DirectX9 多重采样

2023-12-20 09:32

文章标签 采样多重 directx9

本文主要是介绍DirectX9 多重采样，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Multisampling

The D3DMULTISAMPLE_TYPE enumerated type consists of values that allow us to specify the level of multisampling of a surface. They are:

D3DMULTISAMPLE_NONE—Specifies nomultisampling

D3DMULTISAMPLE_1_SAMPLE…D3DMULTISAMPLE_16_SAMPLE—Specifiesmultisampling levels from 1 to 16

If you wish to include it, remember touse the IDirect3D9::CheckDeviceMultiSampleType method to verify that yourgraphics device supports the multisampling type that you wish to use and checkfor valid quality levels.

这篇关于DirectX9 多重采样的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/515548。 23002807@qq.com

Pandas中多重索引技巧的实现

《Pandas中多重索引技巧的实现》Pandas中的多重索引功能强大,适用于处理多维数据,本文就来介绍一下多重索引技巧,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录1.多重索引概述2.多重索引的基本操作2.1 选择和切片多重索引2.2 交换层级与重设索引3.多重索引的高级操作3.1 多重索引的分组聚

hdu1171（母函数或多重背包）

题意：把物品分成两份，使得价值最接近可以用背包，或者是母函数来解，母函数（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）其中指数为价值，每一项的数目为（该物品数+1）个代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>

多重背包转换成0-1背包

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2191 多重背包特点: 一种物品有C个（既不是固定的1个，也不是无数个）优化的方法：运用神奇的二进制,进行物品拆分,转化成01背包物品拆分,把13个相同的物品分成4组(1,2,4,6) 用这4组可以组成任意一个1~13之间的数! 原理:一个数总可以用2^

重复采样魔法：用更多样本击败单次尝试的最强模型

这篇文章探讨了通过增加生成样本的数量来扩展大型语言模型（LLMs）在推理任务中的表现。研究发现，重复采样可以显著提高模型的覆盖率，特别是在具有自动验证工具的任务中。研究还发现，覆盖率与样本数量之间的关系可以用指数幂律建模，揭示了推理时间的扩展规律。尽管多数投票和奖励模型在样本数量增加时趋于饱和，但在没有自动验证工具的任务中，识别正确样本仍然是一个重要的研究方向。总体而言，重复采样提供了一种

HDU 2191 珍惜现在，感恩生活（多重背包）

OJ题目： click here ~~ 题目分析：就一个多重背包，在输入的时候进行二进制拆分，接下来就与01背包一样处理了。关于二进制拆分，这里讲解的不错~ AC_CODE int v[1002] , c[1002];int dp[1002];int main(){int t;cin >> t;while(t--){int n ,m , i , j , a , b , d ,k

研究纹理采样器在像素级别的采样位置

问题【纹理采样器】是一个基础的概念。假设有一个正方形面片，顶点的UV范围是0.0~1.0，那么在这个正方形面片上采样一张纹理时，会呈现出完整的纹理。但我现在关注的问题是，在像素级别上，采样的位置是怎样的。具体来讲：对于UV值是(0.0,0.0)的点，它对应的采样位置是纹理最左上角像素的中心？还是纹理最左上角像素的左上角？即，下面左右哪个是正确的情况？在宏观上，尤其是像素较多的时候，二者

爆改YOLOv8|利用yolov10的SCDown改进yolov8-下采样

1, 本文介绍 YOLOv10 的 SCDown 方法来优化 YOLOv8 的下采样过程。SCDown 通过点卷积调整通道维度，再通过深度卷积进行空间下采样，从而减少了计算成本和参数数量。这种方法不仅降低了延迟，还在保持下采样过程信息的同时提供了竞争性的性能。关于SCDown 的详细介绍可以看论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458 本文将讲解如何将SCDow

优化采样参数提升大语言模型响应质量：深入分析温度、top_p、top_k和min_p的随机解码策略

当向大语言模型(LLM)提出查询时，模型会为其词汇表中的每个可能标记输出概率值。从这个概率分布中采样一个标记后，我们可以将该标记附加到输入提示中，使LLM能够继续输出下一个标记的概率。这个采样过程可以通过诸如 temperature 和 top_p 等参数进行精确控制。但是你是否曾深入思考过temperature和top_p参数的具体作用？本文将详细解析并可视化定义LLM输出行为的

word2vec 两个模型,两个加速方法负采样加速Skip-gram模型层序Softmax加速CBOW模型 item2vec 双塔模型 (DSSM双塔模型)

推荐领域(DSSM双塔模型): https://www.cnblogs.com/wilson0068/p/12881258.html word2vec word2vec笔记和实现理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型上面这两个链接能让你彻底明白word2vec,不要搞什么公式,看完也是不知所云,也没说到本质. 目前用的比较多的都是Skip-gram模型 Go

spfa+多重约束

普通的spfa只是用来求单源最短路(也就是边权和最小)，是通过不断松弛边权来求的。但是在一些情况需要求点权和最大或最小的情况(或者是其他的约束条件) 我们只需要根据条件加几个约束条件就行以下是例题： L2-001. 紧急救援时间限制：200 ms 内存限制：65536 kB 代码长度限制：8000 B 作为一个城市的应急救援队伍的负责人，

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