Рубрика «glm»

«Пиу-бах-вжух»: спутник для обнаружения молний также замечает и метеоры - 1
GOES-16 на орбите, в представлении художника. Источник: NASA

Множество световых явлений, как атмосферных, так и астрономических, лучше всего наблюдать именно по ночам — и недавно выяснилось, что детектор, предназначенный для одного типа событий, весьма неплохо подходит и для другого.
Читать полностью »

imageВ предыдущем уроке обсуждалась матрица вида, и то, как её можно использовать для перемещения по сцене (мы немного отодвинули назад точку зрения наблюдателя). В OpenGL отсутствует концепция камеры, но можно попытаться её сымитировать, перемещая все объекты сцены в направлении противоположном движению наблюдателя, и тем самым создать иллюзию, что движемся мы сами.

В этом уроке мы рассмотрим, как можно создать камеру в OpenGL. Мы обсудим камеру типа FPS (First Person Shooter), которая позволит вам свободно перемещаться в трехмерной сцене. Кроме того, мы поговорим о вводе с клавиатуры и мыши, а закончим созданием собственного C++ класса камеры.

Читать полностью »

imageВ предыдущем уроке мы узнали о том, какую пользу можно получить от преобразования вершин матрицами трансформаций. OpenGL предполагает, что все вершины, которые мы хотим увидеть, после запуска шейдера будут в нормализованных координатах устройства (NDC — normalized device coordinates). Это означает, что x, y и z координаты каждой вершины должны быть между -1.0 и 1.0; координаты вне этого диапазона видны не будут. Обычно мы указываем координаты в диапазоне, который настраиваем самостоятельно, а в вершинном шейдере преобразовываем эти координаты в NDC. Затем, эти NDC передаются растеризатору для преобразования их в двумерные координаты/пикселы вашего экрана.
Читать полностью »

learnopengl. Урок 1.7 — Трансформации - 1Теперь мы знаем как создавать объекты, раскрашивать их и накладывать на них текстуры, но они все еще довольно скучны, поскольку являются статическими объектами. Мы можем попробовать заставить их двигаться изменяя координаты вершин для каждого кадра, но это довольно муторно и требует процессорных вычислений. Есть гораздо более удобный способ для совершения трансформаций над объектом — это применение матриц. Но это не значит, что мы сейчас будем разговаривать про кунг фу и искусственный цифровой мир.

Читать полностью »

Предисловие

В прошлом уроке мы научились рисовать треугольник и работать с шейдерами. В этом уроке мы поговорим о важнейшей части OpenGL, да и вообще компьютерной графики. О матрицах.
Всех заинтересовавшихся, прошу под кат.

OpenGL-Tutorial. Урок 3. Матрицы - 1
КДПВ

Читать полностью »

Предисловие

В прошлом уроке Вы научились создавать окно и собирать примеры. В этом уроке Вы научитесь рисовать объекты! Что же, прошу под кат.
Читать полностью »

Предисловие

Если появляется желание начать изучать OpenGL — то чаще всего натыкаешься на уроки NeHe и сразу начинаешь с устаревшего OpenGL. Но в интернете есть хороший набор уроков по новому OpenGL 3.3, поддерживаемый сообществом. Сам набор разделен на 3 группы: Базовые уроки, Продвинутые уроки и Всякое. Я постараюсь выпускать по статье на каждый урок, а в начале каждой статьи буду оставлять небольшое содержание. Спасибо.
Читать полностью »

В прошлый раз мы подробно рассмотрели многообразие линейных моделей. Теперь перейдем от теории к практике и построим самую простую, но все же полезную модель, которую вы легко сможете адаптировать к своим задачам. Модель будет проиллюстрирована кодом на R и Python, причем сразу в трех ароматах: scikit-learn, statsmodels и Patsy.Читать полностью »

Машинное обучение шагает по планете. Искусственный интеллект, поскрипывая нейронными сетями, постепенно опережает людей в тех задачах, до которых успел дотянуться своими нейронами. Однако не стоит забывать и про простую модель линейной регрессии. Во-первых, потому что на ней построены многие сложные методы машинного обучения, включая нейронные сети. А, во-вторых, потому что зачастую прикладные бизнес-задачи легко, быстро и качественно решаются именно линейными моделями.
И для начала небольшой тест. Можно ли с помощью линейной модели описать:
— зависимость веса человека от его роста?
— длительность ожидания в очереди в магазине в разное время суток?
— посещаемость сайта в фазе экспоненциального роста?
— динамику во времени количества человек, ожидающих поезда на станции метро?
— вероятность, что клиент не оформит заказ на сайте в зависимости от его производительности?
Как вы догадываетесь, на все вопросы ответ будет «Да, можно». Так что линейные модели не так просты, как может показаться на первый взгляд. Поэтому давайте познакомимся с их богатым разнообразием.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js