初识OpenGL:我的第一个OpenGL程序体验

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资源摘要信息:"OpenGL 初体验——Visual C++编程实践" OpenGL,全称Open Graphics Library,是一个跨语言、跨平台的编程接口,用于渲染2D和3D矢量图形。自从1992年发布以来,OpenGL成为了计算机图形领域的一个行业标准,广泛应用于各个领域,包括游戏开发、虚拟现实、CAD、可视化设计等。它的强大之处在于能够创建高度动态的视觉效果,使得开发人员可以构建出交互式的三维世界和视觉化数据。 在学习OpenGL的过程中,选择正确的开发环境和工具至关重要。Visual C++(也称为MSVC)是由微软公司开发的一个集成开发环境(IDE),它是Visual Studio套件的一部分。Visual C++支持多种编程语言,如C和C++,它提供了丰富的工具和库,方便程序员进行Windows平台的应用程序开发。 标题中提到的 "FirstOpenGL.zip" 文件,很可能是包含了学习者第一个OpenGL程序的压缩文件包。通过编写和运行这个程序,学习者可以开始了解和掌握OpenGL的基本使用方法和概念。文件的描述部分提到 "My First OpenGL program. I make it to understand about opengl",这表明该程序是一个入门级的项目,用于帮助学习者理解OpenGL的基本工作原理。 由于压缩文件包的文件名称列表中只有一个文件名 "FirstOpenGL",我们可以推测这是一个单一的程序,可能是源代码文件、项目文件或可执行文件。通常,对于初学者来说,一个简单的OpenGL程序可能会包括创建窗口、初始化OpenGL上下文、渲染基本图形(如三角形、正方形)以及清除屏幕等基本操作。 以下是学习OpenGL和Visual C++可能需要掌握的一些知识点: 1. OpenGL基础:学习OpenGL的工作原理,包括它的渲染管线、着色器语言GLSL(OpenGL Shading Language)、纹理映射、光照和阴影、帧缓冲区操作等。 2. Visual C++开发环境:了解Visual C++的界面布局,如何创建项目,配置编译器和链接器选项,以及如何使用Visual Studio提供的调试工具。 3. Win32 API:虽然现代的OpenGL程序通常使用GLFW或GLEW等库来处理窗口和上下文的创建,但在学习过程中,了解Win32 API也是很重要的,特别是对于那些需要直接与Windows操作系统交互的场景。 4. 矩阵变换:在3D图形编程中,矩阵变换是实现图形平移、旋转和缩放的基础。学习线性代数中的矩阵运算对理解这些变换非常关键。 5. 光栅化和像素处理:OpenGL是一个光栅化图形API,这意味着所有几何图形都会被转换成像素显示在屏幕上。理解光栅化过程和如何在像素着色器中处理这些像素是制作高质量图像的基础。 6. 着色器编程:OpenGL使用着色器来处理顶点数据和像素数据。学习如何编写顶点着色器和片段着色器,以及如何在它们之间传递数据,是深入OpenGL编程的核心部分。 7. 实际项目实践:通过实际动手编写代码,构建应用程序,学习者可以加深对OpenGL和Visual C++的理解。从小项目开始,逐步学习如何管理资源、处理用户输入、实现动画和交互,最终能够独立完成更复杂的图形项目。 学习OpenGL并不容易,因为图形编程是一个复杂且细节丰富的领域。然而,通过编写简单的程序,如标题中提到的 "FirstOpenGL",学习者可以逐步建立起必要的基础知识,并最终在3D图形领域取得成功。
2023-05-14 上传

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