当前位置: 首页 > news >正文

wordpress gif/沈阳网站关键词优化公司

wordpress gif,沈阳网站关键词优化公司,网站代运营公司,专业的建网站公司地址3D渲染引擎设计者面临的最大问题之一是可见性计算:只必须绘制可见的墙壁和物体,并且必须以正确的顺序绘制它们(应该在远处的墙壁前面绘制近墙) 。 更重要的是,对于游戏等应用程序来说,开发能够快速渲染场景…

3D渲染引擎设计者面临的最大问题之一是可见性计算:只必须绘制可见的墙壁和物体,并且必须以正确的顺序绘制它们(应该在远处的墙壁前面绘制近墙) 。 更重要的是,对于游戏等应用程序来说,开发能够快速渲染场景的算法非常重要。 因此,现在存在多种解决可见性计算问题的方法。

二进制空间分区 (BSP) 是一种可用于大大加快 3D 渲染中可见性计算速度的技术。 它已被多款著名游戏使用,例如《Doom》和《Quake》。

  • Map — 这是指正在渲染的区域:在游戏中,这是游戏地图或关卡。
  • Viewpoint——我们渲染的视角
  • Field of View — 视野,从视点的位置和角度可见的地图区域

使用 Doom 使用的二维地图示例来解释该系统。 然而,BSP 可以轻松扩展到 3 维(或更多?)——代替 2 维线,可以使用 3 维平面等。

1、预先计算

在渲染地图之前,我们必须对其执行大量计算。 然而,一旦执行这些计算,其结果就可以多次使用。 这是 BSP 的优点之一——一旦执行了计算,就不需要再次执行,除非地图发生更改。 BSP 只允许“静态”地图,或者不移动的地图。 如果地图有任何移动部分,那么它们必须单独渲染。

必须做的是将地图划分为凸多边形。 凸多边形是所有内角都小于或等于180度的多边形。 例如,以下形状是凸多边形:

然而,以下形状不是凸形的:

如果地图被认为是一个非凸多边形,我们可以通过在其上画一条分界线将其分成两个子多边形。 例如,考虑以下地图:

将这个多边形一分为二时,我们创建了两个“子多边形”。 这种划分可以用一个简单的树来表示:

现在可以递归地划分两个子多边形中的每一个。 每个分支都会为树产生一个新的“分支”。 递归一直持续到地图被划分为凸多边形,即树的“叶子”。

出于显而易见的原因,如果可能的话,希望保持树“平衡”:也就是说,保持树两侧的高度大致相等。

2、渲染

使用 BSP 树的渲染也是使用递归算法完成的。 最常见的方法是从根节点(树的顶部)开始并递归地向下工作。 这就是为什么需要保持树平衡:这减少了递归的数量。 递归到大深度可能会显着减慢渲染速度。

可见性排序系统的核心在于渲染函数递归的顺序。 也就是说,给定节点的左子树还是右子树是否先渲染。 对于任何特定节点,都有一条分界线,将其分为两个子节点。 如果这条线延伸到无穷远,我们渲染的视点可以被认为是在“左”或“右”侧。 视点所在的一侧决定首先渲染哪个子节点。

请注意,实际上有两种执行渲染的方式:

  • 从后到前

在从后到前的渲染器中,首先渲染远处的墙壁,并被较近的墙壁遮挡。 这是上图中使用的系统。 从后到前渲染的缺点之一是过度绘制 - 绘制的部分墙壁被较近的墙壁遮挡而看不到。 这是不必要的开销。

  • 从前到后

从前到后渲染器以相反的方式工作:首先渲染较近的墙壁,然后将较远的墙壁剪裁到已绘制的墙壁上。 因为它没有过度绘制,所以几乎所有实用的 BSP 渲染器都使用从前到后的方法。

因此,简单的从后到前渲染器的一些示例伪代码将是:

function render(node)
{if this node is a leaf{draw this node to the screen}else{determine which side of the dividing line the viewpoint isif it is on the left side{render(right subnode)render(left subnode)}else{render(left subnode)render(right subnode)}}
}

bsp 树的主要缺点是整个地图必须是静态的(不可移动)——如果其中一部分移动,则必须重建整个树。 克服这个问题的一种方法是将静态和移动部分分开,并分别渲染它们。

3、BSP 树的其他用途

除了可见性排序之外,BSP 树还有许多其他用途。 其中之一是,以分层方式划分地图(例如这样)允许将地图的大部分排除在渲染过程之外 - 如果所有特定节点都在视点的视野之外,则该节点可以从渲染中丢弃。 这是加速渲染引擎的快速有效的方法。

这棵树还可以用于许多其他效果,例如阴影。

相关文章:

用BSP优化3D渲染

3D渲染引擎设计者面临的最大问题之一是可见性计算:只必须绘制可见的墙壁和物体,并且必须以正确的顺序绘制它们(应该在远处的墙壁前面绘制近墙) 。 更重要的是,对于游戏等应用程序来说,开发能够快速渲染场景…...

Composer常见错误解决

Composer 是 PHP 社区广泛使用的一个依赖管理工具,它帮助开发者定义、管理和安装项目所需的库。在使用 Composer 的过程中,可能会遇到各种错误和问题。以下是一些常见的 Composer 错误及其解决方法: 1. 内存限制错误 错误信息:P…...

amazon中sns的使用

使用网页配置订阅 创建主题>使用标准>自定义名称>其他默认 点击创建即可 创建订阅 订阅策略配置(不配置,会推送给多个人,除非你每个都创建主题) 注意: 可以你可以随便写,后面的值只能是对象&am…...

web前端面试题----->VUE

Vue的数据双向绑定是通过Vue的响应式系统实现的。具体原理: 1. Vue会在初始化时对数据对象进行遍历,使用Object.defineProperty方法将每个属性转化为getter、setter。这样在访问或修改数据时,Vue能够监听到数据的变化。 2. 当数据发生变化时…...

计算机领域热门技术词汇

文章目录 计算机领域热门技术词汇1、机器学习 machine learning2、神经网络 neural network3、深度学习 deep learning4、自然语言处理 natural language processing5、计算机视觉 computer vision6、大数据 big data7、数据挖掘 data mining(DM)8、云计…...

jsp指令和动作

1.page指令:描述页面信息 pageENcoding:软件编码 contentType:浏览器编码 2.include指令:将多个网页合成一个网页,静态包含网页 问题:1.在网页源代码中,会形成错误的多遍代码,将主页面代码和…...

手撕算法-最小覆盖子串

描述 分析 滑动窗口。 参考力扣官方的题解思路 本问题要求我们返回字符串 s 中包含字符串 t 的全部字符的最小窗口。我们称包含 t 的全部字母的窗口为「可行」窗口。 我们可以用滑动窗口的思想解决这个问题。在滑动窗口类型的问题中都会有两个指针,一个用于「延伸…...

TrOCR—基于Transformer的OCR入门

导 读 本文主要介绍TrOCR:基于Transformer的OCR入门。 背景介绍 多年来,光学字符识别 (OCR) 出现了多项创新。它对零售、医疗保健、银行和许多其他行业的影响是巨大的。尽管有着悠久的历史和多种最先进的模型,研究人员仍在不断创新。与深…...

WIN使用LPD协议来共享打印机含统信UOS

打开“控制面板”,“程序和功能”,“启动或关闭Windows功能”,下拉找到“打印和文件服务”,勾选“LPD打印服务”和“LPR端口监视器”。确定之后重启电脑,共享主机和其它需要添加共享打印机的都开启功能和重启。 一、启…...

huawei 华为 交换机 配置 LACP 模式的链路聚合示例 (交换机之间直连)

组网需求 如 图 3-22 所示, SwitchA 和 SwitchB 通过以太链路分别都连接 VLAN10 和 VLAN20 的网络,且SwitchA 和 SwitchB 之间有较大的数据流量。用户希望 SwitchA 和 SwitchB 之间能够提供较大的链路带宽来使相同VLAN 间互相通信。在两台 Switch 设备上…...

c++ 有名对象和匿名对象

c 有名对象和匿名对象 有名对象就是有名字的对象&#xff0c;匿名对象就是没有名字的对象。 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 using namespace std; #include<iostream> class score { public:score(){math 100;chinese 100;english 100;}score(int _math, int _…...

day 36 贪心算法 part05● 435. 无重叠区间 ● 763.划分字母区间 ● 56. 合并区间

一遍过。首先把区间按左端点排序&#xff0c;然后右端点有两种情况。 假设是a区间&#xff0c;b区间。。。这样排列的顺序&#xff0c;那么 假设a[1]>b[0],如果a[1]>b[1]&#xff0c;就应该以b[1]为准&#xff0c;否则以a[1]为准。 class Solution { public:static bo…...

【数据结构与算法】快速排序(详解:快排的Hoare原版,挖坑法和双指针法|避免快排最坏时间复杂度的两种解决方案|小区间优化|非递归的快排)

引言 快速排序作为交换排序的一种&#xff0c;在排序界的影响力毋庸置疑&#xff0c;我们C语言中用的qsort&#xff0c;C中用的sort&#xff0c;底层的排序方式都是快速排序。相比于同为交换排序的冒泡&#xff0c;其效率和性能就要差的多了&#xff0c;本篇博客就是要重点介绍…...

三位数组合-第12届蓝桥杯选拔赛Python真题精选

[导读]&#xff1a;超平老师的Scratch蓝桥杯真题解读系列在推出之后&#xff0c;受到了广大老师和家长的好评&#xff0c;非常感谢各位的认可和厚爱。作为回馈&#xff0c;超平老师计划推出《Python蓝桥杯真题解析100讲》&#xff0c;这是解读系列的第42讲。 三位数组合&#…...

Mongodb入门到入土,安装到实战,外包半年学习的成果

这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第27天&#xff0c;今天主要记录前端进阶必须掌握内容Mongodb数据库,从搭建环境到运行数据库,然后使用MongodB; 一、文章内容 数据库基础知识关系型数据库和非关系型数据库为什么学习Mongodb数据库环境搭建及运行MongodbMongodb命…...

【C++初阶】之类和对象(下)

【C初阶】之类和对象&#xff08;下&#xff09; ✍ 再谈构造函数&#x1f3c4; 初始化列表的引入&#x1f498; 初始化列表的语法&#x1f498; 初始化列表初始化元素的顺序 &#x1f3c4; explicit关键字 ✍ Static成员&#x1f3c4; C语言中的静态变量&#x1f3c4; C中的静…...

Spring Boot 3 极速搭建OAuth2认证框架

本篇环境 Java 17Spring Boot 3.2.3Spring Authorization Server 1.2.3开发工具 SpringToolSuite4Spring Boot 3.2.3 需要JDK 17及之上的版本。 项目初始化 项目可以使用Spring的初始化器生成, 也可以创建一个Maven类型的项目。 项目创建后的目录结构如下: 项目配置 使用 …...

大数据开发(离线实时音乐数仓)

大数据开发&#xff08;离线实时音乐数仓&#xff09; 一、数据库与ER建模1、数据库三范式2、ER实体关系模型 二、数据仓库与维度建模1、数据仓库&#xff08;Data Warehouse、DW、DWH&#xff09;1、关系型数据库很难将这些数据转换成企业真正需要的决策信息&#xff0c;原因如…...

Python读取csv文件入Oracle数据库

在Python中&#xff0c;使用pandas库的read_sql_query函数可以直接从SQL查询中读取数据到DataFrame。而pd.set_option函数用于设置pandas的显示选项。具体来说&#xff0c;display.unicode.ambiguous_as_wide选项用于控制当字符宽度不明确时&#xff0c;pandas是否将这些字符显…...

Linux_进程概念_冯诺依曼_进程概念_查看进程_获取进程pid_创建进程_进程状态_进程优先级_环境变量_获取环境变量三种方式_3

文章目录 一、硬件-冯诺依曼体系结构二、软件-操作系统-进程概念0.操作系统做什么的1.什么叫做进程2.查看进程3.系统接口 获取进程pid- getpid4.系统接口 获取父进程pid - getppid5.系统接口 创建子进程 - fork1、手册2、返回值3、fork做了什么4、基本用法 6.进程的状态1、进程…...

Set A Light 3D Studio中文--- 打造专业级3D照明效果

Set A Light 3D Studio是一款专业的灯光模拟软件&#xff0c;专为摄影师和电影制片人打造。它允许用户在计算机上模拟并预览各种布光效果&#xff0c;助力拍摄出真实、精准且具有艺术感的作品。软件提供了丰富的灯光和场景模型&#xff0c;用户可以灵活调整光源参数&#xff0c…...

【深度学习】基于机器学习的无机钙钛矿材料形成能预测,预测形成能,神经网络,回归问题

文章目录 任务分析数据处理处理离散数值处理缺失值处理不同范围的数据其他注意事项 我们的数据处理模型训练网页web代码、指导 任务分析 简单来说&#xff0c;就是一行就是一个样本&#xff0c;要用绿色的9个数值&#xff0c;预测出红色的那1个数值。 数据处理 在进行深度数…...

20240321-2-Adaboost 算法介绍

Adaboost 算法介绍 1. 集成学习 集成学习&#xff08;ensemble learning&#xff09;通过构建并结合多个学习器&#xff08;learner&#xff09;来完成学习任务&#xff0c;通常可获得比单一学习器更良好的泛化性能&#xff08;特别是在集成弱学习器&#xff08;weak learner…...

python第三方库的安装,卸载和更新,以及在cmd下pip install安装的包在pycharm不可用问题的解决

目录 第三方库pip安装&#xff0c;卸载更新 1.安装&#xff1a; 2.卸载 3.更新 一、第三方库pip安装&#xff0c;卸载更新 1.安装 pip install 模块名 加镜像下载&#xff1a;pip install -i 镜像网址模块名 常用的是加清华镜像&#xff0c;如 pip install -i https://pyp…...

Python第三次作业

周六 1. 求一个十进制的数值的二进制的0、1的个数 def er(x):a bin(x)b str(a).count("1")c str(a).count("0") - 1print(f"{a},count 1:{b},count 0:{c}")x int(input("enter a number:")) er(x) 2. 实现一个用户管理系统&…...

ai写作软件选哪个?这5款风靡全球的工具不容错过!

从去年到现在&#xff0c;ai 人工智能的发展一直是许多人关注的重点&#xff0c;每隔一段时间新诞生的 ai 工具软件&#xff0c;总会成为人们茶余饭后谈论的焦点。不过在种类繁多的 ai 工具软件中&#xff0c;ai 写作软件是最常被使用的 ai 工具类别&#xff0c;它的使用门槛较…...

信号处理与分析——matlab记录

一、绘制信号分析频谱 1.代码 % 生成测试信号 Fs 3000; % 采样频率 t 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量 x1 1*sin(2*pi*50*t) 1*sin(2*pi*60*t); % 信号1 x2 1*sin(2*pi*150*t)1*sin(2*pi*270*t); % 信号2% 绘制信号图 subplot(2,2,1); plot(t,x1); title(信号x1 1*sin(…...

Android Databinding 使用教程

Android Databinding 使用教程 一、介绍 Android Databinding 是 Android Jetpack 的一部分&#xff0c;它允许你直接在 XML 布局文件中绑定 UI 组件到数据源。通过这种方式&#xff0c;你可以更简洁、更直观地更新 UI&#xff0c;而无需编写大量的 findViewById 和 setText/…...

【每日跟读】常用英语500句(200~300)

【每日跟读】常用英语500句 Home sweet home. 到家了 show it to me. 给我看看 Come on sit. 过来坐 That should do nicely. 这样就很好了 Get dressed now. 现在就穿衣服 If I were you. 我要是你 Close your eyes. 闭上眼睛 I don’t remember. 我忘了 I’m not su…...

【Java开发过程中的流程图】

流程图由一系列的图形符号和箭头组成&#xff0c;每个符号代表一个特定的操作或决策。下面是一些常见的流程图符号及其含义&#xff1a; 开始/结束符号&#xff08;圆形&#xff09;&#xff1a;表示程序的开始和结束点。 过程/操作符号&#xff08;矩形&#xff09;&#xff…...