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关于渲染，有很多方式。
大致有三类：基于物理学的渲染(Physicallybased)：着力于模拟现实。
就是说，用物理学的原理搭建关于光和物质交互的模型，追求真实感是该类方法的首要任务。
交互式渲染(Interactive)：为了高性能和低延迟而牺牲真实感的渲染。
非真实感的渲染(Nonphotorealistc)。
这是为艺术的自由表达而作的渲染。
该书所描述的pbrt是基于光线追踪算法的物理学渲染系统。
其它相关的书籍只是介绍原理，算法，或许还夹杂些少许源代码。
该书则不同，因为它带了一个完全能工作的完备的渲染系统。
(正是这个原因，有很多人用这个系统为蓝本作研究，甚至有LexRender这样相当高级的系统出现）。

一份介绍多径信道和多普勒频移的matlab程序的好书

《VisualC#2010StepbyStep》的原书配套实例代码绿色安装文件。
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但是看一看压缩包大小，有惊喜哦

关于Fourier分析的一本不错的书,有兴趣的可以看一下.

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看了这本书，你应该会对用户体验这个词有个清晰的认识，当然practicemakesperfect。

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由于如今可得到的信息供过于求，因此你想要分享的任何内容都应该是容易查找、浏览和理解的，同时提供的体验在多种交互渠道都应该是熟悉且一致的，从Web到智能手机、智能手表，等等。
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下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。
由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。
对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。
各种数据建模方法，如维度建模。
调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。
我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。
因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。

最近读了这本书,收获颇丰.本书讲解了Python开发环境,包的发行和分发,持续集成,版本控制,开发模式,文档编写,测试驱动开发等.共享书中的源代码,希望对大家有帮助.

OPENGLES3.0编程指南原书第2版

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。