GLSL基本的运算符和表达式使用方法。 运算符 优先级 运算符说明 运算符 结合性 1 括号 ( ) 无 2 数组下标函数调用、构造函数变量选择器后置++、后置-- . ++ -- 从左往右 3 前置++、前置--一元运算符 ++ -- + - ~ ! 从右往左 4 乘除法 * / % 从左往右 5 加减法 + - 从左往右 6 位操作 << >> 从左往右 7 大小关系 > >= < <= 从左往右 8 相等性 = != 从左往右 9 位操作 与 & 从左往右 10 位操作异或 ^ 从左往右 11
GLSL ES 要求你具体指明变量的数据类型: <类型> <变量名> 如 vec4 a_position。 在进行赋值操作(=)时,等号左右两侧的数据类型必须一样,否则会出错。
Shader(着色器)是一种用于在计算机图形学中进行图形渲染的程序。它们是在图形处理单元(GPU)上执行的小型程序,用于控制图形的各个方面,如颜色、光照、纹理映射、投影等。
本文是关于我使用实验性的WebGPU API并与有兴趣使用GPU进行数据并行计算的Web开发人员分享我的旅程。
使用 [] 运算符 + 数组下标也可以访问矢量或矩阵中的元素,注意矩阵中元素是列主序读取,下标是从0开始:
在软件开发过程中,保证代码的质量至关重要。而单元测试和测试驱动开发(TDD)是两种非常有效的方法,可以确保代码的质量和可靠性。本文将探讨如何在Python中使用单元测试和TDD来提高代码质量,并附有代码实例和解析。
在日常生活中,计算器是一个不可或缺的工具。它可以帮助我们进行各种数学计算,从简单的加减乘除到复杂的三角函数和指数运算。而使用C语言编写一个简单的计算器程序,则是一个很有挑战性和有趣的任务。
Direct3D有很多系统参数,而相应的,GLSL也有內建的输入参数的概念。他们的对应关系如下:
上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
【新智元导读】DeepMind最新提出“神经算术逻辑单元”,旨在解决神经网络数值模拟能力不足的问题。与传统架构相比,NALU在训练期间的数值范围内和范围外都得到了更好的泛化。论文引起大量关注,本文附上大神的Keras实现。
在TPU中的脉动阵列及其实现中介绍了矩阵/卷积计算中的主要计算单元——乘加阵列(上图4),完成了该部分的硬件代码并进行了简单的验证;在 神经网络中的归一化和池化的硬件实现中介绍了卷积神经网络中的归一化和池化的实现方式(上图6),同时论述了浮点网络定点化的过程,并给出了Simple TPU中重量化的实现方式,完成了该部分的硬件代码并进行了验证。
step 是 GLSL 中内置的函数,其逻辑非常简单:比较两个数的大小,前者 < 后者时返回 0, 否则返回 1。
在 第六篇 中,我们已经认识了 smoothstep 函数,它可以让一指定的区间内平滑过渡。下面先通过一个小例子回顾一下:
Solidity作为一门编程语言也具备和普通编程语言相似的数据结构设计,比如:变量、常量、函数、数组、函数、结构体等等。
本文通过编写一个通用的片段着色器,实现了抖音中的各种分屏滤镜。另外,还讲解了延时动态分屏滤镜的实现。
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
有一种有效的学习方法叫费曼学习法。它的做法是把你学到的东西系统性的讲述出来,如果别人通过你的描述也能理解其中内容,这说明你对所学知识有了一定程度的掌握。目前我正在系统性的研究区块链技术,因此想借助费曼学习法,把我掌握的信息系统性的输出,一来能帮助自己更好的理解消化知识,另一方面也希望能帮助对这方面有兴趣的同学。当然区块链的技术信息汗牛充栋,相比与其他资料,我觉得我的优势在于能体会初学者的难处,因为我自己就是初学者。
在前两篇文章中,我们已经了解了Python的基础知识,包括基本的数据类型和数据类型转换,以及基本的输入输出操作。在实际编程过程中,运算符和表达式是不可或缺的部分,它们不仅用于执行基本的算术运算,还用于比较值、进行逻辑判断和操作位等。理解并熟练使用各种运算符和表达式,将大大提高代码的可读性和编写效率。
本文介绍了如何编写高效、简洁且可靠的代码,通过减少冗余和提高性能来优化程序性能。同时,也讨论了编译器优化和程序性能分析方法,以及如何利用现代处理器的特性来提高代码性能。
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(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能,能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
在我们常见的JavaScript数字运算中,小数和大数都是会让我们比较头疼的两个数据类型。
D1 && D1s(f133)采用的是平头哥C906的core,上面已经支持了RVV 0.7.1版本,虽然目前RVV1.0已经frozen,这就意味着上游编译器或者一些相关的生态软件将支持RVV1.0,但是作为性能评估RVV0.7.1与RVV1.0影响并不大。下面的文章主要描述如何在D1 && D1s芯片上运行rt-thread,并且描述如何开启RVV,同时对RVV性能进行一个简单的评估,最后讨论RVV如何与RTOS使用的问题。
一种比较常见的操作是对一个变量进行一项数学运算并将运算得出的结果返回给这个变量,因此对于这类运算通常有如下的快捷表达方式:
计算机图形学编程语言 Taichi 太极将于v1.0.0于2022年4月13日发布。
吴立德老师亲自讲解前馈神经网络和BP算法,让初学者对基础更加了解,对以后网络的改建和创新打下基础,值得好好学习!希望让很多关注的朋友学习更多的基础知识,打下牢固的基石,也非常感谢您们对我们计算机视觉战
在日常的 Shell 脚本编写中,我们经常会遇到需要进行数学计算的场景。相较于其他编程语言直接支持算数运算,Shell 本身并不直接支持复杂的数学计算,因为它并不如 Python 那样直接支持简单的数学表达式。
在软件开发中,代码的可读性和可维护性是至关重要的因素。良好的注释可以使代码更易于理解、修改和维护,同时有助于团队合作。Go语言作为一门强调简洁性的编程语言,同样也非常重视注释的作用。本篇博客将深入探讨Go语言中的注释,包括注释的类型、最佳实践以及如何充分利用注释提升代码质量。
当前,提到深度学习,我们很自然地会想到利用GPU来提升运算效率。GPU最初是为了加速图像渲染和2D、3D图形处理而设计的。但它们强大的并行处理能力,使得它们在深度学习等更广泛的领域中也发挥了重要作用。
Python是一种非常接近自然语言的高级编程语言,因此易于学习和使用。Python被各行各业和包括Google在内的公司使用,它被应用于开发Web、桌面应用系统管理和机器学习。Python在数据科学领域和机械学习社区是很受欢迎的语言。希望这些理由可以说服你开始学习Python这门语言。
在之前的 《前端进阶》系列的学习笔记中已经讲到过不少跟字符串处理相关的内容。但是我们的主要学习的都是如何进行对字符串做一些初步的分析。我们这里就来一起学一些边缘里面的稍微高级一点的字符串处理,就是使用 LL 算法构建 AST。
内置函数 GLSL ES 提供了很多内置函数,我们一起来看下: 角度函数 radians 角度制转孤度制 degrees 弧度制转角度制 三角函数 sin 正弦 cos 余弦 tan 正切 asin 反正弦 acos 反余弦 atan 反正切 指数函数 pow 开方 exp 自然指数 log 自然对数 exp2 2的x方 log2 以2为底对数 sqrt 开平方 inversesqrt 平开方的倒数 通用函数 abs 绝对值 min 最小值 max 最大值 mod 取余数 sign 取下负号 floor 向
在以太坊[2]智能合约的开发过程中,对于一些复杂的合约开发,要开发出完美没有bug的智能合约[3],要求是相当高的。即使编写出来的智能合约能完美没有bug,也很难保证以后的需求和应用业务逻辑一成不变。所以,在开发智能合约的同时,就要考虑好以后的合约更新和升级问题。
欢迎来到我的 Shader 入门系列文章,在本系列文章中我将和大家一起学习 Shader 相关知识,以便于我们阅读和编写 Shader。
阅读建议:本篇内容是在实战中总结出来的,篇幅较长,建议整段时间完整阅读,可以「关注」「收藏」,一定会让你有所收获。
在计算机编程中,运算符(Operators)是用于执行各种数学和逻辑操作的符号,它们使得计算机能够进行复杂的计算和决策。在Go语言(Golang)中,运算符是编写程序的基本工具之一,它们涵盖了算术运算、比较运算、逻辑运算等多个方面。本篇博客将深入探讨Go语言中的各种运算符,包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、位运算符以及赋值运算符,帮助读者更好地理解运算符的功能、用法以及在实际编程中的应用。
我们在音视频基础主题专栏中关于渲染的文章里介绍了 OpenGL 和 OpenGL ES 的基础理论知识和相关 API,其中涉及到了一些简单 Shader 的使用,而编写 Shader 则需要用到 OpenGL Shader Language(后面简称 GLSL)和 OpenGL ES Shading Language(后面简称 GLSL ES)。
现代着色器程序使用统一的着色器设计。这意味着顶点、像素、几何和曲面细分相关的着色器共享一个通用的编程模型。在内部,它们具有相同的指令集架构(ISA)。实现此模型的处理器在DirectX中称为通用着色器内核,具有此类内核的 GPU被称为具有统一着色器架构。这种架构背后的想法是着色器处理器可用于各种角色,GPU可以根据需要分配这些角色。例如,与由两个三角形组成的大正方形相比,具有小三角形的一组网格需要更多的顶点着色器处理。具有单独的顶点和像素着色器核心池的GPU意味着保持所有核心忙碌的理想工作分配是严格预先确定的。使用统一的着色器核心,GPU可以决定如何平衡此负载。
Python是一种广泛应用于编程和数据科学的高级编程语言,它支持许多不同类型的变量和简单数据类型。在Python中,变量用于存储和管理数据,而简单数据类型则是一些基本的数据类型,如整数、浮点数、字符串和布尔值。理解Python中的变量和简单数据类型对于编写有效的Python代码非常重要。在本文中,我们将深入探讨Python中的变量和简单数据类型。
有时我们需要通过着色器来表现图形,那如何通过坐标控制颜色值的输出,得到基本图形呢?之前一直强调:
关于之前「Go语言的内存管理实现」这部分,本来接下来是要给大家继续讲解「Go语言堆内存、栈内存分配」的,以及这部分之前图都画完了。但是呢,写文章的时候,写着写着发现写不下去了,为什么?
太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。 其中,苹果每个100日元,橘子每个150日元。 消费税是10%,请计算支付金额。
生活中所说的“空间”,就是我们所处的地方,它有三个维度,它里面有各种物体,这些物体各自遵守着一定的运动规则——注意,“空间”非“空”——或者说,这个空间制定了某些规则,里面的物体必须遵循。有时候我们也会画出一个相对小的范围,在这个范围内的对象类型单一,且遵循统一的规律,比如这几年风靡各地的“创客空间”,其中的对象就是喜欢创造的人,他们遵循的规律就是“创造,改变世界”。诚然,由人组成的“空间”总是很复杂的,超出了本书的研究范畴,我们下面要研究的是由向量组成的“空间”,即“向量空间”。
大多数时间序列可以分解为不同的组件,在本文中,我将讨论这些不同的组件是什么,如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。
机器之心报道 编辑:Panda 深度卷积神经网络的计算常常需要巨大的能耗,因此难以在移动设备上实现。为此学界正在探索研究各式各样的新方法,本文要介绍的这项研究提出了使用加法替代 CNN 中的乘法(卷积),从而极大降低神经网络使用时的能耗。 该研究的初步结果已在 CVPR 2020 发表(arXiv:1912.13200)。本文要介绍的是最新的研究成果,在新版本中,AdderNet 的性能已经获得了显著的提升,并且还具有了完善的理论保证。 首先,该研究团队证明了具有单个隐藏层 AdderNet 和宽度有界的
MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统,广泛用于各种应用程序和网站的数据存储和管理。在MySQL中,算术运算符是执行数学计算的特殊符号,用于处理数字类型的数据。本文将详细介绍MySQL中常用的算术运算符及其使用方法。
导语:在经过一天之后,我们的活动人数已经达到40人了,感谢大家对小编的支持,同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天! 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后,我意
在上一篇中,我们从群论的观点给大家开了个头,介绍了直线上的两个变换群,分别对应正数乘法群和实数加法群,并指出了它们的同构关系,并且正是以指数函数作为映射函数。今天我们继续看,这些内容是怎么帮我们理解欧拉公式的。还是重复一下欧拉公式的内容:
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