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光线追踪介绍

本篇介绍下这个过程用到的算法,就是光线追踪。 算法介绍 光线追踪的思路就是从视角发出光线,分别经过屏幕上的每个像素,这样的光线经过屏幕后,找到相交的首个#物体位置,这就是该像素对应的物体,然后再从物体相交点到光源投射一条光线,这时候就可以计算像素值 如下图所示: 光线追踪示意图 从图中可以抽象出要计算一个点的像素值,需要以下步骤: 产生光线,计算从视角经过像素的每条光线 计算光线与物体的相交点 计算阴影 产生光线 接下来先看第一个问题,产生光线。 要表示光线,那么就需要了解下正交投影和透视投影。 光线可以表示成如下公式: image.png e是视点,s是屏幕上一个像素位置。 参考图如下: image.png 光线与物体相交 接下来就是第二个问题,怎样计算光线和物体的交点。

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    Android编程使用光线传感器获取光线强弱的方法【LightSensorManager封装类】

    本文实例讲述了Android编程使用光线传感器获取光线强弱的方法。 分享给大家供大家参考,具体如下: 在Android开发中,有时我们需要获知设备所在环境的光线强弱情况,当然这需要我们设备拥有光线传感器。通常我们手机的屏幕自动亮度都是用光线传感器来实现的。 这里我们主要讲解如何使用Android手机的光线传感器。 下面是我简单封装的一个光线传感器管理类,主要提供了3个方法: 1.start():启动,在获取光照强度前调用。 = null) { return mLightSensorListener.lux; } return -1.0f; // 默认返回-1,表示设备无光线传感器或者为调用start } private class LightSensorListener implements SensorEventListener { private float lux; // 光线强度

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    光线传媒的爆款尴尬

    作为电影产业链的一员,光线传媒受损严重。 因为疫情,一些重要影片临时撤档延期,使得光线传媒(以下简称:光线)整个上半年电影票房收入大受影响。同时,光线传媒的利润也受到牵连。 无论从那个业务来看,光线传媒的表现均不如人意。 特别是对营收、净利润造成重大影响的电影业务,更是造成光线营收、净利润暴跌八成的“罪魁”。 从光线传媒近几年的年报数据来看,光线传媒的电影关联业务,已经成了光线最主要的营收来源和利润来源。据了解,2019年光线参投、发行以及协助推广的影片就达到了18部,总票房达到了138.67亿元。 但这些对于光线传媒而言,也只是杯水车薪。 毕竟,影片放映特别是爆款影片放映带来的票房收入及衍生品收入,才是光线电影业务营收的主力。多年来每年上映一部爆款电影,几乎是光线“不成文”的规定。 2012年,光线投资3600万的《泰囧》一炮走红,票房狂飙至12.6亿,一举拿下当年度的票房冠军,光线也因此赚的“盆满钵满”。

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    全球首款光线追踪GPU

    设计师和艺术家现在可以利用硬体加速光线追踪,深度学习,和高级着色的强大功能,大幅提高生产力,并以前所未有的速度创作出色的内容。 新的 RT 核心和Tensor核心为数百万设计和创意专业人士带来即时光线追踪和人工智慧加强工作流程的强大功能。 NVIDIA Turing GPU 架构 NVIDIA Turing 配备用于光线追踪的全新 RT 核心,用于人工智慧的 576 个Tensor核心,以及用于平行运算的 4608 个 CUDA 核心,是世界上最先进的绘图处理器 性能特点 革命性的即时光线追踪加速 Turing 结合了新的硬体光线追踪引擎,是业界第一个支持即时光线追踪的绘图处理器。 NVIDIA® CUDA® 平行运算平台 原生执行标准程序语言如 C/C++ 和 Fortran,以及 API 如 OpenCL,OpenACC 和 Direct Compute,以加速光线追踪,影片和图像处理

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    苹果A17将支持光线追踪

    12月28日消息,据外媒报道,苹果新一代的A17处理器将会与高通骁龙8 Gen2和天玑9200一样,加入硬件级光线追踪技术。 而据外媒报导,原因可能是苹果A16处理器原本的图形核心(GPU)在加入光线追踪技术后出现升级失误。 而业界预期苹果A17采用台积电3nm制程后,应有望降低功耗及解决散热问题,GPU核心将加入光线追踪技术。 不过,业界指出苹果A17处理器在采用台积电3奈米制程后,可望顺利解决功耗及散热问题,并在GPU核心加入光线追踪技术。 苹果原本计划在A16应用处理器进行GPU规格升级,加入光线追踪新技术,但最终出现了工程上的失误,造成处理器功耗较软体模拟更高,并进而造成处理过热及电池续航衰减问题。

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    员工流动分析和预测

    很多公司,比方说,惠普公司,IBM公司等,已经采用数据科学的手段,对内部员工的流动做分析和预测,并且进行提前的干预,以最小化员工流动所带来的的影响。 本文是关于员工流动分析和预测的案例,通过阅读,可以得到: 需要解决什么问题? 描述员工流动的特征或者标签有哪些? 对于采集的数据集如何做准备工作? 如何对整理好的数据做分析和建模? 根据公司员工的数据,分析和挖掘潜在流动的员工白名单,输出给人力资源部门,指导他们进行提前干预和挽留,以减少公司人员流动所带来的的损失和影响。 二、数据理解, 数据的画像问题? 本案例的数据集来自Kaggle平台提供一份公司人员流动数据。这份数据集包括18列,用于记录公司员工的相关信息。目标变量是status记录了两种状态,取值是ACTIVE和TERMINATED。 总结 通过员工流动分析和预测这个案例,我们可以了解到数据科学工作的流程,从业务问题入手,然后到数据的理解和准备,模型的构建和评价,以及模型应用和指导决策与行动,以创造价值的系统化过程。

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    全球首颗光线追踪绘图处理器

    设计师和艺术家现在可以利用硬件加速光线追踪,深度学习,和高级着色的强大功能,大幅提高生产力,并以前所未有的速度创作出色的内容。 Quadro RTX 8000具有72个用于即时光线追踪的RT核心和用于AI增强工作流程的576个Tensor核心,可实现超过130 TFLOPS的深度学习效能。 性能特点 革命性的即时光线追踪加速 Turing 结合了新的硬件光线追踪引擎,是业界第一个支持即时光线追踪的绘图处理器。 Quadro RTX 8000 系统与利用 NVIDIA OptiX, Microsoft DXR 和 Vulcan 光线追踪等 API 的应用程序共同运作,将为真正交互式设计工作流程提供动力,并为空前等级的生产力提供立即回馈 NVIDIA® CUDA® 平行运算平台 原生执行标准程序语言如 C/C++ 和 Fortran,以及 API 如 OpenCL,OpenACC 和 Direct Compute,以加速光线追踪,影片和图像处理

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    人员流动数据可视化建模

    流动数据分析报表的基础上,我们要对人员流动模块的关键指标做数据建模,在人员流动模块的数据建模仪式上我们选择了数据仪表盘的形式。所以要人员流动数据表的各个关键指标做数据透视表和数据透视图。 右键– 数据透视表选项 – 表命名 2、人员流动率数据透视表 在透视表的选择上选择了流动率数据为行数据,因为我们要分析趋势,所以在图表的选择上选择折线图来表示流动率的数据指标。 人员流动数据仪表盘设计 用透视表分别建立了人员流动的数据透视表和透视图后,我们就需要根据人员流动数据分析的逻辑来关联人员流动的数据透视表和透视图。 在第五节的人员流动数据分析逻辑中我们按照时间和部门的维度来进行数据的交互,在时间维度上,因为人员流动在分析的时候一般是按照月份来进行分析的,所有我们把时间拆分成“年”和“月” 鼠标点击透视表,在EXCEL 在这个数据仪表盘中可以对三个切片器随意进行数据的交互组合,我们通过切片器的选择可以看到任何一个时间段的人员流动数据。然后我们对数据进行交互,对时间进行全选,就可以看到任意一个部门的人员流动数据。

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    光场--捕获场景中所有的光线

    此时,我们可以通过这些小孔捕获到物体上发出的更多的光线,如果把这些不同小孔的成像融合在一起,就可以有很多有趣的应用。 ? 事实上,这些我们捕获到的所有光线构成了光场集合。 在这篇论文里面,作者介绍了一种非常简单的方法来表述不同位置不同方向的光场,即我们可以用一条光线在两个平行的平面上的交点的位置来表述这条光线: ? 这里我们相当于在原有的所有光线L(u, v, s, t)中做了一个切片,仅仅取了其中部分光线L(u0, v0, s, t) ? 我上面讲过两种共轭的平面建立方式,因此(b)图你可以理解为(s,t)平面上一点发出的所有光线经过了(u, v)平面构成了一幅子图像,所有的点的光线构成了这个图像阵列。 这里物体上每一点发出的光线都形成了光场图中的一个子图像。 ?

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