micat2

Este documento proporciona una descripción general de Mycat2, un middleware de base de datos relacional distribuida, y Mitsuba 3, un sistema de renderizado orientado a la investigación. Ambos proyectos ofrecen características integrales y se desarrollan activamente, aunque la rama maestra de Mitsuba 3 actualmente está experimentando cambios significativos no documentados. Mycat2 utiliza Java y admite varias bases de datos backend, mientras que Mitsuba 3 aprovecha Python y ofrece capacidades de renderizado de alto rendimiento con aceleración de GPU.

micat2

Base de datos distribuida basada en MySQL o JDBC.

官网

http://mycatone.top/

Introducción al software

Mycat2 es una base de datos relacional distribuida (middleware) desarrollada por la comunidad Mycat. Admite consultas SQL distribuidas, es compatible con el protocolo de comunicación MySQL, admite una variedad de bases de datos back-end con ecología Java y mejora las capacidades de procesamiento de consultas de datos mediante la fragmentación de datos.

软件介绍

Mycat2是Mycat社区开发的一款分布式关系型数据库(中间件)。它支持分布式SQL查询，兼容MySQL通信协议,以Java生态支持多种后端数据库,通过数据分片提高数据查询处理能力.

alojamiento rural: https://gitee.com/MycatOne/Mycat2

github: https://github.com/MyCATApache/Mycat2

lanzamiento v1.22

doc-es

doc-cn

Características

Estructura

Actualmente, solo mycat2 es compatible con java8 y será compatible con otras versiones posteriores.

Licencia

LICENCIA Apache

desde 2023.8

ejemplo:

Renderizador Mitsuba 3

Documentación

Vídeos tutoriales

linux

Mac OS

ventanas

PyPI

Advertencia

Actualmente hay una gran cantidad de trabajo indocumentado e inestable en

la rama maestra. Le recomendamos encarecidamente que utilice nuestro

último lanzamiento

hasta nuevo aviso.

Si ya desea probar los próximos cambios, eche un vistazo a

esta guía de portabilidad.

Debería cubrir la mayoría de las nuevas funciones y los cambios importantes que se avecinan.

Introducción

Mitsuba 3 es un sistema de renderizado de luz directa e inversa orientado a la investigación

Simulación de transporte desarrollada en EPFL en Suiza.

Consiste en una biblioteca central y un conjunto de complementos que implementan funciones.

que van desde materiales y fuentes de luz hasta algoritmos de renderizado completos.

Mitsuba 3 es reorientable: esto significa que las implementaciones subyacentes y

Las estructuras de datos pueden transformarse para realizar varias tareas diferentes. Para

Por ejemplo, el mismo código puede simular transporte RGB escalar (clásico de un rayo a la vez)

o transporte espectral diferencial en la GPU. Todo esto se basa en

Dr.Jit, un compilador especializado justo a tiempo (JIT) desarrollado específicamente para este proyecto.

Características principales

Multiplataforma: Mitsuba 3 ha sido probado en Linux (x86_64), macOS

(aarch64, x8664) y Windows (x8664).

Alto rendimiento: el compilador Dr.Jit subyacente fusiona el código de renderizado

en núcleos que logran un rendimiento de última generación utilizando

un backend LLVM dirigido a la CPU y un backend CUDA/OptiX

dirigido a GPU NVIDIA con aceleración de hardware de trazado de rayos.

Python primero: Mitsuba 3 está profundamente integrado con Python. materiales,

Se pueden desarrollar texturas e incluso algoritmos de renderizado completos en Python.

que el sistema compila JIT (y opcionalmente diferencia) sobre la marcha.

Esto permite la experimentación necesaria para la investigación en gráficos por ordenador y

otras disciplinas.

Diferenciación: Mitsuba 3 es un renderizador diferenciable, lo que significa que

Puede calcular derivadas de toda la simulación con respecto a la entrada.

parámetros como la pose de la cámara, la geometría, los BSDF, las texturas y los volúmenes. Él

implementa algoritmos de representación diferenciables recientes desarrollados en EPFL.

Espectral y polarización: Mitsuba 3 se puede utilizar como monocromático

renderizador, renderizador basado en RGB o renderizador espectral. Cada variante puede

Opcionalmente, tenga en cuenta los efectos de la polarización si se desea.

Vídeos tutoriales, documentación.

Hemos grabado varios vídeos de YouTube que proporcionan una suave introducción.

Mitsuba 3 y Dr.Jit. Más allá de esto puedes encontrar cuadernos Juypter completos.

que cubre una variedad de aplicaciones, guías prácticas y documentación de referencia

en readthedocs.

Instalación

Proporcionamos ruedas binarias precompiladas a través de PyPI. Instalar Mitsuba de esta manera es tan sencillo como ejecutar

instalar pip mitsuba

en la línea de comando. El paquete Python incluye trece variantes por defecto:

escalar_rgb

escalar_espectral

escalarespectralpolarizado

llvmadrgb

llvmadmono

llvmadmono_polarizado

llvmadspectral

llvmadspectral_polarizado

cudaadrgb

cudaadmono

cudaadmono_polarizado

cudaadspectral

cudaadspectral_polarizado

Los dos primeros realizan la simulación clásica de un rayo a la vez usando un RGB

o representación de color espectral, mientras que los dos últimos se pueden utilizar para representación inversa.

renderizado en la CPU o GPU. Para acceder a variantes adicionales, deberá

compilar una versión personalizada de Dr.Jit usando CMake. Por favor vea el

documentación

para obtener detalles sobre esto.

Requisitos

Pitón >= 3.8

(opcional) Para cálculo en la GPU: controlador Nvidia >= 495,89

(opcional) Para cálculo vectorizado/paralelo en la CPU: LLVM >= 11.1

Uso

A continuación se muestra un ejemplo sencillo de "Hola mundo" que muestra lo sencillo que es representar un

escena usando Mitsuba 3 de Python:

# Importar la biblioteca usando el alias "mi" importar mitsuba como mi # Establecer la variante de renderermi.setvariant('scalarrgb')# Cargar una escena = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Renderizar la escenaimg = mi. render(scene)# Escribe la imagen renderizada en un archivo EXRmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Se pueden encontrar tutoriales y cuadernos de ejemplo que cubren una variedad de aplicaciones.

en la documentación.

Acerca de

Este proyecto fue creado por Wenzel Jakob.

Funciones y/o mejoras significativas al código fueron aportadas por

Sébastien Speierer,

Nicolás Roussel,

Merlín Nimier-David,

Delio Vicini,

Tizian Zeltner,

Bautista Nicolet,

Miguel Crespo,

Vicente Leroy y

Ziyi Zhang.

Cuando utilice Mitsuba 3 en proyectos académicos, cite:

@software{Mitsuba3,title = {Mitsuba 3 renderer},autor = {Wenzel Jakob y Sébastien Speierer y Nicolas Roussel y Merlin Nimier-David y Delio Vicini y Tizian Zeltner y Baptiste Nicolet y Miguel Crespo y Vincent Leroy y Ziyi Zhang},nota = {https://mitsuba-renderer.org},versión = {3.1.1},año = 2022}