shadertoy-安装和使用
一、安装vscode
安装vscode流程
二、安装插件
1.安装glsl编辑插件
2.安装shader toy插件
三、创建glsl文件
test.glsl文件
float Grid(float size, vec2 fragCoord)
{vec2 r = fragCoord / size;vec2 grid = abs(fract(r - 0.5) - 0.5) / fwidth(r);float line = min(grid.x, grid.y);return 1.0 - min(line, 1.0);
}void mainImage(out vec4 fragColor, in vec2 fragCoord){float g1 = Grid(25.0, fragCoord);float g2 = Grid(50.0, fragCoord);fragColor = vec4(1,1,1, mix(g2, g1, g1));fragColor.a = mix(0.5* fragColor.a, fragColor.a, g2);if ( fragColor.a <= 0.0 ) discard;
}
四、预览效果
1.windows系统快捷键 ctrl+shift+p
2.mac ios系统快捷键 shift + command + p
3.搜索 shader 选择 show GLSL Preview
4.弹出效果框
相关文章:

shadertoy-安装和使用
一、安装vscode 安装vscode流程 二、安装插件 1.安装glsl编辑插件 2.安装shader toy插件 三、创建glsl文件 test.glsl文件 float Grid(float size, vec2 fragCoord) {vec2 r fragCoord / size;vec2 grid abs(fract(r - 0.5) - 0.5) / fwidth(r);float line min(grid…...

matlab线性多部法求常微分方程数值解
用Adamas内差二步方法,内差三步方法,外差二步方法,外差三步方法这四种方法计算。 中k为1和2. k为2和3 代码 function chap1_adams_methodu0 1; T 2; h 0.1; N T/h; t 0:h:T; solu exact1(t);f f1; u_inter_2s adams_inter_2steps(…...

前端页面实现【矩阵表格与列表】
实现页面: 1.动态表绘制(可用于矩阵构建) <template><div><h4><b>基于层次分析法的权重计算</b></h4><table table-layout"fixed"><thead><tr><th v-for"(_, colI…...
GPT4v和Gemini-Pro调用对比
要调用 GPT-4 Vision (GPT-4V) 和 Gemini-Pro,以下是详细的步骤分析,包括调用流程、API 使用方法和两者之间的区别,以及效果对比和示例。 GPT-4 Vision (GPT-4V) 调用步骤 GPT-4 Vision 主要通过 OpenAI 的 API 进行调用,用于处…...

破布叶(Microcos paniculata)单倍型染色体级别基因组-文献精读22
Haplotype-resolved chromosomal-level genome assembly of Buzhaye (Microcos paniculata) 破布叶、布渣叶(Microcos paniculata)单倍型解析染色体级别基因组组装 摘要 布渣叶(Microcos paniculata)是一种传统上用作民间药物和…...

浅谈RC4
一、什么叫RC4?优点和缺点 RC4是对称密码(加密解密使用同一个密钥)算法中的流密码(一个字节一个字节的进行加密)加密算法。 优点:简单、灵活、作用范围广,速度快 缺点:安全性能较差&…...
uniapp微信小程序开发物料
开发工具 HBuilder: HBuilderX-高效极客技巧 vscode 1、在vscode中新建一个项目npx degit dcloudio/uni-preset-vue#vite-ts 项目名称 2、在HBuilder中可以可视化进行新建项目 路由 在app.json文件中配置pages路由路径 路由跳转方法 uni.navigateTo(OBJECT)…...

大数据工程师如何做到数据可视化?
好的数据可视化作品都是通过不断的数据对比分析实战出来的。 今天给大家带来一篇大数据工程师干货,从多角度解析做数据可视化的重要性,并解读一些适用的应用场景。大数据工程师们刷到这篇文章时一定要进来看看,满满的干货。 目录 1. 什么是数…...
Java 序列化与反序列化
Java 序列化是一种将对象的状态转换为字节流的机制,以便可以将该对象的状态保存到文件、数据库或通过网络传输。在反序列化过程中,这些字节流可以被重新转换为对象。序列化主要用于以下几种情况: 持久化存储:将对象的状态保存到文…...
自定义防抖注解
问题场景 在开发中由于可能存在的网络波动问题导致用户重复提交,所以自定义一个防抖注解。设计思路:自定义注解加在接口的方法上,注解中设置了SPEL表达式,可以通过SPEL表达式从接口参数中提取Redis的Key,以这个Key作为…...

【尚庭公寓SpringBoot + Vue 项目实战】登录管理(十八)
【尚庭公寓SpringBoot Vue 项目实战】登录管理(十八) 文章目录 【尚庭公寓SpringBoot Vue 项目实战】登录管理(十八)1、登录业务介绍2、接口开发2.1、获取图形验证码2.2、登录接口2.3、获取登录用户个人信息 1、登录业务介绍 登…...
【html】用html+css做地表最强王者荣耀辅助工具
源码: <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8" /><title></title><style>* {margin: 0;padding: 0;}body{background-color: blue;}.con {width: 300px;height: 500px;background-color: rgba(230,…...

TF-IDF、BM25传统算法总结
1. TF-IDF算法 F-IDF(词频-逆文档频率)是一种用于衡量文本中词语重要性的方法,特别适用于信息检索和文本挖掘任务。下面会拆分为两部分深入讲解TF-IDF的计算过程,以便更好地理解。 TF-IDF的计算过程可以分为两个主要部分…...

项目五 OpenStack镜像管理与制作
任务一 理解OpenStack镜像服务 1.1 •什么是镜像 • 镜像通常 是指一系列文件或一个磁盘驱动器的精确副本 。 • 虚拟机 所使用的虚拟磁盘, 实际上是 一种特殊格式的镜像文件 。 • 云 环境下尤其需要 镜像。 • 镜像 就是一个模板,类似于 VMware 的虚拟…...

LabVIEW回热系统热经济性分析及故障诊断
开发了一种利用LabVIEW软件的电厂回热系统热经济性分析和故障诊断系统。该系统针对火电厂回热加热器进行优化,通过实时数据监控与分析,有效提高机组的经济性和安全性,同时降低能耗和维护成本。系统的实施大幅提升了火电厂运行的效率和可靠性&…...
设计模式-迭代器模式
目录 一:基本介绍 二:原理说明 三:案例说明 四:优点 五:缺点 一:基本介绍 1)属于行为模式 2)如果我们的集合元素是用不同的方式实现的,有数组,还有java的集合类,或者还有其他方式,当客户 端要遍历这些集合元素的时候就要使用多种遍历方式,而且还会暴露元素的内部结构,可以…...

UV胶带和UV胶水的应用场景有哪些不同吗?
UV胶带和UV胶水的应用场景有哪些不同吗? UV胶带和UV胶水的应用场景确实存在不同之处,以下是详细的比较和归纳: 一:按使用场景来看: UV胶带的应用场景: 包装行业:UV胶带在包装行业中常用于食品包装、药…...

监控员工上网软件有哪些|4款好用的员工上网行为管理软件推荐
在当今数字化办公环境中,确保网络安全、提升工作效率、以及规范员工上网行为成为企业管理的重要组成部分。 为此,一套高效的员工上网行为管理软件显得尤为关键。 本文将为您推荐五款市场上广受好评的员工上网行为管理软件,帮助您有效监控与管…...

【IPython的使用技巧】
🎥博主:程序员不想YY啊 💫CSDN优质创作者,CSDN实力新星,CSDN博客专家 🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出…...

最新AI智能聊天对话问答系统源码(详细图文搭建部署教程)+AI绘画系统(Midjourney),DALL-E3文生图,TTS语音识别输入,文档分析
一、文章前言 随着人工智能技术的持续进步,AI绘画已经发展成为一个日益成熟的领域。越来越多的人开始尝试使用AI绘画软件来创作艺术作品。尽管这些AI绘画软件对绘画领域产生了显著影响,但它们并不会完全取代画师。与传统手绘不同,AI绘画可以…...

第19节 Node.js Express 框架
Express 是一个为Node.js设计的web开发框架,它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用,和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

7.4.分块查找
一.分块查找的算法思想: 1.实例: 以上述图片的顺序表为例, 该顺序表的数据元素从整体来看是乱序的,但如果把这些数据元素分成一块一块的小区间, 第一个区间[0,1]索引上的数据元素都是小于等于10的, 第二…...
GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)
📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...
三体问题详解
从物理学角度,三体问题之所以不稳定,是因为三个天体在万有引力作用下相互作用,形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发,列出具体的运动方程,并说明为何这个系统本质上是混沌的,无法得到一般解…...

NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建
NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建 ——从技术架构到可持续生态的范式革命 一、确权技术革新:构建可信数字资产基石 1. 区块链底层架构的进化 跨链互操作协议:基于LayerZero协议实现以太坊、Solana等公链资产互通,通过零知…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
2023赣州旅游投资集团
单选题 1.“不登高山,不知天之高也;不临深溪,不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
Mysql8 忘记密码重置,以及问题解决
1.使用免密登录 找到配置MySQL文件,我的文件路径是/etc/mysql/my.cnf,有的人的是/etc/mysql/mysql.cnf 在里最后加入 skip-grant-tables重启MySQL服务 service mysql restartShutting down MySQL… SUCCESS! Starting MySQL… SUCCESS! 重启成功 2.登…...

HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧
上周三,HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成,这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋,但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称,这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...