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Unity Shader 学习笔记文档

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简介：
《Unity Shader学习笔记文档》是一份系统整理和总结了在使用Unity引擎开发过程中遇到的各种Shader编写技巧与实战经验的学习资料。 本段落介绍了Unity中的一些常用函数和规范。其中包括了UnityCG.cginc中的函数expand以及标准法线解压函数UnpackNormal的使用方法。此外还提到，在外部引用属性部分需要使用下划线，而结构体内的自定义函数则不需要添加任何特殊符号。最后，文章提供了一份关于Unity shader的学习文档供读者参考。

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  • Unity Shader 学习笔记文档
    优质
    《Unity Shader学习笔记文档》是一份系统整理和总结了在使用Unity引擎开发过程中遇到的各种Shader编写技巧与实战经验的学习资料。 本段落介绍了Unity中的一些常用函数和规范。其中包括了UnityCG.cginc中的函数expand以及标准法线解压函数UnpackNormal的使用方法。此外还提到，在外部引用属性部分需要使用下划线，而结构体内的自定义函数则不需要添加任何特殊符号。最后，文章提供了一份关于Unity shader的学习文档供读者参考。
     
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  • Unity Shader参考大全 Unity包；Shader手册（极力推荐，学习Unity Shader必看）
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    《Unity Shader参考大全》是一款包含全面Shader知识的Unity插件，内含详细的手册和示例代码，是学习Unity Shader语言和技术的最佳资源。强烈推荐给所有希望深入理解并掌握Unity图形编程的开发者。 本段落是对Unity Shader的全面参考指南，涵盖GPU、Pipeline、Properties（属性）、Semantics（语义）、Tags（标签）、Render State（渲染状态）、Compile Directives（编译指令）、Transformations（变换）以及其他相关内容，并介绍了内置变量、预定义宏以及不同平台之间的差异。此外还涉及数学知识在Shader中的应用、光照模型及其它一些杂项信息，同时也包含了错误调试的相关内容和GLSL的使用说明。
     
  • JDBC学习笔记 JDBC学习笔记
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    本笔记汇集了对Java数据库连接(JDBC)技术的学习心得与实践经验，旨在帮助初学者快速掌握JDBC的基础知识和高级特性。 JDBC 是 Java 语言访问数据库的一套接口集合，在本质上是调用者（程序员）与实现者（数据库厂商）之间的协议。由数据库厂商提供的驱动程序实现了 JDBC API，使得开发人员可以使用纯Java的方式连接并操作数据库。 ODBC 则是一种基于C语言的数据库访问接口，而JDBC 可以视为 Java 版本的 ODBC。JDBC 的特性包括高度一致性和简单性（常用的接口只有4、5个）。 在 JDBC 中有两个主要包：java.sql 和 javax.sql。 - **java.sql** 包含了用于基本数据库编程服务的类和接口，如生成连接、执行语句以及准备语句和运行批处理查询等。此外还包括一些高级功能，例如批处理更新、事务隔离及可滚动结果集等。 - **javax.sql** 提供了更多的高级操作接口与类，比如为连接管理、分布式事务和旧式连接提供更好的抽象，并引入容器管理的连接池、行集等功能。 以下是 JDBC 中几个重要的 API 说明： - `java.sql.Connection`：代表特定数据库的会话。能够通过 getMetaData 方法获取关于支持的 SQL 语法、存储过程及功能的信息。 - `java.sql.Driver`：每个驱动程序类都需要实现此接口，同时每一个数据库驱动应当提供一个实现了 Driver 接口的具体类。 - `java.sql.DriverManager`（Class）：管理一组 JDBC 驱动的基本服务。作为初始化的一部分，它会尝试加载在 jdbc.drivers 系统属性中引用的驱动程序。 - `java.sql.Statement`：用于执行静态 SQL 语句并返回其生成的结果对象。 - `java.sql.PreparedStatement`：继承自 Statement 接口，表示预编译过的 SQL 语句的对象。可以高效地多次使用该对象来执行相同的语句。 - `java.sql.CallableStatement`：用来访问数据库中的存储过程，并提供指定输入/输出参数的方法。 - `java.sql.ResultSet`：代表查询返回的数据库结果集。 - `java.sql.ResultSetMetaData`：用于获取 ResultSet 对象中列的信息。
     
  • FCOS论文学习笔记
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    本笔记详细记录了对FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）这篇经典目标检测论文的学习过程和心得体会，涵盖其创新点、技术细节及个人见解。 主流的目标检测方法如Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 通常依赖于一系列预设的anchor（即参考框）。在过去一段时间内，人们普遍认为anchor是目标检测的关键因素之一。然而，基于锚点的方法存在一些缺点：首先，anchor 的尺寸、长宽比和数量都会影响到模型的表现力；因此，在使用这些方法时需要对超参数进行精细调整。其次，由于 anchor 的尺度和纵横比固定不变，这使得它们在面对形状变化较大的目标时会显得有些力不从心。此外，在处理新的检测任务时，往往还需要重新设计适合该特定场景的anchor尺寸与长宽比设定；这种做法限制了模型的适应性和泛化能力。为了确保较高的召回率，通常需要在输入图像上密集地设置大量的 anchor，这无疑增加了计算负担和复杂性。