openGL管线各环节细节
demi 在 周一, 03/02/2020 - 09:45 提交
1、各顶点会通过模型矩阵和投影矩阵来转换。 2、法线会通过从模型矩阵获得的左上角的3x3矩阵的逆变换来转换。 3、纹理坐标会通过纹理矩阵来转换。 4、光照算法会得到应用以修改基色。 5、可能会自动生成纹理坐标、应用颜色材质状态以及计算点的大小。 这个阶段最主要的操作是转换与光照。
1、各顶点会通过模型矩阵和投影矩阵来转换。 2、法线会通过从模型矩阵获得的左上角的3x3矩阵的逆变换来转换。 3、纹理坐标会通过纹理矩阵来转换。 4、光照算法会得到应用以修改基色。 5、可能会自动生成纹理坐标、应用颜色材质状态以及计算点的大小。 这个阶段最主要的操作是转换与光照。
当每个像素按照统一的方式存储时,存储所有像素的空间就叫做缓冲区。帧缓冲区包含了颜色缓冲区、深度缓冲区、模板缓冲区、累计缓冲区。光栅化是把顶点数据转换为片元的过程,具有将图转化为一个个栅格组成的图象的作用,特点是每个元素对应帧缓冲区中的一像素。光栅化其实是一种将几何图元变为二维图像的过程。
Gouraud Shading和Phong Shading都是光照反射模型(Reflection Model),用来计算镜面反射方向的光强。
2019年3月份推出Vulkan 1.1规范之后,1月6日,Khronos又推出了Vulkan 1.2规范,在原有版本上增加了23项功能扩展,同时保持GPU兼容,NVIDIA、AMD、Intel及ARM、Imagination这五家公司已经支持了新规范。
人工智能是一门新兴的技术学科,它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务,这些任务需要聪明的人来完成。
特征工程是机器学习中不可或缺的一部分,在机器学习领域中占有非常重要的地位。
现在机器学习应用非常流行,了解机器学习项目的流程,能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。
前文中了解到,神经网络由多个神经单元组成,而本篇博客将会了解到深度学习由多个神经网络组成,并且分为 输入层、隐藏层和输出层,隐藏层涉及到的知识点最多,是本文的重点。
这一篇笔记主要总结下光栅结构在集成光路中的不同应用,加深一下对此的理解。
云计算依然被多种迷思所困扰。这些迷思可能会减缓企业的发展速度、阻碍创新并引发恐慌。尽管在过去的五年中,云计算的普及度已显著提升,但一些自云计算诞生以来就已存在的迷思一直延续至今。此外,也出现了一些新的迷思。