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ThreeJS选择性布隆禁用场景背景布隆

ThreeJS是一个基于WebGL的JavaScript 3D图形库,用于创建和展示各种3D场景和动画效果。选择性布隆禁用场景背景布隆是ThreeJS中的一个功能,用于控制场景中背景布隆(Bloom)效果的启用和禁用。

背景布隆是一种图像处理技术,通过增强图像中的高亮部分,使其产生辉光效果,从而增加场景的真实感和视觉效果。然而,在某些情况下,背景布隆可能会对性能产生负面影响,特别是在复杂的场景中或在性能受限的设备上。

为了解决这个问题,ThreeJS提供了选择性布隆禁用场景背景布隆的功能。通过设置相应的参数,开发人员可以根据场景的需求选择性地启用或禁用背景布隆效果。这样可以在需要时获得更好的视觉效果,同时避免不必要的性能损耗。

在使用ThreeJS时,如果需要禁用场景背景布隆,可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个渲染器(Renderer)对象,并设置相应的参数,如画布大小、渲染器类型等。
  2. 创建一个场景(Scene)对象,并添加所需的3D模型、灯光等元素。
  3. 创建一个相机(Camera)对象,并设置相应的参数,如视角、位置等。
  4. 创建一个背景布隆(Bloom)效果对象,并设置相应的参数,如亮度、阈值等。
  5. 将背景布隆效果对象应用到场景中的背景元素上。
  6. 在渲染循环中,根据需要选择性地启用或禁用背景布隆效果,可以通过设置背景布隆效果对象的可见性属性来实现。

需要注意的是,具体的代码实现可能会因ThreeJS的版本而有所不同,可以参考ThreeJS的官方文档和示例代码进行具体操作。

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go 过滤器_过滤器 redis

最近面临这样的场景: 2亿+数据需要调用后端服务A,业务需要1min处理完成,那么A服务承载的tps达到惊人的300w……必须想办法降低tps。...这里我们维护一个过滤器来进行数据的过滤。 1. 过滤器的概念(百科) 过滤器(Bloom Filter)是1970年由提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。...过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。 2....过滤器应用场景 deny list 数据判重 预过滤 3. 原理 核心是一个长度为m的bit array和k个hash方法。...特性 容易发现,过滤器存在假阳性的情况,即将不在集合中的元素误判为在集合中。过滤器中的元素个数越多,假阳性的可能性越大。

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过滤器

前言 前两天, 一个大学同学问我过滤器, 我本想反手甩他一篇我写的文章, 尴尬的是我找了找发现没有写过.......无妨, 补上 场景 你在写一个全网资源的爬虫, 为了爬取全网的资源, 页面中所有的超链接你都要点击去访问一遍....至此, 过滤出来了. 将一个链接, 通过n个不同的hash函数, 生成对应的n个索引, 如果n个索引的值均为1, 则说明存在其中, 否则不在. ?...介绍完毕, 这就是过滤器了. 完事 看了上面, 的基本概念也齐活了. 的特点如下: 说你不在, 你一定不在 说你在, 你可能在 其适合于这种允许存在一定误判的场景....也就是宁可放过一个, 绝不错杀一千的场景. 看了过滤器, 其涉及的大小只有两个, 1. 数组的大小. 2. hash函数的个数. 而选取合适的值就可以尽量的降低误判概率.

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过滤器

背景 之前读吴军《数学之美》的时候提到过滤器,觉得蛮有意思的,所以总结一下。...实现原理 过滤器(Bloom Filter)的核心实现是一个超大的位数组和几个哈希函数。假设位数组的长度为m,哈希函数的个数为k ?...过滤器 以上图为例,具体的操作流程:假设集合里面有3个元素{x, y, z},哈希函数的个数为3。首先将位数组进行初始化,将里面每个位都设置位0。...移除集合中的元素 这个在过滤器中是不允许的,理解原理我们就知道,如果将是1的位置重置成0会影响其他元素是不是在集合中的判断。...对于关小黑屋再放出来这种需求,我们可以换一个思路,再加一个过滤器————“被移除的元素”,当然现在公司都比较土豪,直接用redis存一个过期时间就可以,那就不在我们讨论之列了,过滤器的初衷是用少许的误判来极大的节省空间

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过滤器

---- 在Redis的缓存穿透中了解到过滤器,不禁想了解其奇妙之处 1....过滤器的作用 判断传入数据是否已经存在,由这个基本功能可以泛生出: 防止Redis缓存穿透 海量数据去重 垃圾邮件过滤 2....什么是过滤器 过滤器(Bloom Filter)是1970年由一个叫的人提出的,它本质是一个很长的二进制向量(位数组)和一系列随机映射函数。过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。...其优点是空间效率和查询时间都比一般的算法好太多,这是过滤器的出名之处。缺点是有一定的误识别率和删除困难 在过滤器的位数组中,每个元素占一个位(1bit)其内容只能是0或1。...Hash值计算可能会有冲突,不同的数据 "存入" 过滤器的结果可能相同,也就是说过滤器 只能判断数据不存在,而无法明确判断数据存在。

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原来,他还会.......

过滤器是干什么的呢?比如一般我们碰上缓存穿透问题,我们就可以用布过滤器去解决这个问题。 正文: 什么是过滤器?...过滤器,我们可以把他简单的认为就是一个固定大小的位图(bitmap)和映射函数构成。在初始状态下所有的位置都是0。我们一般是在某个需要去判断是否重复的业务场景去使用布过滤器。...相反过滤器占用的空间就很小,因为他是bitmap位图实现的。过滤器插入查询的效率也很高。 过滤器的缺点 过滤器的缺点就是,有一定误判的概率。过滤器不能去删除元素。...过滤器的使用场景 redis缓存穿透问题:大量查询不存在数据库的数据,用布过滤器就可以直接屏蔽这些查询,避免并发打进数据库 黑白名单校验 判断用户是否有某些浏览记录等等 拓展:计数过滤器 为了解决过滤器无法删除的问题...,就出现了一个计数过滤器或者叫做增强版过滤器,这个过滤器简单来说就是 原来的过滤器采用bitmap,而计数过滤器使用的是数组。

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过滤器

什么是过滤器 本质上过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在...实现原理 与HashMap比较想象,不同之处在于过滤器是存储的Bit位数组,内容值只有1 与 0 非常显著的减少了存储大小。所以过滤器只能判断是否匹配,而无法获取对应匹配值。...了解HashMap数据结构的同学都应该知道HashMap会有概率发生碰撞,在发生碰撞时会生成链表或红黑树来解决,那过滤器是如何解决这个问题的呢? 过滤器数据结构 ?...过滤器如何支持删除 根据上边了解到的信息,我们知道因过滤器是使用bit位数组存储的,如果支持删除操作的话,可能会影响其他值的匹配。那么我们还有其他方式来使过滤器支持删除吗? ?...适用场景 利用布过滤器减少磁盘 IO 或者网络请求,因为一旦一个值必定不存在的话,我们可以不用进行后续昂贵的查询请求。

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过滤器

马上过滤器就要过50岁的生日,讲过滤器也算是老生常谈了。 什么是过滤器?...再换句话说,过滤器可以确定一个元素一定不存在或者可能存在于某个集合中 比如一种很典型的应用场景,我们在使用新闻客户端看新闻时,它会给我们不停地推荐新的内容,它每次推荐时要去重,去掉那些我们已经看过的内容...所以过滤器就是最适合这个场景的数据结构,它能在时间和空间复杂度上都做到常数级,在空间上还能比普通Hash结构节省 90% 以上。如果能容忍不精确判断的话,过滤器是一个非常好用的去重数据结构。...比如新闻场景中如果使用布过滤器,如果过滤器产生误判,这意味着用户可能看不到某个自己应该看到的新闻,这点影响对它带来的好处相比几乎可以忽略不计。...而且占用空间仅仅需要再加4.8bit/每个元素,就可以达到0.1%的误报率 由例子中的讨论可以得知,过滤器在添加元素和检查某个元素是否在集合中这样的场景下的时间复杂度为O(k),完全独立于集合中已经存在的元素数目

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什么是过滤器?如何实现过滤器?

过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率极高的概率型数据结构,用于判断一个元素是否在一个集合中。...1.执行过程 过滤器的具体执行步骤如下: 在 Redis 中创建一个位数组,用于存储过滤器的位向量。 初始化多个哈希函数,并将每个哈希函数的计算结果对应的位数组位置设置为 1。...2.使用场景 过滤器的主要使用场景有以下几个: 大数据量去重:可以用布过滤器来进行数据去重,判断一个数据是否已经存在,避免重复插入。.../src/modules/RedisBloom-master/redisbloom.so ③ 创建过滤器 创建一个过滤器,并设置期望插入的元素数量和误差率,在 Redis 客户端中输入以下命令...它的使用场景和执行流程,以及在 Redis 中它的使用,那么问题来了,在日常开发中,也就是在 Java 开发中,我们又将如何操作过滤器呢?欢迎评论区留下您的实现方案。

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过滤器

什么是过滤器   过滤器(Bloom Filter)是1970年由提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。...guava 会通过你预计的数量以及误报率帮你计算出你应当会使用的数组大小 numBits 以及需要计算几次 hash 函数 numHashFunctions 场景   针对缓存穿透的场景,可以在init...的时候将需要缓存的数据放在过滤器中。...缺点及改进   过滤器的缺点主要是有一定的误识别率和删除困难,错误识别率可以使用google工具来指定识别率,但是无法达到100%。   ...目前我们知道过滤器可以支持 add 和 isExist 操作,那么 delete 操作可以么,答案是不可以,例如上图中的 bit 位 4 被两个值共同覆盖的话,一旦你删除其中一个值例如 “tencent

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过滤器

什么是过滤器 过滤器本质上是一种概率型的数据结构,用于检索一个元素是否在集合中,它将告诉你一个数据“一定不存在或可能存在。...当检索一个不存在于这个过滤器中的元素w时,给出的结果却是w存在于该过滤器中。 造成这种问题的原因是,过滤器存在一定的误报率。...对于过滤器的bit位数m,插入元素数量n,误报率p,哈希函数个数k,我们可以使用以下的公式在决定哈希函数个数和过滤器长度。 ?...过滤器的使用场景 根据过滤器的特点,有以下的应用场景: 1、判定给定数据是否存在。 2、爬虫对于已经爬取过的url去重。 3、缓存穿透。 4、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单等。...过滤器可以解决这一问题。

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过滤器

; 二、过滤器 1....过滤器原理: 过滤器使用了算法来存储数据,明确一点,算法存储的数据不是 100% 准确的,即过滤器认为这个 key 存在,实际上它也有可能不存在,如果它认为这个key 不存在,那么它一定不存在...算法是通过一定的错误率来换取空间的。 算法通过 bit 数组 来标识 key 是否存在。怎么做的呢?...可以使用 guava 中的过滤器; 使用 hutools 工具包中的过滤器; redis 有 bitMap,也可以用作过滤器,推荐使用 redisson 构造过滤器; 三、hutools...中的过滤器源码分析 这里带大家分析一下 hutools 中的过滤器源码,看看人家怎么实现的。

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过滤器

过滤器 1、过滤器原理 1.1 什么是过滤器   过滤器(Bloom Filter)是1970年由提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。...过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。   ...存在一定的误判率{通过代码调节} 1.2 使用场景 大数据量的时候, 判断一个元素是否在一个集合中。解决缓存穿透问题 1.3 原理   存入过程   过滤器上面说了,就是一个二进制数据的集合。...---- 1.4 过滤器的优缺点 优点 由于存储的是二进制数据,所以占用的空间很小 它的插入和查询速度是非常快的,时间复杂度是O(K),空间复杂度:O (M)。...过滤器指导有哪些数据,这样别人使用随机数攻击的时候直接就给他返回,不用再去查Redis了。

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过滤器

哈希表也能用于判断元素是否在集合中,但是过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。过滤器可以插入元素,但不可以删除已有元素。...本文将详解过滤器的相关算法和参数设计,在此之前希望大家可以先通过谷歌黑板报的数学之美系列二十一 - 过滤器(Bloom Filter)来得到些基础知识。 一....在下面的介绍中n为元素数,m为过滤器或哈希表的slot数,k为过滤器重hash function数。...设计和应用布过滤器的方法 应用时首先要先由用户决定要add的元素数n和希望的误差率P。这也是一个设计完整的过滤器需要用户输入的仅有的两个参数,之后的所有参数将由系统计算,并由此建立过滤器。...因此,想保持错误率低,过滤器的空间使用率需为50%。

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过滤器原理以及应用_bitmap与过滤器

1.先说下背景,肯定遇到这种情况,判断元素在不在一个集合里面,如果,集合里面的元素非常大,这个判断过程是非常耗时的,而且集合占用空间也很大。...2.应用场景,网页黑名单,垃圾邮件过滤,电话黑名单,url去重,内容推荐等。...这样处理完所有的值之后,一个完整的过滤器就完成了。...之后就进入应用阶段了,判断值在不在过滤器里面了,如果新输出的对象是之前处理放在过滤器里面的,那就一定是存在,因为两次计算得到的hash值是一样的,肯定在,那对于新的对象了,这时就有可能会出现误杀了...4.改进:通常误杀的话,可以通过两个方法去补救,再建立一个白名单,从器本身去优化,降低误杀率。

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什么是过滤器?如何实现过滤器?

过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率极高的概率型数据结构,用于判断一个元素是否在一个集合中。...1.执行过程 过滤器的具体执行步骤如下: 在 Redis 中创建一个位数组,用于存储过滤器的位向量。 初始化多个哈希函数,并将每个哈希函数的计算结果对应的位数组位置设置为 1。...2.使用场景过滤器的主要使用场景有以下几个: 大数据量去重:可以用布过滤器来进行数据去重,判断一个数据是否已经存在,避免重复插入。.../src/modules/RedisBloom-master/redisbloom.so ③ 创建过滤器 创建一个过滤器,并设置期望插入的元素数量和误差率,在 Redis 客户端中输入以下命令:...它的使用场景和执行流程,以及在 Redis 中它的使用,那么问题来了,在日常开发中,也就是在 Java 开发中,我们又将如何操作过滤器呢?欢迎评论区留下您的实现方案。

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