OSG初始化深度貼圖的程式碼

阿新 • • 發佈：2019-04-28

物體顯示取樣貼圖

//原本的colorTexture是顏色取樣,沒法顯示深度,這裡換成深度貼圖
	colorTexture = new Texture2D;
	colorTexture->setTextureSize(width, height);
	colorTexture->setSourceFormat(GL_DEPTH_COMPONENT);
	colorTexture->setSourceType(GL_FLOAT);
	colorTexture->setInternalFormat(GL_DEPTH_COMPONENT24);
	colorTexture->setFilter(Texture2D::MIN_FILTER, Texture2D::NEAREST);
	colorTexture->setFilter(Texture2D::MAG_FILTER, Texture2D::NEAREST);
	colorTexture->setWrap(Texture::WRAP_S, Texture::CLAMP_TO_EDGE);
	colorTexture->setWrap(Texture::WRAP_T, Texture::CLAMP_TO_EDGE);

// 在快取到貼圖時, 像機宣告快取的內容是深度, 但顏色也是可以的
	cameraLight->attach(Camera::DEPTH_BUFFER/*Arcadia test 2019-04-11 COLOR_BUFFER或DEPTH_BUFFER都可以*/
		, colorTexture.get(), 0, 0, fals

 
 
              
           
              
              
            
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//原本的colorTexture是顏色取樣,沒法顯示深度,這裡換成深度貼圖
	colorTexture = new Textu 

  
 

    

    
    golang語言中map的初始化及使用：程式碼示例
      
                
程式碼示例
// 先宣告map
var m1 map[string]string
// 再使用make函式建立一個非nil的map，nil map不能賦值
m1 = make(map[string]string)
// 最後給已宣告的map賦值
m1["a"] = "aa" 

  
 

    

    
    二、MyBatis Mapper Bean初始化深度解析
      
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    balance transfer程式碼解析及api深度追蹤（五）初始化鏈碼
      
							
							
							一程式碼解析
var path = require(‘path’);
var fs = require(‘fs’);
var util = require(‘util’);
var hfc = require(‘fabric-client’);
var Peer 

  
 

    

    
    深度學習訓練技巧---權重初始化
      常量   反向傳播   ive   str   防止   自己   對稱性   就是   導致   全零初始化
　　全零初始化即所有的變量均被初始化為0，這應該是最笨、最省事的隨機化方法了。然而這種偷懶的初始化方法非常不適合深度學習，因為這種初始化方法沒有打破神經元之間的對稱性，將導致收斂速度很慢甚至訓練失敗 

  
 

    

    
    Vue源碼思維導圖-------------Vue 初始化
      屬性   inter   const   void   reat   ins   ces   pos   tint        上一節看完《Vue源碼思維導圖-------------Vue 構造函數、原型、靜態屬性和方法》，這節將會以new Vue()為入口，大體看下 this._init()要做的事情。 

  
 

    

    
    深度學習基礎系列（六）| 權重初始化的選擇
      初始化   附近   ace   back   width   variable   目的   backend   概率分布   　　深層網絡需要一個優良的權重初始化方案，目的是降低發生梯度爆炸和梯度消失的風險。先解釋下梯度爆炸和梯度消失的原因，假設我們有如下前向傳播路徑：
　　a1 = w1x + b1　　 

  
 

    

    
    一段程式碼看懂Java類的載入和初始化
       
 
 先貼程式碼 
  
 class Base {
	int a = numa();  
	private static int c = numc(); 
	static int b = numb();
	static {
		System.out.println("Base:static code b 

  
 

    

    
    java 類的成員之四 初始化程式碼塊(程式碼塊)的使用
       
 
  
  
 
 
  java 類的成員之四 初始化程式碼塊（程式碼塊）的使用
  
   
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    2.非static（非靜態）程式碼塊（初始化塊）的使用
    3.static（靜態）程式碼塊（初始化塊）的使用
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    廖威雄: 思維導圖：利用__attribute__((section()))構建初始化函式表與Linux核心init的實現
       
  
  
  
   
   本文具體解說了利用__attribute__((section()))構建初始化函式表。以及Linux核心各級初始化的原理。
   
   作者簡單介紹：
       廖威雄，2016年本科畢業於暨南大學。眼下就職於珠海全志科技股份有限公司從事linu 

  
 

    

    
    《程式設計珠璣》程式碼之路2：騷！陣列不初始化直接訪問不出錯還很秀！！！
       
 
 作為一隻程式設計師，肯定經常申請空間對吧，申請完的空間我們首先要初始化，然後再進行操作。 
 好了問題來了，初始化時需要時間的，尤其是申請的空間大了，那初始化將非常耗時。 
 那我能不能不全部初始化？用哪個初始化哪個呢？ 
 我們知道不初始化的話，記憶體裡面存的東西都是隨機的，用哪個初始化哪個，你怎 

  
 

    

    
    深度學習－網路Xavier初始化方法
       
  
  
 參考：  深度學習－網路Xavier初始化方法  通過方差分析詳解最流行的Xavier權重初始化方法 
 在 Xavier Glorot 和 Yoshua Bengio 2010 年的論文 Understanding the difficulty of training deep feedf 

  
 

    

    
    spring原始碼學習之路---深度分析IOC容器初始化過程（三）
       
  
  
  
  分析FileSystemXmlApplicationContext的建構函式，到底都做了什麼，導致IOC容器初始化成功。 
  
 public FileSystemXmlApplicationContext(String[] configLocations, boolean ref 

  
 

    

    
    網頁css樣式初始化快捷程式碼
       
 
 
 淘寶的樣式初始化： 
 body, h1, h2, h3, h4, h5, h6, hr, p, blockquote, dl, dt, dd, ul, ol, li, pre, form, fieldset, legend,button, input, textarea, th, td { m 

  
 

    

    
    C程式碼開發遇到的問題 變數初始化和結構體指標移動
       
 
 1. 變數初始化 
 函式內部的變數如果不初始化的話預設不是0而是一個隨機值。 
 下面的程式用來列印一個未初始化的無符號的整型值，執行幾遍，每次的結果都會不一樣 
 #include <stdio.h>

void PrintUint()
{
    /* 預設是隨機值，不一定是0 * 

  
 

    

    
    【深度學習】權重初始化
       
 
 為什麼要初始化？暴力初始化效果如何？
 神經網路，或者深度學習演算法的引數初始化是一個很重要的方面，傳統的初始化方法從高斯分佈中隨機初始化引數。甚至直接全初始化為1或者0。這樣的方法暴力直接，但是往往效果一般。本篇文章的敘述來源於一個國外的討論帖子[1]，下面就自己的理解闡述一下。
 首先我們來思考 

  
 

    

    
    神經網路之權重初始化（附程式碼）
       
 
  
  
 摘要 
  
  神經網路/深度學習模型訓練的過程本質是對權重進行更新，在對一個新的模型進行訓練之前，需要每個引數有相應的初始值。對於多層神經網路/深度學習而言，如何選擇引數初始值便成為一個值得探討的問題。本文從實現啟用值的穩定分佈角度來探討神經網路的效率優化問題 
  
  
 權重在 

  
 

    

    
    吳恩達深度學習筆記(21)-神經網路的權重初始化為什麼要隨機初始化？
       
  
  
 隨機初始化（Random+Initialization） 
 當你訓練神經網路時，權重隨機初始化是很重要的。 
 對於邏輯迴歸，把權重初始化為0當然也是可以的。 
 但是對於一個神經網路，如果你把權重或者引數都初始化為0，那麼梯度下降將不會起作用。 
 讓我們看看這是為什麼？ 
 有兩個輸入

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