玻璃钢弹簧

本文档概述了两个不同的项目：gRPC/Spring（gRPC 的 Spring Boot 启动器）和 Mitsuba 3（面向研究的渲染系统）。 gRPC/Spring 部分详细介绍了其功能、使用说明和兼容性信息。 Mitsuba 3 部分涵盖其安装、使用、功能和贡献者。这两部分都包含代码示例和更多文档的链接。

调查 - gRPC/Spring

尊敬的gRPC/Spring用户，为了增强gRPC/Spring的用户体验

grpc-ecosystem/grpc-spring，我们开发了这项调查作为一种手段

建立直接的沟通渠道。非常感谢您的反馈。

gRPC Spring Boot 启动器

自述文件：英语 | 中文

文档：英语 | 中文

特征

使用 @GrpcService 实现自动配置和运行 gRPC 服务器

使用 @GrpcClient 自动创建和管理您的 grpc 通道和存根

支持其他 grpc-java 风格（例如

反应式 gRPC (RxJava),

grpc-kotlin，...）

支持 Spring-Security

支持Spring Cloud

支持 Spring Sleuth 作为分布式跟踪解决方案

（如果存在brave-instrumentation-grpc）

支持全局和自定义 gRPC 服务器/客户端拦截器

自动公制支持（基于千分尺/执行器）

也适用于（非阴影）grpc-netty

版本

最新版本是3.1.0.RELEASE，它是用spring-boot 3.2.4和spring-cloud 2023.0.0编译的

但它也与多种其他版本兼容。

所有版本及其各自库版本的概述可以在我们的文档中找到。

注意：该项目也可以在没有 Spring-Boot 的情况下使用，但这需要一些手动 bean 配置。

用法

gRPC 服务器 + 客户端

要使用 Maven 添加依赖项，请使用以下命令：

使用 Gradle 添加依赖项：

gRPC服务器

要使用 Maven 添加依赖项，请使用以下命令：

使用 Gradle 添加依赖项：

使用 @GrpcService 注释您的服务器接口实现

默认情况下，grpc 服务器将监听端口 9090。这些和其他

设置

可以通过Spring的属性机制来改变。服务器使用grpc.server。前缀。

请参阅我们的文档了解更多详细信息。

gRPC 客户端

要使用 Maven 添加依赖项，请使用以下命令：

使用 Gradle 添加依赖项：

使用 @GrpcClient(serverName) 注释 grpc 客户端存根的字段

不要与@Autowired 或@Inject 结合使用

注意：您可以对多个通道使用相同的 grpc 服务器名称，也可以使用不同的存根（即使使用不同的存根）

拦截器）。

然后你可以像这样向你的服务器发送查询：

可以为每个客户端单独配置目标地址。

但在某些情况下，您可以仅依赖默认配置。

您可以通过 NameResolver.Factory beans 自定义默认 url 映射。如果您不配置该 bean，

然后将使用默认方案和名称来猜测默认 uri（例如：dns:/

）：

这些和其他

设置

可以通过Spring的属性机制来改变。客户端使用 grpc.client.(serverName)。前缀。

请参阅我们的文档了解更多详细信息。

使用（非阴影）grpc-netty 运行

该库支持 grpc-netty 和 grpc-netty-shaded。

后一种可能会防止与不兼容的 grpc 版本发生冲突或需要不同版本的 netty 的库之间发生冲突。

注意：如果类路径中存在着色的 netty，则该库将始终优先使用它而不是非着色的 grpc-netty。

您可以将它与 Maven 一起使用，如下所示：

使用 Gradle 时就像这样：

示例项目

请在此处阅读有关我们示例项目的更多信息。

故障排除

请参阅我们的文档寻求帮助。

贡献

始终欢迎您的贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解详细指南。

例子：

三叶渲染器 3

文档

教程视频

Linux

苹果系统

视窗

皮伊

警告

目前，大量无证且不稳定的工作正在进行

主分支。我们强烈建议您使用我们的

最新版本

直至另行通知。

如果您已经想尝试即将发生的更改，请查看

本移植指南。

它应该涵盖大部分新功能和即将到来的重大变化。

介绍

Mitsuba 3 是一款面向研究的前向光和逆向光渲染系统

瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 开发的交通模拟。

它由一个核心库和一组实现功能的插件组成

从材质和光源到完整的渲染算法。

Mitsuba 3 是可重定向的：这意味着底层实现和

数据结构可以转换以完成各种不同的任务。为了

例如，相同的代码可以模拟标量（经典的一次一束）RGB 传输

或 GPU 上的差分光谱传输。这一切都建立在

Dr.Jit，专门为此项目开发的专用即时 (JIT) 编译器。

主要特点

跨平台：Mitsuba 3 已在 Linux (x86_64)、macOS 上进行测试

（aarch64、x8664）和 Windows (x8664)。

高性能：底层Dr.Jit编译器融合渲染代码

进入内核，使用实现最先进的性能

针对 CPU 的 LLVM 后端和 CUDA/OptiX 后端

针对具有光线追踪硬件加速功能的 NVIDIA GPU。

Python优先：Mitsuba 3与Python深度集成。材料，

纹理，甚至完整的渲染算法都可以用Python开发，

系统即时编译（并可选择区分）。

这使得计算机图形学研究所需的实验成为可能

其他学科。

微分：Mitsuba 3 是一个可微分渲染器，这意味着它

可以计算整个模拟相对于输入的导数

参数，例如相机姿态、几何形状、BSDF、纹理和体积。它

实现了 EPFL 最近开发的可微分渲染算法。

光谱和偏振：Mitsuba 3 可用作单色仪

渲染器、基于 RGB 的渲染器或光谱渲染器。每个变体都可以

如果需要的话，可以选择考虑极化的影响。

教程视频、文档

我们录制了几个 YouTube 视频，提供了温和的介绍

三叶 3 和 Dr.Jit。除此之外，您还可以找到完整的 Juypter 笔记本

涵盖各种应用程序、操作指南和参考文档

阅读文档。

安装

我们通过 PyPI 提供预编译的二进制轮。以这种方式安装三叶就像运行一样简单

pip安装三叶

在命令行上。 Python 包默认包含 13 个变体：

标量_rgb

标量谱

标量光谱偏振

llvmadrgb

卢马德莫诺

llvmadmono_偏振

亮度谱

llvmadspectral_偏振

库达阿德格布

库达莫诺

cudaadmono_极化

CUDA光谱

cudaadspectral_偏振

前两个使用 RGB 执行经典的一次一条光线模拟

或光谱颜色表示，而后两者可用于反演

在 CPU 或 GPU 上渲染。要访问其他变体，您需要

使用 CMake 编译 Dr.Jit 的自定义版本。请参阅

文档

有关详细信息。

要求

Python >= 3.8

（可选）对于 GPU 上的计算：Nvidia 驱动程序 >= 495.89

（可选）对于 CPU 上的矢量化/并行计算：LLVM >= 11.1

用法

这是一个简单的“Hello World”示例，展示了渲染一个

使用 Python 中的 Mitsuba 3 的场景：

# 使用别名“mi”导入库 import mitsuba as mi# 设置渲染器的变体mi.setvariant('scalarrgb')# 加载场景scene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# 渲染场景img = mi. render(scene)# 将渲染图像写入EXR文件mi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

可以找到涵盖各种应用程序的教程和示例笔记本

在文档中。

关于

该项目由 Wenzel Jakob 创建。

代码的重要功能和/或改进由以下人员贡献

塞巴斯蒂安·施派尔,

尼古拉斯·罗塞尔，

梅林·尼米尔-大卫，

德里奥·维西尼,

蒂齐安·泽尔特纳,

巴蒂斯特·尼科莱特,

米格尔·克雷斯波,

文森特·勒罗伊，和

张子怡.

在学术项目中使用 Mitsuba 3 时，请引用：

@software{Mitsuba3，标题 = {Mitsuba 3 渲染器}，作者 = {Wenzel Jakob 和 Sébastien Speierer 和 Nicolas Roussel 和 Merlin Nimier-David 和 Delio Vicini 和 Tizian Zeltner 和 Baptiste Nicolet 和 Miguel Crespo 和 Vincent Leroy 和 Ziyi Zhu}，注= {https://mitsuba-renderer.org}，版本 = {3.1.1}，年份 = 2022}