ореховый оттенок

В этом документе представлена ​​информация о двух различных проектах: Hazelcast, платформе данных в реальном времени, и Mitsuba 3, исследовательско-ориентированной системе рендеринга. Hazelcast подробно описывает свои возможности, варианты использования и рекомендации по вкладу, а Mitsuba 3 фокусируется на его функциях, примерах установки и использования. Оба предлагают обширную документацию и ресурсы поддержки для пользователей.

Хейзелкаст

Что такое Хейзелкаст

Ведущие мировые компании доверяют Hazelcast модернизацию приложений и принятие мгновенных мер по обработке данных, чтобы создавать новые потоки доходов, снижать риски и работать более эффективно. Компании используют унифицированную платформу данных Hazelcast в режиме реального времени для обработки потоковых данных, обогащения их историческим контекстом и принятия мгновенных мер с помощью стандартной автоматизации или автоматизации на основе машинного обучения и искусственного интеллекта — прежде чем они будут сохранены в базе данных или озере данных.

Hazelcast упоминается в справочнике Gartner Market Guide по обработке потоков событий и является лидером в отчете GigaOm Radar для платформ потоковой передачи данных. Чтобы присоединиться к нашему сообществу руководителей высшего звена, архитекторов и разработчиков таких брендов, как Lowe's, HSBC, JPMorgan Chase, Volvo, New York Life и других, посетите hazelcast.com.

Когда использовать Hazelcast

Hazelcast предоставляет платформу, которая может обрабатывать несколько типов рабочих нагрузок для

создание приложений реального времени.

Ключевые особенности

Обработка данных с отслеживанием состояния

Hazelcast имеет встроенный механизм обработки данных под названием

Jet, который можно использовать для создания потоковой передачи/реального времени.

и эластичные конвейеры пакетных/статических данных. Доказано, что один узел Hazelcast объединяет 10 миллионов

событий в секунду с

задержка менее 10 миллисекунд. Кластер узлов Hazelcast может обрабатывать миллиарды

событий за

второй.

Начать

Следуйте инструкциям по началу работы

Гид

чтобы установить и начать использовать Hazelcast.

Документация

Прочтите документацию по

подробные сведения о том, как установить Hazelcast, и обзор функций.

Получить помощь

Вы можете использовать Slack для получения помощи по Hazelcast.

Как внести свой вклад

Спасибо за ваш интерес к участию! Самый простой способ — просто отправить запрос

запрос.

Сборка из исходного кода

Для сборки Hazelcast требуется JDK минимум 17. Загрузите последний исходный код из

репозиторий и используйте установку Maven (или пакет) для сборки:

Рекомендуется использовать включенный скрипт-оболочку Maven.

Также можно использовать локальный дистрибутив Maven с тем же

версия, которая используется в скрипте-оболочке Maven.

Кроме того, существует быстрая сборка, активируемая путем установки системы -Dquick.

свойство, которое пропускает задачи проверки для более быстрой локальной сборки (например, тесты, checkstyle

проверка, javadoc, плагины исходного кода и т. д.) и не занимается сборкой расширений и распространением.

модули.

Тестирование

Учтите, что сборка по умолчанию выполняет тысячи тестов, которые могут

занять значительное количество времени. Hazelcast имеет 3 профиля тестирования:

для запуска быстрых/интеграционных тестов (их можно запустить

параллельно без использования сети, используя профиль -P ParallelTest).

запускать тесты, которые либо медленны,

или не могут работать параллельно.

для последовательного запуска всех тестов, используя

сеть.

Для запуска некоторых тестов требуется Docker. Установите системное свойство -Dhazelcast.disable.docker.tests, чтобы игнорировать их.

При разработке PR достаточно запустить новые тесты и некоторые

соответствующее подмножество тестов локально. Наш PR-строитель позаботится о запуске

полный набор тестов.

Лицензия

Исходный код в этом репозитории защищен одной из двух лицензий:

Лицензией по умолчанию во всем репозитории является лицензия Apache 2.0, если только

заголовок указывает другую лицензию.

Благодарности

Мы обязаны (хорошими частями) пользовательским опытом нашего инструмента CLI

пикокли.

Авторское право

Авторские права (c) 2008–2024, Hazelcast, Inc. Все права защищены.

Посетите www.hazelcast.com для получения дополнительной информации.

пример:

Мицуба Рендерер 3

Документация	Обучающие видео	Линукс	MacOS	Окна	ПиПИ

️

Предупреждение

️

В настоящее время в мире ведется большой объем недокументированной и нестабильной работы.

master ветка. Мы настоятельно рекомендуем вам воспользоваться нашим

последний выпуск

до дальнейшего уведомления.

Если вы уже хотите опробовать предстоящие изменения, ознакомьтесь с

это руководство по портированию.

Он должен охватывать большинство новых функций и предстоящих кардинальных изменений.

Введение

Mitsuba 3 — это исследовательская система рендеринга прямого и обратного света.

транспортное моделирование, разработанное в EPFL в Швейцарии.

Он состоит из базовой библиотеки и набора плагинов, реализующих функциональность.

начиная от материалов и источников света и заканчивая полными алгоритмами рендеринга.

Mitsuba 3 является перенацеливаемой : это означает, что базовые реализации и

Структуры данных могут трансформироваться для выполнения различных задач. Для

Например, один и тот же код может моделировать скалярный (классический по одному лучу) транспорт RGB

или дифференциальный спектральный транспорт на графическом процессоре. Все это основано на

Dr.Jit — специализированный JIT -компилятор, разработанный специально для этого проекта.

Основные характеристики

• Кроссплатформенность : Mitsuba 3 была протестирована на Linux ( x86_64 ), macOS.

  ( aarch64 , x8664 ) и Windows ( x8664 ).

• Высокая производительность : базовый компилятор Dr.Jit объединяет код рендеринга.

  в ядра, которые достигают высочайшей производительности, используя

  серверная часть LLVM, ориентированная на ЦП, и серверная часть CUDA/OptiX

  ориентированы на графические процессоры NVIDIA с аппаратным ускорением трассировки лучей.

• Python прежде всего : Mitsuba 3 глубоко интегрирован с Python. Материалы,

  текстуры и даже полные алгоритмы рендеринга могут быть разработаны на Python,

  который система JIT-компилирует (и, при необходимости, дифференцирует) на лету.

  Это позволяет проводить эксперименты, необходимые для исследований в области компьютерной графики и

  другие дисциплины.

• Дифференциация : Mitsuba 3 — это дифференцируемый рендерер, то есть он

  может вычислять производные всей симуляции относительно входных данных

  такие параметры, как поза камеры, геометрия, BSDF, текстуры и объемы. Это

  реализует последние алгоритмы дифференцируемого рендеринга, разработанные в EPFL.

• Спектральный и поляризационный : Mitsuba 3 можно использовать как монохроматический.

  рендерер, рендерер на основе RGB или спектральный рендерер. Каждый вариант может

  при необходимости, при необходимости, учтите эффекты поляризации.

Обучающие видеоролики, документация

Мы записали несколько видеороликов на YouTube, которые дают краткое представление.

Мицуба 3 и Доктор Джит. Помимо этого вы можете найти полные блокноты Juypter.

охватывающий различные приложения, практические руководства и справочную документацию.

на прочтенной документации.

Установка

Мы предоставляем предварительно скомпилированные двоичные колеса через PyPI. Установить Mitsuba таким способом так же просто, как запустить

 pip установить Мицубу

в командной строке. Пакет Python по умолчанию включает тринадцать вариантов:

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

Первые два выполняют классическое моделирование по одному лучу с использованием RGB

или спектральное представление цвета, тогда как последние два могут использоваться для обратного

рендеринг на CPU или GPU. Чтобы получить доступ к дополнительным вариантам, вам необходимо

скомпилируйте собственную версию Dr.Jit с помощью CMake. Пожалуйста, ознакомьтесь с

документация

для получения подробной информации об этом.

Требования

• Python >= 3.8

• (необязательно) Для вычислений на графическом процессоре: Nvidia driver >= 495.89

• (необязательно) Для векторизованных/параллельных вычислений на ЦП: LLVM >= 11.1

Использование

Вот простой пример «Hello World», который показывает, насколько просто визуализировать

сцена с использованием Mitsuba 3 из Python:

 # Импортируйте библиотеку, используя псевдоним "mi"import mitsuba as mi# Установите вариант renderermi.setvariant('scalarrgb')# Загрузите сценуscene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Отрисуйте сценуimg = mi. render(scene)# Запишите визуализированное изображение в файл EXRmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Учебные пособия и блокноты с примерами, охватывающие различные приложения, можно найти.

в документации.

О

Этот проект создал Венцель Якоб.

Значительные функции и/или улучшения кода были внесены

Себастьян Шпейерер,

Николя Руссель,

Мерлин Нимье-Дэвид,

Делио Вичини,

Тициан Зельтнер,

Батист Николе,

Мигель Креспо,

Винсент Лерой и

Цзыи Чжан.

При использовании Mitsuba 3 в академических проектах указывайте:

 @software{Mitsuba3,title = {рендерер Mitsuba 3},author = {Венцель Якоб и Себастьян Шпейерер и Николя Руссель и Мерлин Нимьер-Давид и Делио Вичини и Тициан Зельтнер и Батист Николе и Мигель Креспо и Винсент Лерой и Зийи Чжан},note = {https://mitsuba-renderer.org},версия = {3.1.1}, год = 2022}