文章目录前言一、回顾一下上一篇的结尾在这里插入图片描述二、我们来解析一下UNITY_PBS_USE_BRDF1（高配）1、迪士尼BRDF原则2、迪士尼的漫反射函数3、参数：perceptualRoughness（感性的粗糙度）4、参数：halfDir（半角向量）5、参数：nv(法线向量点积视线向量)6、参数：nl、nh、lv、lh我们在下篇文章中，继续解析BRDF的镜面反射三、最终代码.cginc代码：Shader代码：前言我们在这篇文章中，继续来继续解析BRDF中的高配置情况（UNITY_PBS_USE_BRDF1）下，迪士尼的漫反射计算Unity中Shader的BRDF解析（一）一、回顾一
一、实验目的1、掌握VRRP的配置方法；2、理解VRRP的工作原理；3、熟悉VRRP的报文格式。二、实验拓扑：三、实验要求根据如上图所示的配置信息分别为路由器R1和路由器R2的两个接口配置IP地址和子网掩码。创建VRID分别为2和3的两个虚拟路由器，将路由器R1的接口1和路由器R2的接口1分配给VRID为2的虚拟路由器，并将路由器R1的接口2和路由器R2的接口2分配给VRID为3的虚拟路由器，对应的虚拟MAC地址如上图。为VRID为2的虚拟路由器分配虚拟IP地址192.1.1.254，使得路由器R1成为VRID为2的虚拟路由器的主路由器。为VRID为3的虚拟路由器分配虚拟IP地址192.1.2
大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来，也并非万能的什么都知道，特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等，此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答；不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种方式挂在大模型上此时在知识库存在的知识可从中作答，不属于知识库中的内容还是按照大模型原来方式生成，精准度会高不少；知识库的内容包括文本、PDF、图片、视频、网页等等； 基于LLM的本地私有化知识库实现主要分为两种： 1、模型训练微调：将知识库的内容整理成训练数据集，拿这些整理好的数据集来训练该模型，最终让模型“学会”该知识库的
学习视频：孙哥说SpringMVC：结合Thymeleaf，重塑你的MVC世界！｜前所未有的Web开发探索之旅衔接上文SpringMVC学习随笔-控制器(Controller)开发详解：控制器跳转与作用域（一）SpingMVC中request作用域的处理代码#基于Model的方式@RequestMapping("view2")publicStringview2(Modelmodel){ //等同于request.addAttribute();model.addAttribute("name","suns");return"result1";}#基于ModelMap的方式同上@RequestM
Nginx配置静态网站 本篇文章介绍如何使用Nginx部署自己的静态网站。准备工作静态网站内容：为了方便操作，我使用自己GitHub上现成的静态网站作为部署内容，地址：https://github.com/NingNing0111/AlgorithmNote/tree/master/AlgorithmNote/siteLinux服务器：root权限，安装并运行Nginx步骤一、获取静态网站目录#克隆项目gitclonehttps://github.com/NingNing0111/AlgorithmNote.git#site目录就是页面内容，将site目录放到root以外的目录mvAlgori
十九、函数(二)1、函数参数之接受不定量参数1）普通函数不定量传参用法//接受不定量参数的函数#include//引入头文件cstdargintAdd(unsignedcount,...)//第一个参数为参数的个数，第二个参数为三个.{ intrt{}; char*c_arg;//声明一个指针变量 va_start(c_arg,count);//将参数数据指针赋值给c_arg for(inti=0;i2）示例：计算多个数的平均值//通过不定量参数函数，求多个数的平均数#include#includeintAverage(unsignedcount,...){ va_listarg;//va_l
1.当执行完system_interrupt函数，执行153行iret时，记录栈的变化情况。system_interrupt程序内容如下：iret用于在处理器状态转移期间从中断或异常处理程序返回到被中断的程序，还原被中断程序的执行环境，包括寄存器、堆栈以及特权级别的状态。iret指令执行以下操作：从堆栈中弹出EIP寄存器的值，以恢复中断或异常处理程序返回到的下一条指令的地址。从堆栈中弹出CS寄存器的值，以恢复中断或异常处理程序返回到的代码段。从堆栈中弹出标志寄存器EFLAGS的值，以恢复标志寄存器的状态。如果在中断或异常处理程序执行期间切换了堆栈，iret会从堆栈中弹出新的ESP寄存器的值，以
Twirl扭曲旋转特效//持续时间(时间过后不会回到原来的样子)//整个屏幕被分成几行几列//扭曲中心位置//扭曲的数量//振幅staticTwirl*create(floatduration,constSize&gridSize,constVec2&position,unsignedinttwirls,floatamplitude);源码voidTwirl::update(floattime){inti,j;Vec2c=_position;for(i=0;i(_gridSize.width+1);++i){for(j=0;j(_gridSize.height+1);++j){Vec3v=ge
文章目录前言一、问题描述二、DP实现1、最优子结构性质*****2、状态表示*****3、状态递归方程*****4、计算最优值*****5、代码实现：输出最长公共子序列6、代码实现：输出最优解前言一、问题描述列举X的所有子序列，然后检查它是否也是Y的子序列，从而确定它是否是X和Y的公共子序列。枚举算法的时间复杂度为指数级时间复杂度。二、DP实现1、最优子结构性质*****注意：可能同时有多个长度相等的最长公共子序列！倒推—从最后一个元素开始分析2、状态表示*****输入序列对(X(m-1),Y(n-1))，(X(m-1),Yn)和(Xm,Y(n-1))都分别表示一个子问题（xm等于或不等于yn
传统推荐模型（二）协同过滤的进化——矩阵分解算法针对协同过滤算法的头部效应较明显、泛化能力较弱的问题，矩阵分解算法被提出。矩阵分解在协同过滤算法中“共现矩阵”的基础上，加人了隐向量的概念，加强了模型处理稀疏矩阵的能力，针对性地解决了协同过滤存在的主要问题。1、矩阵分解算法原理协同过滤算法找到用户可能喜欢的视频的方式很直接，即基于用户的观看历史，找到跟目标用户A看过同样视频的相似用户，然后找到这些相似用户喜欢看的其他视频，推荐给目标用户A。矩阵分解算法则期望为每一个用户和视频生成一个隐向量，将用户和视频定位到隐向量的表示空间上，距离相近的用户和视频表明兴趣特点接近，在推荐过程中，就应该把距离相近
