Moncat2

Ce document donne un aperçu de Mycat2, un middleware de base de données relationnelle distribuée, et de Mitsuba 3, un système de rendu orienté recherche. Les deux projets offrent des fonctionnalités complètes et sont activement développés, bien que la branche principale de Mitsuba 3 subisse actuellement des changements importants et non documentés. Mycat2 utilise Java et prend en charge diverses bases de données backend, tandis que Mitsuba 3 exploite Python et offre des capacités de rendu hautes performances avec accélération GPU.

Moncat2

Base de données distribuée basée sur MySQL ou JDBC.

官网

http://mycatone.top/

Présentation du logiciel

Mycat2 est une base de données relationnelle distribuée (middleware) développée par la communauté Mycat. Il prend en charge les requêtes SQL distribuées, est compatible avec le protocole de communication MySQL, prend en charge une variété de bases de données back-end avec l'écologie Java et améliore les capacités de traitement des requêtes de données grâce à la fragmentation des données.

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。

gîte:https://gitee.com/MycatOne/Mycat2

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

version v1.22

doc-fr

doc-cn

Caractéristiques

Cadre

Actuellement, seul mycat2 est pris en charge sur Java8 et le sera ultérieurement dans d'autres versions.

Licence

LICENCE Apache

à partir de 2023.8

exemple:

Moteur de rendu Mitsuba 3

Documentation

Vidéos tutorielles

Linux

Mac OS

Fenêtres

PyPI

Avertissement

Il existe actuellement un grand nombre de travaux non documentés et instables en cours dans

la branche principale. Nous vous recommandons fortement d'utiliser notre

dernière version

jusqu'à nouvel ordre.

Si vous souhaitez déjà tester les modifications à venir, veuillez consulter

ce guide de portage.

Il devrait couvrir la plupart des nouvelles fonctionnalités et des modifications majeures à venir.

Introduction

Mitsuba 3 est un système de rendu orienté recherche pour la lumière directe et inverse

simulation de transport développée à l'EPFL en Suisse.

Il se compose d'une bibliothèque principale et d'un ensemble de plugins qui implémentent des fonctionnalités

allant des matériaux et sources de lumière aux algorithmes de rendu complets.

Mitsuba 3 est reciblable : cela signifie que les implémentations sous-jacentes et

les structures de données peuvent se transformer pour accomplir diverses tâches différentes. Pour

Par exemple, le même code peut simuler à la fois le transport RVB scalaire (classique un rayon à la fois)

ou transport spectral différentiel sur le GPU. Tout cela s'appuie sur

Dr.Jit, un compilateur spécialisé juste à temps (JIT) développé spécifiquement pour ce projet.

Principales caractéristiques

Multiplateforme : Mitsuba 3 a été testé sur Linux (x86_64), macOS

(aarch64, x8664) et Windows (x8664).

Hautes performances : le compilateur Dr.Jit sous-jacent fusionne le code de rendu

en noyaux qui atteignent des performances de pointe en utilisant

un backend LLVM ciblant le CPU et un backend CUDA/OptiX

ciblant les GPU NVIDIA avec l’accélération matérielle du lancer de rayons.

Python d'abord : Mitsuba 3 est profondément intégré à Python. Matériels,

des textures, et même des algorithmes de rendu complets peuvent être développés en Python,

que le système compile JIT (et éventuellement différencie) à la volée.

Cela permet l'expérimentation nécessaire à la recherche en infographie et

d'autres disciplines.

Différenciation : Mitsuba 3 est un moteur de rendu différenciable, ce qui signifie qu'il

peut calculer les dérivées de l'ensemble de la simulation par rapport à l'entrée

des paramètres tels que la pose de la caméra, la géométrie, les BSDF, les textures et les volumes. Il

implémente des algorithmes de rendu différenciables récents développés à l'EPFL.

Spectral et polarisation : Mitsuba 3 peut être utilisé comme monochromatique

rendu, un rendu basé sur RVB ou un rendu spectral. Chaque variante peut

éventuellement tenir compte des effets de polarisation si vous le souhaitez.

Vidéos tutorielles, documentation

Nous avons enregistré plusieurs vidéos YouTube qui fournissent une introduction douce

Mitsuba 3 et Dr Jit. Au-delà de cela, vous pouvez trouver des cahiers Juypter complets

couvrant une variété d'applications, de guides pratiques et de documentation de référence

sur readthedocs.

Installation

Nous fournissons des roues binaires précompilées via PyPI. Installer Mitsuba de cette façon est aussi simple que d'exécuter

pip installer mitsuba

sur la ligne de commande. Le package Python comprend treize variantes par défaut :

scalaire_rgb

scalaire_spectral

scalarspectralpolarisé

llvmadrgb

lvmadmono

llvmadmono_polarized

llvmadspectral

llvmadspectral_polarized

cudaadrgb

cudaadmono

cudaadmono_polarized

cudaadspectral

cudaadspectral_polarized

Les deux premiers effectuent une simulation classique d'un rayon à la fois en utilisant soit un RVB

ou représentation spectrale des couleurs, tandis que les deux derniers peuvent être utilisés pour l'inverse

rendu sur le CPU ou le GPU. Pour accéder à des variantes supplémentaires, vous devrez

compilez une version personnalisée de Dr.Jit à l'aide de CMake. Veuillez consulter le

documentation

pour plus de détails à ce sujet.

Exigences

Python >= 3,8

(facultatif) Pour le calcul sur le GPU : driver Nvidia >= 495.89

(facultatif) Pour le calcul vectorisé/parallèle sur le CPU : LLVM >= 11.1

Usage

Voici un exemple simple de « Hello World » qui montre à quel point il est simple de restituer un

scène utilisant Mitsuba 3 de Python :

# Importez la bibliothèque en utilisant l'alias "mi" import mitsuba as mi# Définir la variante du renderermi.setvariant('scalarrgb')# Charger une scènecene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Rendre la scèneimg = mi. render(scene)# Écrit l'image rendue dans un fichier EXR mi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Des didacticiels et des exemples de cahiers couvrant une variété d'applications peuvent être trouvés

dans la documentation.

À propos

Ce projet a été créé par Wenzel Jakob.

Des fonctionnalités et/ou améliorations importantes du code ont été apportées par

Sébastien Speierer,

Nicolas Roussel,

Merlin Nimier-David,

Délio Vicini,

Tizian Zeltner,

Baptiste Nicolet,

Miguel Crespo,

Vincent Leroy, et

Ziyi Zhang.

Lorsque vous utilisez Mitsuba 3 dans des projets académiques, veuillez citer :

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