Some links of code practices

1. CSharpRenderer by bartwronski (Work in Assassin’s Creeds Series)
   • A DX11 based graphics framework for rapid visual effect and algorithm prototyping
   • Some interesting algorithms already there
     • Temporal Scalable Ambient Occlusion
   • Blog: http://bartwronski.com
   • Github: https://github.com/bartwronski/CSharpRenderer
2. Nvidia Texture Tools
   • A image processing and texture manipulation library
     • Various texture formats supported, including D3D10 & 11 formats.
     • Mipmap and normal map generation, format conversion, DXT compression (CUDA based also).
   • Github: https://github.com/castano/nvidia-texture-tools
3. DirectXTex
   • https://github.com/Microsoft/DirectXTex
   • Windows only texture library, but fully supports DXT format
4. AMD Radeon SDK
   • There’re a couple of interesting algorithm of rendering, with source code as well.
   • GPU based particle, tiled lighting, separable filter etc.
5. Nvidia Gameworks
   • https://developer.nvidia.com/gameworks-directx-samples
     • Edge-cutting tech
   • Old DX11 samples: https://developer.nvidia.com/dx11-samples
     • Still quite useful, and not too old.
6. DirectX 12 graphics samples
   • Including a DX12 mini engine
   • https://github.com/Microsoft/DirectX-Graphics-Samples
7. MSAA and temporal AA of The Order 1886
   • https://github.com/TheRealMJP/MSAAFilter
8. Scalable Ambient Obsccurance
   • http://graphics.cs.williams.edu/papers/SAOHPG12/

 

Online Gaussian kernel generator

 

方便得到Gaussian的参数，声明sigma和kernel大小就能生成，1d、2d都有。

http://dev.theomader.com/gaussian-kernel-calculator/

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毕业工作已经3年整了，在ubisoft shanghai也是当年3年新兵，渐渐地算是在Rendering上面入了门。适逢项目终止，加上一些机会，便冲动地想出去挑战一下自己，希望自己的职业生涯能再上一个台阶。

然而突然发现这3年来日子过得太滋润，基本没有养成什么积累知识的习惯，很多知识点都徒有大致印象，却具体不起来，非得在工作邮件和google里翻箱倒柜。一般来说，项目上所有的难点都有大牛扔出几套解决方案，而我就负责google相关的内容，找paper代码，移植或者实现到项目引擎上。以上就是我工作以来的缩影，一个被动的学习过程。所有看过的知识点，无论是paper，代码，ppt或者是博客，最多只是原封不动的下载或者收藏，却没有自己的归类和总结，完全是凭借自己的脑子做人肉笔记。

可我愈发地觉得脑子没有以前灵活了，吃这种年轻的资本毕竟不能走的远。因此希望借这个机会，好好总结这3年来的经验，重新去回顾那些做过的内容，并养成一个好的记录知识，积累知识，发现知识的习惯。

Let’s start!