挑战蓝龙Kalecgos

上次画的刀因为是装备, 所以有多种颜色的纹理

而多种颜色的纹理都要去查表...

虽说DBC文件很简单, 但现在懒得看

找个单一纹理的弄吧, 纹理名全存在M2文件里的

随便看了看, 觉得这头蓝龙挺帅的, 就它了

这次除了Mesh正好可以研究下Animation

目标:

  • 2009/3/15: 模型+纹理绘制

没有进行渲染状态的管理, 比如alpha test/blend切换, envMap切换, cull切换等等. 这样是不是要写一堆shader来设置State?

牙和爪子部分第二层贴图把原来的颜色覆盖了, 可能是因为应该用envMap的原因吧

其它部分现在统一用的alpha blend, 这样会出现遮挡问题, 需要进行排序. 想想应该能用alpha test代替.

(因为没走N3的渲染流程, 发现它默认是不创建DepthBuffer的, 囧......害我查了半天为啥z test失败了)

解析文件时有5张纹理, 而texture unit竟然有12个, 也就是说有些纹理在多次DP中用到了

冒似纹理的寻址方式也要设置, 暴雪真是的, 有用的技术全给用上了-_-

看来在解析骨骼动画之前还有一大堆的绘制问题要解决

  • 2009/3/22: 为了切换渲染状态写了一堆ShaderVariation(technique):

technique Static < string Mask = "Static"; > { pass p0 { VertexShader = compile vs_3_0 VertexShaderFunc(); PixelShader = compile ps_3_0 PixelShaderFunc(); } } //------------------------------------------------------------------------------ technique SingleSided < string Mask = "SingleSided"; > { pass p0 { CullMode = CCW; } } //------------------------------------------------------------------------------ technique TwoSided < string Mask = "TwoSided"; > { pass p0 { CullMode = None; } } //------------------------------------------------------------------------------ technique Opaque < string Mask = "Opaque"; > { pass p0 { AlphaTestEnable = False; AlphaBlendEnable = False; ZWriteEnable = True; } } //------------------------------------------------------------------------------ technique Transparent < string Mask = "Transparent"; > { pass p0 { AlphaTestEnable = True; AlphaRef = 1; AlphaFunc = GreaterEqual; } } //------------------------------------------------------------------------------ technique Alpha < string Mask = "Alpha"; > { pass p0 { AlphaBlendEnable = True; SrcBlend = SrcAlpha; DestBlend = InvSrcAlpha; ZWriteEnable = False; } } //------------------------------------------------------------------------------ technique AddColor < string Mask = "AddColor"; > { pass p0 { AlphaBlendEnable = True; SrcBlend = SrcColor; DestBlend = One; ZWriteEnable = False; } } //------------------------------------------------------------------------------ technique AddAlpha < string Mask = "AddAlpha"; > { pass p0 { AlphaBlendEnable = True; SrcBlend = SrcAlpha; DestBlend = One; ZWriteEnable = False; } } //------------------------------------------------------------------------------ technique Modulate < string Mask = "Modulate"; > { pass p0 { AlphaBlendEnable = True; SrcBlend = DestColor; DestBlend = SrcColor; ZWriteEnable = False; } } //------------------------------------------------------------------------------ technique ModulateX2 < string Mask = "ModulateX2"; > { pass p0 { AlphaBlendEnable = True; SrcBlend = DestColor; DestBlend = SrcColor; ZWriteEnable = False; } }

纹理寻址还没去管它-_-. 用的时候可以用这些pass来设置渲染状态啦

  • 2009/3/29: 解决了渲染状态的切换, 按pass进行了排序. 这样就修正了透明/遮挡/剔除错误.

还差个球形环境映射, mesh基本上就搞定了

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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