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

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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