认识着色器
用过opengl的同学对着色器应该不会陌生，但对与iOS终端设备的开发者，对于图形图像有着深入了解的人不多，本人也只是个初学者，对于opengl es2.x才引入的着色器也是初步认识，WWDC的专题讲座有一节就是讲opengl es的新特性的 结合AVFoundation那一节我们还是可以学到不少东西的。
opengl es的着色器 有.fsh和.vsh两个
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2024-07-24 20:06:52
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一说起Qt 大都会想起Qt的GUI编程，具体到某个类的话，最多的就是QWidget类及其子类了。 其实Qt中还有基于项的图形视图，具体来说QGraphicsView,QGraphicsScene,QGraphicsItem三个类了。 看看这个文章关于QGraphics* 和QWidget比较，QGr Read More
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2015-07-30 16:30:00
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qt图形视图分析、使用
原创
2023-12-22 07:08:36
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1、Item(图元)坐标：属于局部坐标，通常以图元中心为原点(中心对称)，非中心对称类，比如dialog类，一般以左上角为原点，正方向x朝右，y朝下。
2、setPos的坐标是父类坐标系的坐标，一般对于item位于scene中的应用场景。
3、scene(场景)坐标：属于逻辑坐标 logical coordinates（与QPainter相同），以场景中心为原点，正方向x朝右，y朝下。
4、图元原
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2020-08-19 09:10:00
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图形视图提供了一个外表（surface）来实现大量的客户所做的2D图形项的管理和相互的结合；一个视图窗口部件来使这些项可视化，并支持缩放和旋转。 该框架包括一个事件传播体系，可以使得场景中的项的交叉可以达到双精度的精确控制。其中的项可以处理事件、鼠标按压、移动、释放和双击事件，它们也可以追踪鼠标的移动。 图形视图使用一个BSP（二进制空间分区Binary Space Partitioning）
原创
2010-10-12 22:54:00
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图形视图提供了一个外表（surface）来实现大量的客户所做的2D图形项的管理和相互的结合；一个视图窗口部件来使这些项可视化，并支持缩放和旋转。该框架包括一个事件传播体系，可以使得场景中的项的交叉可以达到双精度的精确控制。其中的项可以处理事件、鼠标按压、移动、释放和双击事件，
原创
2023-07-04 22:30:09
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文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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在窗口内拖拽控件的实现在上一篇文章中已经讲解过了，这篇文章讲解如何将控件拖拽到窗口外。控件是不能脱离窗口区域渲染的，所以我们需要为拖拽过程中的控件创建一个窗口。实现的主要思路如下：为拖拽过程中的控件创建window。修改拖拽控件的宿主为新创建的window。根据MouseArea接收到移动坐标修改window显示位置。如果拖拽控件停留在主window中，那么修改拖拽控件的宿主为主window。创建
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2024-05-28 23:49:57
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前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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概述Qt的三大体系：QWidget、QGraphics、Quick，其中QGraphics图形框架算是这三个中比较高级的一种用法了，并且使用起来相比另外两个体系会更加的复杂一些，不过它能实现的功能却非常强大，主要体现在对图元的管理，它独特的刷新机制可以在众多的图元中都能够很好的管理，保证整个交互的流畅度。而这里要描述的就是QGraphics体系的刷新机制以及该体系中相关元素的使用方式及特点。...
原创
2019-05-25 14:41:43
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在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
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framebuffer简介与应用使用GUI测试framebuffer不太方便，最简单的方法是用应用层的小程序来测试1.gpu与fb的关系gpu就是soc中的一个外设，对外体现就是寄存器。cpu可以发命令给gpu，比如给两个端点，gpu就会去做具体的画线操作。这样就减轻了cpu的负担，有点类似于DMA的作用下图是一个典型的嵌入式系统显示机制 2.在系统中查看lcd参数在测试前，最重要的就是把带有刷屏
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2024-04-17 21:53:26
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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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在虚拟机vmware上安装运行Apollo 6.0 (无GPU)，电脑没有GPU的话，视觉方面的弄不了（车道线识别、交通信号灯识别）主要是参考官网的教程， 但是我自己目前是在vmware上跑而且GPU不能直连，所以安装教程里的GPU部分都跳过。1. 先装好Ubuntu 18.04和DockerUbunut系统中安装Docker，因为apollo需要运行在Docker所创建的容器中。 虚拟机不支持G
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2024-04-24 13:06:38
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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2024-03-07 09:28:30
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//==overview==随着硬件的发展，我们可以看到GPU的计算能力远远的把CPU抛在后面，所以把更多的CPU端的计算放在GPU端，可以说是一个行业一直努力的方向。渲染端cpu上面，一直以来，剔除和提交drawcall都是cpu做的，这部分一方面cpu可怜的计算力只能做的很粗糙，一方面消耗颇高，导致国内游戏行业谈性能必谈drawcall数量。这部分离GPU很近，所以当然要先下手了。其实早在PS
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2024-07-29 13:19:52
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目录Docker制作镜像nvidia驱动nvidia-dockerdeepo总结和问答练习时效性本篇撰写时间为2021.11.19，由于计算机技术日新月异，博客中所有内容都有时效和版本限制，具体做法不一定总行得通，链接可能改动失效，各种软件的用法可能有修改。但是其中透露的思想往往是值得学习的。本篇前置：ExpRe[6] 云服务器[0] 基础使用，ssh连接这里涉及GPU的部分用到有GPU的云服务器
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2023-08-28 21:29:53
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