保留大平面和远处剪影,去掉非边界的小突起。 使用HPR方式可以在真正意义上做到无限视距的大世界。它的最主要缺点是会额外生成Mesh和纹理 ,从而提高游戏发布的包体大小。...Distance Culling执行时和Frustum Culling不同,Frustum Culling剔除掉的是完全看不到的物体,所以不需要做任何过渡性处理,但Distance Culling一般需要做淡入淡出处理以防止物体消失和出现时的画面跳变...使用上一帧Z buffer进行剔除有一个较为明显的问题是处理不了相机的高速移动和转动。...无法处理相机高速运动的问题不光是Hi-Z的问题,接下来所述及的两个遮挡剔除算法同样被这个问题所困扰。...其中Backface Culling用于剔除模型背向相机的一面。对上例的球体来说,Backface Culling能总是能减掉一半的面。 下例是Backface Culling的示例: ?
如下: 我有一个表只有4行数据: 用 between 查,是包含前后边界值的: not between 则是不包含前后边界的 补记: 日期边界问题,如:'2010-04-21 16:42:39',...2010-04-23 16:42:39' 如果用 between '2010-04-21' and '2010-04-23' ,这样'2010-04-23 16:42:39' 这条记录查不到 因为它的边界值是
地平线针对球体剔除一个点 如Ohlarik所述,出于水平剔除的目的,我们可以为静态对象(例如地形图块)计算边界球,该边界球是如此紧密以至于它仅仅是一个点。...我保证我们会针对普通的椭球体实施视界剔除,而我会兑现这一诺言,但让我们首先使用一个简单的单位球体进行视界剔除。 然后,我将证明我们可以轻松地将其概括为任意的椭球体。 考虑下图: ?...给定一个以原点为中心的椭球、一个观察者位置和一个目标位置,我们可以对所有坐标应用缩放变换,以创建一个等效的问题,其中椭球实际上是一个单位球体。...预览 使用这种技术在Cesium中进行地形剔除,与我们之前使用最小半径边界球剔除的技术相比,我们可以避免绘制大约15%的瓦片,否则我们会在普通场景中绘制。...如果我们改进被遮挡点的计算,我们必须注意,相对于椭球更准确的地平线剔除最终不会剔除相对于真实地形实际上仍然可见的瓦片。在渲染水下地形时,这尤其可能成为一个问题。
翻译: 因此,我们必须记住:两次裁剪(视锥体裁剪剔除)和标准化设备坐标(NDC)转换是通过GL_PROJECTION matrix.投影矩阵完成。...请注意:视锥体裁剪剔除是在裁剪坐标系下执行的,是在除以Wc之前。在裁剪坐系下:Xc、Yc和Zc通过和Wc进行比较,如果裁剪坐标小于-Wc或者大于Wc,那么这些顶点将会被丢弃。...-Wc < Xc,Yc,Zc 然后,openGL会建视锥体裁剪剔除多面体的边缘。...Top View of Frustum 翻译:视椎体的顶视图 Side View of Frustum From the top view of the frustum, the x-coordinate...如果范围[-n,-f]越来越大,则会导致深度精度问题(z-fighting);对远平面做一点小的改变对Zn的值没有影响。n和f之间的距离 n 和 f 应尽可能短,以尽量减少深度缓冲精度的问题。
你厌倦了地平线剔除吗? 太好了,我也没有! 上一次,我们解释了地平线剔除是关于什么的,并展示了一种非常有效的方法来测试一个点是否被椭圆体遮挡。然而,我们想要测试遮挡的对象很少是简单的点。...特别是,我们希望能够测试地形瓦片是否被椭球体遮挡。但是地形瓦片是由数千个顶点组成的复杂对象。...Deron Ohlarik在上一篇博客文章中谈到了此问题,他解释说,对于任何任意几何图形,我们都可以计算与几何图形有特殊关系的点的位置(我们称为水平遮挡点)。...在尺度空间中,地球是一个单位球体。围绕地形图块的边界球的中心显示为点C。边界球不是缩放空间中的球体,但这与我们无关,因为我们将只使用它的中心。...vec{OP} \rVert = \frac{1}{cos(α)cos(β) - sin(α)sin(β)} \] 请记住,我们通过构造了解 \hat{OP} ;我们选择它从椭圆体的中心指向地形图块的边界球体的中心
视角和远近平面,共同组成一个梯形的三维空间,称之为 viewing frustum (视锥),如下图, ?...位于 viewing frustum (视锥)梯形体以内的顶点,被认定为可见,而超出这个梯形体之外的的场景数据,会被视点去除(Frustum Culling,也称之为视锥裁剪)。...裁减算法主要包括:视域剔除( View Frustum Culling )、背面剔除 ( Back-Face Culling )、遮挡剔除( Occlusing Culling )和视口裁减等。...经过坐标转化之后,可以得到每个点的屏幕坐标值,但是存在两个问题: 问题一:点的屏幕坐标值是浮点数,但像素都是由整数点来表示的,如果确定屏幕坐标值做对应的像素?...问题二:在屏幕上需要绘制的有点、线、面,如何根据两个已经确定位置的 2 个像素点绘制一条线段,如果根据已经确定了位置的 3 个像素点绘制一个三角面片?
为了解释这个问题,我先引用一段文献【3】中的一段叙述: Because, your application supplies the geometric data as a collection of...上述语句表示了 object space 的两层核心含义:其一,object space coordinate 就是模型文件中的顶点值,这些值是在模型建模时得到的,例如,用 3DMAX 建立一个球体模型并导出为...所谓 eye space,即以 camera(视点或相机)为原点,由视线方向、视角和 远近平面,共同组成一个梯形体的三维空间,称之为 viewing frustum(视锥), 如图 4所示。...位于 viewing frustum 梯形体以内的顶点,被认定为可见,而超出这个梯形体之外 的场景数据,会被视点去除(Frustum Culling,也称之为视锥裁剪)。...当一个图元完全位于视体(此时视体已经变换为 CVV)内部时,它可以直接进入下一个阶段;完全在视体外部的图元,将被剔除;对于部分位于视体内的图元进行裁减处理。
vertical field of view. aspect — Camera frustum aspect ratio. near — Camera frustum near plane. far...— Camera frustum far plane. ” 接着就是将整个场景渲染至网页上。...将球体对象与材质对象结合到一起,就可以构成一个完整的 Mesh(网格)对象,这就是我们需要的全景球体。 ?...在圆柱模式的全景场景中,上下方位的旋转角度会受到边界的限制;而如果是球体模式,则可以做到三个方向的360度旋转。...摄像机移动的范围就在以球体中心为球心的球面上。 ?
PVD-ONet:面向奇异扰动边界层问题的多尺度神经算子方法摘要物理信息神经网络(PINN)和物理信息DeepONet在求解偏微分方程方面表现优异,但在处理奇异扰动问题时往往难以收敛。...高阶PVD-Net采用五网络架构配合Van Dyke匹配原理,可捕捉精细边界层结构,适用于高精度场景。...PVD-ONet通过集成多个DeepONet模块将PVD-Net推广至算子学习场景,可直接将初始条件映射到解算子,无需重新训练即可对整个边界层问题族进行即时预测。...多种模型的数值实验表明,所提方法在各种误差指标下持续优于现有基线,为多尺度问题提供了强大的新解决方案。...Prandtl匹配)与高精度版(五网络+Van Dyke匹配)无数据依赖:仅基于控制方程实现求解算子学习扩展:通过DeepONet模块实现初始条件到解算子的端到端映射即时预测能力:训练后可快速求解整个边界层问题族实验验证在
来自经管之家 提问1: SPSS的文字类型处理问题,求大神教!! 在EXCEL中这样的数据类型转到SPSS怎么就成字符型再改为日期型还空白了呢?...提问2: 新手求助:需要2012、2013、2014年的公司样本,不满三年的全部剔除,也就是一个证券代码没有三行的全部删除,不知道该如何操作?求助!
选自quantamagazine 作者:Joseph Howlett 机器之心编译 编辑:泽南 在数学领域里,对于最优模式的探索永无止境,球体填充问题也不例外,它旨在尽可能高效地将球体塞进一个(高维)盒子里...首先,我们先从空间中重复排列的点开始,称为「格」(lattice)然后围绕每个点画一个球体。这样,在给定维度中寻找最优球体堆积的问题实际上变成了寻找一个点排列尽可能高效的格子的问题。...他只需构造一个更好的椭球体 —— 一个在边界与格中的其他点接触之前能够覆盖更大空间的椭球体 —— 就能创造新的填充记录。...他首先采用了一种自己熟知的方法,即根据随机过程沿椭球体的每个轴扩展和收缩其边界。每当边界扩展至足以触及格中的新点时,他就冻结椭球体在该方向上的生长。这确保了该点永远不会落入椭球体内部。...但椭球体的形状会继续向其他方向膨胀,直到碰到另一个点。就这样,椭球体会以急促、犹豫的运动改变形状,逐渐「探索」周围的空间。最终,边界会碰到足够多的点,阻止椭球体进一步生长。
- 1 - 日常使用Power Query的过程中,大家可能会对表(Table)、列(List)筛选部分数据比较熟悉,但是,如果是对于一行(Record),要筛选(或剔除)部分列(字段)进行计算,那该怎么办呢...如果你直接用List.Sum函数,然后选择当前除A/Z以外的其他列进行求和,那么,当仓库发生变化时,就极可能出错——仓库多了,有部分没算上;仓库少了,会因为找不到列而出错: - 2 - 实际上,要解决这个问题并不难...Record.RemoveFields(_,{"规格","A","Z"}) ) ) - 3 - 在Power Query或Power Pivot里,对于同一个问题...针对本文的问题,虽然看起来最终使用的方便并不复杂,但是,其背后需要对分组、透视等操作,以及对Power Query里的数据结构、行列数据提取、筛选等都熟练掌握。
学习目标 如何创建一个渲染全景视频的球体 实现步骤: 第一步 创建一个应用工程(略了) 第二步 创建一个渲染视图 继承SCNView ?...导入框架SceneKit #import 第四步 创建一个3D场景 self.scene = [SCNScene scene]; 第五步 创建一个球体...5226E55E-4FB9-48B2-9D07-9E3B84D65B37.png 思考问题1: 球体有两个表面 一个外表面一个内表面,在vr 模式下,我们的眼睛是在球体中间的,如何让球体只渲染内表面...sphereNode.geometry.firstMaterial.cullMode = SCNCullModeFront;// 设置剔除外表面 sphereNode.geometry.firstMaterial.doubleSided...= false; // 设置只渲染一个表面 思考问题2: 球体的半径设置多大?
1 研究背景 当前医学影像分割任务存在两个关键问题: 分割区域边界的模糊性 缺乏专业领域知识的前提下分割区域的不确定性 这篇文章针对上述问题提出了解决方案,主要有如下三点贡献: 提出一种新颖的边界关键点选择算法...(boundary key point selection algorithm),使得能够用关键点来表示分割目标域的结构边界(解决上述第一个问题) 提出了一个新颖的结构边界保持(structure boundary...preserving segmentation)分割框架,并且使得模型能够自动提取和学习结构关键点信息而不需要医生的交互(解决上述第二个问题) 文中提出的分割框架可以应用到不同分割模型上,并且作者做了足够的实验进行验证...2.4 形状边界判别器(Shape Boundary-aware Evaluator, SBE) 采用上述的BPB模块嵌入到卷积网络中其实已经可以达到结构边界保持的目的了,但可能存在问题:模型预测的边界点图和模型预测的分割区域可能不是很匹配...为了解决这个问题,文中提出了SBE,SBE是一个二分类器,其输入是边界点图和分割图,输出为一致性分数,高分即一致,低分则不一致。
但实际上,不同 CMS 的设计目标并不一致,它们解决的问题也存在明显差异。理解 CMS 的能力边界,比简单比较功能更重要。...一、CMS 最初解决的是什么问题最早的 CMS 诞生,是为了解决一个非常具体的问题: 如何在不直接修改代码的情况下更新网站内容。...这类系统的优势在于: 业务逻辑高度定制 数据结构清晰 可深度结合现有系统 但其边界也很明显: 不适合频繁复制 不适合非技术人员使用 内容生产仍以人工为主 它更像“项目后台”,而不是标准 CMS...评价 CMS 时,更合理的维度是: 解决了什么问题 是否符合当前使用场景 成本是否可控 结语CMS 的发展并不是“新系统淘汰旧系统”,而是不断细分使用场景。...从单站内容管理,到系统化内容生产,每一代 CMS 都在自己的边界内发挥作用。理解这些边界,才能在实际建站时做出理性选择,而不是被表面的功能差异所左右。
今年早些时候,谷歌发布了 MediaPipe Objectron,一套为移动设备设计的实时 3D 目标检测模型,这个模型是基于一个已标注的、真实世界的 3D 数据集,可以预测物体的 3D 边界。...数据还包含为每个对象手动注释的3D 边界,这些 bounding box 描述了对象的位置、方向和尺寸。 每个视频剪辑都随附有 AR 的元数据,其中包括相机姿势和稀疏点云。...数据还包含每个对象的手动注释的 3D 边界框,用于描述对象的位置,方向和尺寸。 该数据集包括15K 注释视频剪辑与超过4M 注释图像收集的地理多样性样本(涵盖10个国家横跨五大洲)。...首先使用 Sutherland-Hodgman Polygon clipping 算法计算两个盒子面之间的交点,这类似于计算机图形学的剔除技术(frustum culling),利用所有截断多边形的凸包计算相交的体积...这些数据集中的物体包括自行车、书籍、瓶子、相机、麦片盒、椅子、杯子、笔记本电脑和鞋子等,和数据集一起发布的具有以下内容: 1.视频序列 2.带注释的标签(目标的3D 边界框) 3.AR 元数据 (如照相机姿态
进行范围搜索时和 kdtree 一样,先判断顶层节点的超球体是否和目标点 z 为圆心的目标球体相交(两个球体半径相加是否 >= 两球心之间的距离),如果不相交就跳过,相交的话继续把该节点的左右两个子球体拿过来判断相交...第七种:冗余样本剔除 kNN 性能提升还可以通过在尽量不影响分类结果的情况下剔除冗余样本来提升性能,比如经典的 Condensed Nearest Neighbours Data Reduction 算法...由圈圈变成点的是被剔除的样本,从左到右可以看出基本上是边缘部分的有限几个样本被保留下来了,结果非常诱人。...由于前面的空间分割技术并不会影响求解结果,所以大规模 kNN 一般是先上一个 ball-tree,还嫌不够快就上冗余样本剔除。...唯一需要注意的地方是冗余剔除会影响 one-class 识别或其他依赖密度计算的东西,需要做一些额外处理。
至于包围盒的作用,首先想到的就是相机对物体的剔除,也上一段源码吧!...= null && model.castShadow && model.worldBounds) { // frustum culling if (shadows.fixedArea) {...AABB.transform(_ab, model.worldBounds, shadows.matLight); if (intersect.aabbFrustum(_ab, camera.frustum...(model, camera)); } 同时一直有一个问题,在原生平台进行静态合批后,网格的包围盒貌似有问题,场景中的模型剔除会出现异常。...那么一个场景中可能会出现大量的节点个数,节点数量过多会导致一些性能问题,比如序列化慢等。
文章目录 前言 一、使用上边界通配符示例 二、分析字节码的附加信息 前言 上一篇博客 【Java 泛型】泛型用法 ( 泛型编译期擦除 | 上界通配符 <? extends T> | 下界通配符 <?...super T> ) 一、泛型擦除 章节中 , 讲到了泛型擦除问题 , 泛型只保留到了编译阶段 , 运行时就没有泛型的限制了 ; 本篇博客中介绍一种方法 , 使用上下边界通配符解决泛型擦除问题 ; 一、...使用上边界通配符示例 接口类 : public interface Data { void set(T t); T get(); } 实现类 : public class DataImpl...set(T) 方法 ; Constant pool: #4 = Methodref #5.#35 // DataImpl.set:(LPerson;)V 通过 上下边界...通配符 解决 泛型擦除问题 ;
视野(field of view) :相机可见范围左右边界的夹角。 视锥体(view frustum) :物体可以被渲染到视口的空间,换句话说,只有处于视锥体空间内部的物体,才可以被看见。...到这里有没有发现一个问题?就是向量和坐标的表示方法是一样的 ? 。于是这里引入齐次坐标(w)来区分,w=0,则表示向量,否则表示点。于是我们的向量就长这样:(x, y, z, w)。...那么问题来了,难道玩图形学的人们天天搞矩阵?不!这不科学!一定不是这样的!程序员是一类神奇的生物,凡是遇到觉得很烦躁很麻烦的东西,都会创造另外一些东西让他们不烦躁不麻烦。...我们先创造一个几何球体(当然同理还有CubeGeometry等等),三个参数,第一个是球体半径,后两个分别是球体在两个方向上的几何精度(其实就是每条线上用多少个顶点描述),这里的横向和纵向都设置为64个顶点...FAR_CLIPPING_PLANE : 10, WORLD_SHININESS : 15, //云层高约10km,地球半径6371km,云层球体半径