pre-multiplied alpha相关（转）

Xcode 的工程选项里有一项 Compress PNG Files,会对 PNG 进行 Premultiplied Alpha.游戏开发中会更加关注这个格式,省一些运行时计算. Premultiplied Alpha 是什么呢? Alpha Blending: To Pre or Not To Pre 这篇文章其实说的很清楚.还有<Real Time Rendering> 一.Alpha Blending 要搞清楚这个问题,先得理解 Alpha 通道的工作原理. 最常见的像素表示格式是 RG

从Android3.0(API Level 11)开始,Android 2D渲染管道能够更好的支持硬件加速.硬件加速执行的所有的绘图操作都是使用GPU在View对象的画布上来进行的.因为启用硬件加速会增加资源的需求,因此这样的应用会占用更多的内存. 硬件加速在target api大于等于14的情况下,是默认开启的,但是我们也可以显示的开启硬件加速.如果应用程序只使用标准的View和Drawable,那么打开全局硬件加速不会导致任何不良的绘制影响.然而,由于硬件加速并不支持所有的2D图形绘制操作,

按照上一篇所写的内容配置好SSH开发环境 http://blog.csdn.net/zk673820543/article/details/51218358 源码下载 http://download.csdn.net/detail/zk673820543/9499360 1.创建数据库 新建数据库,命名为sshtest CREATE DATABASE sshtest DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; 新建表user_info,

打造你自己的个性联系人列表 在公司开发这么久了,发现好多的控件没有用过,然后发现了一些新的知识感觉还是很不错的,今天在这里我就来用一下QuickContactBadge的控件和AsyncQueryHandler,说到底QuickContactBadge这个控件我也是偶然发现的,然后乘着现在公司的工作不忙,然后也准备换工作温习一下知识点罢了. 一.介绍QuickContactBadge用法 1.  先看一下它的结构 <div style="text-align: justify;"

1.LDA介绍 LDA假设生成一份文档的步骤如下: 模型表示: 单词w:词典的长度为v,则单词为长度为v的,只有一个分量是1,其他分量为0的向量 $(0,0,...,0,1,0,...,0,0)$ 文档W:  单词的组合,$(w_1,w_2,...,w_N)$,可以看成是 $v*N$ (词典长度*单词个数)的矩阵 语料库D:文档的集合,${W_1,W_2,...W_M}$ 主题:认为主题个数固定已知,为k个 dirichlet参数α: 长度为k的向量,每个分量都大于0 文档的主题分布θ:  由d

本文基于Linux2.6.32内核版本. 软中断.tasklet和工作队列并不是Linux内核中一直存在的机制,而是由更早版本的内核中的"下半部"(bottom half)演变而来.下半部的机制实际上包括五种,但2.6版本的内核中,下半部和任务队列的函数都消失了,只剩下了前三者. 介绍这三种下半部实现之前,有必要说一下上半部与下半部的区别. 上半部指的是中断处理程序,下半部则指的是一些虽然与中断有相关性但是可以延后执行的任务.举个例子:在网络传输中,网卡接收到数据包这个事件不一定需要马

建立虚拟的源点和汇点,因为忽略掉了容量下界之后会导致流量不平衡,所以对于每个u,v,u多出来的流量流到汇点,v不够的流量从源点补流 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #include <climits> #include <string> #include <iostream> #include <ma

唔,图论部分暂时就看到这里了,整理一下最近学的东西 //最短路 //dijkstra void dijkstra() { memset(vis,0,sizeof(vis)); for(int i = 1;i <= n;i++) { d[i] = -1; } d[n] = 1; for(int k = 1;k <= n;k++) { double maxv = -1; int x = n; for(int i = 1;i <= n;i++) if(!vis[i] && d[

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.