crysis2 video&cryengine3 editor show

本文详细解析了 Crysis 2 游戏中使用的光影技术,包括 project texture lighting 和 color grading 的应用,展示了游戏编辑器的强大功能及其直观易用的特性,并介绍了推荐的开发配置。

crysis2 gdc2010 show video:

http://www.gametrailers.com/video/gdc-10-crysis-2/63009

crytek engineer 某个现场会议给观众展示editor:

http://www.tudou.com/programs/view/K0jL1Oe7aGM/

 

光影这里没有什么不同,light propagation volume没有提到,deferred lighting 带着project texture(texture 可以是比较复杂的material,比如动态的texture)。

里面有几个场景真的看起来非常赞,虽然技术上使用也比较基础,但是真的很唬人。

一个是窗户前面的外面阳光透下来的光----其实是里面做的project texture lighting。

还有一个水波纹投射到桌子上,很像水反射出来的光,其实还是project texture lighting。

 

crysis2视频里有个color grading这个对于单个场景重复使用是挺有用的,各个时间段一调节果然不同。

edtior部分又show了一把太阳光的light volume。

 

然后可破坏场景,无需多说。

 

最后editor很好,what you see is what u get深深贯彻,编辑起来非常快捷和方便。

里面的property填写也很快。

 


最后是他们开发机的推荐配置:

i7的cpu,64位os,配大内存,nv2系列的gpu。

内容概要:本文介绍了如何利用RocketMQ消息队列构建“边缘AI推理”赛题的弹性数据管道,涵盖消息轨迹、延迟消息、Pop消费模式等核心概念,并结合实际计算机竞赛场景,展示了在高丢包网络环境下实现可靠消息传输与处理的技术方案。通过自定义延迟级别、消息压缩切片、灰度消费等技巧,支持大规模AI图像上传、云端聚合、结果回传及全程审计。代码案例涉及边缘侧C++发送、Java消费者合并分片、Pop模式保障离线续传以及消息轨迹生成比赛报告,全面支撑高并发、低延迟、高可靠的竞赛需求。未来将融合MQTT接入、AI原生调度与绿色计算技术,进一步优化系统性能与能效。; 适合人群:具备一定分布式系统和消息中间件基础,参与或指导计算机类学科竞赛(如边缘计算、AI识别赛道)的研发人员、高校师生及技术教练;熟悉Java、Python、C++编程及相关SDK使用的开发者。; 使用场景及目标:①在高丢包、弱网环境下构建稳定的边缘AI数据通道;②实现AI任务的延迟调度、流量灰度、分片传输与结果追踪;③为竞赛提供可审计、可监控、可扩展的消息基础设施,确保公平性与实时性;④探索RocketMQ在智能制造、智慧城市等真实工业场景中的教学与应用落地。; 阅读建议:建议结合Kubernetes集群环境和实际竞赛平台进行代码实践,重点关注Pop模式、消息切片聚合、轨迹追踪等关键技术的实现细节,并关注RocketMQ 5.x新特性在AI与物联网场景下的演进方向。
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