摘要： 大家好~我开设了“深度学习基础班”的线上课程，带领同学从0开始学习全连接和卷积神经网络，进行数学推导，并且实现可以运行的Demo程序 本文为第一节课：课程介绍的复盘文章 阅读全文

摘要： 大家好~本文使用WebGPU的计算着色器，实现了奇偶排序。 奇偶排序是冒泡排序的并行版本，在1996年由J Kornerup提出。它解除了每轮冒泡间的串行依赖以及每轮冒泡内部的串行依赖，使得冒泡操作可以并行执行 阅读全文

摘要： 大家好~本文基于光追管线实现，主要进行了CPU和GPU端内存的优化，成功地将渲染的2D物体数量由4百万提高到了2千万 阅读全文

摘要： 大家好~本文使用WebGPU和光线追踪算法，从0开始实现和逐步优化Demo，展示了从渲染500个2D物体都吃力到流畅渲染4百万个2D物体的优化过程和思路 阅读全文

摘要： 大家好~本文提出了“依赖隔离”模式，我们定义依赖隔离模式为：隔离系统的外部依赖，使得外部依赖的变化不会影响系统 阅读全文

摘要： 大家好~本文介绍6个设计原则的定义 阅读全文

摘要： 大家好~现在开始新的系列文章：3D编程模式系列 本系列会介绍从我的实际开发经验中抽象提炼出来的编程模式，大家可直接应用它们到3D引擎开发、编辑器开发等领域中 阅读全文

摘要： 大家好~本文推导全连接层的前向传播、后向传播、更新权重和偏移的数学公式，其中包括两种全连接层：作为输出层的全连接层、作为隐藏层的全连接层 阅读全文

摘要： 大家好~本文介绍了前向传播、梯度下降和后向传播算法，总结了神经网络在训练和推理阶段执行的步骤 阅读全文

摘要： 大家好~这一个月以来，我从0开始学习和实现“深度学习”的技术。现在与大家分享下我的学习经历，以及我了解到的深度学习在渲染中的应用方向，希望对大家有所帮助！谢谢！ 阅读全文