这些线型精灵将按顺序传递给绘图团队，后者将绘制它们的着色和区域。最后，使用脚本将两者结合起来以生成可用于游戏的索引精灵。 总共大约需要一个小时。...生成对抗网络入门 在这项工作中，我们解决了两个图像映射问题：线条到阴影和线条到区域。形式上，我们必须创建一个生成器G（x），该生成器从线条艺术中接收输入，并在阴影/区域中生成输出。...尽管第一行最有用，但是第二和第三行上的彩色图像会迅速恶化。着色精灵的质量基本保持一致。但是，着色精灵的第三列不一致。第二行中的正面小精灵的脸应更亮，并且右下角的小精灵的亮度不连续。...现在，我们可以确定的假设着色精灵可以使用，但是区域精灵却不能使用，因为它们噪声太大并且存在色移问题。让我们将注意力转移到露西。 ? 露西精灵的数据多了五倍，与莎拉相比改善更加明显。...正如首席美术师所解释的那样，动画中的区域更容易预测，并且可以轻松地从一个精灵复制到另一个精灵。因此，不生成它们不是大问题。 从技术角度来看，这项工作证明了当前模型可以有效地用作创造性任务的助手。
带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers） 带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理，提供了一种对差异进行可视化的灵活方式...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26....箱形图（Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35....树状图（Dendrogram） 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。 48.
通过MyPostProcessingStack中的静态Mesh字段对其进行跟踪，并在需要时通过静态InitializeStatic方法创建它，该方法在Render的开头调用。 ?...让MyPostProcessingStack跟踪使用此着色器的静态材质。Shader.Find是获取它的最简单方法。 ? 这始终在编辑器中有效，但如果不包含着色器，则构建将失败。...为了更清楚地显示我们正在渲染的通道，请在MyPostProcessingStack中为复制和模糊通道定义一个Pass枚举。...我们可以通过进一步增加滤镜区域来增强效果，但这也会使通过变得更加复杂。另一种方法是保留我们拥有的过滤器，但会不止一次应用它。例如，执行第二次模糊通过会将滤镜大小增加到5×5。来做吧。...向着色器添加一个用于深度条纹的通道。 ? 将通道添加到MyPostProcessingStack中的枚举，然后在渲染器中对其进行深度着色。在模糊之前执行此操作，但是将模糊强度设置为零以将其禁用。 ?
虽然我们可以在摄像机可以看到的范围内渲染阴影，但这将需要大量的绘制和非常大的贴图才能充分覆盖该区域，这几乎是不切实际的。因此，我们为阴影引入最大距离，最小距离为零，默认情况下设置为100个单位。...我们最多支持四个阴影灯，并在方形图集中为每个灯光提供一个方形Tile。因此，如果最后得到一个以上的阴影光，则需要将图块大小减半并将图集分成四个图块。...但是，当阴影强度为零时，根本就不需要对阴影进行采样，因为它们没有效果并且甚至没有被渲染。在这种情况下，就相当于一个不为人知的灯，它应该总是返回1。 ? 在着色器中使用分支是个好主意吗？...这样，我们就不必在着色器中执行此计算。在新的SetCascadeData方法中执行此操作，同时存储拣选球并在RenderDirectionalShadows中调用它。...这被称为百分比紧密过滤（percentage closer filtering 简称PCF），因为其中包含四个纹理像素，所以一般指是2×2 PCF过滤器。 但这不是我们过滤阴影贴图的唯一方法。
ConvexHull：给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点。...结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22、密度图 （Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26、箱形图 （Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。
此场景的“环境强度”（Ambient Intensity）设置为零，以使阴影更明显。由于我们自己的着色器尚不支持延迟着色器，因此请更改使用的材质，使其依赖于标准着色器。 场景中有很多物体和两个定向光。...不能使用此技术的唯一情况是光量与相机的近平面相交。 点光源使用相同的方法，除了使用icosphere而不是金字塔。 ?...延迟着色需要四个G缓冲区。对于LDR，它们的组合大小为每像素160位，对于HDR，它们的组合大小为每像素192位。这比单个32位帧缓冲区要多得多。...它们被投影到与它们的体积相交的几何体上。因此，结构内部探针的反射不会超出其范围。实际上，它们逐渐淡出时会延伸一点。其他两个探针也是如此。 ? ? ? （绘制延迟反射） 首先渲染天空盒，覆盖整个视图。...无法使用“Anchor Override”来强制对象使用特定的反射探针。但这有时是确保对象接收正确反射的唯一方法。例如，当在不是轴对齐矩形的结构的内部和外部都有反射探针时。
深度排序使不透明几何图形的渲染更加有效，因为它避免了过度绘制，但是我们的过程绘制命令只是简单地一个接一个地渲染点。...即使我们仅使用两个或三个定义着色器矢量属性，它始终具有四个分量。我们将简单地使用两个参数调用Vector4构造函数方法，其另两个组件将设置为零。 ? ?...请注意，我们要渲染一百万个带阴影的点，这要求它们在DRP中每帧绘制3次。禁用阴影可将我的帧频提高到稳定的60FPS。 当然，如果发现帧速率不足，则无需将分辨率一直提高到1000。...（降低分辨率之后，点被卡住了） 这是因为无法调整计算缓冲区的大小。我们可以在每次更改分辨率时创建一个新的缓冲区，但另一种更简单的方法是始终为最大分辨率分配一个缓冲区。...但是，我们必须将功能标签分开，否则它将不会被视为着色器参数。要组合两个单词，请使用##宏串联运算符将它们连接起来。 ?
带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers） 带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理，提供了一种对差异进行可视化的灵活方式...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?...箱形图（Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ? 06 变化（Change） 35....树状图（Dendrogram） 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。 ? 48.
在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。...群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中心(质心)，并且可以具有边界或范围。...这些示例将为您复制粘贴示例并在自己的数据上测试方法提供基础。我们不会深入研究算法如何工作的理论，也不会直接比较它们。让我们深入研究一下。...该测试问题中的群集基于多变量高斯，并非所有聚类算法都能有效地识别这些类型的群集。因此，本教程中的结果不应用作比较一般方法的基础。下面列出了创建和汇总合成聚类数据集的示例。...本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。
这时候，坐标变换就是必须的了。坐标变换大致可以分为三种，将这些正确的组合在一起，最终决定显示器上的位置。 模型变换：第一种变换 定义参照物在三维空间的什么位置。...点 线段 三角形 WebGL就是使用三角形在画面上绘制一些东西。这个三角形就是一个多边形，一个多边形至少是将三个顶点连接画出来的三角形，所以一个绘制一个多边形，最少需要三个顶点。...顶点，就是三维空间上存在的一个点。当然，这个点需要有坐标位置。顶点的横坐标是x，纵坐标是y，深度是z。将包含这些信息的点连接起来就形成了一个多边形。...clearColor函数的参数有四个，就是单纯的RGBA，很直观吧，使用方法如下。 6.着色器 WebGL中，所谓的固定渲染管线是不存在的。...所以，不管用什么方法，只要把这个着色器字符串传给程序就可以了。 最简单的方法，就是把着色器记录在HTML中。使用这种方法的话，是利用HTML的script标签来做的。下面是一个简单的例子。
为创建一个表示2014年7月1日的对象，可使用模块datetime中的方法 strptime()。...在这个示例中，'%Y-' 让Python将字符串中第一个连字符前面的部分视为四位的年份；'%m-'让Python将第二个连字符前 面的部分视为表示月份的数字；而'%d'让Python将字符串的最后一部分视为月份中的一天...图16-4显示了这样绘制出来的图表。 16.1.9 给图表区域着色 添加两个数据系列后，我们就可以了解每天的气温范围了。下面来给这个图表做最后的修饰， 通过着色来呈现每天的气温范围。...Alpha值为0表示完全透明，1（默认设置）表示完全不 透明。通过将alpha设置为0.5，可让红色和蓝色折线的颜色看起来更浅。...实参facecolor指定了填充区域的颜色，我们还将alpha设置成了较小的值0.1，让填充区 域将两个数据系列连接起来的同时不分散观察者的注意力。
我们需要将这些矩阵添加到我们的着色器中，但是由于它们总是相同的，所以我们将由Unity提供的标准输入放在一个单独的HLSL文件中，这样既可以保持代码的结构化，也可以将代码包含在其他着色器中。...属性名称后面必须跟着一个字符串，以便在检查器中使用和一个颜色类型标识符，就像向方法提供参数一样。 ? 最后，我们需要提供一个默认值，在这个示例中，我们为它分配一个由四个数字组成的列表，白色。 ?...（实例化的dc） 现在，Unity可以将24个球体与每个对象的颜色组合在一起，从而减少了绘制调用的次数。最后进行了四个实例化的绘制调用，因为这些球体仍使用其中的四种材质。...该方法也有一些注意事项，例如，当涉及不同的比例时，不能保证较大网格的法线向量为单位长度。此外，绘制顺序也将更改，因为它现在是单个网格而不是多个。...该值是材质的副本，因此，通过更改它可以一次更改所有球体的孔，更改后它们仍然不同。这个示例展示的Unlit着色器，为我们接下来在下一个教程中创建的更复杂的着色器提供良好的基础。 下一篇 直接光照。
3.8 像素着色器 在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后，图元被裁剪并设置为光栅化，如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定，即不可编程但有些可配置。...根据GPU的不同，可用的渲染目标数量为四个或八个。 即使有这些限制，多渲染目标 (MRT) 功能仍然是更有效地执行渲染算法的有力助手。...这种能力还产生了一种不同类型的渲染管管线，称为延迟着色，其中可见性和着色在单独的通道中完成。第一个通道存储在每个像素处有关对象位置和材质的数据。接下来的通道可以有效地应用照明和其他效果。...用黑点标记的像素的梯度计算显示在右侧。对于四边形中的四个像素位置中的每一个，都显示了v的值。注意三个像素是如何没有被三角形覆盖的，但它们仍然由GPU处理，以便可以找到梯度。...虽然原子可以避免数据风险，但许多算法需要特定的执行顺序。例如，你可能希望在用红色透明三角形覆盖之前绘制一个更远的透明蓝色三角形，将红色混合在蓝色之上。
中间列的图像每个像素使用四个样本（以网格模式）渲染，右列每个像素使用八个样本（在4×4棋盘格中，对一半的正方形进行采样）。 三角形以像素为单位显示为存在或不存在。绘制的线条也有类似的问题。...这是通过将box过滤器放置在每个采样点上，并在y方向上对其进行缩放，以使过滤器的高度与采样点相同。其总和是重建信号（右）。 box过滤器可以更换为任何其他过滤器。...通常，为简单起见，使用二次方分辨率和box滤波器。 NVIDIA的动态超分辨率功能是一种更精细的超级采样形式，其中场景以更高的分辨率渲染，并使用13个样本的高斯滤波器来生成显示的图像[1848]。...右侧显示了EQAA的2f4x模式。这四个样本现在有四个ID值，它们索引存储的两种颜色和深度的表。 MSAA比纯超级采样方案更快，因为片段仅被着色一次。...一种让样本影响多个像素的实时抗锯齿方案是NVIDIA较旧的Quincunx方法[365]。 “Quincunx”是指五个物体的排列，四个在一个正方形中，第五个在中心，例如六面骰子上的五个点的图案。
我按人口增长的顺序排列了州，并按地理区域为州上色。下图使用的这四个颜色，都不一样，但是也不会让人觉得说哪一个颜色会特别的突兀。 ? 2....当我们想显示数据值如何在地理区域内变化时，将数据值表示为颜色特别有用。在这种情况下，我们可以绘制地理区域的地图并通过数据值对其进行着色。这样的地图被称为choropleths。...可视化清楚地显示了在哪个县中白人占多数，在白人中占少数，在白人和非白人中所占比例大致相等。 ? 3. 使用颜色突出显示 颜色也可以是突出显示数据中特定元素的有效工具。...实现这个目的的一种简单方法是，用一种或多种颜色对这些图形元素进行着色，以使其在其余图形中脱颖而出。这种方法可以通过强调颜色标度来实现(accent color scales)。...它是一类既包含一组柔和的颜色，同时也包含一组更强，更暗和/或更饱和的颜色。 ? 以上上面统计各个州人口的例子，在文字描述当中，如果想要强调说明德克萨斯州和路易斯安那州。就可以这么绘制图形。 ?
用z缓冲来进行隐藏面消除 隐藏面消除算法更简单的一种方法是z缓冲算法(z-Buffer algorithm)。...逐顶点着色。逐顶点着色的效果类似于光线追踪的方法，发生在顶点处理阶段，对每个顶点按照法线，视角，光照，表面进行着色，然后用颜色插值的方式将颜色插值在周边的区域里。...而且这样的着色面对光照着色的计算时，由于光照方向只在顶点处才有采样，因此一方面处于图元中间的光源照射得到的光照常常比实际的暗，而且曲面区域上的高光效果会呈现很明显的多边形特征。如下图： ?...逐片元着色能在多边形比较少的模型上得到更好的效果，因为它发生在片元处理阶段，它对每个片元像素通过向量插值的方式，独立计算它们的视角法线光照等等属性，从而能得到像素级精细的着色效果，也能够得到更清晰的纹理效果...也有在相机坐标系中执行的样例，通过在相机坐标系中插值进行。由于逐片元着色的优点，逐片元着色可以得到更加真实的光照效果例如非常圆滑的高光区域和更集中的高光亮度。但是片元着色对性能的要求要比顶点着色更高。
在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。...它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。 聚类技术适用于没有要预测的类，而是将实例划分为自然组的情况。...群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中心(质心)，并且可以具有边界或范围。...这些示例将为您复制粘贴示例并在自己的数据上测试方法提供基础。我们不会深入研究算法如何工作的理论，也不会直接比较它们。让我们深入研究一下。...本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。
在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。...它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。 聚类技术适用于没有要预测的类，而是将实例划分为自然组的情况。 ...群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中心(质心)，并且可以具有边界或范围。...这些示例将为您复制粘贴示例并在自己的数据上测试方法提供基础。我们不会深入研究算法如何工作的理论，也不会直接比较它们。让我们深入研究一下。...本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。
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