TEXCOORD_BINDING绑定

最新推荐文章于 2025-11-11 10:51:37 发布
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本文深入探讨了C++编程中的高级特性，包括模板、智能指针、RAII原则和异常处理等，旨在帮助开发者更高效地进行C++开发。
#define POSITION_BINDING 0

    #define TEXCOORD_BINDING 1




  TextAreaOverlayElement::CmdAlignment TextAreaOverlayElement::msCmdAlignment;
    //---------------------------------------------------------------------
    #define POS_TEX_BINDING 0
    #define COLOUR_BINDING 1
#define UNICODE_NEL 0x0085
#define UNICODE_CR 0x000D
#define UNICODE_LF 0x000A
#define UNICODE_SPACE 0x0020
#define UNICODE_ZERO 0x0030

Open Scene Graph粒子系统
深之JohnChen的专栏
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UV的概念与UE4TexCoord应用
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glsl着色器学习（五）
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【游戏渲染】Unity&Shader基础篇-Cg语法,数据类型与关键字
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07_LearnOpenGL 纹理单元
成长需要沉淀。
12-30 973
我们对上一博客的内容，再进一步学习。比如还可以把得到的纹理颜色与顶点颜色混合，来获得更有趣的效果。330330我猜你会说我们的箱子喜欢跳70年代的迪斯科。
Shader学习之Cg语言四（输入\输出与语义绑定）
阳仔博客
09-11 2012
第一次在candycat博客中看到语义和语义绑定时完全不懂说的什么，这次在《GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人》再次看到，将自己的理解记录下来，方便自己查阅与理解。首先回顾一下GPU图形绘制管线原理 应用程序阶段：应用程序(宿主程序)将图元信息(顶点位置、法向量、 纹理坐标等)传递给顶点着色程序。 几何阶段：顶点着色程序基于图元信息进行坐标空间转 换，运算得到的数据传递到片段着色程序中。
vulkan shader 中的layout binding 和 location
weixin_42065195的博客
11-11 696
location用于指定顶点着色器（VS）输入变量或片段着色器（FS）输出变量的 “位置索引”，本质是给变量分配一个唯一的整数 ID，让 Vulkan 能找到对应的 CPU 端数据。Vulkan 是 “显式布局” API，不允许隐式推导变量位置，因此顶点输入、片段输出必须用location显式指定。binding用于指定资源（UBO/SSBO、纹理、采样器等）在Descriptor Set（描述符集）中的 “绑定点索引”。
Vulkan编程指南翻译 第七章 图形管线 第4节 创建简单的图形管线
know yourself
03-20 1801
7.4  创建简单的图形管线   可调用和第六章“着色器和管线”中创建计算管线的函数类似的函数来创建图形管线。然而，你可以看到，图形管线包含很多个着色阶段和固定功能处理单元，所以，对于图形管线的相应的描述就复杂的多了。可调用vkCreateGraphicsPipelines()来创建图形管线，其原型如下：          VkResultvkCreateGraphicsPipelines
【Unity Shader】---UnityShader 提供的CG/HLSL语义
weixin_30590285的博客
07-17 164
一、语义的解释 语义，其实就是一个赋给Shader输入和输出的字符串，这个字符串表达了这个参数的含义。通俗的讲这些语义可以让Shader知道从哪读取输送到哪里去，他们是在CG/HLSL的shader流水线中是不可避免。 表示图元数据的含义（顶点的位置、法向量或者纹理信息），也表明这些图元数据存放的硬件资源。 因为顶点着色器的输出即是片段着色器的输入，所以...
CCProgram bloom-vs %{ #version 300 es precision highp float; #include <builtin/uniforms/cc-global> in vec3 a_position; in vec2 a_texCoord; out vec2 uv0; vec4 vert() { // 坐标变换 vec4 pos = cc_matViewProj * vec4(a_position, 1.0); // 坐标系校验（防止反向投影） #ifdef CC_USE_REVERSED_Z pos.z = pos.w - pos.z; // 适配反向深度缓冲 #endif gl_Position = pos; uv0 = a_texCoord; return pos ; } }% CCProgram bloom-fs %{ precision highp float; #include <builtin/internal/alpha-test> in vec2 uv0; layout(location = 0) out vec4 cc_fragColor; #pragma builtin(local) layout(set = 2, binding = 12) uniform sampler2D mainTexture; // 严格std140布局 (总大小64字节) layout(std140) uniform BloomParams { vec4 emissionColor; vec4 bloomColor; float emissionPower; float bloomIntensity; float bloomRadius; float _padding1; vec4 _错误
04-26
或者，纹理的绑定是否正确，比如采样器是否匹配纹理单元。 需要建议用户检查控制台输出的具体错误信息，根据错误提示定位问题。比如，如果报错是“undeclared identifier”，可能是变量名拼写错误；如果是“type ...
Vulkan_Ray Tracing 08_光照、材质、阴影
qq_35312463的博客
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本文主要参考NVIDIA Vulkan Ray Tracing Tutorial教程，环境配置与程序均可参照此文档执行（个人水平有限，如有错误请参照原文）。 一、简单照明 当前最近的命中着色器仅返回平面颜色。为了添加一些照明，我们需要引入表面法线的概念。但是，光线追踪仅提供击中点的重心坐标。为了获得法线和其他顶点属性，我们需要在顶点缓冲区中找到它们并使用重心坐标对它们进行插值。这就是为什么我们在创建光线跟踪描述符集时扩展了顶点和索引缓冲区的使用。 最近命中 (raytrace.rchit) 当我们创建光线追
VK_IMAGE_USAGE_SAMPLED_BIT
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outColor = texture(texSampler, texCoord); } ``` 注意事项： - 如果图像只作为采样图像使用，那么只需要`VK_IMAGE_USAGE_SAMPLED_BIT`。但通常我们还会使用`VK_IMAGE_USAGE_TRANSFER_DST_BIT`以便将数据从缓冲...
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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