surface

threejs创建地球

久未见 提交于 2020-05-08 10:16:22
上个月底,在朋友圈看到一个号称“ 这可能是地球上最美的h5 ”的分享,点进入后发现这个h5还很别致,思考了一会,决定要不高仿一个? 到今天为止,高仿基本完成, 线上地址 github地址 除了手机端的media控制没有去兼容,其他的基本都给仿了。 那为了让你觉得是高仿,最好使用chrome的手机调试模式进行访问。微信打开将听不见声音看不到视频... (后面再有时间看是不是仿的再进一步) 之所以要仿它,因为觉得这个h5还挺酷,想看看自己需要花多长时间找到并实现它的技术路径。 需求分析 这个h5的主要玩法很简单:地球自转的时候会播放背景音乐(比如海浪声),为了找到这个声音是从哪个地球上哪个地方传来的,需要长按下方的按钮,这时地球会自动转动到目标地点,然后镜头拉近,穿过云层,最后你会看到和这段声音相关的视频内容;松开手之后,上面的过程会倒退回去,地球又开始自转,播放着下段神秘的背景音乐。 个人觉得这个设计还是很新颖的,不是说用了3D的效果,而是将一个看起来很复杂的动画(从宇宙拉近到地表的过程),使用最基础的3D效果和其他一些常规的动画手法去实现,并且能流畅的运行在手机浏览器上。另外还有声音和视频的完美搭配,用户体验不错。 反复观察,理清页面功能: 加载:加载进度百分比,饶椭圆轨道运行的小行星作为loading动画(这个动画我没有做) 地球:3D球体,旋转入场动画,自转,漂移的云层

maya里的substance节点使用

被刻印的时光 ゝ 提交于 2020-05-08 04:07:08
碎碎念: 最近本来在研究SubstancePainter。突然发现maya里有多出来Substance程序纹理插件。查了一下,居然在maya2012就添加进来了,只不过需要在插件管理器里加载,所以一直都没注意到。(哎呀,我快被知识抛弃了,55555要快速召回它啦。) 现在maya附带的版本1.2.2.0已经过时,官方支持的版本是1.3.0.0 。使用Substance插件可以直接在Maya中加载在Substance Designer中创建的Substance材质(*.sbsar)。该插件将创建一个Maya材质,并将substance纹理输入到材质通道输入中。可以更改substance参数,纹理将自动更新。 试用下来觉得还是挺不错的,如果有材质库,真是分分钟出效果啊。只不过支持的最高分辨率为2048*2048,但程序纹理嘛,可以提高重复值啊,先用用再说咯。官方正在写2.0版本,可以期待一下新的内容。 Substance官方帮助文档: https://support.allegorithmic.com/documentation/integrations/maya-149291349.html 基础设置方法: 打开Hypershade材质编辑器,并创建 Substance节点。 选择Substance节点,然后设置Workflow工作流程。 加载Substance文件*.sbsar

Android Programming 3D Graphics with OpenGL ES (Including Nehe's Port)

ⅰ亾dé卋堺 提交于 2020-05-07 01:47:17
1. Introduction Read Android Training "Displaying Graphics with OpenGL ES" @ http://developer.android.com/training/graphics/opengl/index.html . Android API Guides "OpenGL ES" @ http://developer.android.com/guide/topics/graphics/opengl.html . Android Reference "Package android.opengl " @ http://developer.android.com/reference/android/opengl/package-summary.html . 2. Getting Started with 3D Graphics on Android 2.1 OpenGL ES Android supports OpenGL ES in packages android.opengl , javax.microedition.khronos.opengles and javax.microedition.khronos.egl . 2.2 GLSurfaceView For 3D graphics programming

百度小程序框架性能优化实践

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2020-05-06 09:16:22
原创 付嘉兴 百度App技术 移动互联网中 Native App(NA)和 H5 一直处在博弈状态,在性能体验和灵活性上艰难寻找着平衡,单从技术上来说,小程序 就是NA 和 H5 的又一次碰撞。小程序的灵活性已被证实,在性能方面,百度智能小程序从框架启动、小程序包下载、小程序包加载 以及渲染等4个方面进行了启动速度优化。 复制代码 在 GMTC 全球大前端技术大会(深圳站)2019 上,百度技术经理付嘉兴结合百度侧和小程序开发者侧阐释了提升自身小程序性能可采用的手段,并介绍了作为宿主如何将小程序框架与自身技术整合。本文即根据付嘉兴的演讲整理而成。以下为正文: 今天给大家讲的题目是《百度开源小程序框架架构演进和性能优化实践》。本次分享包含两部分,第一部分是百度智能小程序整体的框架及演进,主要讲百度小程序开发全流程概况、百度智能小程序框架,以及百度小程序多宿主运行保障;第二部分是百度小程序框架的性能优化,主要讲整个小程序的启动过程,以及从开发者角度,有哪些重要的优化点。 百度智能小程序整体框架及演进 整个移动互联网一直是在 NA 和 H5 之间寻找权衡,NA 的性能好、能力强;H5 灵活性更高。我认为渲染分为两派,一派就是 NA 渲染派,一派叫做 H5 渲染派。 NA 渲染派,比较有代表性的如 RN、Flutter; Web 渲染派,比如百度的轻应用,以及之后做的小程序。 1.

MOD13A1: MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 500 m SIN Grid V006

烈酒焚心 提交于 2020-05-06 02:07:13
https://lpdaac.usgs.gov/node/838 Description The MOD13A1 Version 6 product provides a Vegetation Index (VI) value at a per pixel basis. There are two primary vegetation layers. The algorithm for this product chooses the best available pixel value from all the acquisitions from the 16 day period. The criteria used is low clouds, low view angle and the highest NDVI/EVI value. The first is the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), which is referred to as the continuity index to the existing National Oceanic and Atmospheric Administration-Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA

Gym

拈花ヽ惹草 提交于 2020-05-03 21:17:03
I. Shell Game time limit per test 1.0 s memory limit per test 256 MB input standard input output standard output Bob has discovered a new quality in himself — he likes to trick people a lot! In particular, Bob wants to try his tricking skills in the shell game. The shell game involves three identical cups and a single ball. In the beginning the host (that's Bob!) puts the cups upside down and places the ball inside one of the cups. Then he shuffles the cups and the player has to guess where the ball is. The host then lifts that cup, revealing whether the ball was inside or not. The player wins

Android-App性能优化

北城以北 提交于 2020-05-03 18:44:35
上一篇我们讲了java的引用机制,今天我们来一下和它有关的app性能优化(其实也不是很大)。 性能优化的目标 在网上也看到过很多相关的文章,他们基本总结为:快,稳,省,小,描述的很准确.如下图 (注:此图不知道啥时候收集的,如有侵权,立删): 快 如何让app在运行过程过不卡顿,运行流畅,速度快,也就是说如何解决卡顿呢?我们先看看那些因素影响卡顿? 1. UI,包括ui的绘制,刷新等 2. 启动,包括冷启动,热启动,温启动等 3. 跳转,页面跳转,前后天切换 4. 及时反馈,点击事件,滑动,系统事件 UI 这个涉及到android的系统显示原理,我们简单了解一下: Android 显示过程可以简单概括为:Android 应用程序把经过测量,布局、绘制后的 surface 缓存数据,通过 SurfaceFlinger 把数据渲染到显示屏幕上, 通过 Android 的刷新机制来刷新数据。也就是说应用层负责绘制,系统层负责渲染,通过进程间通信把应用层需要绘制的数据传递到系统层服务,系统层服务通过刷新机制把数据更新到屏幕上。 换一种方式说:Android 系统每隔 16ms 发出 VSYNC 信号,触发对 UI 进行渲染,如果每次渲染都成功,这样就能够达到流畅的画面所需的 60FPS。(注:FPS 表示每秒传递的帧数。)在理想情况下,60 FPS 就感觉不到卡

Cesium

筅森魡賤 提交于 2020-05-02 01:23:10
https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium/wiki/Fabric Fabric Hannah edited this page on 24 Dec 2015 · 67 revisions Contents Introduction Built-In Materials Procedural Textures Base Materials Polyline Materials Misc Materials Common Uniforms Creating New Materials Components Source Input Combining Materials Fabric Schema Materials in the Rendering Pipeline Introduction Fabric is a JSON schema for describing materials in Cesium. Materials represent the appearance of an object such as polygons, polylines, ellipsoids, and sensors. Materials can be as simple as draping an image over an object

6D姿态估计从0单排——看论文的小鸡篇——Multimodal Templates for Real-Time Detection of Texture-less Objects in Heav...

有些话、适合烂在心里 提交于 2020-05-01 01:33:11
####Multimodal Templates for Real-Time Detection of Texture-less Objects in Heavily Cluttered Scenes ####6D姿态估计里面的linemod方法的来源,作者也是慕尼黑工业大学的大牛。 基于linemod For such time-critical applications, template matching is an attractive solution because new objects can be easily learned online; more particularly to , which consider only images and their gradients to detect objects. As such, they work even when the objects is not textured enough to use feature point techniques. Similarity Measure reference images ${O_m} {m\in M}$, object from a set $M$ of modalities. A template $\tau = ({O_m} {m\in M}, P)$

phd文献阅读日志-博一下学期

空扰寡人 提交于 2020-04-30 21:03:11
博一下学期: 1.week1,2018.2.26 2006-Extreme learning machine: theory and applications 期刊来源:Huang G B, Zhu Q Y, Siew C K. Extreme learning machine: theory and applications[J]. Neurocomputing, 2006, 70(1-3): 489-501. 2.week2,2018.3.5 2017-3d-prnn: Generating shape primitives with recurrent neural networks University of Illinois at Urbana-Champaign, Adobe Research(美国伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校,Adobe研究院) 期刊来源:Zou C, Yumer E, Yang J, et al. 3d-prnn: Generating shape primitives with recurrent neural networks[C]//The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). 2017. 3.week3,2018.3.12;week7,2018.4.9;week8