สีน้ำตาลแดง

เอกสารนี้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับสองโครงการที่แตกต่างกัน ได้แก่ Hazelcast ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลแบบเรียลไทม์ และ Mitsuba 3 ซึ่งเป็นระบบการเรนเดอร์ที่เน้นการวิจัย Hazelcast ให้รายละเอียดความสามารถ กรณีการใช้งาน และแนวทางการสนับสนุน ในขณะที่ Mitsuba 3 มุ่งเน้นไปที่คุณสมบัติ การติดตั้ง และตัวอย่างการใช้งาน ทั้งสองมีเอกสารที่ครอบคลุมและทรัพยากรสนับสนุนสำหรับผู้ใช้

เฮเซลแคสต์

เฮเซลแคสต์คืออะไร

บริษัทชั้นนำของโลกไว้วางใจให้ Hazelcast ปรับปรุงแอปพลิเคชันให้ทันสมัย ​​และดำเนินการกับข้อมูลที่กำลังเคลื่อนไหวได้ทันทีเพื่อสร้างแหล่งรายได้ใหม่ ลดความเสี่ยง และดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ธุรกิจต่างๆ ใช้แพลตฟอร์มข้อมูลเรียลไทม์แบบรวมศูนย์ของ Hazelcast เพื่อประมวลผลข้อมูลสตรีมมิ่ง เพิ่มคุณค่าด้วยบริบทในอดีต และดำเนินการทันทีด้วยระบบอัตโนมัติมาตรฐานหรือที่ขับเคลื่อนด้วย ML/AI ก่อนที่จะจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลหรือ Data Lake

Hazelcast มีชื่ออยู่ใน Gartner Market Guide to Event Stream Processing และเป็นผู้นำใน GigaOm Radar Report สำหรับแพลตฟอร์มข้อมูลสตรีมมิ่ง หากต้องการเข้าร่วมชุมชน CXO สถาปนิกและนักพัฒนาของแบรนด์ต่างๆ เช่น Lowe's, HSBC, JPMorgan Chase, Volvo, New York Life และอื่นๆ โปรดไปที่ Hazelcast.com

เมื่อใดจึงควรใช้เฮเซลแคสต์

Hazelcast มอบแพลตฟอร์มที่สามารถรองรับปริมาณงานได้หลายประเภท

การสร้างแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์

คุณสมบัติที่สำคัญ

การประมวลผลข้อมูลแบบมีสถานะ

Hazelcast มีกลไกประมวลผลข้อมูลในตัวที่เรียกว่า

Jet ซึ่งสามารถใช้สร้างทั้งสตรีมมิ่ง/เรียลไทม์

และไปป์ไลน์ข้อมูลแบบแบตช์/คงที่ที่ยืดหยุ่น โหนดเดียวของ Hazelcast ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถรวมได้ 10 ล้าน

เหตุการณ์ต่อวินาทีด้วย

เวลาแฝงต่ำกว่า 10 มิลลิวินาที กลุ่มของโหนด Hazelcast สามารถประมวลผลได้นับพันล้าน

เหตุการณ์ต่อ

ที่สอง.

เริ่มต้นเลย

ติดตามการเริ่มต้นใช้งาน

แนะนำ

เพื่อติดตั้งและเริ่มใช้งาน Hazelcast

เอกสารประกอบ

อ่านเอกสารประกอบสำหรับ

รายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการติดตั้ง Hazelcast และภาพรวมของคุณสมบัติ

รับความช่วยเหลือ

คุณสามารถใช้ Slack เพื่อขอความช่วยเหลือเกี่ยวกับ Hazelcast

วิธีการมีส่วนร่วม

ขอขอบคุณที่สนใจร่วมให้ข้อมูล! วิธีที่ง่ายที่สุดคือเพียงแค่ส่งการดึง

ขอ.

การสร้างจากแหล่งที่มา

การสร้าง Hazelcast ต้องใช้ JDK 17 ขั้นต่ำ ดึงแหล่งข้อมูลล่าสุดจาก

พื้นที่เก็บข้อมูลและใช้การติดตั้ง Maven (หรือแพ็คเกจ) เพื่อสร้าง:

ขอแนะนำให้ใช้สคริปต์ตัวตัด Maven ที่มีมาให้

นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะใช้การแจกแจง Maven ในพื้นที่ด้วยเช่นเดียวกัน

เวอร์ชันที่ใช้ในสคริปต์ตัวตัดคำ Maven

นอกจากนี้ยังมีการสร้างด่วนที่เปิดใช้งานโดยการตั้งค่าระบบ -Dquick

คุณสมบัติที่ข้ามงานตรวจสอบความถูกต้องสำหรับการสร้างภายในเครื่องที่เร็วขึ้น (เช่น การทดสอบ checkstyle

การตรวจสอบความถูกต้อง, javadoc, ปลั๊กอินต้นทาง ฯลฯ) และไม่สร้างส่วนขยายและการแจกจ่าย

โมดูล

การทดสอบ

คำนึงถึงว่าบิลด์เริ่มต้นดำเนินการทดสอบหลายพันรายการซึ่งอาจ

ใช้เวลาพอสมควร Hazelcast มี 3 โปรไฟล์การทดสอบ:

เพื่อรันการทดสอบด่วน/บูรณาการ (สามารถรันได้

แบบขนานโดยไม่ต้องใช้เครือข่ายโดยใช้โปรไฟล์ -P ParallelTest)

เพื่อทำการทดสอบที่ช้า

หรือไม่สามารถวิ่งคู่ขนานกันได้

เพื่อทำการทดสอบทั้งหมดแบบอนุกรมโดยใช้

เครือข่าย

การทดสอบบางอย่างจำเป็นต้องรัน Docker ตั้งค่าคุณสมบัติระบบ -Dhazelcast.disable.docker.tests ให้ละเว้น

เมื่อพัฒนา PR การทดสอบใหม่และบางส่วนก็เพียงพอแล้ว

ชุดย่อยที่เกี่ยวข้องของการทดสอบภายในเครื่อง นักสร้างประชาสัมพันธ์ของเราจะดูแลการวิ่ง

ชุดทดสอบเต็มรูปแบบ

ใบอนุญาต

ซอร์สโค้ดในพื้นที่เก็บข้อมูลนี้ครอบคลุมโดยหนึ่งในสองใบอนุญาต:

ใบอนุญาตเริ่มต้นทั่วทั้งพื้นที่เก็บข้อมูลคือ Apache License 2.0 เว้นแต่ว่า

ส่วนหัวระบุใบอนุญาตอื่น

รับทราบ

เราเป็นหนี้ (ส่วนดีของ) ประสบการณ์ผู้ใช้เครื่องมือ CLI ของเรา

พิโคคลี

ลิขสิทธิ์

ลิขสิทธิ์ (c) 2008-2024, Hazelcast, Inc. สงวนลิขสิทธิ์

เยี่ยมชม www.hazelcast.com สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

ตัวอย่าง:

มิตสึบะ เรนเดอร์เรอร์ 3

เอกสารประกอบ	วิดีโอสอน	ลินุกซ์	แมคโอเอส	หน้าต่าง	พีพีไอ

คำเตือน

ขณะนี้มีงานที่ไม่มีเอกสารและไม่มั่นคงเกิดขึ้นจำนวนมาก

สาขา master เราขอแนะนำให้คุณใช้ของเรา

รุ่นล่าสุด

จนกว่าจะมีประกาศต่อไป

หากคุณต้องการลองใช้การเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้น โปรดดูที่

คู่มือการย้ายนี้

ควรครอบคลุมคุณลักษณะใหม่ส่วนใหญ่และการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้น

การแนะนำ

Mitsuba 3 เป็นระบบการเรนเดอร์ที่เน้นการวิจัยสำหรับแสงไปข้างหน้าและไฟผกผัน

การจำลองการขนส่งที่พัฒนาขึ้นที่ EPFL ในประเทศสวิตเซอร์แลนด์

ประกอบด้วยไลบรารีหลักและชุดปลั๊กอินที่ใช้ฟังก์ชันการทำงาน

ตั้งแต่วัสดุและแหล่งกำเนิดแสงไปจนถึงอัลกอริธึมการเรนเดอร์ที่สมบูรณ์

Mitsuba 3 สามารถกำหนดเป้าหมายใหม่ได้ : นี่หมายความว่าการใช้งานพื้นฐานและ

โครงสร้างข้อมูลสามารถแปลงสภาพเพื่อทำงานต่างๆ ให้สำเร็จได้ สำหรับ

ตัวอย่าง รหัสเดียวกันสามารถจำลองการขนส่ง RGB ทั้งแบบสเกลาร์ (คลาสสิกหนึ่งเรย์ต่อครั้ง)

หรือการขนส่งสเปกตรัมที่แตกต่างกันบน GPU ทั้งหมดนี้สร้างขึ้น

Dr.Jit คอมไพเลอร์เฉพาะทาง just-in-time (JIT) ที่พัฒนาขึ้นสำหรับโปรเจ็กต์นี้โดยเฉพาะ

คุณสมบัติหลัก

• ข้ามแพลตฟอร์ม : Mitsuba 3 ได้รับการทดสอบบน Linux ( x86_64 ), macOS

  ( aarch64 , x8664 ) และ Windows ( x8664 )

• ประสิทธิภาพสูง : คอมไพเลอร์ Dr.Jit พื้นฐานจะฟิวส์โค้ดการเรนเดอร์

  สู่เมล็ดพืชที่ได้รับประสิทธิภาพอันล้ำสมัยโดยใช้

  แบ็กเอนด์ LLVM ที่กำหนดเป้าหมาย CPU และแบ็กเอนด์ CUDA/OptiX

  กำหนดเป้าหมาย NVIDIA GPU ด้วยการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ Ray Tracing

• Python ก่อน : Mitsuba 3 ได้รับการบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับ Python วัสดุ,

  พื้นผิวและแม้กระทั่งอัลกอริธึมการเรนเดอร์แบบเต็มสามารถพัฒนาได้ใน Python

  ซึ่งระบบ JIT คอมไพล์ (และเลือกสร้างความแตกต่าง) ได้ทันที

  สิ่งนี้ทำให้สามารถทดลองที่จำเป็นสำหรับการวิจัยในคอมพิวเตอร์กราฟิกและ

  สาขาวิชาอื่น ๆ

• ความแตกต่าง : Mitsuba 3 เป็นตัวเรนเดอร์ที่สร้างความแตกต่างได้ ซึ่งหมายความว่ามัน

  สามารถคำนวณอนุพันธ์ของการจำลองทั้งหมดโดยคำนึงถึงอินพุต

  พารามิเตอร์ต่างๆ เช่น ท่าทางกล้อง เรขาคณิต BSDF พื้นผิว และปริมาตร มัน

  ใช้อัลกอริธึมการเรนเดอร์เชิงอนุพันธ์ล่าสุดที่พัฒนาขึ้นที่ EPFL

• สเปกตรัมและโพลาไรเซชัน : Mitsuba 3 สามารถใช้เป็นสีเดียวได้

  ตัวเรนเดอร์ ตัวเรนเดอร์แบบ RGB หรือตัวเรนเดอร์สเปกตรัม แต่ละรุ่นได้

  สามารถเลือกพิจารณาถึงผลกระทบของโพลาไรเซชันได้หากต้องการ

วิดีโอสอน เอกสารประกอบ

เราได้บันทึกวิดีโอ YouTube หลายรายการที่มีการแนะนำอย่างนุ่มนวล

มิตซูบา 3 และ คุณหมอจิตร. นอกเหนือจากนี้ คุณจะพบสมุดบันทึก Juypter ฉบับสมบูรณ์

ครอบคลุมการใช้งาน คำแนะนำวิธีใช้ และเอกสารอ้างอิงที่หลากหลาย

บน readthedocs

การติดตั้ง

เราจัดเตรียมล้อไบนารีที่คอมไพล์ไว้ล่วงหน้าผ่าน PyPI การติดตั้ง Mitsuba ด้วยวิธีนี้ทำได้ง่ายเพียงแค่ใช้งาน

 pip ติดตั้งมิตซูบา

บนบรรทัดคำสั่ง แพ็คเกจ Python มีตัวแปรสิบสามแบบตามค่าเริ่มต้น:

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

สองรายการแรกทำการจำลองแบบหนึ่งเรย์ต่อครั้งแบบคลาสสิกโดยใช้ RGB

หรือการแสดงสีสเปกตรัม ในขณะที่สองอันหลังสามารถใช้สำหรับการผกผันได้

แสดงผลบน CPU หรือ GPU หากต้องการเข้าถึงตัวแปรเพิ่มเติม คุณจะต้อง

รวบรวม Dr.Jit เวอร์ชันที่กำหนดเองโดยใช้ CMake โปรดดูที่

เอกสารประกอบ

สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับเรื่องนี้

ความต้องการ

• Python >= 3.8

• (ทางเลือก) สำหรับการคำนวณบน GPU: Nvidia driver >= 495.89

• (ทางเลือก) สำหรับการคำนวณแบบเวกเตอร์ / แบบขนานบน CPU: LLVM >= 11.1

การใช้งาน

นี่คือตัวอย่าง "Hello World" ง่ายๆ ที่แสดงให้เห็นว่าการเรนเดอร์ a เป็นเรื่องง่ายเพียงใด

ฉากโดยใช้ Mitsuba 3 จาก Python:

 # นำเข้าไลบรารีโดยใช้นามแฝง "mi" นำเข้า mitsuba เป็น mi# ตั้งค่าตัวแปรของ renderermi.setvariant('scalarrgb')# โหลดฉากฉาก = mi.loติดยาเสพติด(mi.cornellbox())# เรนเดอร์ฉาก img = mi render(scene)# เขียนภาพที่เรนเดอร์ไปยังไฟล์ EXRmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

สามารถดูบทช่วยสอนและสมุดบันทึกตัวอย่างที่ครอบคลุมการใช้งานที่หลากหลาย

ในเอกสารประกอบ

เกี่ยวกับ

โปรเจ็กต์นี้สร้างโดย Wenzel Jakob

คุณสมบัติที่สำคัญและ/หรือการปรับปรุงโค้ดได้รับการสนับสนุนโดย

เซบาสเตียน สไปเรอร์,

นิโคลัส รุสเซล,

เมอร์ลิน นิเมียร์-เดวิด

เดลิโอ วิชินี่,

ทิเซียน เซลท์เนอร์,

แบปติสต์ นิโคเลต์,

มิเกล เครสโป,

วินเซนต์ เลอรอย และ

จือยี่ จาง.

เมื่อใช้ Mitsuba 3 ในโครงการวิชาการ โปรดอ้างอิง:

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