榛子

本文檔提供了兩個不同項目的資訊：Hazelcast（即時資料平台）和 Mitsuba 3（研究導向的渲染系統）。 Hazelcast 詳細介紹了其功能、使用案例和貢獻指南，而 Mitsuba 3 則重點介紹其功能、安裝和使用範例。兩者都為用戶提供全面的文檔和支援資源。

榛卡斯特

什麼是 Hazelcast

全球領先的公司信賴 Hazelcast 來實現應用程式現代化並對動態數據採取即時行動，以創造新的收入來源、降低風險並提高營運效率。企業使用 Hazelcast 的統一即時數據平台來處理串流數據，利用歷史背景對其進行豐富，並在將數據儲存到資料庫或數據湖之前，透過標準或 ML/AI 驅動的自動化採取即時行動。

Hazelcast 被評為 Gartner 事件流處理市場指南，並被評為串流資料平台 GigaOm Radar 報告中的領導者。要加入由勞氏(Lowe's)、匯豐銀行(HSBC)、摩根大通(JPMorgan Chase)、沃爾沃(Volvo)、紐約人壽(New York Life) 等品牌的CXO、建築師和開發商組成的社區，請訪問hazelcast.com。

何時使用 Hazelcast

Hazelcast 提供了一個可以處理多種類型工作負載的平台

建立即時應用程式。

主要特點

狀態資料處理

Hazelcast 有一個內建的資料處理引擎，稱為

Jet，可用於建立串流/即時

以及具有彈性的批次/靜態資料管道。 Hazelcast單節點已被證明聚合1000萬

每秒事件數

延遲低於 10 毫秒。 Hazelcast 節點叢集可以處理數十億個數據

每事件

第二。

開始使用

遵循入門指南

指導

安裝並開始使用 Hazelcast。

文件

閱讀文件

有關如何安裝 Hazelcast 的深入詳細資訊以及功能概述。

獲取協助

您可以使用 Slack 來取得 Hazelcast 的協助。

如何貢獻

感謝您有興趣貢獻！最簡單的方法就是傳送一個 pull

要求。

從源頭構建

建置 Hazelcast 至少需要 JDK 17。

儲存庫並使用 Maven 安裝（或打包）來建置：

建議使用隨附的 Maven 包裝器腳本。

也可以使用本地 Maven 發行版，具有相同的功能

Maven 包裝器腳本中使用的版本。

此外，還可以透過設定 -Dquick 系統啟動快速構建

跳過驗證任務以加快本機建置的屬性（例如測試、checkstyle

驗證、javadoc、來源插件等）並且不建構擴充和分發

模組。

測試

考慮到預設建置會執行數千個測試，這可能

需要相當長的時間。 Hazelcast 有 3 個測試設定檔：

運行快速/整合測試（可以運行

透過使用 -P parallelTest 設定檔在不使用網路的情況下並行運行）。

運行速度慢的測試

或不能並行運行。

使用串行運行所有測試

網路。

有些測試需要 Docker 來運作。設定 -Dhazelcast.disable.docker.tests 系統屬性以忽略它們。

開發 PR 時，執行新測試和一些測試就足夠了

本地測試的相關子集。我們的公關建造者將負責運營

完整的測試套件。

執照

此儲存庫中的原始程式碼受以下兩個許可證之一的保護：

整個儲存庫的預設許可證是 Apache License 2.0，除非

標頭指定另一個許可證。

致謝

我們將 CLI 工具的使用者體驗（良好的部分）歸功於

皮科利。

版權

版權所有 (c) 2008-2024，Hazelcast, Inc。

請造訪 www.hazelcast.com 以了解更多資訊。

例子：

三葉渲染器 3

文件	教學影片	Linux	蘋果系統	視窗	皮伊

️

警告

️

目前，大量無證且不穩定的工作正在進行

master分支。我們強烈建議您使用我們的

最新版本

直至另行通知。

如果您已經想嘗試即將發生的更改，請查看

本移植指引。

它應該涵蓋大部分新功能和即將到來的重大變化。

介紹

Mitsuba 3 是一款以研究為導向的前向光和反向光渲染系統

瑞士洛桑聯邦理工學院 (EPFL) 開發的交通模擬。

它由一個核心庫和一組實現功能的插件組成

從材質和光源到完整的渲染演算法。

Mitsuba 3 是可重定向的：這意味著底層實作和

資料結構可以轉換以完成各種不同的任務。為了

例如，相同的程式碼可以模擬標量（經典的一次一束）RGB 傳輸

或 GPU 上的差分光譜傳輸。這一切都建立在

Dr.Jit，專為此專案開發的專用即時(JIT) 編譯器。

主要特點

• 跨平台：Mitsuba 3 已在 Linux ( x86_64 )、macOS 上進行測試

  （ aarch64 、 x8664 ）和 Windows ( x8664 )。

• 高效能：底層Dr.Jit編譯器融合渲染程式碼

  進入內核，使用實現最先進的性能

  針對 CPU 的 LLVM 後端和 CUDA/OptiX 後端

  針對具有光線追蹤硬體加速功能的 NVIDIA GPU。

• Python優先：Mitsuba 3與Python深度整合。材料，

  紋理，甚至完整的渲染演算法都可以用Python開發，

  系統即時編譯（並可選擇區分）。

  這使得電腦圖形學研究所需的實驗成為可能

  其他學科。

• 差異化：Mitsuba 3 是一個可微分渲染器，這表示它

  可以計算整個模擬相對於輸入的導數

  參數，例如相機姿態、幾何形狀、BSDF、紋理和體積。它

  實作了 EPFL 最近開發的可微分渲染演算法。

• 光譜和偏振：Mitsuba 3 可用作單色儀

  渲染器、基於 RGB 的渲染器或光譜渲染器。每個變體都可以

  如果需要的話，可以選擇考慮極化的影響。

教學影片、文檔

我們錄製了幾個 YouTube 視頻，提供了溫和的介紹

三葉 3 和 Dr.Jit。除此之外，您還可以找到完整的 Juypter 筆記本

涵蓋各種應用程式、操作指南和參考文檔

閱讀文檔。

安裝

我們透過 PyPI 提供預編譯的二進位輪。以這種方式安裝三葉就像運行一樣簡單

pip安裝三葉

在命令列上。 Python 套件預設包含 13 個變體：

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

前兩個使用 RGB 執行經典的一次一光模擬

或光譜顏色表示，而後兩者可用於反演

在 CPU 或 GPU 上渲染。要存取其他變體，您需要

使用 CMake 編譯 Dr.Jit 的自訂版本。請參閱

文件

有關詳細資訊。

要求

• Python >= 3.8

• （可選）對於 GPU 上的計算： Nvidia driver >= 495.89

• （可選）對於 CPU 上的向量化/平行計算： LLVM >= 11.1

用法

這是一個簡單的「Hello World」範例，展示了渲染一個

使用 Python 中的 Mitsuba 3 的場景：

 # 使用別名「mi」導入庫 import mitsuba as mi# 設定渲染器的變體mi.setvariant('scalarrgb')# 載入場景scene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# 渲染場景img = mi. render (scene)# 將渲染影像寫入EXR檔案mi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

可以找到涵蓋各種應用程式的教學和範例筆記本

在文檔中。

關於

該專案由 Wenzel Jakob 創建。

程式碼的重要功能和/或改進由以下人員貢獻

賽巴斯蒂安·施派爾,

尼古拉斯·羅塞爾，

梅林·尼米爾-大衛，

德里奧·維西尼,

蒂齊安·澤爾特納,

巴蒂斯特·尼科萊特,

米格爾·克雷斯波,

文森·勒羅伊，和

張子怡.

在學術課程中使用 Mitsuba 3 時，請引用：

 @software{Mitsuba3，標題= {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}，註= {https://mitsuba-renderer.org}，版本 = {3.1.1}，年份 = 2022}