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nVidia GeForce系列顯卡驅動型號對應表 GeForce 8xxx cards - 160 and up. GeForce 7xxx cards - 80 and up. GeForce 6xxx cards - 70 and up. GeForce FX (5xxx) cards - 70 and up. GeForce 4xxx cards - 60 and up. GeForce 3 cards - 60 and up. GeForce 2 cards - 60 and up.

小斤：把聲明從右向左讀的方法很有效=======================const char*, char const*, char*const的區別問題幾乎是C++面試中每次都會有的題目。 事實上這個概念誰都有,只是三種聲明方式非常相似很容易記混。 Bjarne在他的The C++ Programming Language裡面給出過一個助記的方法： 把一個聲明從右向左讀。 char * const cp; ( * 讀成 pointer to ) cp is a const

        這是第二個範例，小斤將介紹如何使用OpenNI讓Kinect識別出手勢，並顯示輸出。目前版本的OpenNI支援四種手勢：RaiseHand, Wave, Click和MovingHand，分別代表手的“舉起”，“揮動”，“前推”和“移動”四種動作。值得一提的是，當前微軟官方的Kinect SDK還不支援手勢識別，也可以說是使用OpenNI的好處之一吧。        有了手勢識別後，其實可以利用Kinect做一些實際的東東，比如利用滑鼠鍵盤控制一些應用程式等等。       

        細心的朋友肯定已經發現Kinect上長了三隻眼睛，其中一個是彩色網路攝影機，另外兩個深度網路攝影機，一個負責發射紅外光，一個負責接收，這樣，我們便能通過Kinect得到一幅彩色映像和一幅深度映像。如果大家對Kniect眼睛的技術細節感興趣，請點擊這裡。       小斤的第一個範例，便是通過OpenNI得到彩色和深度映像咯，代碼不長，其中一部分參考了Heresky童鞋的文章《透過 OpneNI 合併 Kinect

常用的映像特徵有顏色特徵、紋理特徵、形狀特徵、空間關係特徵。一

      小斤覺得，研究內建的範常式序是學習的重要途徑之一，在編譯與配置OpenNI2的範常式序時，並沒有安裝時候那麼順利，在這裡分享一下經驗。      安裝版本OpenNI 2.1 beta，開發環境VS2008。      依照上一篇教程六安裝成功後，會有以下目錄：      範常式序主目錄：      OpenNI2\Samples\      可執行檔：      OpenNI2\Samples\Bin      公用標頭檔：      OpenNI2\Samples\Common 

引子我 實驗室的資格最老的成員（一個博後和一個博士生）的科研效率都很高。今年除了已被接受的六篇論文，我們做的工作夠再發6-7 篇較好的論文。新的發現一個接一個。我們越做越興奮。不過他們科研的效率高了，寫作就變成了瓶頸。當然這是個良性的問題。以前和大家分享過如何提高寫作效 率的心得。 這次先把寫作的事放在一邊。 以後摸索出了更好的辦法再和大家分享。我科研小組的效率除了自己運氣較好找到好的組員外，與我使用促進科研效率的一些方法也是分不開的。

/** A timer in C* author: Chenxin*/#include <windows.h>#include <process.h> #include <time.h>#include <stdio.h>#include <stddef.h>#include <stdlib.h>#include <conio.h>volatile BOOL isTimerThreadRun;void

話說用了 Delta3D 能有一段時間了（有一個月了？）項目不用急著完成，結果卻是越做越懶。做項目的過程中發現 Delta3d 的系統實在是太龐大了 osg ，ode, cal3d ， cegui… 全都堆一起了。再加上以前不是搞圖形的，最核心的 部分入門無方，崩潰 ing 。呃  既然本人圖形學目前是個白癡，就準備先不具體看 osg 的實現，而是從 delta3d 的整體構架來慢慢學習。順便用這段時間補一形方面的基礎知識，從抽象層和底層兩頭並進。  閑話不多說，一切從源頭開始 ----

小斤註：關於OpenNI2.X版本的安裝與開發環境配置，請參考《Kinect開發教程六：OpenNI2簡介、安裝與VS開發環境配置》-----------------------------------------------------------------------      Kinect作為新一代的體感裝置，小斤就不多介紹咯，微軟日前也發布了相應的官方SDK，用以開發Kinect在PC上的應用。但就目前的情況而言，微軟的KinectSDK只能在Win

    K均值聚類演算法在Opencv的cxcore中，它可以找到資料的自然類別。最為常用的聚類技術之一，它可以迅速找到“類別”中心，將資料進行聚類。       我們可以瞭解K均值演算法的聚類過程：    (a) 隨機放置聚類中心（圓），將資料樣本（小方塊）聚到離它最近的中心（即連線）    (b) 資料中心移到它所在類別的中心    (c) 資料點根據最近鄰規則重新聚到類別中心（如b中最右圓的一個樣本，在c中被聚到了下方圓中）    (d) 聚類中心再次移動到它所在的類別中心   

以前只是對設計模式有個大概的瞭解，實際中使用的也不是很多，現在是時候系統學習一下設計模式了，這是掌握了物件導向之後的下一個更高的境界！對於設計一個軟體系統，如果說物件導向是設計的武器，那麼設計模式就是使用武器的招式！一個使用了適當的設計的模式的軟體系統有著良好的複用、可擴充和可維護性！學習設計模式的好處：掌握可複用的、高品質的解決方案；方便團隊內部之間的溝通；從更高的視角來分析和解決問題；判斷是否擁有正確的設計，而不僅僅是可啟動並執行設計；改善代碼的可修改性；促進改良設計的選用，甚至在沒有明確使

今天上午去中關村人市結果被鄙視了，看上兩家單位想投份簡曆，結果被告知大專免談！唉，終於嘗到了被鄙視的滋味，言語無法表達！不能怪人家單位，大本都多得要不了為什麼還要大專呢？也不能怪人家大本，這根本不關人家的事！怪只怪自己當初選擇了這條路，現在怪誰都沒用，唯有自強不息，選擇了就不後悔，大專一樣能做得更好！不錯，這是一個很好的激勵，讓我更清晰地看到了自己的處境！這會讓我更加努力，我不得不說聲，謝謝，謝謝你們的鄙視！加油！努力！即使誰都不相信你，你也要相信你自己！

隨手翻譯，有些刪減，只為了自己熟悉下基本介面（其實沒翻譯幾句）gpu::DevMem2D_class gpu::DevMem2D_輕量級的類，用來表示一塊在GPU全域記憶體（global memory）上分配的對齊資料。適用於需要自己寫cuda代碼的使用者使用template <typename T> struct DevMem2D_{ int cols; int rows; T* data; size_t step; DevMem2D_() :

  前面寫過了dtCore::Base的一些學習體會，現在往下說說dtCore::System。在接觸過的幾個模擬引擎中（貌似只有vp和Delta3d）都使用了這個作為進階幀控制手段。如果要想將引擎開發出來的項目塞到MFC這類東東中也就需要自己手動來使用它了。其實應該是重新dtABC::Application 並在裡面調用System的函數。那麼瞭解它也就變得很重要了。尤其對我這種入門級菜鳥來說。  由於裡面的內容比較多，我準備將其分為兩個部分來說：  1 它是如何控制幀的           

轉自：http://blog.csdn.net/zdl1016/archive/2007/06/27/1668622.aspx 使用異常和傳回值 1.使用傳回值處理錯誤需要程式員嚴格的編程作風，程式員不論是否有這種習慣，這都是非常不希望的。 2.正確的異常處理是C++中的一個常識。異常通過發出錯誤訊號，可以讓程式碼和錯誤處理代碼分開，而且不會讓程式忽略錯誤。 3.必須瞭解使用了哪種錯誤處理方法，傳回值還是拋出異常。如果不知道，那麼你的程式肯定有問題。 4.異常是基於每個線程而提出並處理的；異常不

經過了一系列的實驗 終於在最後把這東西給搞定了最新的CUDA 2.0beta 版本開始支援vista了不過對於某些筆記本來說 下下來的174.55驅動會發生無法安裝情況  雖然網上已經有了一些解決方案 就是修改inf 不過這些都是對於特定型號的改動 如果碰不上自己型號的話就麻煩了而且很少有人會給出如何進行修改的 這裡我來簡單介紹一下解決的方法 因為我也是剛剛的測試成功 是否有什麼副作用還不是很瞭解如果有人想更加深入的瞭解學習的話

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  初學delta3d，前兩天試著做開發的時候碰到了個問題 就是找不到Switch節點。於是乎看了一下原先用vega寫得程式，名字也沒錯，類型沒錯，一時有點迷糊了。後來在stage中查看了一下模型轉換成osg後的代碼，發現節點並不是變成了osg::switch而是變成了osgSim::MultiSwitch 呃 不管怎麼了 這下總算是知道錯誤原因了。接下去繼續分析。  上網找資料 發現delta3d的官網上有人在說這個問題

    臨近畢業，小斤最近一直忙活著相關事宜，教程這邊也擱淺了一陣。前幾篇教程介紹了OpenNI的一些基本範例以及手勢應用，但如果光用Kinect識別一些手勢，總有點殺雞用牛刀的感覺。在大部分體感應用中，擷取骨架的步驟都不可缺少，這也是小斤一直想寫的專題。    好了，廢話不多說了，讓我們進入正題吧！    在OpenNI庫的enum XnSkeletonJoint中，定義了24個人體的關節，如下：  XN_SKEL_HEAD          = 1,    XN_SKEL_NECK