pyrender.render flag 参数记录

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本来是为了提速render,记录下内部的一些参数的含义
 

    NONE = 0
    """Normal PBR Render."""
    DEPTH_ONLY = 1
    """Only render the depth buffer."""
    OFFSCREEN = 2
    """Render offscreen and return the depth and (optionally) color buffers."""
    FLIP_WIREFRAME = 4
    """Invert the status of wireframe rendering for each mesh."""
    ALL_WIREFRAME = 8
    """Render all meshes as wireframes."""
    ALL_SOLID = 16
    """Render all meshes as solids."""
    SHADOWS_DIRECTIONAL = 32
    """Render shadows for directional lights."""
    SHADOWS_POINT = 64
    """Render shadows for point lights."""
    SHADOWS_SPOT = 128
    """Render shadows for spot lights."""
    SHADOWS_ALL = 32 | 64 | 128
    """Render shadows for all lights."""
    VERTEX_NORMALS = 256
    """Render vertex normals."""
    FACE_NORMALS = 512
    """Render face normals."""
    SKIP_CULL_FACES = 1024
    """Do not cull back faces."""
    RGBA = 2048
    """Render the color buffer with the alpha channel enabled."""
    FLAT = 4096
    """Render the color buffer flat, with no lighting computations."""
    SEG = 8192
  1. DEPTH_ONLY = 1:只渲染深度缓冲区,这是最快的,因为它不涉及颜色计算。

  2. SKIP_CULL_FACES = 1024:不剔除背面,这可能会稍微快于默认的剔除背面,因为它减少了剔除操作。

  3. NONE = 0:没有特定的渲染选项,这通常意味着正常的渲染流程。

  4. OFFSCREEN = 2:离屏渲染,可能会比正常的屏幕渲染稍微慢一些,因为它涉及到额外的缓冲区操作。

  5. FLIP_WIREFRAME = 4 和 ALL_WIREFRAME = 8:线框渲染,通常比全色渲染快,因为它们不涉及面填充。

  6. ALL_SOLID = 16:所有网格作为实体渲染,这通常比线框渲染慢,因为需要进行面填充。

  7. SHADOWS_DIRECTIONAL = 32、SHADOWS_POINT = 64、SHADOWS_SPOT = 128 和 SHADOWS_ALL = 32 | 64 | 128:阴影渲染,这会增加渲染时间,因为需要计算阴影。

  8. VERTEX_NORMALS = 256 和 FACE_NORMALS = 512:顶点法线和面法线渲染,这通常比阴影渲染慢,因为需要额外的几何处理。

  9. RGBA = 2048:带有alpha通道的颜色缓冲区渲染,这可能会比没有alpha通道的渲染慢,因为需要额外的alpha混合。

  10. FLAT = 4096:平面渲染,没有光照计算,这可能会比带有光照的渲染快。

  11. SEG = 8192:这个参数的具体含义不清楚,但如果它涉及到更复杂的渲染操作,它可能会是最慢的。

基于PCA的故障诊断方法(matlab) 1. PCA原理分析 PCA的原理主要是将原始数据进行降维。其具体工作原理参照:CodingLabs - PCA的数学原理 2. 数据预处理 训练数据集(只有正样本)为维数据,即有n个采样值,每个采样值有m个特征。 2.1 数据归一化 将数据X针对每个特征归一化为均值为0,均方根为1的数据。 其中: 3. PCA降维 3.1 首先求取协方差矩阵 协方差矩阵的公式为: 计算出来的协方差矩阵为特征m*m维矩阵。 3.2 求取特征值和特征向量 求取协方差矩阵R的特征值. 阅读详情

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