OpenGL ES Programming Guide for iPhone OS (As a 学习大纲)

本文档全面介绍iPhone OS上OpenGLES的应用实践,包括版本选择、能力测试、绘图上下文与帧缓冲区的创建、顶点数据与纹理数据的最佳处理方式及性能优化策略等。

OpenGL ES Programming Guide for iPhone OS——引言
  • “OpenGL on iPhone OS”给出了OpenGL ES的概述和它是如何融合为iPhone上的图形子系统的
  • “Determining OpenGL ES Capabilities”向你介绍了如何选择OpenGL ES的版本,并在运行 时测试其能力,以使你的程序在每台iPhone上都有一个稳定的效果。
  • “Working with OpenGL ES Contexts and Framebuffers”介绍了如何使用EAGL来创建一个绘图context和一个作为你的绘图命令的最终结果framebuffer。
  • “Best Practices forWorkingwith Vertex Data”介绍了如何有效的提交你的几何图形给OpenGL ES渲染管线。
  • “Best Practices for Working with Texture”Data”介绍了创建和使用纹理数据的策略
  • “Performance Guidelines”给出了如何同时在OpenGL ES1.1和2.0上提高你的程序的表现的准则。
  • “Platform Notes”给出了iPhone simulator以及iPhone上可用的MBX和SGX图形处理器的详情。
  • “Using texturetool to Compress Textures”介绍了如何使用texturetool来减少纹理占用的内存。

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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