TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #711 · 24.12

Графика в видеоиграх выглядит, как мультфильм, и отличается от графики в реальном мире либо на фотографии. Причина этого такая: чтобы нарисовать картинку, нам нужно знать, в каких местах какое количество света и цвета. Но свет в реальности — очень сложная фигня, и по факту он отражается от всего подряд, в том числе от незеркальных и неметаллических поверхностей. Ярким летним днём у вас в квартире светло даже там, куда не доходят напрямую солнечные лучи через окна. Трёхмерные мультики и компьютерные эффекты в кинофильмах мы уже научились делать похожими на фотографию, потому что там у нас на каждый кадр есть сколько угодно времени: можно очень подробно обсчитать сцену и определить, как и где расположен свет. Пусть вывод одного кадра займёт час процессорного времени (а рендерят мультики и фильмы на фермах), не страшно, зато красиво выходит. С играми всё хуже: получать картинку нужно сразу. В игре компьютер не знает заранее, в какую сторону я повернусь и на что посмотрю, поэтому нужно уметь вычислять внешний вид изображения на основе геометрии трёхмерной сцены. И делать это для комфортной игры как минимум 60 раз в секунду. Поэтому такое вычисление производят очень приблизительно, чтобы было быстро. Это смотрится неплохо, и мы способны узнать в игре человека, оружие, машину, но всё равно любым невооружённым глазом такое легко отличить от реальности. С развитием технологий и увеличением мощности видеокарт получил распространение метод трассировки лучей: из "глаз" игрока испускается невидимый луч, рассчитываются его отражения и преломления от всех поверхностей на некоторую глубину, а потом смотрят, попал ли этот луч в источник света. Зная его траекторию, мы можем "вернуть" в виртуальную камеру правильное количество света и правильный цвет. Понятно, что таких лучей должно быть очень много, и вот тут современные видеокарты с их параллельными вычислениями уже начинают неплохо себя показывать. Я попробовал Portal with RTX, его можно бесплатно скачать в Стиме, если у вас есть базовый Portal. Да, игра 15-летней давности, как её ни причёсывай, совсем круто не будет. Тем не менее, специалисты из Nvidia поработали над освещением, и местами очень приятно наблюдать, как картинка начинает выглядеть более правильно с точки зрения реальной физики. Массового внедрения технологии, видимо, не стоит ожидать, пока половина геймеров не обзаведутся топовыми видеокартами. И в целом графика впечатляет меньше, чем демка Матрицы. Но всё равно крайне любопытно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #cpython

当前筛选 #cpython清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #131 · 01.09.2016 г., 03:27

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ This page provides 32- and 64-bit Windows binaries of many scientific open-source extension #packages for the official #CPython distribution of the #Python programming language. The files are unofficial (meaning: informal, unrecognized, personal, unsupported, no warranty, no liability, provided "as is") and made available for testing and evaluation purposes.

djangoproject

@djangoproject · Post #164 · 17.09.2016 г., 10:20

https://www.buzzfeed.com/andrewkelleher/deep-exploration-into-python-lets-review-the-dict-module?utm_term=.rhDeZBxA8#.bgB5DM0Z9 In this series, we’ll take a look at various modules and pieces of functionality of the #Python language. We’ll look at design choices, their impact, and their evolution. We’ll also look at the design of the language itself and learn about the operations of the interpreter as it parses the language all the way to the main eval loop. Finally, we’ll attempt to give practical takeaways that fall out of a deeper understanding of the language. The #cpython implementation of Python (which is the standard on most machines) has been ported over to GitHub from its home in Mercurial. I think it also had a time under #SVN, but the engineers managed to preserve (for the most part) the commit logs.

AIGC

@aigcrubbish · Post #6 · 23.08.2024 г., 06:57

CPython zipfile 模块高危漏洞 CVE-2024-8088 CPython 的 zipfile 模块存在一个高危漏洞,编号为 CVE-2024-8088。该漏洞会导致在处理恶意构造的 zip 档案时,程序陷入无限循环。具体来说,当使用 zipfile.Path 类及其方法(如 namelist()`、`iterdir()`、`extractall() 等)遍历 zip 档案条目名称时,可能会触发无限循环。 此漏洞的根本原因在于 zipfile._path._ancestry() 方法中的路径处理不当。具体来说,代码中的 path.rstrip(posixpath.sep) 和 while 循环条件未正确处理路径,导致无限循环。例如,`posixpath.split("//") 返回 ("//", ""),而 "//" != posixpath.sep` 导致循环无法退出。 该漏洞已被修复,建议更新 CPython 并加强输入验证,以防止潜在的拒绝服务攻击。 原文链接:https://www.openwall.com/lists/oss-security/2024/08/22/1https://www.openwall.com/lists/oss-security/2024/08/22/4 标签:#CPython#漏洞#zipfile#无限循环 #AIGC

djangoproject

@djangoproject · Post #156 · 06.09.2016 г., 01:43

https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock In #CPython, the #global#interpreter lock, or #GIL, is a mutex that prevents multiple native #threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython's memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

djangoproject

@djangoproject · Post #551 · 23.01.2018 г., 16:28

http://lxml.de/ #lxml is the most feature-rich and easy-to-use library for processing #XML and #HTML in the Python language. The lxml XML toolkit is a Pythonic binding for the #C libraries #libxml2 and #libxslt. It is unique in that it combines the speed and XML feature completeness of these libraries with the simplicity of a native Python #API, mostly compatible but superior to the well-known ElementTree API. The latest release works with all #CPython versions from 2.6 to 3.6. See the introduction for more information about background and goals of the lxml project. Some common questions are answered in the FAQ.

djangoproject

@djangoproject · Post #523 · 13.12.2017 г., 20:27

http://www.jaggedverge.com/2017/11/how-a-web-page-request-makes-it-down-to-the-metal/ How a web page request makes it down to the metal by : Janis Posted in : Tutorials, work-in-progess Tags : #NGINX, #Python No Comments The other day I was interested in how many steps occur between sending a #POST or #GET#request from a website to the actual processing that happens on the CPU of the #server. I figured that I knew bits and pieces of the puzzle but I wanted to see the complete path from the highest levels of abstraction all the way to the lowest without missing anything too big in-between. It turns out that in a modern web system there are a lot of steps. I have been really fascinated by this much like the explorer that wants to find a path from one known place to another. If you are interested in better understanding how your computer works you might find walking along this path with your tech stack helpful. Frontend prelude: GET request Browser page #rendering POST request sidenote: #CSRF#token Network stack sidenote: The Internet #TCP sidenote: more comprehensive treatment of network stack Backend Handling web request #WSGI #Django Django URL routing Django views Python implementations #CPython CPython bytecode CPython bytecode execution details Machine Code CPython to machine code Machine code execution Hardware implementation details Microcode Processor #pipeline Silicon implementation of addition Silicon adder unit AND gate Transistor