WebGL入门(013):WebGLUniformLocation 简介、使用方法、示例代码

WebGL入门(013):WebGLUniformLocation 简介、使用方法、示例代码
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在 WebGL 中,WebGLUniformLocation 是一个表示着色器中统一变量(uniform variable)位置的对象。统一变量是在着色器之间共享的数据,它们在渲染过程中由应用程序设置,而不是由顶点或片段着色器计算得出。统一变量可以用来传递光照方向、模型变换矩阵、材质属性等信息到着色器程序。

下面是对 WebGLUniformLocation 的详细说明:

获取 WebGLUniformLocation

要获取一个统一变量的位置,可以使用 WebGLProgram 对象的 getUniformLocation 方法。这通常在着色器程序链接成功后进行。

var program = gl.createProgram();// 

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Enterprise Architect 16 下载、安装与无限30天操作

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飞书 × OpenClaw 接入指南:不用服务器,用长连接把机器人跑起来

你想在飞书里用上一个能稳定对话、能发图/收文件、还能按规则在群里工作的 AI 机器人,最怕两件事:步骤多、出错后不知道查哪里。这个项目存在的意义,就是把“飞书接 OpenClaw”这件事,整理成一套对非技术也友好的配置入口,并把官方文档没覆盖到的坑集中写成排查清单。 先说清楚它的角色:OpenClaw 现在已经内置官方飞书插件 @openclaw/feishu,功能更完整、维护也更及时。这是好事,说明飞书 + AI 的接入已经走通。这个仓库并不是要替代官方插件,而是继续为大家提供: * 新用户:从零开始的新手教程(15–20 分钟) * 老用户:从旧版(独立桥接或旧 npm 插件)迁移到官方插件的保姆级路线 * 常见问题答疑 & 排查清单(最常见的坑优先) * 进阶场景:独立桥接模式依然可用(需要隔离/定制时再用) 另外,仓库也推荐了一个新项目

无人机避障——Mid360+Fast-lio感知建图+Ego-planner运动规划(胎教级教程)

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电脑配置:Xavier-nx、ubuntu 18.04、ros melodic 激光雷达:Livox_Mid-360 结果展示:左边Mid360+Fast-lio感知建图,右边Ego-planner运动规划 1、读取雷达数据并显示 无人机避障——感知篇(采用Livox-Mid360激光雷达获取点云数据显示)-ZEEKLOG博客 看看雷达数据话题imu以及lidar两个话题  2、读取雷达数据并复现fast-lio  无人机避障——感知篇(采用Mid360复现Fast-lio)-ZEEKLOG博客 启动fast-lio,确保话题有输出   由于此处不需要建图,因此不打开rviz,launch文件如下修改: <launch> <!-- Launch file for Livox MID360 LiDAR --> <arg name="rviz&

YOLOv8 模型移植到高通机器人RB5 平台详细指南

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💡前言 随着边缘端 AI 推理需求的增长,将深度学习模型部署到嵌入式平台成为许多开发者的关注焦点。本文将详细介绍如何将 Ultralytics YOLOv8 训练后的目标检测模型移植到高通机器人RB5平台设备上运行,涵盖从 PyTorch 模型到最终部署的完整流程,并提供常见问题的解决方案和性能优化建议。除了该设备外,如果你手上是一台Thundercomm EB5平台的设备,同样可以按照该步骤完成模型训练,快尝试下吧。 1. 概述 1.1 背景介绍 本文档详细介绍如何将 Ultralytics YOLOv8 训练后的目标检测模型移植到高通机器人 RB5平台(Robotics RB5)上运行。RB5 平台是一款强大的机器人开发平台,搭载 Qualcomm QRB5165 处理器,支持 AI 加速和 5G 连接,非常适合边缘端 AI 推理任务。 1.2 模型移植流程 模型移植的完整流程如下: 1.