Uniform与proper

Uniform 和 Property 都是用于在着色器程序和外部程序之间进行数据传递的机制，但它们的使用方式和作用略有不同。

Uniform 是一种用于在顶点着色器和片元着色器之间传递数据的机制。Uniform 变量是全局变量，可以在着色器程序的任何位置访问。Uniform 变量通常用于传递一些全局的变量、纹理等信息，例如投影矩阵、光照信息等。在外部程序中，可以使用 glUniform 函数来设置 Uniform 变量的值。

Property 是一种用于在 Unity 中传递数据的机制。Property 变量通常用于在外部程序中设置 Shader 中的变量，例如设置材质的颜色、纹理等信息。在 Shader 中，使用 Properties 语句来声明 Property 变量，并使用 CGPROGRAM 和 ENDCG 语句来定义 Shader 程序。在外部程序中，可以使用 Material 类型的变量来设置 Shader 中的 Property 变量。

可以看出，Uniform 变量是一种用于在着色器程序间传递数据的机制，而 Property 变量则是一种用于在 Unity 中传递数据的机制。两者使用的场合和方式略有不同，但都是用于在着色器程序和外部程序之间进行数据传递的重要机制。

相关问题

uniform sampling

统一抽样（uniform sampling）是一种从特定的总体或数据集中随机选择样本的方法。该方法的目的是确保每个样本被选择的概率相等，从而避免样本选择的偏差。

在统一抽样中，样本的选择是完全随机的，没有任何先验条件或偏好。每个个体或数据点都有相等的机会被选中作为样本，确保了样本的代表性和可靠性。这种抽样方法常用于调查研究、统计推断和实验设计等领域。

统一抽样有多种实施方式。其中一种常见的方法是简单随机抽样，即从总体或数据集中以完全随机的方式选择样本。另一种是系统抽样，通过在总体或数据集中选择一个起始点，然后以固定的间隔选择下一个样本，直到达到所需的样本规模。

统一抽样的优点是能够减少样本选择的偏差，提供有关总体或数据集的可靠估计。它还便于在统计推断中进行数学分析，可以使用数理统计方法对得到的样本数据进行推断总体参数的估计。

然而，统一抽样也有一些限制。由于是完全随机选择样本，可能会导致一些不太常见的个体在样本中出现频率较低，导致样本可能无法完全代表总体的某些特征。在应用统一抽样时，需要权衡样本大小、总体特征和研究目的，以确保抽样结果的可靠性和效果。

总而言之，统一抽样是一种从总体或数据集中进行随机选择样本的方法，确保每个样本被选择的概率相等。它是一种常用的抽样方法，在调查研究和统计推断中具有广泛应用。

data.uniform

data.uniform 是一个 PyTorch 中的函数，用于生成服从均匀分布的随机数，并将其封装成一个 Tensor 返回。

torch.Tensor.uniform_ 是一个原地操作，可以用于对 Tensor 进行均匀分布的随机初始化或重置。它接受两个参数，用于指定生成随机数的范围，例如：

import torch

x = torch.Tensor(3, 4)
x.uniform_(0, 1)  # 将 x 的元素初始化为在 [0, 1) 范围内的均匀分布随机数
print(x)

输出结果可能类似于：

tensor([[0.3967, 0.6821, 0.8241, 0.4249],
        [0.2674, 0.9923, 0.9108, 0.3669],
        [0.5161, 0.6336, 0.8474, 0.3294]])

在上面的例子中，我们创建了一个形状为 (3, 4) 的 Tensor x，并使用 x.uniform_(0, 1) 将其元素初始化为在 [0, 1) 范围内的均匀分布随机数。注意，uniform_ 是一个原地操作，会直接修改原始 Tensor 的值。

此外，torch.Tensor.uniform_ 还可以接受其他范围参数，例如：

- uniform_(a, b)：生成在 [a, b) 范围内的均匀分布随机数。
- uniform_(0, 1)：生成在 [0, 1) 范围内的均匀分布随机数。
- uniform_(-1, 1)：生成在 [-1, 1) 范围内的均匀分布随机数。