建立地表、地表变形与着色。
地物（包括静态实体，动态实体，粒子，灯光）的添加与编辑（地位、方向、大小、灯光属性等信息）。
地表流体（水面、岩浆等）的自动创建。
天空，雾，环境光的设置

OpenGL天空盒完整代码，含各种着色器文件，纳米铠甲服3D模型，素材，适合新手研讨

宇宙飞船天空战舰空幻战机太空站科幻将来飞船星球大战设计SU模型

基于C++开发的OpenGL从高度图创建地形三维遨游，有三维模型、广告牌技术、喷泉、天空等

Arduino音乐简谱系列之天空之城，在搭建好电路的基本上，上传此代码即可

有人就有江湖，有江湖就有IT系统，有IT系统就有数据库，有数据库就有SQL，SQL应用可一字概括：“广”。
加之其简单易学，SQL实现也可一字概括：“乐”。
然而，SQL虽然实现简单可乐，却极易引发功能问题，那时广大SQL使用人员可要“愁”就一个字，心碎无数次了。
缘何有功能问题？原因也一字概括：“量”。
当系统数据量、并发访问量上去后，不良SQL就会拖跨整个系统，我们甚至找不出哪些SQL影响了系统。
即便找到也不知如何动手优化。
此时的心情也可以一字概括：“懵”。
现在本书开始带你抛除烦恼，走进优化的可乐世界！首先教你SQL整体优化、快速优化实施、如何读懂执行计划、如何左右执行计划这四大必杀招。
整这些干嘛呢？答案是，传授一个先整体后局部的宏观解决思路，走进“道”的世界。
接下来带领大家飞翔在“术”的天空。
教你体系结构、逻辑结构、表设计、索引设计、表连接这五大要领。
这么多套路，这又是要干嘛？别急，这是教你如何解决问题，准确地说，是如何不改写即完成SQL优化。
随后本书指引大家学会等价改写、过程包优化、高级SQL、分析函数、需求优化这些相关的五大神功。
有点头晕，能否少一点套路？淡定，这还是“术”的范畴，依然是教你如何解决问题，只不过这次是如何改写SQL完成优化。
最后一个章节没套路了，其中跟随你多年的错误认识是否让你怀疑人生，其中让SQL跑得更慢的观点，是否让你三观尽毁？再多一点真诚吧，本书提供扫二维码辅助学习，是不是心被笔者给暖到了。
看右边，扫我！读完全书，来，合上书本，闭上眼睛，深呼吸，用心来感受SQL优化的世界。
一个字：“爽”！

三十多个天空盒子图片，有些图片没有down.jpg(有地面不需求啦)。
如果你开发天空盒程序，肯定对你有用啦。

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
47

HTML5CSS3圣诞雪人动画，下雪场景动画，雪人不是动画，但雪人是CSS3技能绘制而成的，天空飘着雪花的效果，下雪的场景还是挺逼真的。

一个简略的游戏引擎，包括模型加载，纹理加载，场景管理，节点管理，天空盒渲染等等，引擎虽小，但五脏俱全。

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。