nVidia physx物理引擎 -- 衣服面料

最新推荐文章于 2022-11-30 19:22:20 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/kekec/archive/2011/07/21/2112741.html
本文探讨了深度学习在图像处理领域的应用，包括AR特效、图像处理等，详细介绍了OpenGL、OpenCV等关键技术，以及如何利用这些技术实现美颜直播特效、视频剪辑和3D空间视频等功能。

转载于:https://www.cnblogs.com/kekec/archive/2011/07/21/2112741.html

Unity PhysX物理引擎深度解析与优化
欢迎来到《技术探索》，这是一个专注于游戏开发技术的博客。在这里，我们将深入探讨游戏引擎、图形渲染、人工智能、物理模拟等领域的最新技术和最佳实践。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，我们都希望为您提供有价值的见解和实用的技巧。
04-19 139
摘要： PhysX是NVIDIA开发的高性能物理引擎，Unity集成其核心功能（刚体、碰撞、关节等）。架构上分为C# API层、C++桥接层和PhysX原生库，通过ICall机制交互。关键优化包括控制固定步长、简化碰撞体、Layer过滤及对象池技术。开发者可通过Physics Debugger诊断性能，并利用事件回调实现自定义物理行为。注意动态物体应避免使用Mesh Collider，静态碰撞体可设为触发器。Unity同时提供DOTS Physics作为ECS替代方案，但传统物理系统仍基于PhysX实现。
PhysX 3.2里的布料模拟(3)：更新
NVIDIA_PhysXAPEX_Dev的专栏
04-21 2429
在PhysX 3.2里的布料模拟(2)中，我们介绍了PhysX 3.2中创建布料对象PxCloth的过程。创建出来之后，实际游戏中我们肯定不希望把创建出来的布料就放在那里混吃等死、自生自灭了，多多少少，我们会有一些控制的动作。这一节中，我们就介绍PhysX 3.2为我们提供的更新布料状态的方法。   我们前面讲过，PhysX 3.2中的布料是在本地坐标系模拟的，碰撞形体都是本地维护的。这就意味
PhysX 3.2里的布料模拟(4)：运动控制
NVIDIA_PhysXAPEX_Dev的专栏
04-22 2941
前面的三节中，我们介绍了PhysX 3.2的布料特性的基础知识、如何创建和更新，这一节中，再给大家介绍一些实际中非常有用的布料的属性和功能，让大家对PhysX 3.2的布料有更加深入的了解，使用起来更加得心应手。   首先，看一个简单的，External Acceleration。如果你有过PhysX 2.8.4的使用经历，那么你对这个属性一定不会陌生。这个属性会给布料的每一个顶点加上一个来自
PhysX 3.2里的布料模拟(1):基本概念
NVIDIA_PhysXAPEX_Dev的专栏
03-17 4467
最近刚好遇到了一些跟PhysX 3.2里面布料模拟相关的问题，那就约架不如偶遇，介绍一下PhysX 3.2中的布料模拟吧。这一篇中，我们先概要的介绍一下PhysX 3.2中的布料的一些基本概念，后续的文章中再详细介绍如何创建、控制等问题。 提到布料模拟，那么我们可能会有这么几方面的问题：如何定义布料的模型；布料模型相邻顶点之间的约束如何定义；布料是否会穿透自己，也就是自碰撞；以及布料跟物理世界中
PhysX 3.2里的布料模拟(2):创建
NVIDIA_PhysXAPEX_Dev的专栏
04-20 3105
接那遥远的上一章PhysX 3.2里的布料模拟(1)，呵呵。近一段时间比较忙，更新较慢，请见谅。废话少说，继续介绍PhysX 3.2中的布料特性吧。这一节中，我们看创建的过程。 我们上一节中提到过，PhysX 3.2中，布料的模拟有三个基本的东西：布料自身的模型；布料的模拟属性；还有就是布料的碰撞体设置。这三个中，布料的模型是模拟最最基本的东西，如论如何你都需要有模型，SDK才知道要去模拟什么东
用Ogre渲染PhysX Cloth的实现方法（附源代码下载）
shangguanwaner的专栏
01-24 6273
      PhysX模拟布料的结果保存在两个重要的缓冲区内，一个是顶点缓冲区，另一个是索引缓冲区，有了这两个数据之后，就可以很容易的在图形库中实现渲染了，无论是DirectX还是OpenGL都比较容易，这里介绍一下在开源的图形引擎Ogre中的实现方法。      用到的是ManualObject，它可以手工指定渲染对象的顶点和索引缓冲。这正是我们想要的，具体代码如下。      vo
PhysX-3.4-master.zip
06-18
PhysX-3.4-master\PhysX_3.4\Source\compiler,然后根据操作系统版本选文件夹，选中PhysX.sln 生成解决方案后，SnippetHelloWorld设启动项可展开demo
PhysX-Modeling.rar_physx_物理引擎
09-14
PhysX是一款由NVIDIA开发的高性能物理引擎，广泛应用于游戏开发、实时三维模拟等领域。它提供了丰富的物理模拟功能，包括刚体动力学、柔体动力学、碰撞检测、关节约束等，让开发者能够轻松实现逼真的物理效果。 在...
NVIDIA PhysX System Software 9.17.0524
10-08
NVIDIA PhysX 显卡物理加速驱动官方版是目前官方最稳定的N卡物理加速引擎，很多游戏大作都已经启动该驱动。 NVIDIA英伟达PhysX物理加速驱动9.12.0613版For WinXP-32/WinXP-64/Vista-32/Vista-64/Win7-32/Win7-64...
OSG + PhysX物理引擎示例代码
08-18
PhysX是NVIDIA公司开发的一个强大的物理引擎，用于模拟真实世界的物理行为，如碰撞检测、刚体动力学等。将OSG与PhysX结合，可以创建出更加逼真的3D环境和交互体验。 在"OSG + PhysX物理引擎示例代码"中，我们可以...
PhysX5.1尝鲜
ljb1672的专栏
11-30 343
PhysX5.1尝鲜
PhysX APEX布料导入UE4中碰撞体失效的问题
a359877454的博客
11-15 7040
关布料中的碰撞体（布娃娃）失效的问题困扰了很久，没办法只能用最笨的方法，从0开始加。加一个导UE4试试，然后再加，一个一个试。 当测试碰撞体数大于16个时发现问题了，当一个布料文件中超过16个就会出现碰撞体失效的情况，但我老大说官网说是最多32个，但测试的结果确实是16个。比如我加了第17个，第17个有效的话，前16个中某一个就会失效。超过的的越多失效的越多，但不一定是一对一的关系。比如我做
【CG物理模拟系列】开篇：介绍（上）
【计算机图形】Physics-Based Animation-小8君的专栏
03-16 6487
本科时候学过游戏制作，经常使用过unity，cocos2d，unreal等游戏引擎，也学过一些计算机图形学知识（模型处理方向）。那时候觉得游戏制作还蛮简单的，只要有精美贴图，好模型，加上一些剧情，以及写写简单的算法就可以很快做出一款好游戏。然而某天玩 家用机游戏 的时候，忽然发现，有些游戏场景中发丝的飘动，衣服的随风摆动等效果竟然做的和真的一样，就一直好奇其实现原理。后来读了Master，进了Ph
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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