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Openwrt/Linux 启用Https,申请Lets Encrypt证书 图片 背景 HTTPS协议使用非对称加密的方式对数据进行加密，可以让数据传输变得更加安全可靠。而将HTTP协议切换成HTTPS协议，只需要增加SSL证书即可。 本文使用ACME工具来生成SSL证书，并将SSL证书部署应用于WEB服务，从而实现支持HTTPS协议的WEB服务。 ACME acme.sh 下载地址：https://github.com/acmesh-official/acme.sh 提取码： ACME主要有以下几个功能 向Let’s Encrypt申请证书 支持包括阿里云在内的多个平台，通过多种接口为域名增加TXT解析 将证书部署于web服务 自动更新证书 前提配置 1.方法1 以Cloudfare为例，获取自身的Global API Key。 2.方法2 添加管理云解析（DNS）的权限,生成API Token 图片 安装ACME 只需要一行命令就可以安装ACME $ curl https://get.acme.sh | sh 或者 $ wget -O - https://get.acme.sh | sh 安装一共包括下面几个步骤 将acme.sh脚本复制到~/.acme.sh路径下 在当前用户的SHELL环境配置文件中增加acme.sh=~/.acme.sh/acme.sh 添加一项crontab定时任务 并运行下面的命令添加相应环境变量 cd ~/.acme.sh export CF_Email="example.com" export CF_Key="GLOBAL API KEY"申请证书 注册 email ,更换成自己的邮箱 ./acme.sh --register-account -m admin@example.com 继续输入下面的命令来生成证书，记得把example.com改成自己的域名 ./acme.sh --issue --dns dns_cf -d example.com -w /etc/acme 正常情况下会提示签名成功，并打印当前的证书 图片 如果当前系统用户没有-w参数指定的webroot目录的写入权限，将导致acme.sh无法创建域名验证文件。 自动部署 自动把证书部署于WEB服务 Httpd ~/.acme.sh/acme.sh --installcert -d example.com \ --keypath /etc/uhttpd.key \ --fullchainpath /etc/uhttpd.crt \ --reloadcmd "/etc/init.d/uhttpd restart"Nginx acme.sh --install-cert -d example.com \ --key-file /path/to/keyfile/in/nginx/key.pem \ --fullchain-file /path/to/fullchain/nginx/cert.pem \ --reloadcmd "service nginx force-reload"自动更新 通过crontab -l命令查看证书更新任务计划： 图片 其他指令 卸载 ./acme.sh --uninstall 查看生成的证书 ./acme.sh --list 手动更新 ./acme.sh --upgrade 其他参考 acme.sh简单教程 使用ACME部署HTTPS证书
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Wordpress 启用MathJax/Katex支持 方法1 修改页面加载 在 header.php 处加入 <script type="text/javascript" async src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.7/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML"> </script> <script type="text/x-mathjax-config"> MathJax.Hub.Config({ extensions: ["tex2jax.js"], jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"], tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['′,′',''], ["\\[","\\]"] ], processEscapes: true }, "HTML-CSS": { availableFonts: ["TeX"] } }); </script> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.7/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML"></script>方法2 加载插件 插件市场搜索 MathJax-LaTeX 勾选 force load
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LATEX Rendering Equaltion $$ \def\red#1{\textcolor[rgb]{1,0,0}{#1}} \def\blue#1{\textcolor[rgb]{0,1,0}{#1}} \def\green#1{\textcolor[rgb]{0,0,1}{#1}} $$以下就是渲染方程，这个方程是基于辐射度量学的量化地描述渲染过程的公式。 $$ L_o(p, \omega) = L_e(p, \omega) + \int_{\Omega}f_r(\omega_o, \omega_i, p)L_i(p, \omega_o)cos {\theta}d\omega \\\\= L_e(p, \omega) + \int_{\Omega}f_r(\omega_o, \omega_i, p)L_i(p, \omega_o) (\omega_i \cdot n) d\omega $$Cook-Torrance BRDF基于Microfacet模型得到了由Fresnel Formula, Normal Distribution Function 和 Geometry Term 组成的 PBR 的 BRDF. 它大概长这样 $$ f_r(w_o, w_i, p) = \frac{\red{F(\omega_o, h)}\blue{G(\omega_i, \omega_o)}\green{D(h)}}{4(n\cdot \omega_i)(n \cdot \omega_o)} $$其中$h = normalize(\omega_i, \omega_o)$ Fresnel Formula 考虑到Fresnel Formula的复杂性，在工业上一般使用Fresnel-Schlick近似来模拟真正的Fresnel项。 $$ F_{Schlick}(\omega_o, h) = F_0 + (1 - F_0)(1 - (h \cdot \omega_o))^5 $$其中$F_0$用来表示材质的基础反射率，也就是你沿法线方向观察物体，它的反射比重是怎样的。对于水面或塑料而言，你朝球面掠角看过去的话，Fresnel现象越明显，反光就越强。对于导体而言，几乎所有的颜色都由反射贡献，所以它们的$F_0$项差距很大。 MeterialFresnel TermSliverrgb(0.95, 0.93, 0.88)Waterrgb(0.02)那么我们用GLSL代码写出来是这样的 vec3 fresnelSchlick(float cosTheta, vec3 F0) { return F0 + (1. - F0) * pow(1. - cosTheta, 5.); }Normal Distribution Function 简称NDF，NDF做的就是类似之前我们在Blinn-Phong的Specular项里做的。但是这里引入了粗糙度这一物理量roughness. 之前工业界采用Beckmann的NDF，但是随着GGX的提出，长拖尾的NDF渲染起来更加自然，所以现代人们普遍使用GGX。 比较新的理论是有一种叫GTR（Generalized TR）的模型，它在GGX的基础上加入了新的参数$\gamma$ ，并且随着$\gamma$的变化可以和GGX与Beckmann等价。 下面是Trowbridge-Reitz GGX: $$ NDF_{GGX}(h, n, \alpha) = \frac{\alpha^2}{\pi((n \cdot h) ^2(\alpha^2 - 1) + 1)^2} $$当粗糙度很低（也就是说表面很光滑）的时候，与中间向量取向一致的微平面会高度集中在一个很小的半径范围内。由于这种集中性，NDF最终会生成一个非常明亮的斑点。但是当表面比较粗糙的时候，微平面的取向方向会更加的随机。你将会发现与h向量取向一致的微平面分布在一个大得多的半径范围内，但是同时较低的集中性也会让我们的最终效果显得更加灰暗。 我们用GLSL去实现它 float GGX(vec3 N, vec3 H, float roughness) { float seq_roughness = roughness * roughness; float NdotH = dot(H, N); float seq_NdotH = NdotH * NdotH; float nom = seq_roughness; float denom = (seq_NdotH * (seq_roughness - 1.) + 1.); denom = PI * denom * denom; return nom / denom; }Geometry Term 我们看下面两种情况，当一个平面凹凸不平（粗糙）或入射、反射光在掠角时，光有很明显的自遮挡的情况。这种情况我们需要一个项来修正。 另外一种理解方式是，当入射、反射光在掠角时，Cook-Torrance的分母将会无限接近于0，此时，我们的分子同样需要一个很小的项来中和它，来避免不自然的高光。 入射光被遮挡叫Shadowing，出射光被遮挡叫Masking. 另外，不同的法线分布函数对应的几何函数也互不相同，二者具有很强的依赖关系，需要搭配着一起使用。 与NDF类似，几何函数采用一个材料的粗糙度参数作为输入参数，粗糙度较高的表面其微平面间相互遮蔽的概率就越高。我们将要使用的几何函数是GGX与Schlick-Beckmann近似的结合体，因此又称为Schlick-GGX： $$ G_{SchlickGGX}(\omega, n, k(\alpha)) = \frac{n \cdot \omega}{(n \cdot \omega)(1 - k(\alpha)) + k(\alpha)} $$在这里$k(\alpha)$可以根据直接光照或IBL光照进行调整。 为了有效的估算Geometry Term，需要将观察方向（几何遮蔽(Geometry Obstruction)）和光线方向向量（几何阴影(Geometry Shadowing)）都考虑进去。我们可以使用史密斯法(Smith’s method)来把两者都纳入其中 $$ G(\omega_i, \omega_o, n, k(\alpha)) = G_{SchlickGGX}(\omega_i, n, k(\alpha)) \cdot G_{SchlickGGX}(\omega_o, n, k(\alpha)) $$G项的值域是[0, 1]，这可以简单推出来（主要是1） $$ G < \max_{u = \{i, o\} } \left[ \frac{n \cdot \omega_u}{(n \cdot \omega_u)(1 - k(\alpha)) + k(\alpha)} \right] ^2 \leq \frac{n \cdot \omega}{(n \cdot \omega)(1 - k(\alpha)) + (n \cdot \omega)k(\alpha)} = 1 $$用GLSL实现一下，这里$G_{SchlickGGX}$可以视为只有两个参数，即 $$ G_{SchlickGGX}(\omega \cdot n, k(\alpha)) = G_{SchlickGGX}(\omega, n, k(\alpha)) $$float SchlickGGX(float NdotV, float k) { float nom = NdotV; float denom = NdotV * (1. - k) + k; return nom / denom; } float Smith(vec3 N, vec3 V, vec3 L, float k) { float NdotV = max(0., dot(N, V)); float NdotL = max(0., dot(N, L)); return SchlickGGX(NdotV, k) * SchlickGGX(NdotL, k); }BRDF 考虑渲染方程，这里我们同样加入diffuse项 $$ L_o(p, \omega) = \int_{\Omega}\left( K_d\frac{c}{\pi} + K_s\frac{DFG}{4(\omega_o \cdot n)(\omega_i \cdot n)}\right)L_i(p, \omega_o)cos {\theta} d\omega \\\\ = \int_{\Omega}\left( (1 - F)\frac{c}{\pi} + \frac{DFG}{4(\omega_o \cdot n)(\omega_i \cdot n)}\right)L_i(p, \omega_o)cos {\theta} d\omega $$下面使用Cook-Torrance BRDF来渲染的样例。 out vec4 color; in vec2 texCoord; in vec3 normal; in vec3 worldPos; // uniform terms... // function declaration #define fr(name, begin, end) \ for(int name = begin; name < end; ++name) #define max0f(x) max(0., x) void main() { vec3 N = Normal; vec3 V = normalize(camPos - worldPos); vec3 Lo = vec3(0.); fr(i, 0, LIGHTING_CNT) { vec3 L = normalize(lightPos[i] - worldPos); vec3 H = normalize(L + V); // attenuation float distance = length(lightPos[i] - worldPos); float attenuation = 1. / distance * distance; vec3 radiance = attenuation * lightColor[i]; // brdf float brdf_n = GGX(N, H, roughness); float brdf_g = Smith(N, V, L, roughness); vec3 brdf_f = fresnelSchlick(max(dot(H, V)), F0); vec3 nom = brdf_n * brdf_f * brdf_g; float denom = 4. * max0f(dot(N, L)) * max0f(dot(N, V)); vec3 specular = nom / denom; vec3 ks = F; vec3 kd = vec3(1.) - ks; kd *= 1.0 - metallic; float NdotL = max0f(dot(N, L)); Lo += (kd * albedo / PI + specular) * radiance * NdotL; } // ... }这里我需要补充一下Attenuation和能量守恒 这个项其实是光线衰减项，想象一下烟花爆炸，理想情况下烟花是球形爆炸形状，也就是一个球壳上分布着相同的烟花粒子。因为亮度和烟花粒子呈线性关系，而球壳面积和半径的关系是平方关系，那么我们可以得到 $$ L \propto R^2 $$相似的，我们可以得到Randiance衰减系数。 能量守恒即Ks和Kd项相加和必须为1. 因为导体大部分是反射项，我们让Ks项乘1减金属度。 IBL Environment Lighting Diffuse Term theory 我们对于环境光照的BRDF可以拆分成diffuse的和specular的。下面是diffuse的 $$ L_o(p, \omega) = \int_{\Omega}\left( K_d\frac{c}{\pi} \right)L_i(p, \omega_o)cos {\theta} d\omega \\\\ = K_d\frac{c}{\pi} \int_{\Omega}L_i(p, \omega_o)cos {\theta} d\omega \\\\ = K_d\frac{c}{\pi} \int_{0}^{2\pi}\int_{0}^{\frac{\pi}{2}} L_i(p, \phi, \theta) cos\theta sin\theta d\phi d\theta \\\\ \approx K_d\frac{c\pi}{n_1n_2} \sum_{\phi = 0}^{n_1}\sum_{\theta = 0}^{n_2} L_i(p, \phi, \theta) cos\theta sin\theta $$在这里，我们就可以得到某个点的半球积分了。 pre-compute 我们如果对半球积分采样，就要遍历$\phi, \theta$ 我们可以画一个cube，然后把上述积分转换成代码就好。 vec3 irradiance = vec3(0.); vec3 up = vec3(0., 1., 0.); vec3 right = normalize(cross(up, normal)); up = normalize(cross(normal, right)); float sampleDelta = .025; float nrSamples = .0; for (float phi = .0; phi < 2. * PI; phi += sampleDelta) { for(float theta = .0; theta < .5 * PI; theta += sampleDelta) { vec3 tangentSample = vec3(sin(theta) * cos(phi), sin(theta) * sin(phi), cos(theta)); vec3 sampleVec = tangentSample.x * right + tangentSample.y * up + tangentSample.z * N; irradiance += texture(environmentCubeMap, sampleVec.rgb) * cos(theta) * sin(theta); nrSamples++; } } irradiance = PI * (irradiance / nrSamples);那么我们就可以计算ambient项了，继续写之前的pbr-rendering. uniform samplerCube irradianceMap; // ... void main() { // pbr rendering. vec3 kS = fresnelSchlick(max(dot(N, V), 0.0), F0); vec3 kD = vec3(1.0) - kS; vec3 irradiance = texture(irradianceMap, N).rgb; vec3 diffuse = irradiance * albedo; vec3 ambient = (kD * diffuse) * ao; }这里有些事很可疑，fresnel项需要一个中程向量H来计算相应的系数，但是考虑到环境光来自四面八方，没用一个单独的中程向量，但是为了模拟fresnel，我们用dot(N, V)模拟这一系数。 Fresnel Attenuation thanks to Sébastien Lagarde. 这里基于一个理论，当斜视时，经过过滤和未经过滤的立方体贴图造成的光照差距是明显的，后者对多个方向的入射光进行平均并且用单一的Fresnel项计算反射权重，因为未考虑粗糙度，表面反射率总是相对较高。 所以对比较粗糙的表面进行矫正： vec3 fresnelSchlickRoughness(float cosTheta, vec3 F0, float roughness) { return F0 + (max(vec3(1.0 - roughness), F0) - F0) * pow(clamp(1.0 - cosTheta, 0.0, 1.0), 5.0); }然后之前的代码改为： vec3 kS = fresnelSchlickRoughness(max(dot(N, V), 0.0), F0, roughness); vec3 kD = vec3(1.0) - kS; vec3 irradiance = texture(irradianceMap, N).rgb; vec3 diffuse = irradiance * albedo; vec3 ambient = (kD * diffuse) * ao; 然后接续之前的shader, 当前点的颜色就是 color = Lo + ambient;Specular Term theory 然后再看 Specular Term $$ L_o(p, \omega) = \int_{\Omega} \frac{DFG}{4(\omega_o \cdot n)(\omega_i \cdot n)}L_i(p, \omega_o)cos {\theta} d\omega $$pre compute
