3D Graphics for Dummies Significant content “borrowed” from Dan Chang @ Nintendo NTD “with permission” Chris Ryan CppCon 2021 github.com/ChrisR98008/CppCon20213 3D Graphics for Dummies4 3D Graphics Dummies5 3D Graphics for Dummies6 3D Graphics for Dummies7 3D Graphics for Dummies8 3D Graphics for Dummies9 3D Graphics for Dummies10 3D Graphics for Dummies11 3D Graphics for Dummies12 3D Graphics Graphics for Dummies13 3D Graphics for Dummies14 3D Graphics for Dummies15 3D Graphics for Dummies Winding / Right Hand Rule Fingers curled in the order of the points, thumb points up Counter clockwise

统一建模语言参考手册 统一建模语言参考手册 统一建模语言参考手册 统一建模语言参考手册� 基本概念 基本概念 基本概念 基本概念� � 翻译 Adams Wang ���� �������� ��������� ��������� ���������� ������� � James Rumbaugh Ivar Jacobson Grady Booch � 译者序 译者序 译者序 译者序 译者序� 统一建模语言 ��� 是一种直观化 明确化 构建和文档化软件系统产物的通用可视 化建模语言 ��� 由面向对象领域的三位大师 ������ ����� ���� �������� 和 ����� �������� 于 ���� 年发布 并提交给 ��� ��� 于 �� 月为 ��� 所采用 现已成为业界 标准 � 本文讲述了 ��� 基本概念 为 ��� 的深入理解提供一个起点 对 ��� 的视图 概念作了简单的介绍 然后 在后续的 章节中 静态视图 用例视图 状态机视图 活动视图 交互视图 物理视图 模型管理 视图 扩展机制 对各个视图进行详细的讨论 它们分别从静态建模机制 动态建模机制 模型管理机制以及扩展机制对 ��� 进行探讨 � ��� 标准元素讨论了一些与核心概念的区别较小或者重要性不足以被包括至 ��� 核心 概念的元素 原文中仅有标准元素表 为了便于大家的理解

1161 数据 1193 Kafka 在美团数据平台的实践 1193 美团综合业务推荐系统的质量模型及实践 1218 业务数据治理体系化思考与实践 1233 数据治理一体化实践之体系化建模 1263 vi > 2022年美团技术年货 运维 / 安全 1277 数字化新业态下数据安全创新——Token 化 1277 Linux 中基于 eBPF 的恶意利用与检测机制 1293 并不会随着网络训练的过程而调整。 近年来，也出现不少基于动态标签分配的方法，此类方法会根据训练过程中的网络输 出来分配正样本，从而可以产生更多高质量的正样本，继而又促进网络的正向优化。 例如，OTA[7] 通过将样本匹配建模成最佳传输问题，求得全局信息下的最佳样本匹 配策略以提升精度，但 OTA 由于使用了 Sinkhorn-Knopp 算法导致训练时间加长， 而 SimOTA[4] 算法使用 Top-K 近似策略来得到样本最佳匹配，大大加快了训练速 赛中 发挥关键作用的 AutoML 技术框架，包括自动化特征工程，自动化模型优化，自动化 算法 < 39 模型融合等，以及如何通过该技术框架系统性建模不同的问题。最后再介绍以上比赛 形成的通用方法，即面对一个新问题，如何进行分析、理解、建模、与挑战解决、从 而实现问题的深度优化。 本文主要面向以下两类读者，其他感兴趣的同学也欢迎了解。 ● 算法比赛爱好者，希望理解国际数据挖掘顶级比赛冠军方案的方法与逻辑，取

航空航天 • 超级计算机 • 科学运算/机器学习 • 图形图像处理 • 虚拟现实 ……都有系统编程的身影 • 操作系统 • 虚拟机/容器 • 数据库 • 3D游戏引擎 • 网络服务器 • 浏览器引擎 • 编译器、解释器 • 三维建模/动画/渲染 数据中心 • CPU/GPU • 内存/硬盘 • 电力 • 网络流量 • 其他设备和人员维护费用 都是白花花的银子，“硬件很便宜”的说法不靠 谱

Student)(name: "Anton", age: 5) # 不必提到所有字段，⽽且这些字段可以是乱序的: var a4 = Student(age: 5) # 这是⼀个如何在 Nim 中建模抽象语法树的示例 type NodeKind = enum # 不同的节点类型 nkInt, # 带有整数值的叶节点 nkFloat, # 带有浮点值的叶节点 nkString, # 带有字符串值的叶节点 echo lib/pure/strutils.toUpperAscii("abc") import lib/pure/strutils as strutils import "gfx/3d/somemodule" # '3d' 不是合法的 Nim 标识符，要⽤引号 如果要导⼊模块 module ，⼜要强制以全限定的形式访问它的每⼀个符号，那么可以 from module import nil 。 我们故意让 locks 块看起来很丑，因为它没有运⾏时的语意，也不应该被直接使⽤！ 它应该只在模板⾥出现，再由模板实现运⾏ 时的加锁操作: 守卫不需要属于某种特定类型。它⾜够灵活，可以对低级⽆锁机制建模: locks 指示接受⼀个锁表达式列表 locks: [a, b, ...] ，以⽀持 多锁 语句。 import std/locks var glock: Lock var gdata

?) , ?(?) , ?(?2) , ?(2?) 。 38 3. 数据结构简介 3.1. 数据与内存 3.1.1. 基本数据类型 谈到计算机中的数据，我们能够想到文本、图片、视频、语音、3D 模型等等，这些数据虽然组织形式不同，但 都是由各种基本数据类型构成的。 「基本数据类型」是 CPU 可以直接进行运算的类型，在算法中直接被使用。 ‧「整数」根据不同的长度分为 byte, short 树或红黑树，从而将时间效率从 ?(?) 优化至 ?(log ?) ，还可以通 过中序遍历获取有序序列；还可以将链表转化为哈希表，将时间复杂度降低至 ?(1) 。 9.1.4. 图常见应用 现实中的许多系统都可以使用图来建模，对应的待求解问题也可以被约化为图计算问题。 顶点 边 图计算问题 社交网络 用户 好友关系 潜在好友推荐 地铁线路 站点 站点间的连通性 最短路线推荐 太阳系 星体 星体间的万有引力作用 行星轨道计算 此时间效率较低。 ‧ 当邻接表中的链表过长时，可以将其转化为红黑树或哈希表，从而提升查询效率。 ‧ 从算法思想角度分析，邻接矩阵体现“以空间换时间”，邻接表体现“以时间换空间” ‧ 图可以用于建模各类现实系统，例如社交网络、地铁线路等。 ‧ 树是图的一种特例，树的遍历也是图的遍历的一种特例。 ‧ 图的广度优先遍历是一种由近及远、层层扩张的搜索方式，常借助队列实现。 ‧ 图的深度优先遍历

?) , ?(?) , ?(?2) , ?(2?) 。 38 3. 数据结构简介 3.1. 数据与内存 3.1.1. 基本数据类型 谈到计算机中的数据，我们能够想到文本、图片、视频、语音、3D 模型等等，这些数据虽然组织形式不同，但 都是由各种基本数据类型构成的。 「基本数据类型」是 CPU 可以直接进行运算的类型，在算法中直接被使用。 ‧「整数」根据不同的长度分为 byte, short 树或红黑树，从而将时间效率从 ?(?) 优化至 ?(log ?) ，还可以通 过中序遍历获取有序序列；还可以将链表转化为哈希表，将时间复杂度降低至 ?(1) 。 9.1.4. 图常见应用 现实中的许多系统都可以使用图来建模，对应的待求解问题也可以被约化为图计算问题。 顶点 边 图计算问题 社交网络 用户 好友关系 潜在好友推荐 地铁线路 站点 站点间的连通性 最短路线推荐 太阳系 星体 星体间的万有引力作用 行星轨道计算 此时间效率较低。 ‧ 当邻接表中的链表过长时，可以将其转化为红黑树或哈希表，从而提升查询效率。 ‧ 从算法思想角度分析，邻接矩阵体现“以空间换时间”，邻接表体现“以时间换空间” ‧ 图可以用于建模各类现实系统，例如社交网络、地铁线路等。 ‧ 树是图的一种特例，树的遍历也是图的遍历的一种特例。 ‧ 图的广度优先遍历是一种由近及远、层层扩张的搜索方式，常借助队列实现。 ‧ 图的深度优先遍历

?) , ?(?) , ?(?2) , ?(2?) 。 35 3. 数据结构简介 3.1. 数据与内存 3.1.1. 基本数据类型 谈到计算机中的数据，我们能够想到文本、图片、视频、语音、3D 模型等等，这些数据虽然组织形式不同，但 都是由各种基本数据类型构成的。 「基本数据类型」是 CPU 可以直接进行运算的类型，在算法中直接被使用。 ‧「整数」根据不同的长度分为 byte, short 树或红黑树，从而将时间效率从 ?(?) 优化至 ?(log ?) ，还可以通 过中序遍历获取有序序列；还可以将链表转化为哈希表，将时间复杂度降低至 ?(1) 。 9.1.4. 图常见应用 现实中的许多系统都可以使用图来建模，对应的待求解问题也可以被约化为图计算问题。 顶点 边 图计算问题 社交网络 用户 好友关系 潜在好友推荐 地铁线路 站点 站点间的连通性 最短路线推荐 太阳系 星体 星体间的万有引力作用 行星轨道计算 此时间效率较低。 ‧ 当邻接表中的链表过长时，可以将其转化为红黑树或哈希表，从而提升查询效率。 ‧ 从算法思想角度分析，邻接矩阵体现“以空间换时间”，邻接表体现“以时间换空间” ‧ 图可以用于建模各类现实系统，例如社交网络、地铁线路等。 ‧ 树是图的一种特例，树的遍历也是图的遍历的一种特例。 ‧ 图的广度优先遍历是一种由近及远、层层扩张的搜索方式，常借助队列实现。 9. 图 hello‑algo