C++ Builder中OpenGL编程源代码库解析

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0 下载量 134 浏览量 更新于2024-10-30 收藏 94KB ZIP 举报
资源摘要信息:"tltej1.zip_Windows编程_C++_Builder_" 知识点: 1. Windows编程:Windows编程指的是在微软Windows操作系统上进行的软件开发活动。开发者通常使用C++、C#、Java等编程语言,结合Windows SDK(软件开发工具包)或特定的开发框架(如.NET Framework,MFC等)来创建应用程序或系统组件。Windows编程主要涉及窗口管理、消息处理、图形用户界面设计等方面。 2. C++ Builder:C++ Builder是Borland公司(现为Embarcadero Technologies)推出的一款集成开发环境(IDE),用于开发C++语言编写的Windows应用程序。它内置了VCL(Visual Component Library),这是一个为Windows提供的可重用的组件库,能够帮助开发者快速开发出具有丰富用户界面的应用程序。 3. Open GL编程:Open GL(Open Graphics Library)是一个跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API),用于渲染2D和3D矢量图形。通过使用Open GL提供的函数,开发者可以操控图形硬件,实现复杂的视觉效果。Open GL广泛应用于计算机辅助设计(CAD)、虚拟现实(VR)、游戏开发等领域。 4. C++ Builder与Open GL:C++ Builder支持Open GL,允许开发者使用C++ Builder开发环境结合Open GL进行图形编程。这意味着开发者可以利用C++ Builder强大的组件库和开发工具,同时又可以利用Open GL强大的3D图形处理能力,开发出高性能的图形应用程序。 5. 源程序库:源程序库是指一组预先编写的、可供开发者直接使用的源代码集合。源程序库中通常包含了一系列的函数、类、模块等,能够帮助开发者避免重复编写通用代码,提高开发效率和程序质量。源程序库可以是开源的,也可以是私有的,根据其使用许可的不同,可能会有特定的使用限制。 6. 压缩包子文件的文件名称列表中的文件:这个列表包含了多个以.c为后缀的文件,暗示了这些文件可能是C语言编写的源代码文件。这些文件可能包含了实现特定图形处理功能的代码,比如: - FONT.C:可能包含了字体处理的相关代码。 - MATERIAL.C:可能包含了材质处理,比如材质映射或材质属性设置的代码。 - DOF.C:可能包含了实现景深(Depth of Field)效果的代码。 - ACCUM.C:可能包含了累积缓冲(Accumulation Buffer)相关的图形技术代码。 - SACCPERSP.C:可能包含了特殊透视投影处理的代码。 - TEAPOTS.C:可能包含了绘制3D茶壶模型的示例代码。 - SELECT.C:可能包含了图形选择(Selection)机制相关的代码。 - NURBS.C:可能包含了非均匀有理B样条(NURBS)曲线或曲面处理的代码。 - PICKSQR.C:可能包含了拾取(Picking)算法,用于从3D场景中选择特定对象的代码。 这个源程序库提供了一系列的实现样例,可能帮助开发者更好地理解和掌握Open GL编程在C++ Builder环境中的应用。开发者可以根据这些样例来构建自己的图形应用,或者从中学习如何操作Open GL的各种功能以实现复杂的图形效果。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传