- 博客(23)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 GAMES101 完结篇(笔记和作业）
我已经把笔记和作业代码放在了GitHub上，欢迎访问GAMES101笔记及作业 (github.com)，如果对你有帮助，欢迎fork or star下面我想简单介绍一下这里面的东西GAMES101的学习就告一段落了，我现在处于边学习边寻找方向的阶段，以后还不一定用的上图形学，如果涉及这方面的东西估计会回头把那些公式再跟着老师推一下🆗那本专栏也就暂时到这里了。
2024-12-05 16:06:19
1598
原创 GAMES101虚拟机使用教程与探讨
环境配置请参考作业0的pdf，本文章主要对于配置好环境后怎么使用以及遇到的问题进行探讨（要是有更方便的使用方式欢迎在评论区讨论），自己刚开始用的时候也折腾了好久，希望能为后来学习的小伙伴节约一点工具使用上的时间吧，也是方便日后忘记怎么用了还能来看看。
2024-12-01 13:06:25
503
2
原创 GAMES101 作业 8 质点弹簧系统
这段代码通过计算弹簧力和使用显式 Verlet 积分方法更新质量点的位置，模拟了绳子的物理行为。这种方法在物理模拟中是常见的，因为它提供了相对简单的实现和良好的数值稳定性。显式 Verlet 积分方法（Explicit Verlet Integration）是一种用于数值模拟中的粒子系统和软体动力学的算法。它是一种位置-based dynamics（基于位置的动力学）方法，用于计算粒子在给定力的作用下随时间的运动。Verlet 方法以其简单性和稳定性而被广泛应用于计算机图形学和物理模拟中。
2024-12-01 12:40:46
1070
原创 GAMES101 作业 7: 路径追踪
这是一个衡量渲染质量的重要参数，它描述了在渲染过程中，对于屏幕上的每个像素点，我们发射了多少条光线（或者说进行了多少次采样）来计算其最终的颜色值。这种时候就得用“控制变量法”了，把佬写的正确的代码替换自己的代码，要是正确了就找到了自己的错误，替换了Scene.cpp文件后发现结果√。这段代码实现了路径追踪算法的核心逻辑，包括直接光照和间接光照的计算，以及俄罗斯轮盘赌技术来减少路径早期终止的影响。这段代码是一个路径追踪算法的实现，用于计算光线与场景中物体的交互，并返回最终的像素颜色。），则返回光源的颜色。
2024-11-30 14:26:30
719
原创 GAMES101 作业 6: 加速结构（BVH）
总结来说，这段代码通过计算光线与包围盒在每个维度上的交点时间，并检查这些时间是否满足相交条件，来确定光线是否与包围盒相交。总结来说，这段代码通过递归地遍历BVH，检测光线是否与物体相交，并返回最近的相交信息。这段代码是光线追踪算法中的一部分，用于在包围体积层次结构（BVH）中查找光线与物体的交点。如果当前节点是叶子节点（即没有子节点），则检测光线是否与该节点包含的物体相交，并返回相交信息。如果光线没有与当前节点的包围盒相交，则直接返回空的相交信息。为节点的BVH中的物体相交，并返回相交信息。
2024-11-29 12:39:19
1090
原创 GAMES101 作业 4：Bézier 曲线【贝塞尔曲线】
这次参考了这位大佬的代码（也是看的他在b站上的讲解视频），就这次作业来说比之前那位佬写的要简洁一些🆗就这样吧。
2024-11-24 17:42:36
1073
原创 GAMES101 作业 3: Pipeline and Shading【渲染管线与着色】
虽然是先在b站看了讲解视频，然后照着GitHub大佬的代码写的，但还是出现了不少插曲，调试就花了我两三个小时qwq比起教程更像是记录一个小白的coding过程吧🆗就这样了，thanks for reading。
2024-11-24 12:04:11
1184
1
原创 GAMES101作业 2: Triangles and Z-buffering
我是先阅读理解了上面大佬的代码再敲的，我的代码等作业都完成了再开源出来。来对比大佬的代码和框架的不同，以便得知大佬在哪些地方做了改进。（参考，里面的矩阵和课程不一样，可能是左手系？第三列前两个是0，因为r是正数，l是负数。
2024-10-13 10:07:11
377
原创 GAMES101作业 1: 旋转与投影
ps，主要拜读了GitHub大佬的作业代码并结合自己的理解加上了一些注释，更适合0基础宝子的体质，虚拟机和主机之间拖动文件出bug了，有空再根据自己的理解写一遍，做一些点微调（
2024-09-23 22:31:08
609
原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 深度学习(进阶)task03小白笔记
卷积神经网络通过局部感受野和参数共享有效地处理图像数据，而批量归一化通过规范化层输入改善了训练过程，两者均为深度学习在图像处理领域的重要技术。批量归一化特别适用于大规模数据集和复杂网络结构的训练，能够提高训练的稳定性和效率。卷积神经网络在图像识别、语音处理和围棋等领域有广泛应用，其强大的特征提取能力使其成为深度学习领域的核心技术之一。
2024-09-03 19:03:26
824
原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 深度学习(进阶)task02小白笔记
动量法通过结合当前梯度和之前梯度的方向来更新参数，帮助模型在梯度较小的区域逃离局部最小值和鞍点。现代优化策略通常包括动量、自适应学习率和学习率调度，以提高模型训练的效率和效果。利用提供的链接获取所需的计算资源。构建卷积神经网络（CNN），包括卷积层、批归一化层、ReLU激活函数、池化层和全连接层。使用交叉熵损失函数和Adam优化器。
2024-08-31 19:50:25
1144
原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 深度学习(进阶)task01小白笔记
局部极小值和鞍点是深度学习优化中的常见问题，理解它们的数学特性有助于改进优化策略。批量大小的选择对梯度下降的稳定性和效率有显著影响，适当的批量大小可以平衡两者。动量法通过考虑历史梯度，增加了优化过程的鲁棒性，有助于逃离不良局部最优解。自适应学习率根据训练过程中的反馈动态调整学习率，有助于优化过程的稳定性和收敛速度。
2024-08-27 22:08:47
608
原创 #Datawhale X 魔搭 AI夏令营 第五期来啦！
AI夏令营最后一期重磅来袭！本期看点：1. 更为合理的层次化项目活动(入门级满足大一新生兴趣需求，进阶级满足大佬挑战自我的意愿)2. 绝佳获取结营证书的机会3. 衔接大学丰富活动的时间安排(暑期末开展活动，既不影响自己的暑期安排，又能带着丰硕成果开始新的学业，何zhuang乐bi而de不zi为ben)4. 永远站在学习者的背后，for the learner！本期报名时间：8.18--8.24，面向全体学生！
2024-08-21 16:24:29
337
原创 Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期-AIGC task03小白笔记
GUI 是 "Graphical User Interface"（图形用户界面）的缩写。简单来说，GUI 就是你在电脑屏幕上看到的那种有图标、按钮和菜单的交互方式。ComfyUI是GUI的一种，是基于节点工作的用户界面，主要用于操作图像的生成技术，ComfyUI 的特别之处在于它采用了一种模块化的设计，把图像生成的过程分解成了许多小的步骤，每个步骤都是一个节点。这些节点可以连接起来形成一个工作流程，这样用户就可以根据需要定制自己的图像生成过程。暂时无法在飞书文档外展示此内容。
2024-08-17 23:31:35
1098
原创 Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期-AIGC task02小白笔记
是 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第四期的学习活动（），基于魔搭社区开展的实践学习。
2024-08-14 22:17:56
474
原创 Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期-AIGC task01小白笔记
是 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第四期的学习活动（），基于魔搭社区开展的实践学习。
2024-08-11 23:42:14
633
原创 基于术语词典干预的机器翻译挑战赛Task3#AI夏令营 #Datawhale #夏令营
中间层使用的GRU网络，并且网络中加入了注意力机制(Attention Mechanism)今天我们的任务是了解 Transformer 模型，并。
2024-07-20 23:58:39
541
原创 基于术语词典干预的机器翻译挑战赛Task2#AI夏令营 #Datawhale #夏令营
（构成单词的基本组成部分，一个词素可以是一个完整的单词，也可以是单词的一部分，但每一个词素都至少携带一部分语义或语法信息），这是NLP中最基本的步骤之一。：使用预训练的词向量或自己训练词向量，将词汇表中的词映射到高维空间中的向量，以捕捉语义信息（当前大模型领域训练的 embedding 模型就是用来完成此任务的）。：是一个用于自然语言处理（NLP）任务的库，它提供了丰富的功能，包括数据预处理、词汇构建、序列化和批处理等，特别适合于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。平台进行模型训练，这里不再重复说明。
2024-07-17 23:11:11
1135
原创 基于术语词典干预的机器翻译挑战赛Task1#AI夏令营 #Datawhale #夏令营
Datawhale官方有提供详细的速通文档：零基础入门大模型技术竞赛 - 飞书云文档 (feishu.cn)按照上述文档可以速通baseline。只要会点运行就可以！！！在机器学习和深度学习项目中，数据集通常被划分为三个部分：训练集（Training Set）、开发集（Development Set，也常被称为验证集，Validation Set）和测试集（Test Set）。这种划分的主要目的是为了评估模型的
2024-07-14 23:12:41
680
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人