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glsurfaceview在原生环境中创建EGL并进行渲染

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简介：
本段介绍如何在Android原生开发中使用GLSurfaceView类来初始化EGL环境，并在此基础上实现高效的图形渲染技术。 本demo实现了glsurfaceview在底层实现egl环境，并且在底层向窗口渲染绘制图像。此方法适用于游戏和视频播放器方面，不懂的地方可以参考我的博客文章《Android中GLSurfaceView与EGL的使用详解》。欢迎评论和留言。

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  • glsurfaceview在原生环境中创建EGL并进行渲染
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    本段介绍如何在Android原生开发中使用GLSurfaceView类来初始化EGL环境，并在此基础上实现高效的图形渲染技术。 本demo实现了glsurfaceview在底层实现egl环境，并且在底层向窗口渲染绘制图像。此方法适用于游戏和视频播放器方面，不懂的地方可以参考我的博客文章《Android中GLSurfaceView与EGL的使用详解》。欢迎评论和留言。
  • NERF_PL: 在户外环境中应用TorchFlash进行NeRF（神经辐射场）建模与渲染
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    简介：NERF_PL项目利用TorchFlash工具在户外环境下实现高效的NeRF模型构建和渲染技术，旨在增强现实场景中的视觉真实感。 更新：（狂野的NeRF）实现已添加到分支！ 最新的代码（使用最新库版本）将更新至该分支。master分支仍支持colab文件。如不使用colab，建议切换至dev分支。 目前只考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone: （实时演示！） 这是一个非官方的pytorch实现（神经辐射场）。此仓库并非为了重现性而设，而是旨在提供一个更简单、更快捷的训练过程，并通过详尽注释来帮助理解。此外，我还尝试将该算法集成到Unity等游戏引擎中以扩展更多应用场景。 特征： - 多GPU培训：在1小时内使用8个GPU完成合成数据集上的训练！ - 可轻松用于笔记本电脑。 - 彩色网格展示。 - 在Unity中的应用示例。 这些功能可以让用户与其他场景互动。
  • 【OpenGL ES】EGL与FBO的离屏渲染
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    本文章介绍了在OpenGL ES中使用EGL和FBO实现离屏渲染的技术细节，适用于希望提升图形处理效率的游戏开发者及图形编程爱好者。 本资源实现了将彩色图片转换为灰色，并且使用 ImageView 显示转换后的图片。案例采用 EGL 代替 GLSurfaceView 来生成 OpenGL ES 的渲染环境，并结合 FBO 实现离屏渲染，最终将处理好的图像显示在 ImageView 上。相关技术细节可参考相应博客文章。
  • KD-Tree在3D渲染项目中的应用：利用OpenCL进行GPU并行计算构建KD-Tree
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    本研究探讨了在3D渲染项目中使用KD-Tree数据结构，并通过OpenCL框架实现其在GPU上的高效并行构建，以加速空间划分和场景管理。 **kd树（kd-Trees）**是计算机科学中的数据结构之一，用于高效存储和检索多维空间的数据，在三维应用领域尤为广泛。它类似于二叉搜索树但适用于超过一维的情况，并在3D渲染项目中被用来加速碰撞检测、光线追踪等任务。 **OpenCL**是由Khronos Group开发的一种开放标准，允许跨平台的并行计算实现。通过使用CPU和GPU进行编程与执行算法，特别适合于高度计算密集型的任务，如3D渲染中的kd树构建。 **GPU并行计算技术**利用图形处理器（GPU）进行大规模并行运算，相比CPU拥有更多的处理核心，在重复性和高并发任务中表现出色。在三维渲染项目中运用此技术可以显著提高计算速度和实时性。 CG.ZJU项目的开发人员基于论文《Graphics Hardware Real-Time KD-Tree Construction》(Kun Zhou等人) 使用OpenCL实现了GPU上的kd树构建功能，旨在利用GPU的高性能进行快速数据索引与查询操作以提升三维渲染性能。 **hpRayTracing源码库**可能包含此项目中实现并行kd树的具体代码和示例，为开发者提供参考学习资源。 在名为**kd-tree-master**的压缩包文件内包含了该项目的所有必要内容：包括完整源代码、编译脚本、测试数据以及相关文档。这些资料可以帮助研究者理解如何利用OpenCL环境下的GPU构建高效的kd树，并应用于实际3D渲染项目中。 通过这个项目，可以学习到以下几点： 1. **关于kd树的构造算法**：涉及到分割策略、节点划分和数据分配等核心概念。 2. **基础的OpenCL编程知识**：涵盖工作项、工作组以及内存模型等方面的知识点。 3. **并行计算优化技巧**：如何有效利用GPU资源，避免潜在的数据竞争与通信瓶颈问题。 4. **三维渲染技术的应用案例分析**：结合kd树理解空间分区数据结构在实时渲染中的重要性及其提高效率的方法。 此项目不仅为学习和实践提供了良好的机会，也为那些希望提升3D应用程序性能的开发者们提供了一个宝贵的参考资源。通过深入研究与了解这些内容，可以进一步增强自己处理多维数据及高性能计算领域的专业技能。
  • 在Linux下使用Anaconda为TensorFlow创建虚拟环境并进行conda-pack打包
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    本文介绍如何在Linux系统中利用Anaconda工具为TensorFlow框架搭建独立的虚拟开发环境，并完成conda-pack模块的应用打包。 本资源是在Linux服务器上的Anaconda3环境中搭建的TensorFlow虚拟环境，并已通过测试并投入生产使用，可以直接应用。 此环境是利用conda-pack进行打包的，只需解压到Anaconda路径下的envs文件夹中即可直接使用。 - Python版本：3.6.8 - pip版本：21.2.3 介绍： TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，在各类机器学习算法的实现中有广泛应用。 此资源适用于以下情况： 1、快速搭建一个可用的TensorFlow虚拟环境，无需处理安装过程中繁琐的依赖问题。 2、在服务器上离线环境中构建所需开发或运行环境。
  • OpenGL离屏渲染简易示例，可在Linux环境下运行并保存结果为图片
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    本示例展示如何使用OpenGL进行离屏渲染，并在Linux系统下将渲染结果保存为图片文件。适合初学者快速上手和理解基本原理。 编译gcc osdemo.c -lGLU -lOSMesa -lm -o osdemo，然后运行./osdemo test.tga。
  • 在Mac环境下创建Windows PE
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    本教程详细介绍了如何在Mac操作系统下使用虚拟化工具和相关软件来构建Windows预安装环境（PE），方便用户进行系统部署与修复。 如果想在Mac环境下制作WinPE，可以下载附件中的文件，然后使用BalenaEtcher将其写入U盘。
  • 在MATLAB环境中进行Socket通信
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现Socket通信，包括客户端和服务器端的编程方法及示例代码，帮助读者掌握网络数据传输技术。 在MATLAB环境下进行Socket通信时，网络上的两个程序通过一个双向的连接实现数据交换，这个连接的一端称为socket。
  • WinForm开发在Mono环境中进行
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    本项目探讨并实践了使用WinForms技术在Mono环境下进行应用程序开发的可能性与挑战，旨在评估其跨平台兼容性及性能表现。 在Mono环境下进行WinForm开发可以在Windows操作系统和Linux操作系统下运行。需要提前下载并部署Mono环境。
  • 利用conda进行新环境创建的步骤指南
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    本指南详细介绍了如何使用Conda工具快速简便地创建和管理新的软件环境，包括安装过程、命令行操作及常见问题解决。适合Python开发者参考学习。 使用conda创建新环境的步骤如下： 1. 打开终端或命令提示符。 2. 输入`conda create --name 环境名称`来创建一个新的虚拟环境，例如：`conda create --name myenv` 3. 使用 `conda activate myenv` 激活该环境。每次需要使用这个新环境时都需要激活它。 4. 安装所需的软件包（如Python、numpy等）到新建的环境中。可以通过命令行输入 `conda install 包名` 来安装，例如：`conda install numpy` 5. 使用完后可以运行 `conda deactivate` 命令来退出当前环境。 以上步骤可以帮助用户在Anaconda中创建并管理新的虚拟Python开发环境。