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專業商用3D遊戲引擎大揭秘：Panda3D、C++、Python

為了解決nvidia fps顯示的問題，作者劉暉,林欣,李強 這樣論述：

　　Panda3D是世界十大開放原始碼遊戲引擎中，功能最完整、效能最穩定、商業化限制最少的一款。目前，迪士尼仍在使用，世界各地的業界人員也以開放、共用全部原始程式碼方式不斷促進這款遊戲引擎的持續發展。在競爭激烈的國外遊戲引擎市場中，Panda3D始終引人注目，技術領先。 　　本書為讀者深入、完整掌握遊戲引擎C++、Python核心，書附程式中有80多段示範效果，為Windows、Linux、Mac作業系統中的C++、Python遊戲引擎開發者提供價值無窮的資源。作者結合深入的專業知識及多年的實作開發經驗，重點針對市場、讀者技術實作需求撰寫此書，相信讀者能夠輕鬆掌握Pand

a3D的使用技巧，簡單快速地步入3D應用程式開發新天地。

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在邊緣計算上使用深度學習的口罩檢測模型

為了解決nvidia fps顯示的問題，作者歐家那 這樣論述：

預測是指創建可以進行假設的模型的過程。通過其可靠性，可以辨識出一個好的模型。例如，口罩可以顯著限制氣溶膠傳播病毒的傳播。但是，它們不常被使用。因此，當局必須檢測員工是否戴著口罩，以確保安全重返工作崗位。具有基於 AI 的影像分析的邊緣設備（例如光學攝像頭）可以幫助確定一個人是否實時佩戴口罩。本論文基於口罩辨識對物體識別和圖像分類進行了比較。本研究使用的數據集是口罩圖片，由來自兩類有口罩和無口罩的人的 1510張圖片組成。在物體辨識方面，YOLO 模型被開發成三種不同的尺寸，416，512和 608。然後，在兩個邊緣設備上檢查模型，一個基於 CPU 的個人計算機和基於 GPU 的 Jetson

Xavier NX。此外，我們還使用了兩款相機進行比較，即微軟和羅技相機。在圖像分類方面，CNN 模型在 InceptionV3，MobileNet 和 VGG16的三種拓撲結構中進行了訓練。然後，這三種型號在 Raspberry Pi 4 上使用英特爾神經計算棒 2 （NCS 2）進行測試。從實驗中，Yolo 模型的訓練結果顯示，圖片大小 608 優於其他圖像，其次是圖像大小 512 和 416。在推理過程中，三種圖像大小的準確性幾乎相同。關於兩款相機的速度，微軟相機（5 FPS）的性能優於 Jetson Xavier NX 中的羅技相機（2.5FPS）。但是，窗口中的兩個攝像頭之間的速度

相同。 CNN 模型的訓練結果顯示，InceptionV3 在準確性方面超過了 MobileNet，而與 InceptionV3 和 MobileNet 相比，VGG16 的準確度較低。另一方面，MobileNet 在邊緣設備推理方面優於 InceptionV3。與其他型號相比，VGG16 是最慢和最不准確的。在功耗方面，我們可以概括，Windows PC上的功耗增長了約 20%，Jetson Xavier NX 的功耗增長了約 8\%，Jetson Nano的功耗增長了約 23%，Raspberry Pi 4 的功耗增長了約 16%。最後，我們部署了MaskCam 框架，使用 Deepstr

eam Yolo 模型從實時視頻源收集統計數據。