小编Oli*_*rot的帖子

所以我回来了另一个光线追踪问题.我的代码渲染球体都很好,花花公子,但立方体并没有真正起作用.我正在使用此代码来测试交叉点:http://pastebin.com/qgm6vpdx(这是一个递归函数,t是到交点的距离)边界框定义为:

Cube* c1 = new Cube;      
c1->Corner1 = Vec3(100, 100, 100);      
c1->Corner2 = Vec3(200, 200, 200);

我已经确认相机不在立方体内.现在,唯一的问题是整个屏幕显示为绿色(指定给立方体的颜色)

我不认为我正在做正确的立方体交叉点,任何人都可以证明我的代码？

我想在3d世界中实现盒子选择.基本上,单击,按住鼠标,然后取消鼠标,获取一个框,然后选择框.首先,我想弄清楚如何获得3d中点击的坐标.

我有raypicking,那是没有得到正确的坐标(得到起源和方向).无论屏幕的X/Y是什么(尽管方向不同),它都会保持返回相同的原点.

我也尝试过:

D3DXVECTOR3 ori = D3DXVECTOR3(sx, sy, 0.0f);
D3DXVECTOR3 out;
D3DXVec3Unproject(&out, &ori, &viewPort, &projectionMat, &viewMat, &worldMat);

它得到了同样的东西,无论坐标是什么,坐标都非常接近(并且是错误的).这几乎就像是回归眼睛,而不是真实的世界坐标.

如何使用directx 9c将2D屏幕坐标转换为3d？

我真的花了一整天的时间研究 Unity C# Raycasting 的光线，但我没有什么可展示的。我研究了教程、在线资源、堆栈溢出问题，甚至逐字逐句复制了脚本，希望 Unity 最终能够识别我实际使用 Raycast 的所有尝试。这是一个使用 Raycast 的脚本示例，它对我不起作用：

if (mouseDown) {
    print ("mouse is down");
    Ray ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);
    RaycastHit hit;
    if (Physics.Raycast(ray, out hit)) {
        print ("response???");
    }
}

我觉得这应该有效......但事实并非如此。mouseDown 正在正常工作，但是当我单击我的对象时，它拒绝确认从我的鼠标位置到对象的射线命中。我还应该提到该项目是二维的。有什么建议？

我试图通过向cifar10.py添加一些代码来编辑我自己的模型,这就是问题所在.

在cifar10.py中,[tutorial] [1]说:

练习:推理的输出是非标准化的logits.尝试使用tf.nn.softmax()编辑网络体系结构以返回规范化预测.

所以我直接输入"local4"的输出tf.nn.softmax().这给了我缩放的 logits,这意味着所有logits的总和是1.

但是在loss函数中,cifar10.py代码使用:

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()

和这个功能的描述说

警告:此操作需要未缩放的日志,因为它在内部执行logmax以提高效率.不要使用softmax的输出调用此op,因为它会产生不正确的结果.

此外,根据描述,作为上述函数的输入的logits必须具有[batch_size,num_classes]的形状,并且它意味着logits应该是未缩放的softmax,如示例代码计算unnormalized softmaxlogit,如下所示.

  # softmax, i.e. softmax(WX + b)
  with tf.variable_scope('softmax_linear') as scope:
    weights = _variable_with_weight_decay('weights', [192, NUM_CLASSES],
                                          stddev=1/192.0, wd=0.0)
    biases = _variable_on_cpu('biases', [NUM_CLASSES],
                              tf.constant_initializer(0.0))
    softmax_linear = tf.add(tf.matmul(local4, weights), biases, name=scope.name)
    _activation_summary(softmax_linear)

这是否意味着我不必tf.nn.softmax在代码中使用？