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基于GPU INSTANCING的无限地图风格化草地

背景 本文主要讲的是程序化生成无限大的地图,并在上面长满草的故事。 “ 老规矩,Demo 先行: https://chengxu1973.github.io/stylized-grass-dist/ 如果是电脑用户,可以使用 WSAD 或者方向键来控制小鸟移动,按住鼠标左键并移动来控制视角方向。 如果使用的是移动设备,可以点击屏幕并滑动来进行操作。 本文接下来会从风格化草、GPU INSTANCING、无限地图三部分进行说明。 风格化草 首先我们要生成草的 mesh,这里我们可以预设 Sharp 与 Quad 两种形状,并用 segment 参数来控制草的段数: 接下来我们需要考虑如何让地形生草。 exportinterfaceGrassSampler { sample(): GrassSampleInfo;}exportinterfaceGrassSampleInfo { positions:Float32Array<ArrayBuffer>; normals:Float32Array<ArrayBuffer>; count:number;} 一般的情况是在一...

通过 AIOps、生成式 AI 和机器学习,实现更智能的可观测性

云与 AI 成为基础设施与平台的当下,运维团队正面临多重挑战:指标、日志、跟踪数据割裂形成的“数据孤岛”,被动响应机制导致的平均修复时间攀升,传统监控在动态微服务架构中的失效等等。 而在现代应用开发的背景下,可观测性可以从各种来源收集和分析数据:日志、指标和追踪 —— 以深入了解在你环境中运行的应用程序的行为。而通过可观测性方案 + AI,也能为现代 IT 系统实现更加智能的可观测性。 本周六,第114期 OSC 源创会将在北京举办,以“AI 运维「开挂」指南”为主题。Elastic 社区首席布道师刘晓国将出席活动,并发表《通过 AIOps、生成式 AI 和机器学习,实现更智能的可观测性》主题演讲。在活动正式开始前,先来简单了解下可观测方案。 OSCHINA:您提到现代系统需从“被动响应转向主动防御”,当前企业在可观测性实践中面临的最大痛点是什么?传统监控方案为何难以应对云原生环境下的复杂性? 刘晓国: 数据量大,存储成本高、海量数据处理压力大,很多企业的可观测性数据(指标,日志及跟踪)存在于不同的数据库中,从而造成数据孤岛,手动关连它们或通过一些工具进行转化比较困难。当真正的事件发生...

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