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SIEMENS/西门子多工位转盘1200PLC模板PLC采用西门子1214DC，触摸屏采用威纶通。1，程控电源modbus485通讯改写电压读取电流值；2，西门子伺服V90的PN通讯控制；3，台达伺服电机的脉冲控制；4，触摸屏与精研变频器通讯改写电机频率；5，西门子1200与Profight视觉软件TCP/IP开放式通讯；6，西门子与安川机器人PN通讯；附伺服，变频器，视觉等通讯手册，机器人GSD
Skia 是一个开源的完整 2D 图形库，为 Google Chrome、Android、Flutter 等主要平台提供渲染基础设施。名字来源于创始人的挪威语"滑雪"（ski）词根，象征着"平滑、流畅"的图形渲染体验。位置:语言: C++ (主要), C (部分底层代码)代码行数: ~850,000+ 行（包含测试）许可证: BSD 3-Clause核心理念：模块职责模块目录职责公共APIincl
中国动画产业持续发展，但面临技术升级和成本压力。云渲染技术成为中腰部团队降本增效的有效方案，通过弹性算力资源解决本地渲染的性能瓶颈。炫云平台凭借大规模服务器集群、透明计费模式和工作流集成等优势，帮助动画团队提升效率、降低成本，成为行业的重要技术支撑。这种按需付费的云服务模式，让团队无需承担硬件升级负担，即可获得顶尖渲染能力，助力动画产业持续发展。
我用的这个算法有MATLAB版本哦，其中main.m是主函数，里面还贴心地附上了测试图片😃。这样我们就可以很方便地运行整个算法流程，看看实际效果啦。（MATLAB版代码）红外与可见光图像配准算法针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅
Photoshop 最新的 “结构参考” (Structure Reference) 就是关卡设计师的“视觉翻译机”。 你不需要有深厚的绘画功底。 直接把白模截图喂给 AI。 再找一张你想要的风格参考图。 AI 会自动识别方块的透视关系，瞬间把“积木”渲染成“大片”。
《像塑：多功能3D视频剪辑软件》 像塑是一款专业的视频剪辑软件，支持2D/3D场景创建，提供面部生成、粒子系统等丰富特效功能。其核心特点包括： 可视化编程界面，满足从新手到专业设计师的不同需求 五大功能面板：资源管理、参数调整、特效预览等 特色亮点：实时特效预览、动态贴纸、高清画质输出 支持作品发布和创作收益变现 最新v4.5.1版本优化了软件性能，提供更流畅的使用体验。该软件适合插画师、视频创作
本文总结了在Windows11系统下配置3D Gaussian Splatting环境时遇到的主要问题及解决方案。关键点包括：1) 确认CUDA 11.8和VS2019版本兼容性；2) 克隆仓库时需使用魔法上网；3) 解决glm文件夹为空问题；4) 安装缺失的opencv-python模块；5) 补充cudart64_12.dll文件。作者测试了手机拍摄的数据集，发现边缘效果欠佳。教程推荐参考B站
本文解析了Unity PBR渲染中的UniversalFragmentPBR函数实现流程。该函数主要分为三个阶段：数据准备阶段初始化BRDF数据、光照参数等；光照计算阶段处理间接光（使用GI计算漫反射和IBL算法计算镜面反射）和直接光（采用统一radiance值计算）；最后进行颜色叠加。重点解释了BRDF（双向反射分布函数）原理，它通过微表面理论描述光线反射损耗，包含漫反射（albedo/π）和镜
25年4月来自英国 UCL 的论文“Unreal Robotics Lab: A High-Fidelity Robotics Simulator with Advanced Physics and Rendering”。高保真仿真对于机器人研究至关重要，它能够安全高效地测试感知、控制和导航算法。然而，同时实现逼真的渲染和精确的物理建模仍然是一个挑战。本文提出一种仿真框架——Unreal 机器人实
AIRender与ADAI隶属于艾哎集瑟科技旗下建筑设计类AI产品，基于行业性能最强的ADXL Pro Max行业生图大模型深度定制，实现了目前国内最为优秀的建筑|室内|景观|规划AI辅助设计的出图效果，在语义理解、审美等领域超越了MidJurney和Flux。历经700多个日夜的稳定运行，我们的平台已深度服务数百家行业标杆企业，广度覆盖、垂直深耕多个高价值场景，实现真正意义上的“模型+应用+场景
三维模型轻量化技术经历了四个发展阶段：80-90年代聚焦几何简化，开发了QEM等经典算法；2000年代转向多属性协同优化，实现特征与纹理保持；2010年代以流式传输为核心，推动LOD和Web3D发展；2020年后进入智能时代，SDF、NeRF等神经隐式表示成为主流。这一演进路径呈现出从局部优化到全局表达、从显式压缩到隐式生成、从静态模型到动态适应的技术跃迁，未来将向语义驱动和知识增强方向发展。
Linux ALSA（Advanced Linux Sound Architecture）是当前 Linux 内核默认的音频架构，广泛用于桌面、服务器和嵌入式设备的音频管理。本文将聚焦 ALSA 驱动的核心知识点，结合实例、电路图和结构图，深入解析 ALSA 驱动的工作原理及开发方法。希望这篇文章能帮助你更好地理解 Linux ALSA 驱动架构！（数据线）用于 I2S 传输音频数据。负责 PCM
qtcreater配置opencv，经过实践成功
SDL 1.2/2.0中的SDL_BlitSurface用于表面间像素复制，支持区域选择、格式转换和混合操作。SDL 2.0特有的SDL_UpdateWindowSurface则将表面内容更新到窗口，替代了1.2的SDL_Flip。两者协作完成渲染流程：先用BlitSurface绘制到表面，再用UpdateWindowSurface更新显示。最佳实践包括减少Blit调用、优化更新策略和错误处理，建
VRM虚拟人物模型自带动作捕捉教程，无需真人出镜即可直播，下载链接已提供。该资源适合想要保持匿名或使用虚拟形象的主播，通过Quark网盘获取（链接：https://pan.quark.cn/s/1cff670b1301）。
openGL基础
1 图形渲染管线输入：点和连接关系（MVP变换）。将点变换到屏幕空间。将三角形投影到屏幕空间。光栅化：把原本连续表示的三角形离散化成屏幕上的片段（fragment），或称为像素（采样三角形）。处理遮挡（Z-Buffer可见性测试）。对片段着色（blinn-phong着色模型、纹理映射/插值）。输出：图像（pixels）。不足：难以处理阴影和光线弹射。优点：并行度高，速度快。2 OpenGLOpen
OpenGL视图变换是3D图形渲染的核心技术，通过矩阵运算将世界坐标转换为相机坐标。文章详细解析了视图变换的数学原理（右手坐标系、基向量计算、矩阵构造）、GLM库的lookAt函数实现机制，以及在渲染管线中的实际应用（MVP变换、相机控制）。同时探讨了逆矩阵计算、万向锁规避、视锥体剔除等高级话题，并提供了性能优化建议，为开发者实现高效3D渲染提供了全面指导。
本文系统介绍GLM库在OpenGL图形开发中的核心应用。从GLM的配置安装、基础变换矩阵（平移/旋转/缩放）到MVP管线实现，重点讲解列主序约定、角度弧度转换、矩阵运算顺序等关键点。针对实际开发需求，提供法线矩阵处理、时间驱动动画、绕任意点旋转等实用技巧，并总结常见错误排查方法。文中包含可运行的代码示例和CMake配置，帮助开发者快速掌握GLM的正确使用方式，避免常见的矩阵变换误区。
整体课程相比于OpenGL还是偏底层的，手写MVP矩阵，手写Bresenham算法绘制线，和三角形，计算齐次坐标等，并没有opengl封装好的接口。
WebGL编程指南学习（8）漫长的旅行即将到达终点……8. 高级技术8.1 用鼠标控制物体旋转如何实现物体的旋转？如何旋转物体？使用MVP矩阵来变换顶点的坐标；根据鼠标的移动情况创建旋转矩阵，更新MVP矩阵算法思路在鼠标左键按下时记录鼠标的初始坐标；然后在鼠标移动的时候用当前坐标减去初始坐标，获得鼠标的位移；然后根据这个位移来计算旋转矩阵。这就需要一个鼠标移动事件的监听器。注册event hand
计算机图形学MVP变换，线性代数相关概念。
本文为GAMES101现代计算机图形学入门 的学习笔记系列。我们的系列笔记将分为两部分：原课程为2020年2月闫令琪所教授的 GAMES101 现代计算机图形学入门。课程主页：https://sites.cs.ucsb.edu/~lingqi/teaching/games101.html（幻灯片和课程录像均在此处）课程共计22节。作业共计8次。针对人群：计算机图形学入门新手教材：Steve Mar
MVP变换是图形学的基础，也是理解的难点。理论解释看了很多遍，每次都似懂非懂结果下次用到又忘了……这次在学习OpenGL的过程中看到了官方案例，能很直观地帮助我们理解MVP矩阵。LearnOpenGL真的是学习OpenGL的保姆级教材，强推！！！本文用到的案例来源于《LearnOpenGL》坐标系统一章中所给出的最后一个案例案例源代码及配置方式详见本文末尾。（明天写）
Unity升级到5.6及以后，所有跟UNITY_MATRIX_MVP运算的矩阵或者向量的mul方法，会被自动转成UnityObjectToClipPos方法float4x4 m = mul(Unity_MATRIX_MVP, rm);// 自动变成如下float4x4 m = UnityObjectToClipPos(rm);在代码中遇到了这样的报错：void Update(){Matrix4x4
事件触发控制代码，每个代码有对应参考文献1.多智能体中基于事件触发的协议2.多智能体分布式系统的事件触发控制3.基于观测器的非理想线性多智能体事件触发的跟踪一致性4.非线性不确定扰动多智能体系统固定时间事件触发一致性控制5.固定拓扑和切换多智能体分布式动态事件触发控制6.线性多智能体全分布式事件触发协议算法7.有限时间约束下的分布式事件触发控制方法在多智能体系统的研究领域，事件触发控制是一个相当热
本章介绍了如何为Vulkan纹理资源创建图像视图(ImageView)和采样器(Sampler)。主要内容包括： 重构了通用的createImageView函数，简化了SwapChain图像视图的创建流程 为纹理图像创建了ImageView，作为访问纹理的眼睛创建了纹理采样器(Sampler)，配置了放大/缩小过滤模式、寻址方式和各向异性过滤等参数 在设备创建时启用了各向异性过滤特性 添加了资源的
本文是对Samgr部分中子主题IUnknown的总体概述，相关代码文件位于distributedschedule_samgr_lite\samgr\source。对于IUnknown的分析思路是采用1篇总体概述+n篇代码标注的方式进行技术分享。在本文中提到的数据结构或函数的详细分析可以在文末的附录中找到，其中也包含了许多优秀代码的分析。
本文相关代码实现位于目录下的和。本文将对以下数据结构及函数进行详解。在broadcast_service.c中Init:注册广播服务GetName:获取广播服务的名称Initialize:广播服务的初始化函数MessageHandle:广播服务的消息处理函数GetTaskConfig:获取广播服务的任务配置在pub_sub_feature.c中Init:初始化全局广播变量GetName:获取功能名
在针对鸿蒙模块二的源代码分析中，发现它业务逻辑的实现围绕着三大概念展开，分别是服务(Service)、功能(Feature)和功能接口API(Iunknown所以理解并掌握这三个概念对于我们深入学习鸿蒙底层代码的业务逻辑有极大的帮助。下面我将结合前期分析鸿蒙代码的经验，通过图文并茂的方式为读者讲解它们的基类和实例对象以及相应的作用。
本文介绍了CircleImageView图片处理库的功能及使用方法，该库可将图片裁剪为圆形或添加边框效果。文章包含安装指南、基本用法示例、11个主要接口说明以及兼容性要求。内容涵盖图片路径设置、裁剪尺寸调整、边框样式配置等核心功能，适配鸿蒙API12版本。文末提供了项目目录结构图示，帮助开发者快速了解组件构成。该组件适用于需要在鸿蒙应用中实现圆形头像等特殊图片效果的开发场景。
本文介绍了基于鸿蒙系统开发的ThreeJs360全景渲染Demo。该Demo通过Web组件加载threeJs，实现360度全景图片和视频展示功能，支持常见图片格式(JPG/PNG/GIF)和视频格式(MP4/WEBPM)。详细说明了使用步骤，包括服务器部署、资源设置和接口调用方法，并提供了完整的软件架构。
综上可知，此次重构渲染层，一共新增了6个基础能力，适配了IDE最新版特性自定义组件可链式调用通用属性和方法，并且采用适合的设计模式保留了自定义组件绘制部分的拓展能力。展示了部分常用场景下使用代码的方式，帮助开发者更快上手开发。最后在OpenHarmony不断推陈出新之际，三方库ImageKnife也应该激流勇进，不断地提升组件的实用性和适用性，为开发者创造一个良好的开发体验。
本文介绍了如何在Vulkan程序中实现交换链重建(SwapChain Recreation)功能，使程序能够正确处理窗口大小变化。当窗口大小改变或最小化时，原有的交换链会失效，需要执行以下步骤：暂停GPU操作、销毁旧交换链及相关资源、基于新窗口大小重建交换链和资源、恢复渲染循环。文章详细讲解了如何抽离清理逻辑、实现重建函数、监听窗口变化事件，并修改渲染循环来检查交换链状态。
本文详细介绍了如何在Vulkan中绘制第一个彩色三角形，重点讲解了同步机制(Synchronization)的实现。文章首先解释了Vulkan中CPU和GPU的异步工作特性，以及使用信号量(Semaphores)和栅栏(Fences)的必要性。随后详细展示了创建三个关键同步对象的过程：imageAvailableSemaphore、renderFinishedSemaphore和inFlightF
本文介绍了Vulkan渲染前的关键准备步骤——创建帧缓冲区(Framebuffer)。主要内容包括：1. 帧缓冲区的作用是将RenderPass与SwapChain中的具体图像视图(ImageView)绑定，建立一对一的映射关系；2. 创建过程需要为每个SwapChain图像视图单独创建对应的帧缓冲区；3. 帧缓冲区创建必须在RenderPass和Pipeline之后进行，并在销毁时遵循正确的顺序
本文介绍了Vulkan中交换链(SwapChain)的创建过程。与OpenGL不同，Vulkan需要手动管理交换链，它是一个图像队列，包含获取、渲染和呈现三个步骤。文章详细讲解了如何检查设备扩展支持、查询交换链细节、选择最佳配置（包括格式、呈现模式和分辨率），并最终创建交换链。关键点包括：必须启用VK_KHR_swapchain扩展，选择适合的呈现模式（如MAILBOX模式实现三重缓冲），以及处理
ICCV 2025这篇文章提出了一种新颖的3D高斯溅射（3DGS）分组训练方法，通过将高斯基元划分为训练组和缓存组来优化训练效率。该方法采用基于不透明度的优先采样策略，有效减少冗余基元生成，在保持渲染质量的同时提升30%训练速度。实验证明该方法与现有3DGS框架兼容，显著改善场景重建效率和视图合成质量。关键创新包括循环缓存机制和数学验证的不透明度采样策略，为3DGS训练提供了高效解决方案。
本文深入解析了Mipmap技术的原理与应用。Mipmap通过预计算多级纹理金字塔，有效解决了纹理映射中的走样问题。文章详细介绍了层级判定算法，包括基本公式、简化计算方法和选择策略，并展示了不同层级的视觉效果。同时提供了实际优化技巧，如层级偏移和各向异性过滤，以及在游戏开发中的具体应用案例。性能测试显示使用Mipmap可带来20%-51%的帧率提升。最后总结了最佳实践并展望了虚拟纹理、AI超分辨率等
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