我正在尝试使用ogre合成器框架设置延迟渲染器。我尝试在下面的代码中实现一个点光源着色器(作为全屏四边形效果，没有衰减或镜面反射计算):将延迟数据输出到GBuffer的Material:voidToGBufferVP(float4iPosition:POSITION,float3iNormal:NORMAL,float2iUV0:TEXCOORD,outfloat4oPosition:POSITION,outfloat3oViewPos:TEXCOORD0,outfloat3oNormal:TEXCOORD1,outfloat2oUV0:TEXCOORD2,uniformfloat4x
我正在编写分子动力学模拟，一些内核将使用CUDA进行计算。我从使用一些c++11功能的普通CPU实现开始我的代码。现在我必须添加一些CUDA代码，我必须使用不支持c++11功能的编译器(gcc在我的makefile中，我分别从所有cpp文件创建对象，最后将它们全部链接在一起。此外，我的代码以这样一种方式拆分，即可以使用“现代”编译器编译没有CUDA的部分，而使用旧编译器编译其余部分(利用CUDA)。我现在的问题是，这是否可以，或者我是否会/可能会遇到问题？ 最佳答案 我不知道Cuda，但我知道的是将C++98和C++11目标文件链接
我有一些用OpenGL编写的渲染代码。我使用模板缓冲区来实现裁剪://Let'sassumethisisdoneinrenderloop.if(!already_created()){create_stencil_attachment_and_bind_to_FB_as_depth_stencil_attachment();}glEnable(GL_STENCIL_TEST);glColorMask(0,0,0,0);glDepthMask(0);glClearStencil(0);glClear(GL_STENCIL_BUFFER_BIT);glStencilFunc(GL_ALWA
首先，我对C++11还是比较陌生，所以如果我遗漏了什么，请原谅我的疏忽。所以我想做的基本上是让调用者传入一个函数和该函数的任意参数，将其存储起来，然后稍后异步调用它。似乎有2个主要选项:使用std::bind将std::function绑定(bind)到它的参数(使用可变参数模板获得)，然后稍后调用它将参数包转换为一个元组，存储它和std::function，然后再次将元组解压为多个参数并使用它调用函数问题是，一种方法比另一种更好吗？两者之间有优缺点/性能优势吗？谢谢!编辑:根据要求，这里有一个澄清，第一种情况是更早的绑定(bind)，我将args绑定(bind)到函数，只要调用者传递
最近，我一直在尝试寻找一个线程化并发任务的库。理想情况下，一个在线程上调用函数的简单接口(interface)。任何时候都有n个线程，一些线程比其他线程完成得更快，并且到达时间不同。首先我尝试了Rx，它在C++中非常棒。我也研究过Blocks和TBB，但它们都依赖于平台。对于我的原型(prototype)，我需要保持平台独立性，因为我们还不知道它将运行在什么平台上，并且在做出决定时可能会发生变化。C++11有很多关于线程和并发的东西，我发现了很多这样的线程池示例。https://github.com/bilash/threadpool类似的项目使用与std::thread和std::m
我正在考虑重构一个中等规模的代码库，使其始终使用大括号初始化。有什么我应该注意的效率问题吗？一些示例可能是POD类型和内置类型，以及具有大量构造参数的大型类呢？ 最佳答案 这取决于您所说的“始终使用大括号初始化”是什么意思。如果你像这样转换一个构造函数Xx(a,b,c);进入Xx{a,b,c};(并且行为不会因为选择了不同的构造函数而改变)那么生成的代码的效率应该不会提高或降低。另一方面:std::vectorv{"longcharacterstringa","longcharacterstringb","longcharacter
我期待在Opencv中进行3d图像处理的教程。我有O'Reilly出版的书，这是一本用于Opencv中的2D图像处理的好书。谁能给我介绍一些3D图像处理的资源？ 最佳答案 本题中的3D图像代表体数据，通常是指CT/MRI数据等2D图像系列。下面有几个有用的库:VTK:VisualizationToolkit，最初是为可视化3D体数据而设计的，一些核心算法如raycasting和marchingcubes提供。ITK:Insighttoolkit，VTK的兄弟，都是Kitware开发的。ITK用于3d图像处理，如配准和分割，它没有可视
先学习下cuda的CooperativeGroupsCUDA之CooperativeGroups操作，细粒度并行操作。CUDA编程入门之CooperativeGroups(1)submodules/diff-gaussian-rasterization/cuda_rasterizer/rasterizer_impl.cuforward计算fx、fy根据3D高斯个数初始化几何相关变量内存根据固定blocksize，计算tilesizedim3tile_grid((width+BLOCK_X-1)/BLOCK_X,(height+BLOCK_Y-1)/BLOCK_Y,1);dim3block(BL
效果实现过程1.获取Canvas元素和设置初始参数//获取Canvas元素constcanvas=document.querySelector('#scene');canvas.width=canvas.clientWidth;canvas.height=canvas.clientHeight;constctx=canvas.getContext('2d');//针对高DPI屏幕进行缩放if(window.devicePixelRatio>1){canvas.width=canvas.clientWidth*2;canvas.height=canvas.clientHeight*2;ctx.s
文章目录前置知识一、动机二、相关工作三、Preliminary四、方法前置知识1）仿射变换\quad所谓仿射变换，就是向量经过一次线性变换加一次平移变换，用公式可以表示为：\quad其中，p为变换前原始向量，q为变换后目标向量，A为线性变换矩阵，b为平移变换向量。\quad对于二维图像而言，p和q分别是某个像素点在原图和仿射变换后的图中的未知（x,y）。因此，p、q可以写成如下形式：\quad所以，仿射变换矩阵T如上形式，是一个3*3的矩阵。它的作用是将某一个图片中的所有像素点的位置进行改变，映射到一个新图中。注意：在这个过程中，只改变像素点的位置，不改变像素点的值。\quad一般来讲，我们要
