探索 Raspberry Pi 的世界:openGLES 2.0 教程
1、项目介绍
在 Raspberry Pi 的世界里,探索图形编程的深度和魅力从未如此简单。openGL-RPi-tutorial 是一个精心设计的开源教程,旨在引导初学者和有经验的开发者在 Raspberry Pi 上利用 openGLES 2.0 进行高效且有趣的图形处理。该项目不仅提供了一系列逐步进阶的教程,还有一套完整的示例代码供你参考和实践。
2、项目技术分析
openGLES 2.0 是一种强大的图形库,特别适用于嵌入式设备,如 Raspberry Pi。这个教程使用 C++ 编写,并依赖于 git, cmake, 和 libglm-dev 工具来构建和管理项目。它涵盖了从基础的屏幕初始化到高级的纹理编码和渲染的各种主题,让你深入理解 openGLES 的工作原理。
每个教程都是一小步的进步,从基础的 tutorial01_first_screen 到更复杂的 encode_OGL,让你逐步建立起自己的图形程序。源代码简洁明了,旨在展示实现特定功能所需的基本步骤,有助于学习者快速掌握关键概念。
3、项目及技术应用场景
无论你是想为机器人制作先进的视觉系统,还是想要创建引人入胜的游戏界面,或是进行实时数据可视化,openGL-RPi-tutorial 都能成为你的得力助手。该项目的灵感来源于多个优秀资源,包括 openGL-tutorial.org 的在线教程,以及 Chris Cummings 和 drhastings 等人的博客与项目。因此,你可以期待一个全面而实用的学习体验。
4、项目特点
- 易上手 - 从最简单的屏幕显示开始,让初学者也能快速入门。
- 全面覆盖 - 涵盖 openGLES 2.0 的核心知识点,包括纹理编码和高级渲染技术。
- 社区支持 - 由 Jonathan Chetwynd 维护,社区成员可以提供建议和报告问题。
- 实践导向 - 提供一系列可运行的示例,鼓励动手实践以加深理解。
- 资源丰富 - 结合多种外部资源,扩展学习途径,增加学习乐趣。
要开始你的 Raspberry Pi 图形编程之旅,只需按照 Readme 中的说明安装必要的工具,克隆项目并开始构建示例即可。无论是为了个人兴趣,还是为了专业发展,openGL-RPi-tutorial 都是值得一试的宝贵资源。
现在就加入我们,开启 Raspberry Pi 的 openGLES 探险吧!
sudo apt-get install git cmake libglm-dev
git clone https://github.com/peepo/openGL-RPi-tutorial.git
cd openGL-RPi-tutorial/build
cmake ..
cd tutorial01_first_screen/
make
./tutorial01_first_screen
让我们一起通过实践学习,解锁 Raspberry Pi 的无限可能!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00