目录 一.OpenGL ES 版本 二.嵌入式设备的 OpenGL ES 版本 三.不同 OpenGL ES GLSL 脚本区别 1.OpenGL ES 1.0 不支持脚本 2.OpenGL ES 2.0 GLSL 脚本 3.OpenGL ES 3.0 GLSL 脚本 四.OpenGL ES 和 OpenGL 五.猜你喜欢 零基础 OpenGL ES 学习路线推荐 : OpenGL ES 学习目录 >>
1.Color Basics 计算机以红绿蓝三色光的强度表示颜色,alpha分量则是表示颜色的不透明度,如此以4D分量(r,g,b,a)表示颜色,每个分量的范围都在0~1,0表示没有强度,1表示最高强度 颜色通常可以表示成32位整数和128位实数,32位颜色常用于存储,128位则用于计算。把32位颜色的各个分量分别除
目录 一.嵌入式设备的 OpenGL ES 版本 二.兼容性 三.着色器脚本 1.OpenGL ES shader 2.0 2.OpenGL ES shader 3.0 3.版本声明 4. 默认精度修饰符 precision 4.输入输出 5.变量赋值 四.关于顶点缓冲区对象 VBO 与顶点数组对象 VAO 五.PBO 六.猜你喜欢 零基础 OpenGL ES 学习
资源检查工具 贴图 贴图尺寸上限,cube和2d贴图,考虑移动端lod bias,max贴图大小设置 贴图尺寸2的幂 像素格式,压缩设置检查 贴图重复而且贴图设置里的属性不同,能自动替换并删除 贴图导入 只允许2的幂的贴图路径启动时配置 staticMesh 最大顶点数 材质最大数量是否大
题目链接 题目 题目描述 给定一张n个点m条边的无向图,求出图中所有简单环的数量。(简单环:简单环又称简单回路,图的顶点序列中,除了第一个顶点和最后一个顶点相同外,其余顶点不重复出现的回路叫简单回路。或者说,若通路或回路不重复地包含相同的边,则它是简单的) 输入描述 第一行三个数n
第2章 排序 2.1 什么是排序 将输入的数字按照从小到大的顺序进行排列 2.2 冒泡排序 从右开始, 两两比较. 逐渐将最小值移动到最左侧 再从最左侧逐步往左移动, 直至所有数字均完成排序 时间复杂度 O(n²), 比较n²/2次 2.3 选择排序 直接寻找最小值, 然后将最小值直接与最左侧数
1.应用场景-公交站问题 1)某城市新增7个站点(A, B, C, D, E, F, G) ,现在需要修路把7个站点连通 2)各个站点的距离用边线表示(权) ,比如 A – B 距离 12公里 3)问:如何修路保证各个站点都能连通,并且总的修建公路总里程最短? 2.克鲁斯卡尔算法介绍 1)克鲁斯卡尔(Kruskal)算法,是用来求
第一章 渲染流水线 1.1渲染流水线 1.1.1现实中流水线在工业上,流水线被广泛应用在装配线上。假设,老王有一个生产洋娃娃的工厂,一个洋娃娃的生产流程可以分为4个步骤:在流水线出现之前,只有在每个洋娃娃完成了所有这4个工序后才能开始制作下一个洋娃娃。但后来人们发现了一个更加有效的
最小生成树概念(转载) 假设一个国家有一些城市,这些城市可以互相连接起来,假设每两个城市之间的道路有很多条,那么一定存在这样的情况,可以用最少的路程连接各个城市。 以上这个问题就可以归纳为最小生成树问题,用正式的表述方法描述为:给定一个无方向的带权图G=(V, E),最小生成
「游戏引擎 浅入浅出」从零编写游戏引擎教程,是一本开源电子书,PDF/随书代码/资源下载: https://github.com/ThisisGame/cpp-game-engine-book 顶点着色器的功能就是:对输入的顶点坐标进行处理,然后再输出。 1.简单的顶点着色器 我们来写一个简单的,实现上面所说功能的顶点着色器。 #ve
基于MFC和C++的校园导航系统 基于MFC和C++实现校园导航系统 项目简介 设计一款面向广大师生和外来办公或参观人员的校园导航系统,为校外人员来校办事提供便利。 校园导航系统提供校园内场所信息和路径查询。系统有两类登陆账号,一类是游客,使用该系统进行场所信息功能查询和校内路线
1 基于场景的图形绘制 OpenSceneGraph简称OSG是非常著名的三维可视化,在绘制复杂场景方面比VTK更有优势。在OSG中存在两棵树,即场景树和渲染树。场景树是一棵由Node组成的树,这些Node可能是矩阵变换、状态切换或真正的可绘制对象,它反映了场景的空间结构,也反映了对象的
肥猫的游戏 P1488 肥猫的游戏 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 题目描述 野猫与胖子,合起来简称肥猫,是一个班的同学,他们也都是数学高手,所以经常在一起讨论数学问题也就不足为奇了。 一次,野猫遇到了一道有趣的几何游戏题目,便拿给胖子看。游戏要求在一个有 n 个顶点凸
日常项目开发中,一般流程是产品经理提出需求,相关人员进行需求评审,然后是前后端工程师开发功能,再到测试、发布上线。 流程如下: 图-1 可以看到,这些步骤是存在先后(依赖)关系的:前
之前我们学习了图的最短路径算法之Dijkstra算法,知道此算法是用来求指定的两顶点间最短路径的(也称单源最短路径single-source),如果要求图中任意两顶点间的最短路径,怎么办呢? 当然可以通过对任意两点调用Dijkstra算法来实现。有没有更好的办法呢? 这里我们介绍下Floyd算法(Floyd–Warsha
MFC实现交通咨询系统 以某真实地区为数据源(自己选择),模拟一个类似百度或者高德的交通图导航系统。 背景描述: 伴随人们的生活节奏加快,汽车的数量陡增,由此引发的交通拥挤问题也日益明显。为此,世界各国都开始投入人力物力对交通系统进行研究。面对拥堵的交通,一款智能的交通导航系
1.综述 1.1 什么是流水线 在工业上流水线被广泛应用在装配线上:每一件产品的制造都被分为了很多步骤,每个工人负责其中的一个步骤,且这些步骤之间是有顺序的. 1.2 什么是渲染流水线 在计算机的图像渲染中,产品就是一张二维图像,如何生产这张图像的过程就是渲染流水线.
图的基本概念 定义 图 (Graph) 是由若干给定的顶点(vertex)及连接两顶点的边(edge)所构成的图形。 功能 用来描述某些事物之间的某种特定关系 例如:顶点用于代表事物,而边用于表示两个事物间所具有某种关系。 组成 二元组:\(G = (V(G), E(G))\) \(V(G)\):点集,对于集合 \(V\) 中的每
---恢复内容开始--- 写在前面的废话:岂可修!感觉最近好忙啊,本来今天还有同学约我出去玩的。(小声bb) 正文开始:之前已经编译好的着色器中还有一些问题,比如 layout(location=0) in vec3 position;这句代码中layout (location= 0)的含义。今天我将详细介绍他的作用。 但是在这之前我想完善
终于来到图这部分,一起了解下这种“最复杂”的数据结构。 之前提到的数组、树的各节点(元素)之间存在前后关系(左右节点),或者层次关系(父节点,子节点)。而图结构中一个节点可以有多个关联节点,多个节点又可以关联同一个节点。任意两个节点都可能存在关系。 我们这次从一个具体例子来看,最后
今天给大家讲解下公交换乘系统开发,这里做了springboot网页版本,springboot+vue网页版本,springboot+微信小程序版本,springboot+uniapp版本,springboot+安卓版本 今天主要给大家分享开发思想 说到算法大家感觉很难,确实,对于应用层开发的同学来说确实难,大家要学会借鉴去找别人做好的算
一. 图的概念 1.定义 某类具体事物和这些事物之间的联系,由顶点(vertex)和边(edge)组成, 顶点的集合V,边的集合E,图记为G = (V,E) 顶点---具体事物, 边---具体事物之间的联系 2.分类 1、无向图 Def:边没有指定方向的图 2、有向图 Def:边具有指定方向的
原博客出处 24张图,九大数据结构安排得明明白白! (qq.com) 参照上面博客,以及自己的理解,记的笔记。如果有错误,感谢各位大佬对我的指正,保持虚心学习的态度,非常感谢博客主人的分享,收获特别大。 1. 顺序表 逻辑上+连续的+相同类型+线性数据结构 优势:依据下标,直接拿取。查找效率高 劣势:数
最短路径Ⅰ 前置知识——图 在学习最短路径前,先要了解图。 图的定义:图(Graph)是由顶点的有穷非空集合\(V( G )\)和顶点之间边的集合\(E ( G )\)组成,通常表示为: \(G = ( V , E )\),其中,\(G\) 表示个图,\(V\)是图\(G\)中顶点的集合,\(E\)是图\(G\) 中边的集合。若V = {$ v_1 , v_2 , .
【题目描述】 给出一个 N 个顶点 M 条边的无向无权图,顶点编号为 1∼N。问从顶点 1 开始,到其他每个点的最短路有几条。 【输入】 给出一个 N 个顶点 M 条边的无向无权图,顶点编号为 1∼N。问从顶点 1 开始,到其他每个点的最短路有几条。 【输出】 输出 N 行,每行一个非负整数,第 i