opengl入门

Shading Design 遮阳设计
Ecotect简介——接口
Ecotect与常用的辅助设计软件、模拟分析软件有良好 的接口：
OpenGL(自带) Vrml插件
显示
3Dmax AutoCAD Sketch up
…
模型导入
Ecotect
热工分析
HTB2 EnergyPlus
ESP_r …
CFD计算
Winair4 Aripak…
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ECOTECT的使用
建模
只做日照和采光模拟，可导入现 成模型(如Sketch Up、 CAD…)；
涉及到声学和能耗的模拟，则需 在ECOTECT中自行建立三维模 型。
模拟计算 结果分析 修改设计方案
模型建立 模拟计算
修改方案 结果分析
建模
导入现成模型——.3ds文件 在ECOTECT中建模 （可导入.dxf文件作为底图） 灵活运用导入和ET自带的建模功能。
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Thermal Lag的计算方法
公式法 As far as formula, again for solid, homogenous material, the time lag (t) will be: t = 1.38 * b SQRT((1/a)) Where: t = time lag in Hr b = Element thickness in meter a = Diffusity = k/(d * c) Where: k = the thermal conductivity (W/mK) d = tthe density (kg/m3) c = the heatOcpapaaqcuitey of the material (Wh/kgK)

设定好后，关闭VC重启一下然后你就会发现VC的menu多 了些东西
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第二章 CATIA V5 组件体系结构分析及其软件工程 思想
CATIA V5 是法国达索公司与IBM公司开发的新一代 CAD/CAM产品。不同于老一代CAD/CAM产品，它采用了全新的、 基于组件的开放式体系结构(Open Architecture Products)。 应用了许多现代软件工程思想，整个体系结构虽然十分庞大， 但结构清晰、合理。维护、开发、扩展方便。有着相当优良 的扩展性能。它开放的组件应用架构允许更多的第三方供应 商针对用户的需要特别定制的应用解决方案。本文着重分析 了CATIA V5的基础体系结构（Architecture Infrastructure）及其软件工程思想。以期对CATIA V5的学 习和二次开发以及理解其它基于相同体系结构的软件如： ENOVIA LCA，DELMIA等有所帮助。
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面向对象技术只能通过重用类库已有的类来实现有限的重用， 而软件组件结构（SCI）提供了最高层次的代码重用。 软件组件结构（SCI：Software Component Infrastructure） 有三个基本的概念：框架（FRAMEWORK）、组件（Component）和对象 总线(Products Bus)。 组件（Component）：是软件的基本量子（单元）。组件既应 当足够小，以便于维护；又应足够大，可具备相当的功能，可以被打 包和插用。由于传统的客户/服务器应用不能应付软件应用日益增加 的复杂性。它们不能加入到即插即用的环境之中。组件的特征提供了 将一个应用程序分成若干个组件的机制。每个组件提供了一个相当专 门的功能，它向框架的其余部分描述自己，以便别的组件能够访问它 的功能。描述是通过说明性语言如IDL实现的，它本质上是把组件的 接口与实现分离开来。由于组件是可单独维护、升级的，因此，组件 不直接与别的组件通信是至关重要的。它必须通过使用框架或对象总 线来实现组件之间的交互。 框架（FRAMEWORK）：框架提供对所有应用程序有用的功能（如接 口、存储）。它提供了统一的总设计。框架是对相似应用程序集合的 一个部分（统一但不完整）解决方案。开发者的任务是用这不完整的 解决方案加上必要的代码建立完整的应用。在领域（DOMAIN）内的一 个应用包括不变部分和可变部分。不变部分由框架把握，一般可占到 80%，可变部分由开发者把握，一般可占到20% 。开发者通过向框架 添加变化部分的代码把握其动作，而形成新的特定应用。框架根据是 否针对特殊领域还是若干领域，可分为水平框架、垂直框架、复合文 挡框架。 /Forum/index.htm

情感分析与文本生成的结合
03
基于情感分析的结果，生成符合特定情感倾向的文本。
聊天机器人设计与实现
01
02
03
04
聊天机器人架构
设计聊天机器人的整体架构， 包括输入处理、对话管理、输
出生成等模块。
对话管理策略
制定对话管理策略，处理用户 的输入并根据对话历史生成合
适的回复。
自然语言生成技术
应用自然语言生成技术，使聊 天机器人的回复更加自然、流
畅。
评估与优化
评估聊天机器人的性能，针对 问题进行优化和改进，提高用
户体验。
04 计算机视觉技术
图像分类与目标检测算法
图像分类算法
基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法，如VGG、ResNet、Inception等，用于将 输入图像自动分类到预定义的类别中。
目标检测算法
包括基于区域的算法（如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）和基于回归的算法（ 如YOLO、SSD），用于在图像中定位并识别多个目标对象。
03
优势函数与GAE（广 义优势估计）
利用优势函数减少策略梯度方法的方 差，通过GAE实现更准确的优势函数 估计。
游戏AI设计挑战与解决方案
游戏AI设计挑战
游戏环境复杂多变，需要处理高维状态空间和动作空间； 游戏任务多样且难以量化评估；玩家行为不确定性导致难 以建模。
解决方案
采用深度强化学习方法处理高维状态空间和动作空间；设 计合理的奖励函数以量化评估游戏任务完成情况；利用模 仿学习等方法处理玩家行为不确定性问题。
略。
语音合成方法及应用场景
语音合成基本原理
了解语音合成的基本原理和流程，包 括文本预处理、声学建模、波形合成 等。

Cocos2d-x⼊门教程（详细的实例和讲解）智能终端上的游戏⽬前风头正劲，试问哪个智能⼿机上没有⼏款企鹅公司出品的游戏呢！之前从未涉猎过游戏开发，但知道游戏开发前要挑选⼀款合适的游戏引擎，⾃⼰从头开始敲代码的时代已经out了。

在寻觅游戏引擎之前，我需要回答三道摆在我⾯前的选择题：1、2D引擎还是3D引擎？2、平台专⽤引擎还是跨平台引擎？3、收费引擎还是开源引擎？作为⼊门级选⼿，2D游戏显然更适合上⼿⼀些，另外适合果果这个年龄段的幼教类的游戏也多以2D游戏居多。

3D游戏本⾝也太难了，不仅要 Programming能⼒，还要3D建模能⼒，这些学习起来周期就太长了；⼀直是Ubuntu Fans，⼿头没有Mac Book，这样开发iOS程序变成⼀件糟⼼的事，在Ubuntu下搭建iOS App开发环境繁杂的很，即便是虚拟机也懒得尝试。

但从游戏体验来看，还是在iPad上玩更好⼀些，因此最好引擎能跨平台，以便后续迁移到iOS上；开源和⽤开源惯了，收费的引擎⽬前不在考虑范围之内。

综上，我要寻找的是⼀款开源的、跨平台的Mobile 2D Game Engine。

于是我找到了Cocos2d-x！Cocos2d-x是Cocos2d-iphone的C++跨平台分⽀，由于是国⼈创⽴的，在国内有着较⼤的⽤户群，引擎资料也较多，社区⼗分活跃。

国内已经出版了多本有关Cocos2d-x的中⽂书籍，⽐如《Cocos2d-x⾼级开发教程:制作⾃⼰的 “捕鱼达⼈”》、《Cocos2d-x权威指南》等都还不错。

更重要的是Cocos2d-x⾃带了丰富的例⼦，供初学者“临摹学习”，其中cocos2d-x-2.2.2/samples/Cpp /TestCpp这个例⼦⼏乎涵盖了该引擎的绝⼤多数功能。

下⾯就开启Cocos2d-x的⼊门之旅（For Android）。

试验环境：复制代码代码如下:Ubuntu 12.04.1 x86_64gcc 4.6.3javac 1.7.0_21java "1.7.0_21" HotSpot 64-bit Server VMadt-bundle-linux-x86_64-20131030.zipandroid-ndk-r9d-linux-x86_64.tar.bz2Cocos2d-x官⽹⽬前提供2.2.2稳定版以及3.0beta2版的下载（当然你也可以下载到更⽼的版本）。