Rendering with Meshes
翻译:clayman
我们又向前迈进了一大步,这可比总看着立方体旋转要有趣多了。
下一章我们将使用Managed DirectX来写一个真正的游戏了,最然它可能看起来很简单,但毕竟是我们的第一个三维游戏^_^,第六章内容比较,大概3、4次才能翻译完^_^。
可以到这个地方去下载源码http://bbs.gameres.com/showthread.asp?threadid=24918
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Rendering with Meshes
翻译:clayman
我们又向前迈进了一大步,这可比总看着立方体旋转要有趣多了。
下一章我们将使用Managed DirectX来写一个真正的游戏了,最然它可能看起来很简单,但毕竟是我们的第一个三维游戏^_^,第六章内容比较,大概3、4次才能翻译完^_^。
可以到这个地方去下载源码http://bbs.gameres.com/showthread.asp?threadid=24918
Managed DirectX Kick Start翻译
当前文章被以下社区和专栏收录:
Managed DirectX Shader技术实战指南
本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:Managed DirectX是微软开发的一套API,允许开发者利用.NET环境控制硬件图形处理。本主题探讨了在.NET中使用Managed DirectX实现复杂图形渲染效果的Shader技术,特别是顶点Shader和像素Shader的应用。Managed DirectX支持高级图形效果的Shader Model 2.0及以上版本。...
使用C# + Managed DIrectX 制作 2D 游戏使用C# + Managed DIrectX 制作 2D 游戏
主旨:虽然目前Microsoft已经发布了XNA Game Studio,让游戏编程员能够更轻松的在Windows(XB360不在本文考虑范围内)制作游戏,不过这个XNAGS有个缺点,它要求系统必须有至少能够支援Shader Model 1.1的显示卡。这表示TNT,GeForce 1, 2, 和 GeForce 3 & 4 MX 系列的显示卡,以及较早期的 integrated display
Managed DirectX电子书
学习directX 3D开发的好东西
【翻译】managed DirectX (第三章)
使用简单的渲染技术翻译:clayman 至今为止,我们的渲染工作效率都很低。每次渲染场景时,都要分配新的顶点列表,并且所有东西存储在系统内存里。现代显卡集成了足够显存,把顶点数据存放在显存可以获得大幅的新能提升:存放在系统内存里的数据,渲染每一帧时都要拷贝到显卡,这会带来极大的损失。只有移除每帧时的这种分配才能帮助我们提高性能。 使用顶点缓冲(Using Vertex Buffers)Di
Managed DirectX 9(中文版)
Managed DirectX 9(中文版)是受欢迎的directx教材,此版为中文版
Managed DirectX 9.0 SDK 文档中文译本
Managed DirectX 9.0 SDK 文档中文译本 翻译内容选自官方帮助文档 pdf清晰版 极有价值
Managed DirectX(第五章)
定义Mesh 虽然有很多时候,你需要手动创建顶点和索引数据,但更普遍的情况是从外部的资源加载已有的顶点数据,比如从一个文件。通常我们使用.X文件来保存这些信息。在前一章里,代码的大部分都用来创建几何体了。对于简单的三角形和立方体来说这似乎是完全可行的,但设想假如用相同的方式来创建拥有上万个顶点的物体将,所花费的时间和努力都将是很可怕的。 幸运的是,Managed DirectX里有一
Managed DirectX9.0中文教程
Managed DirectX9.0中文教程 有需要的就下吧
Managed DirectX +C# 开发(入门篇)(一)
前 言以前是用VC 作计算机图形学的,大约在一年前,公司接到一个用C#+DirecX的项目,从那时起便开始学习Mangaged DirectX ,现将在开发过程中的一点总结发表出来,和同行们共同参考,共同学习,共同进步,前面是一些基础内容,算是入门篇吧,现在正将开发过程中所用到的一些算法整理中,算是中级篇吧。1:在整理过程中,有些内容为从网上找的资料,部分为翻译国外文章,正所
DirectX for Managed Code
适用于.net平台的DirectX动态链接库,适合于在.net平台下开发高级的3D界面等
电子工程师必看:2024年IPC-A-610J和J-STD-001J新标准到底更新了啥?
本文深入解析2024年IPC-A-610J和J-STD-001J新标准的核心更新,重点关注电子制造领域的验收标准与工艺参数变化。新版标准强化了高密度组装和微焊接工艺的规范,包括焊料润湿角调整、BGA空洞率严格化等关键变更,为电子工程师提供实用指南。同时关联IPC-7711/21D和IPC-2221C的配套更新,助力企业快速适应新标准要求。
Managed Directx 9 kick start,第五章 纹理
Rendering with Meshes 我们又向前迈进了一大步,这可比总看着立方体旋转要有趣多了。下一章我们将使用Managed DirectX来写一个真正的游戏了,最然它可能看起来很简单,但毕竟是我们的第一个三维游戏^_^,第六章内容比较,大概3、4次才能翻译完^_^。 定义Mesh 虽然有很多时候,你需要手动创建顶
【数据挖掘】心跳信号分类预测 之 特征工程 —— 学习笔记(三)
三、特征工程 3.1 看书 常言道,“巧妇难为无米之炊”。在 ML 中,数据和特征将作“米”,模型和算法则为“妇”。若无数量充足的数据、良好表示的特征,再强大的模型也难以得到满意的结果 (garbage in,garbage out)。对于 ML 问题,数据和特征往往决定了结果的上限,而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近该上限。 特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。在本质上,特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际中,特征工程旨在去除...
【翻译】Managed DirectX(第九章)
第九章 使用其它Mesh类型翻译:claymanclayman_joe@yahoo.com.cn仅供个人学习之用,勿用于任何商业用途,转载请注明作者^_^简化Mesh(Simplifying Meshes) 我们花了大量的时间来学习扩展库中的基本Mesh类,但实际上,还有3种其它Mesh类型我们没有讨论过,在这一章中,我们就来看看这几个对象。 我们已经知道如何通过使
DW1000芯片实战:如何用UWB技术打造10厘米精度的室内定位系统(附Arduino代码)
本文是一份基于DW1000芯片和UWB技术的实战指南,详细介绍了如何从零构建一个精度可达10厘米的室内定位系统。内容涵盖硬件选型与连接、软件环境配置、核心的双向测距算法实现,并深入探讨了信号干扰抑制、功耗优化等实战挑战,为物联网开发者提供了完整的Arduino代码和部署思路。
双臂复合机器人眼在手外标定实战:从原理到D435标定流程详解
本文详细解析了双臂复合机器人中眼在手外标定的核心原理与实战流程。通过阐述坐标系转换与AX=XB方程,重点介绍了使用Intel RealSense D435相机进行标定的完整步骤,包括环境搭建、数据采集、计算与验证,并提供了关键的避坑指南,帮助工程师实现相机与机械臂基座间的精确坐标对齐。
【翻译】Managed DirectX(第七章)
第七章 Using Advanced Mesh Features翻译:claymanclayman_joe@yahoo.com.cn仅供个人学习之用,勿用于任何商业用途,转载请注明作者^_^这一章,我们将要调论一些关于Mesh对象的高级特性,包括:n 优化(Optimizing)mesh数据n 简化(Sim
搞定ESD(二):ESD干扰机理分析
大家好,我是记得诚。上文介绍了ESD的基本知识,对ESD的测试标准进行了解析,包括静电发生器的介绍,实验布置要求,静电放电实验的实施及判定等内容。本文主要介绍ESD的干扰机理。
【翻译】Managed DirectX(第六章)
第六章 使用Managed DirectX编写游戏翻译:claymanclayman_joe@yahoo.com.cn仅供个人学习之用,勿用于任何商业用途,转载请注明作者^_^选择游戏 虽然很多关于3D游戏编程的高级主题还没有讨论,但我们已经有足够的背景知识来写一个简单游戏了。这一章,我们将使用至今学过的知识,再加上一点点新的东西来创建游戏。 真正开始写游戏之前,最好先拟一份计划
PCL 直通滤波
内容抄自优快云点云侠:[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧,永久免费,可放心复制粘贴。
SAP 与 Palantir 合作全景解析:这不是普通集成,而是把 ERP、数据语义层、云迁移与企业级 AI 串成一条价值链
SAP与Palantir的战略合作聚焦企业数字化转型核心痛点,通过深度技术整合构建"数据-决策-执行"闭环。合作包含四大主线:云迁移连续性保障、SAP业务数据云与Palantir平台对接、联合工程开发、高监管行业优先落地。技术实现上采用SAP认证插件,支持双向数据交互和实时业务动作触发。该合作突破了传统ERP系统局限,将业务语义与AI执行相结合,特别适合制造业供应链优化、财务争议处理等高价值场景,为企业在云迁移过程中实现业务连续性与智能化升级提供新范式。
【翻译】Managed DirectX(第八章)
第八章 理解资源(Understanding Resoruces)翻译:claymanclayman_joe@yahoo.com.cn仅供个人学习之用,勿用于任何商业用途,转载请注明作者^_^资源是在Direct3D中渲染复杂对象的重要部分。在这一章的学习中,我们将会讨论关于资源的一些高级特性,包括:n 静态和动态的资源n Updating the buffer
[Dify 案例实战] 构建一个基于 Dify 的个人写作助理工具-带绑定资源
想要一个懂你风格、能帮你写文章、润色文字、生成大纲的 AI 写作助手? 本文将带你从 0 到 1,完整实现一个 基于 Dify 工作流的个人写作助理工具。 我们会利用 Dify 的 LLM 节点、变量传递、文本处理、知识库与多轮对话能力.
【翻译】Managed DirectX(第十章)
第十章 使用助手类(Using the Helper Classes) 翻译:claymanclayman_joe@yahoo.com.cn仅供个人学习之用,勿用于任何商业用途,转载请注明作者^_^绘制直线 在第四章里我们就讨论过关于绘制直线的问题:使用基本图元里的line list或line strip绘制直线。但是这两种直线都不能改变宽度,也没有抗锯齿功能(除非整个场景都使用了
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
Rendering terrains with Managed DirectX翻译
《翻译》 原文链接:http://www.codeproject.com/Articles/8195/Rendering-terrains-with-Managed-DirectX (忽然发现自己翻译的自己都不知道说的什么。。。也罢,一个小时的产物,不要要求太高) (丫的,翻译完也不不知道怎么实现的,还是老老实实去看代码吧,话说我还没用过c#,容我编程c++的,龙书第13章不就讲的地...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【翻译】Managed DirectX(第十一章)
第十一章 可编程渲染管道以及高级着色语言入门翻译:claymanclayman_joe@yahoo.com.cn仅供个人学习之用,勿用于任何商业用途,转载请注明作者^_^至今为止,我们都在使用固定功能的管道(fixed-function pipeline)进行渲染。回到那段古老的日子(DirectX 8.0之前),这是唯一渲染物体的方法。固定功能的渲染管道本质上就是一系列用来控制如何渲染特定类型数
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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