计算机图形学发展及前景综述报告

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0 下载量 82 浏览量 更新于2024-12-16 收藏 16KB RAR 举报
资源摘要信息:"计算机图形学(Computer Graphics, 简称CG)是利用计算机技术创造出逼真的图形和动画,其应用范围广泛,包括电影、游戏、虚拟现实、模拟训练以及科学可视化等众多领域。计算机图形学的发展经历了从基础的2D图形渲染到复杂的3D动画制作,再到最新的混合现实技术。随着硬件性能的提升和算法的进步,CG技术正变得越来越先进,能够提供更加真实和沉浸式的视觉体验。 报告将从以下几个方面对计算机图形学的发展及其前景进行综述: 1. CG的发展历程:从2D到3D - 早期计算机图形学主要集中在2D图形的生成上,这些图形多用于简单的图表和界面设计。随着技术的进步,图形学开始向三维空间扩展,产生了更加复杂的3D渲染技术。 - 在3D图形生成的过程中,光照模型、纹理映射、阴影渲染等技术逐渐成熟,大大提高了图像的真实性。 2. 关键技术与算法 - 渲染技术:包括光栅化(Rasterization)和光线追踪(Ray Tracing)两种主流的渲染技术,以及它们的优缺点分析。 - 着色器技术:着色器语言(如HLSL、GLSL)的出现和应用,使得图形管线的控制更加灵活,能够实现更加复杂和多样化的视觉效果。 - 几何建模:介绍了如何通过多边形建模、NURBS建模等方式来构建三维模型。 3. 应用领域和案例分析 - 影视特效:展示了如何利用CG技术制作电影中的特效场景,以及如何在动画电影中创造出栩栩如生的角色和环境。 - 游戏开发:分析了CG在游戏设计中的应用,包括游戏引擎的使用、实时渲染技术等。 - 虚拟现实与增强现实:介绍了VR和AR技术中CG的应用,以及这些技术如何改变人们的交互方式和体验。 4. 未来趋势与挑战 - 人工智能:探讨了人工智能技术如何应用于图形学领域,以提升图形渲染的速度和质量。 - 云计算:分析了云计算在图形学中的应用前景,以及如何通过云平台实现远程渲染和资源共享。 - 硬件发展:预测了随着硬件技术的发展,未来CG可能达到的境界,如实时全局光照、4K甚至更高分辨率的渲染输出。 综上所述,计算机图形学不仅在技术层面不断革新,而且在应用领域不断拓宽,展现出巨大的发展潜力和商业价值。随着技术的不断进步,CG将成为未来数字娱乐、教育、科学研究等领域不可或缺的重要技术。" 【注】: 由于压缩包子文件中的信息未被提供,以上内容是基于标题、描述和标签所提供的信息进行的假设性综述,旨在给出一个符合要求的知识点说明。实际的报告内容可能与上述内容有所不同。

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-14 上传