NeHe OpenGL Lesson24 – Tokens, Extensions, Scissor Testing And TGA Loading

本文介绍了如何使用OpenGL API提取并解析OpenGL扩展,包括显示卡的硬件信息如渲染器名称、供应商名称、版本号和扩展名。此外,还详细讲解了剪切测试的概念和应用,通过设置剪切区域,限制绘制操作只在屏幕上的特定矩形区域内进行。

screen_shot6-300x225 This sample shows us how to extract the OpenGL extensions into tokens and scissor testing.
In the masking example, I already wrote some code of loading TGA textures. But here, another TGA loading also provided.
In addition to get the OpenGL extensions, we could also get some information about our display card hardware information with OpenGL API functions. We could get the where our display card render name, vendor name, version number and extensions like this:

char* render = (char *)glGetString(GL_RENDERER));
char* vendor = (char *)glGetString(GL_VENDOR));
char* version = glGetString(GL_VERSION));
// ext seperate by ' ' space character
char* ext = (char *)glGetString(GL_EXTENSIONS)

 

Scissor testing will let us draw something only in a rectangle area on the screen. The following code used to set up scissor testing:

glScissor(x, y, width, height);
glEnable(GL_SCISSOR_TEST);    
 
// draw something here
// ...
 
glDisable(GL_SCISSOR_TEST);

glScissor defines a rectangle, called the scissor box,in window coordinates.The first two arguments,x and y,specify the lower left corner of the box.width and height specify the width and height of the box. For more details about this function, you could check to http://www.opengl.org/sdk/docs/man/xhtml/glScissor.xml.

 

The full source code could be downloaded from here.

转载于:https://www.cnblogs.com/open-coder/archive/2012/08/23/2653277.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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