ОткрытьУточнить

В этом документе представлена ​​информация об OpenRefine и Mitsuba 3, двух разных проектах с открытым исходным кодом. OpenRefine — мощный инструмент очистки и преобразования данных, а Mitsuba 3 — исследовательская система рендеринга. Оба предлагают обширную документацию и поддержку сообщества.

ОткрытьУточнить

OpenRefine — это мощный инструмент на основе Java, который позволяет загружать данные, понимать их,

очистить его, согласовать и дополнить данными, поступающими из

сеть. И все это с помощью веб-браузера, а также с комфортом и конфиденциальностью вашего собственного компьютера.

Официальный сайт: https://openrefine.org.

Форум сообщества: https://forum.openrefine.org.

Скачать

Снимки релизов

Вы можете скачать снимки разрабатываемой версии OpenRefine.

Для этого вам необходимо войти в GitHub. Затем нажмите на первый элемент с зеленой галочкой на этой странице и прокрутите вниз до раздела «Артефакты», чтобы найти версию, соответствующую вашей операционной системе.

Запуск из исходного кода

Если вы клонировали этот репозиторий на свой компьютер, вы можете запустить OpenRefine с помощью:

Для этого требуется JDK 11 или новее, Apache Maven и Node.js 18 или новее.

Документация

Вклад в проект

Связаться с нами

Лицензирование и юридические вопросы

OpenRefine — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое распространяется по лицензии BSD, расположенной в файле LICENSE.txt. См. папки лицензий в /main/webapp/, а также внутри каждого /extensions для получения информации о библиотеках с открытым исходным кодом, от которых зависит OpenRefine.

Кредиты

Это программное обеспечение было создано Metaweb Technologies, Inc. и первоначально написано и задумано Дэвидом Хьюном. Metaweb Technologies, Inc. была приобретена Google, Inc. в июле 2010 года, и продукт был переименован в Google Refine. В октябре 2012 года он был переименован в OpenRefine, поскольку стал проектом, управляемым сообществом.

С 2020 года OpenRefine финансово спонсируется Code for Science and Society (CS&S).

Инструкции о том, как внести свой вклад, см. на сайте CONTRIBUTING.md.

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}