new BABYLON.Scene(engine); // Setup environment var camera = new BABYLON.ArcRotateCamera("Camera", 0, 0.8, 90, BABYLON.Vector3.Zero(), scene); camera.lowerBetaLimit = 0.1; c

朋友推荐的, 还有自己搜的. 入门可以看看. 网上资料应该不少, 一搜一大把, 简单记下地址. Review of Deep Learning Algorithms for Object Detection https://medium.com/zylapp/review-of-deep-learning-algorithms-for-object-detection-c1f3d437b852 A Beginner's Guide To Understanding Convolutional N

什么是Deferred Shading Unity自身除了支持前向渲染之外,还支持延迟渲染.Unity的rendering path可以通过Edit/Project Settings中的Graphics进行全局设置: 除此之外,我们还可以在Main Camera中进行覆盖设置: 需要注意的是,Unity的延迟渲染不支持MSAA.具体原因可以参考[2]. 延迟渲染主要是为了解决前向渲染在多光源场景下效率低的问题,这里的延迟指的是将光照部分延迟到后面再进行计算.在前向渲染中,为了计算每个pixel的

ShadowMap是比较流行的实时阴影实现方案,原理比较简单,但真正实现起来还是会遇到很多问题的,我这里主要记录下实现方式 先看效果 凹凸地形上也有阴影 实现原理 ShadowMap技术是从灯光空间用相机渲染一张RenderTexture,把深度值写入其中所以称之为 深度图 ,在把接受阴影的物体从模型空间转换到灯光空间中,获取深度图里的深度进行比较,如果深度值比深度图中取出的值大就说明该点为阴影. <Cg教程_可编程实时图形权威指南>书上说的原理 阴影映射是一个双过程的技术: 1. 首先,场景

https://gamedev.stackexchange.com/questions/96051/unity-5-how-to-get-a-shadowmap UNITY_DECLARE_SHADOWMAP(tex) - declares a shadowmap texture variable with name “tex”. UNITY_SAMPLE_SHADOW(tex,uv) - samples shadowmap texture “tex” at given “uv” coordin

之前一直没有自己实现过阴影,只是概念上有所了解,这次通过Demo进行实际编写操作. 总的来说没有什么可以优化的,倒是对于窗户这种可用面片代替的物体似乎能优化到贴图上,之前arm有个象棋屋的demo做过这个 来说回Shadowmap,主要思想是通过深度图可得到世界坐标位置,所以光源位置渲染一张场景深度图以得到光源位置像素点的世界坐标, 再对比主相机的像素点世界坐标,如果两个世界坐标距离小于误差则说明两者都能看见这个点,则这个点不在阴影内,否则在阴影区域内 当然实际做起来有许多更高效的做法.而A相机

前面几篇阴影相关的: https://www.cnblogs.com/crazii/p/5443534.html 这个是在做bh3 MMD角色自阴影时的笔记 https://www.cnblogs.com/crazii/p/7227269.html 这个是blade的CSM笔记和相关思考 这次在项目里对unity又做了新的改进,  整体思路还是沿用第二篇的方式: 1.使用足够长/远的视锥(view/projection)剔除场景 (渲染shadow map总是要剔除的,所以先用足够远的视锥,保证

CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No

Sampler (GLSL) Sampler通常是在Fragment shader(片元着色器)内定义的,这是一个uniform类型的变量,即处理不同的片元时这个变量是一致不变的.一个sampler和一个texture对应,类型也是对应的,比如sampler2D 的sampler对应的就是GL_TEXTURE_2D类型的纹理对象.Sampler是个变量,但是它是没有值的,或者說是特殊的一种类型,讨论其数值没有意义,只要明确其同一个texture对应即可.sampler变量在shader内使用的地

为什么要写统计信息 最近看到园子里有人写统计信息,楼主也来凑热闹. 话说经常做数据库的,尤其是做开发的或者优化的,统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯. 当然解决办法也并非一成不变,“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了(题外话:整个时代不都是这样子吗) 当然,还是那句话,既然写了就不能太俗套,写点不一样的,本文通过分析一个类似实际案例来解读统计信息的更新的相关问题. 对于实际问题,不但要解决问题,更重要的是要从理论上深入分析,才能更好地驾驭数据库. 统计信息基础 首先说一个老掉牙的话题,统计信息

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

1.背景         此实验建立在STM32F429核心板基础上,对于深刻了解STM32Cube使用具有深刻意义.利用DMA进行ADC采样,具有速度快,极大减少CPU消耗的优势,对于数据采集系统具有很大的优势,特别是其单路2.4MSPS采样速度,三路组合可以达到惊人的7.2MSPS采样速度,对于一般应用均可满足. 2.STM32Cube配置      2.1 工程建立在前面均与简述,这里不做赘述,系统时钟180MHz.        2.2 ADC参数配置              Scan

高驰涛 云智慧首席架构师 据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC具体方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs采样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),课上讲详述. 下面三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

使用体素化网格方法实现下采样,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准.曲面重建.形状识别等算法速度中非常实用. PCL实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格(可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合),然后在每个体素(即,三维立方体)内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素就内所有点就用一个重心点最终表示,对于所有体素处理后得到过滤后的点云.这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确. 所