掌握D3d动态星空效果实现与3D图形编程

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资源摘要信息:"D3d_points_src.rar_3D图形编程_Visual C++"文件涉及的3D图形编程知识体系,特别是以Direct3D为基础在Visual C++环境中的应用。文件的描述部分"实现2d效果(1)--动态星空"表明该项目主要焦点在于通过3D图形技术实现类似于2D效果的动态星空场景。该项目的标签"3D图形编程 Visual C++"则进一步指明了编程语言环境和目标技术领域。压缩包中包含的文件夹"common"可能包含了项目共用的代码、库文件、配置文件或其他资源。另一个文件夹"points"可能聚焦于实现星空中的点元素,它们可能包含了关于如何渲染星空中的各个星星点以及如何让这些星星动态变化的代码和资源。 详细知识点如下: 1. Direct3D基础:Direct3D是微软公司推出的一款用于3D图形渲染的API,它是DirectX的一部分。Direct3D允许开发者直接控制图形硬件(GPU)来绘制3D图像。它提供了一系列函数和工具,用于场景渲染、光照处理、纹理映射、矩阵变换等,是3D图形编程不可或缺的一部分。 2. Visual C++开发环境:Visual C++是微软公司出品的一款C++开发环境,它是Visual Studio集成开发环境的一部分。Visual C++提供了强大的工具集,如调试器、代码编辑器、项目管理器等,对于开发高性能的图形程序,特别是Direct3D应用程序来说,Visual C++是一个非常合适的选择。 3. 3D图形编程概念:在实现3D图形编程时,开发者需要处理许多基础概念,如顶点(vertices)、图元(primitives)、变换(transforms)、视图(views)、投影(projections)等。掌握这些概念对于创建复杂的3D场景至关重要。 4. 动态星空的实现:创建动态星空效果主要涉及到点的渲染技术。在Direct3D中,这可能包括使用顶点缓冲区(vertex buffers)来存储星星的位置和可能的颜色信息,然后通过着色器(shaders)来动态地改变这些点的亮度或位置,从而模拟星星在夜空中的闪烁和移动效果。 5. 着色器编程:着色器是运行在GPU上的小程序,它们可以处理顶点(顶点着色器)和像素(像素着色器)的数据。在星空项目中,着色器将负责计算星星的位置、颜色变化以及其他视觉效果。着色器编程通常是使用HLSL(High-Level Shader Language)语言进行的。 6. 矩阵变换和投影:为了在3D空间中定位星星,需要运用矩阵变换,包括平移、旋转和缩放。此外,为了在屏幕上显示3D图像,还需要应用投影变换,将3D坐标转换为2D屏幕坐标。 7. 动态效果的优化:动态星空可能会使用粒子系统或者动画技术来实现星星的动态效果。在编程中,开发者需要考虑性能优化,比如减少渲染调用次数,避免不必要的计算,以及利用GPU的并行处理能力。 8. 资源管理:在Direct3D项目中,正确管理图形资源(如纹理、顶点缓冲区、着色器程序等)是非常重要的。资源的创建、使用和释放的管理,能够确保程序运行的稳定性和效率。 9. 项目结构设计:从文件夹名称"common"和"points"可以推测,项目在设计上可能采用了模块化的结构,把通用资源和逻辑放在"common"文件夹中,而具体的星星渲染逻辑和相关资源放在"points"文件夹中。 以上知识点覆盖了从基础的Direct3D概念,到实际的3D图形编程实践,再到项目结构和性能优化的高级话题。对于任何有兴趣深入学习和实践3D图形编程的开发者来说,这些都是基础且必要的知识。

请详细的解释一下这个oracle的sql语句 select distinct comp.f_voucher_number as voucherNumber,task.f_dept_id as deptId,d.fdeptname as dept,d.FDEPTLEVEL as deptLevel, decode(d.FDEPTLEVEL,9,d6.fdeptname,8,d5.fdeptname,7,d4.fdeptname,6,d3.fdeptname,5,d2.fdeptname,4,d.fdeptname,'-') as divDepart, decode(d.FDEPTLEVEL,9,d6.fprincipal,8,d5.fprincipal,7,d4.fprincipal,6,d3.fprincipal,5,d2.fprincipal,4,d.fprincipal,'-') as divSender, decode(d.FDEPTLEVEL,9,d5.fdeptname,8,d4.fdeptname,7,d3.fdeptname,6,d2.fdeptname,5,d.fdeptname,'-') as bigDepart, decode(d.FDEPTLEVEL,9,d5.fprincipal,8,d4.fprincipal,7,d3.fprincipal,6,d2.fprincipal,5,d.fprincipal,'-') as bigSender, decode(d.FDEPTLEVEL,9,d4.fdeptname,8,d3.fdeptname,7,d2.fdeptname,6,d.fdeptname,'-') as smallDepart, decode(d.FDEPTLEVEL,9,d4.fprincipal,8,d3.fprincipal,7,d2.fprincipal,6,d.fprincipal,'-') as smallSender, decode(d.FDEPTLEVEL,9,d3.fdeptname,8,d2.fdeptname,7,d.fdeptname,'-') as saleDepart, decode(d.FDEPTLEVEL,9,d3.fprincipal,8,d2.fprincipal,7,d.fprincipal,'-') as saleSender from dpcrm.T_COMP_COMPLAINT comp left join dpcrm.T_COMP_TASKDEPT task on comp.f_id = task.f_comp_id left join dpcrm.t_org_department d on d.fid = task.f_dept_id left join dpcrm.t_org_department d2 on d2.fid = d.fparentid left join dpcrm.t_org_department d3 on d3.fid = d2.fparentid left join dpcrm.t_org_department d4 on d4.fid = d3.fparentid left join dpcrm.t_org_department d5 on d5.fid = d4.fparentid left join dpcrm.t_org_department d6 on d6.fid = d5.fparentid where comp.f_time_report >= sysdate - 1 and task.f_directory_two = '催派送'

2023-05-19 上传

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错: class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

2023-05-17 上传

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层,并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ class Model(): def __init__(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

2023-05-17 上传