dlssg-to-fsr3 项目使用指南

dlssg-to-fsr3 项目使用指南

dlssg-to-fsr3 Adds AMD FSR 3 Frame Generation to games by replacing Nvidia DLSS-G Frame Generation (nvngx_dlssg). dlssg-to-fsr3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlssg-to-fsr3

1. 项目目录结构及介绍

dlssg-to-fsr3/
├── dependencies/
│   └── FidelityFX-SDK/
│       └── sdk/
├── resources/
├── source/
├── vcpkg-ports/
├── clang-format
├── editorconfig
├── gitignore
├── CMakeLists.txt
├── CMakePresets.json
├── CMakeUserEnvVars.json
├── LICENSE.md
├── Make-Release.ps1
├── README.md
└── vcpkg.json

目录结构介绍

  • dependencies/: 包含项目依赖的第三方库,如 FidelityFX SDK。
  • resources/: 包含项目所需的资源文件。
  • source/: 包含项目的源代码文件。
  • vcpkg-ports/: 包含 Vcpkg 的配置文件。
  • clang-format: 代码格式化配置文件。
  • editorconfig: 编辑器配置文件。
  • gitignore: Git 忽略文件配置。
  • CMakeLists.txt: CMake 项目配置文件。
  • CMakePresets.json: CMake 预设配置文件。
  • CMakeUserEnvVars.json: CMake 用户环境变量配置文件。
  • LICENSE.md: 项目许可证文件。
  • Make-Release.ps1: 用于构建项目的 PowerShell 脚本。
  • README.md: 项目说明文件。
  • vcpkg.json: Vcpkg 配置文件。

2. 项目启动文件介绍

Make-Release.ps1

Make-Release.ps1 是一个 PowerShell 脚本,用于自动化项目的构建过程。通过运行该脚本,可以生成项目的可执行文件和相关依赖。

使用方法

  1. 打开 PowerShell 命令窗口。
  2. 运行 .\Make-Release.ps1
  3. 等待脚本执行完成,构建文件将写入 bin 文件夹。

3. 项目配置文件介绍

CMakeLists.txt

CMakeLists.txt 是 CMake 项目的主要配置文件,定义了项目的构建规则和依赖关系。

CMakeUserEnvVars.json

CMakeUserEnvVars.json 是用户环境变量配置文件,用于指定游戏根目录和调试器命令行参数。

配置方法

  1. 使用文本编辑器打开 CMakeUserEnvVars.json
  2. ___GAME_ROOT_DIRECTORY 重命名为 GAME_ROOT_DIRECTORY
  3. 修改 GAME_ROOT_DIRECTORY 中的路径为你的游戏目录。
  4. 修改 GAME_DEBUGGER_CMDLINE 中的路径为你的可执行文件路径。

dlssg_to_fsr3.ini

dlssg_to_fsr3.ini 是 FSR3 可视化和调试选项的配置文件。

配置方法

  1. resources/dlssg_to_fsr3.ini 复制到游戏目录。
  2. 根据需要修改配置文件中的选项。

通过以上步骤,你可以顺利地构建和配置 dlssg-to-fsr3 项目,并将其应用于支持 Nvidia DLSS-G 技术的游戏中。

dlssg-to-fsr3 Adds AMD FSR 3 Frame Generation to games by replacing Nvidia DLSS-G Frame Generation (nvngx_dlssg). dlssg-to-fsr3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlssg-to-fsr3

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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