深入剖析GPU Early Z优化

用Early Z的特性解决草和 树的Overdraw问题的,然后我们讲解一下Early Z演化,最后我们通过实验数据来验证Early Z是如何工作的。 什么是Early Z 我们知道传统的渲染管线中,深度测试是发生在Pixel/Fragment Shader之后的,如下图所示: 但是,如果我们仔细想下,在光栅化的时候我们已经知道了每个片断(fragment)的深度,如果这个时候我们可以提前做测试就可以...

某网Java并发编程高阶技术-高性能并发框架源码解析与实战(云盘下载)

框架高级特性讲解本章首先带大家分析互联网大厂核心链路的难点和复杂业务逻辑,以及中台服务等概念,然后带大家掌握并发编程框架disruptor的高级特性,包括串并行化操作,菱形操作,多边形操作与底层代码深度解析,多生产者多消费者模型实战应用等。让大家有更加深入的理解。 ...3-1 本章导航3-2 互联网大厂核心链路方案详解-13-3 互联网大厂核心链路方案详解-23-4 串、并行操作实战应用-...

年度重磅:《AI聚变:2018年优秀AI应用案例TOP 20》正式发布

54 2018 年,AI 行业的关键词或许非“落地”二字莫属 ,人们强烈期待着更多 AI 技术应用和深入商业化。   一方面,科技巨头们在横向铺设 AI 技术平台,但也更强调 AI 与每一个垂直行业的深度融合。而另一面,AI 创业公司在频繁刷新行业融资额度的同时,也立足于自身优势,深挖应用场景,步步为营。即便寒冬来临,但那些真正利用 AI 技术创造商业价值的企业自然会沉淀下来。   优秀的商业落地产品...

什么是 Stack Overflow,什么情况下会造成 Stack Overflow

什么是递归深度 递归深度就是递归函数在内存中,同时存在的最大次数。 例如下面这段求阶乘的代码: int factorial(int n) { if (n == 1) { return 1; } return factorial(n - 1) * n;} 当n=100时,递归深度就是100。一般来说,我们更关心递归深度的数量级,在该阶乘函数中递归深度是O(n)O(n),而在二分查找...

从试用到使用:计算机视觉产业新一轮发展的起步年

还在不断发展。   利用计算机视觉,我们最终期望通过技术的发展,计算机能和人一样通过视觉观察和理解世界,并且能够具备自主适应和认知环境的能力。     ▌计算机视觉技术百花齐放,加速多个产业升级   深度学习是当前人工智能领域最为热点的技术之一,其发展非常迅猛,通过深度学习技术,可以在短时间内达到传统模式识别技术的性能。深度学习技术源于 80 年代的神经网络技术,最近两年的发展才真正实现大规模商业化落...

数据结构的基础

果所有分支结点都存在左子树和右子树,并且所有叶子都在同一层上,这样的二叉树称为满二叉树 完全二叉树:对一棵具有 n 个 结点的二叉树按层序编号,如果编号为 i (1 <= i <= n) 的结点与同样深度的满二叉树中编号 为 i 的结点在二叉树中位置完全相同,则这棵二叉树称为完全二叉树6.5二叉树的性质 在二叉树的第 i 层上至多有2^(i - 1)个结点(i >= 1) 深度为k的二叉树至多有2^...

面向机器智能的TensorFlow实践-PDF-下载

本书是一本*佳的 TensorFlow 入门指南。几位作者都来自研发一线,他们用自己的宝贵经验,结合众多高质量的代码,生动讲解 TensorFlow 的底层原理,并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外,还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。全书分为四部分,共 9 章。第一部分(第 1~2 章)讨论 TensorFlow ...

【OCR技术系列之五】场景文本检测技术综述(CTPN, SegLink, EAST)

)2016年出了一篇很有名的文本检测的论文:《Detecting Text in Natural Image withConnectionist Text Proposal Network》,这个深度神经网络叫做CTPN,直到今天这个网络框架一直是OCR系统中做文本检测的一个常用网络,极大地影响了后面文本检测算法的方向。这个算法很有创新,我打算一步一步介绍其闪光点。我们回顾一下Faster RC...

[SCOI2005]骑士精神

题:\(IDA^*\)就是带有迭代加深和估价函数优化的搜索。可能某些人对以上两个名词很陌生,下面一些前置知识可能会带你透彻一下。前置知识1:迭代加深定义:每次限定一个\(maxdep\)最大深度,使搜索树的深度不超过\(maxdep\)。 for(R int maxdep=1;maxdep<=题目中给的最大步数;maxdep++){ dfs(0,maxdep);//0为出入函数中当前步数,m...

Keras入门(二)模型的保存、读取及加载

  本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络(DNN)模型,模型的结构示意图如下: 具体的模型参数可以参考文章:Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题。模型保存  Keras使用HDF5文件系统来保存模型。模型保存的方法很容易,只需要使用save()方法即可。  以Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中的DNN模型为例,整...
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