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工业产品渲染HDRI、摄影棚、工作室漫反射

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基于glut框架的opengl实现的坦克世界，支持坦克在高度场内漫游，子弹根据坦克姿势计算发射角度，基于billboard绘制了树，坦克击中地面有粒子效果，子弹击中树树会倒下，包含坦克与树、天空盒的碰撞检验。

网络间不乏各式各样的关于AU3的教程，但是我枉然评论一句，有些教程很多情况下都不是在讲“编程”，而是在讲“XX怎么用”，而且诸多教程过于偏重讲解关于AU3的按键模拟、软件自动安装等。致使很多新手学习起AU3来总是找不到头绪，而又在很多教程片面的误导下，致使很多人认为AU3就是用来做软件安装的。 另外，很多人建议学习AU3的新人去看AU3的中文帮助文档，诚然，这份帮助文档十分的丰富，但是帮助文档始终是帮助文档，帮助文档并不是教程。很多没有任何编程基础的朋友在想以AU3为自己的第一个编程语言时，只靠一份AU3帮助文档起步实在是有些困难。 《Let's AutoIt》避开了以往字典、攻略式的教学模式，采用循序渐进的方法逐步介绍AU3的方方面面，从学习编程的角度去学习AU3，而不是从学习AU3的角度去学习编程。我个人希望能达到看完本教程您不只学会的是AU3，而是一种编程素质。本书将从最基本的编程习惯讲起，依次介绍编程中最基础的知识、最常用的编程结构以及种种编程习惯。本书拟写两部分（如果需要可能会写三部分），分别为：AU3编程基础、AU3编程应用，每部分分成若干章，结合实例，带您一起了解并驾驭AU3。

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SoC星级建模 介绍 我们项目的目的是制作一个模型，该模型给出夜空的图像，识别其中存在的星座。 为此，我们使用CNN分类器，并使用Stellarium API生成所需的数据集。 程序 产生资料 我们制作了一个，可以拍摄夜空的随机图像快照。 该脚本指向一个随意的姿势，并拍摄了天空的屏幕截图。 每个星群中可见的星星分数是使用星星的坐标，视角和FOV，图像的纵横比来计算的。 大多数大气和天文影响（大气，闪烁，流星，行星，黄道光）被排除在外，而某些（银河系，震级限制）保持启用状态。 图像最初是1920x1080，但我们使用了按比例缩小的256x144图像来训练CNN。 使用此脚本，我们制作了10000个训练图像和1000个测试图像： 财产 价值 视场 60度 磁限 6 长宽比 16：9 投影 看法 使用CNN VGG16 现在，在获得数据集之后，我们创建了一个模型，该模型给出了图像，该图像告

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