talla xxl

Este documento proporciona una descripción general de dos proyectos de código abierto: XXL-SSO, un marco de inicio de sesión único distribuido, y Mitsuba 3, un sistema de renderizado orientado a la investigación. Ambos proyectos ofrecen documentación completa y admiten varias plataformas. características, instalación y uso.

XXL-SSO

XXL-SSO, un marco de inicio de sesión único distribuido.

-- Página de inicio --

Introducción

XXL-SSO es un marco de inicio de sesión único distribuido. Solo necesita iniciar sesión una vez para acceder a todos los sistemas de aplicaciones confiables.

Tiene características de "acceso de soporte Web + APP ligero, escalable, distribuido, entre dominios".

Ahora, ya es código fuente abierto, realmente "listo para usar".

XXL-SSO es un marco de inicio de sesión único distribuido. Solo necesita iniciar sesión una vez para acceder a todos los sistemas de aplicaciones de confianza mutua.

Tiene las características de "ligero, distribuido, multidominio, compatible con Cookie+Token y Web+APP". Ahora de código abierto, listo para usar de inmediato.

Documentación

Comunicación

Características

Desarrollo

A principios de 2018, creé el almacén de proyectos XXL-SSO en github y envié el primer compromiso. Luego llevé a cabo el diseño de la estructura del sistema, la selección de la interfaz de usuario, el diseño de interacción...

El 5 de diciembre de 2018, XXL-SSO participó en la competencia "El software de código abierto chino más popular de 2018", compitiendo entre más de 10,000 proyectos nacionales de código abierto que se habían presentado en ese momento y finalmente ocupó el puesto 55.

El 23 de enero de 2019, XXL-SSO fue seleccionado en el octavo lugar en el ranking "2018 New Open Source Software Ranking of National TOP 50".

Hasta ahora, XXL-SSO se ha conectado a las líneas de productos en línea de muchas empresas. Los escenarios de acceso incluyen negocios de comercio electrónico, negocios O2O y configuración de middleware central dinámico. A partir del 15 de marzo de 2018, XXL-SSO se ha conectado. Las empresas incluyen, entre otras:

Más empresas conectadas pueden registrarse en la dirección de registro. El registro es solo para promoción de productos.

Todos son bienvenidos a prestar atención y usarlo, XXL-SSO también aceptará cambios y continuará desarrollándose.

Contribuyendo

¡Las contribuciones son bienvenidas! Abra una solicitud de extracción para corregir un error o abra un problema para discutir una nueva característica o cambio.

¡Bienvenido a contribuir al proyecto! Por ejemplo, envíe un PR para corregir un error o cree un nuevo problema para discutir nuevas funciones o cambios.

Derechos de autor y licencia

Este producto es de código abierto y gratuito, y seguirá brindando soporte técnico comunitario gratuito para que los usuarios individuales o empresariales puedan acceder y utilizarlo.

El producto es de código abierto y gratuito, y se seguirá brindando soporte técnico comunitario gratuito. Puede ser accedido y utilizado libremente por individuos o empresas.

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ejemplo:

Renderizador Mitsuba 3

Documentación	Vídeos tutoriales	linux	Mac OS	ventanas	PyPI

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Advertencia

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Actualmente hay una gran cantidad de trabajo indocumentado e inestable en

la rama master . Le recomendamos encarecidamente que utilice nuestra

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.

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 Materials.

  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.

  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 simple como ejecutarlo.

 instalar pip mitsuba

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

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

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. Consulte la sección.

documentación

para obtener detalles sobre esto.

Requisitos

• Python >= 3.8

• (opcional) Para cálculo en la GPU: Nvidia driver >= 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 escenas = 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}