1.vue框架集成cesium“黑科技”
2.什么是黑科苹果源码
3.深入探索Redis的IO多线程：解密并发读写的黑科技
4.源码剖析狗屁不通文章生成器
5.迷你世界弄黑科技的是什么软件？
6.游戏引擎随笔 0x36：UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化（下）
vue框架集成cesium“黑科技”
Cesium是国外一个基于JavaScript编写的使用WebGL的地图引擎。它支持3D、技源2D、码黑2.5D形式的科技地图展示，可以自行绘制图形，代码高亮区域，下载vb中英互译源码并提供良好的黑科触摸支持，且支持绝大多数的技源浏览器和mobile。
了解了cesium是码黑什么，接下来本文将结合代码详细介绍cesium如何使用，科技包括如何搭建cesium环境，代码如何在vue项目中使用cesium构建三维数字地球，下载如何使用cesium添加图层以及cesium scence模块的黑科配置，通过本文你将能很快并且轻松地完成cesium入门。技源
Cesium环境搭建前提条件：Cesium需要浏览器支持WebGL，码黑最简单的办法就是看你是否能成功的运行cesium的helloworld例子，点击这里如果打开后出现下图相同的效果，证明你的浏览器支持webgl，如果此部分的内容为黑屏，则证明你的浏览器不支持webgl，此时就需要升级浏览器到最新版本，如今主流最新版的浏览器都已支持webgl（推荐使用chrome）。
使用vue创建helloworld程序：
然后在/public/index.html引入：
4.在/src/components/HelloWorld.vue中创建cesium app，加载google在线地图作为底图
5.在浏览器中访问 http://localhost:/#/ 出现以下效果即创建成功
Adding Imagery 添加图层
Imagery(图层)是Cesium应用程序另一个关键元素。瓦片图集会根据不同的投影方式映射到虚拟的三维数字地球表面。当相机指向地表的方向和距离发生变化时，Cesium会去请求和渲染不同层级的图层详细信息。
Cesium提供了各种接口支持各样的图层数据源。
添加wms服务的例子：
删除图层：
删除所有图层：
Configuring the Scene 配置视窗
Scene是Cesium中比较重要的模块之一。两种比较常用的scene配置：1. 激活基于太阳位置的光照
效果如下图：
2. 实时显示鼠标所处位置的经纬度和高度
效果如下图：
关于scene的还有很多其他的配置，可以参考官方文档，建议关注我，后期会持续更新进阶教程。
如果你是一个Cesium新手，通过Cesium Sandcastle这个编码的应用，您不仅可以查看几十个实例，也可以查看和编辑自己的源代码，从应用程序中运行来查看你的改变。最后，最宝贵的一手资料还有很多其他的配置项和重要的模块，我也会在以后的文章中结合代码案例对其展开讲解。
什么是苹果源码
什么是苹果源码？
随着苹果对于企业分发证书的频繁吊销和日益收紧，代签名行业也随之迭代出了黑科技，即所谓的超级签名源码。
数字签名
数字签名（又称公钥数字签名、电子签章等）是一种类似写在纸上的普通的物理签名，但是使用了公钥加密领域的技术实现，用于鉴别数字信息的dubbo源码真难方法。一套数字签名通常定义两种互补的运算，一个用于签名，另一个用于验证。
数字签名，就是只有信息的发送者才能产生的别人无法伪造的一段数字串，这段数字串同时也是对信息的发送者发送信息真实性的一个有效证明
深入探索Redis的IO多线程：解密并发读写的黑科技
深入探索Redis的IO多线程：解密并发读写的黑科技 Redis整体并非单线程，主要指命令处理、逻辑处理在单一线程完成。尽管redis-server作为一个主线程负责处理命令，但这一特性意味着在面对大量连接进行操作时，所有命令处理都在同一线程内完成。然而，为了应对IO密集型操作的耗时问题，Redis引入了IO多线程架构，从而提升数据处理速度，尤其是在高并发场景下的优势。1. redis 命令处理是单线程
1.1、redis 的耗时操作有哪些 IO密集型，磁盘IO：在支持持久化功能时，磁盘IO操作会占用资源，尤其是磁盘同步（fsync）操作，redis通过fork子进程进行异步刷盘，确保不会干扰主线程的命令处理。 IO密集型，网络IO：处理大量数据请求或返回大体量数据时，网络IO成为耗时瓶颈。Redis通过开启多个IO多线程，每个线程专门用于处理网络相关操作，显著降低网络IO对性能的影响。 CPU密集型，复杂数据结构：某些数据结构操作的时间复杂度较高，可能导致CPU负载过大。虽然Redis已对常见数据结构进行了优化，但在极端情况下，仍然存在CPU密集型操作。2. redis 使用单线程能高效的原因
在机制上，Redis的单线程设计主要优化了IO密集型操作，通过避免线程切换带来的开销，实现了更高的性能和稳定性。此外，Redis还通过多线程IO处理机制，进一步优化了高并发场景下的数据读写效率。3. redis io多线程
为了应对网络IO密集型场景，Redis引入了IO多线程架构，通过在redis.conf配置文件中调整`io-threads`参数，可开启多个IO线程以处理网络相关的读写操作。值得注意的ethereum源码下载是，这并不意味着每个连接都会分配一个线程，而是针对并发连接进行优化。3.1、io-threads-do-reads的使用
大量数据读取：在需要处理大量数据读取操作的场景下，开启`io-threads-do-reads`参数可优化读操作的性能。 大量数据写入：处理大规模数据写入任务时，配置`io-threads-do-reads`为`yes`，可同时优化读写操作的性能。3.2、IO多线程起用判定
IO多线程仅在存在多个并发连接时启用，单个连接不会使用此机制。Redis通过`stopThreadedIOIfNeeded`函数判断是否需要启用IO多线程，确保资源高效利用。3.3、源码剖析redis IO多线程
在初始化监听并创建连接后，Redis会为每个连接设置读事件回调，当客户端发送数据时，读事件被触发，进入处理流程。主线程会将任务分配给IO线程队列进行处理，IO线程则负责执行实际的数据读写操作，同时，主线程会等待所有IO线程完成任务后，继续执行命令处理逻辑。 整体来看，Redis通过巧妙的单线程设计与IO多线程架构，实现了高并发场景下的高效数据处理，优化了读写性能，为用户提供了稳定、快速的数据库服务。源码剖析狗屁不通文章生成器
一个名为“狗屁不通文章生成器”的项目在网络上引起了广泛关注，短短时间内就收获了.6千个星标和2.2千个分支。尽管项目只有6个文件，但其背后的黑科技却让其能够自动生成文章，引发了人们的好奇。
该项目起源于一个知乎问题，提问者需要写一份关于学生会退会的六千字申请。在众多的回答中，一位答主通过开源项目“狗屁不通文章生成器”迅速生成了一篇相关文章，不仅解决了提问者的困扰，还得到了广大网友的认同。文章内容虽然冗长且缺乏逻辑，但段段紧扣主题，引用了大量名人名言，使文章显得颇具说服力。
“狗屁不通文章生成器”最初是基于Python3的版本，后来有用户整理了网页版，php ecshop源码并由suulnnka修改为在线版本，增强了页面样式，使使用更加便捷。通过查询参数将生成主题输入，用户可以轻松获取文章。在源码分析中，我们可以发现生成文章的核心方法是将文章内容作为数组存储，数组中的每个元素代表一个章节，通过循环遍历数组生成文章。
作者通过在每个章节中随机添加名人名言、论述以及终止章节，以达到生成文章的效果。虽然这种方法简单有效，但也导致生成的文章内容重复度较高。为了解决这一问题，作者在项目中表示下一步计划将防止文章内容过于重复。此外，该项目还受到了网友的进一步开发，包括日语版和用于喷人内容的版本。
值得一提的是，项目中的代码大量使用了中文函数名和变量名，这种做法在编程中并不多见，展现了项目作者的独特风格。作者还特意修改了代码中遗漏的英文变量名，将其改为中文，进一步优化了代码的可读性。
总的来说，“狗屁不通文章生成器”通过简单的代码实现了文章的自动生成，满足了一定需求，但也存在内容重复度高的问题。该项目的开发和应用，展示了编程领域中创新与实用的结合，同时也引发了对于文本生成技术的深入思考。
迷你世界弄黑科技的是什么软件？
所谓的黑科技是没有软件的，就是直接在文件里修改源代码，就是自己编写和更改地图程序，这个还是很麻烦的。不是专业人士是根本没有头绪的。我有个算是黑科技的软件，就是可以在生存里更改背包里的东西，你要不要？
游戏引擎随笔 0x：UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化（下）
书接上回。
在展开正题之前，先做必要的铺垫，解释纳尼特(Nanite)技术方案中的Vertex Reuse Batch。纳尼特在软光栅路径实现机制中，将每个Cluster对应一组线程执行软光栅，每ThreadGroup有个线程。图片发布源码在光栅化三角形时访问三角形顶点数据，但顶点索引范围可能覆盖整个Cluster的个顶点，因此需要在光栅化前完成Cluster顶点变换。纳尼特将变换后的顶点存储于Local Shared Memory(LDS)中，进行组内线程同步，确保所有顶点变换完成，光栅化计算时直接访问LDS，实现软光栅高性能。
然而，在使用PDO(Masked)等像素可编程光栅化时，纳尼特遇到了性能问题。启用PDO或Mask时，可能需要读取Texture，根据读取的Texel决定像素光栅化深度或是否被Discard。读取纹理需计算uv坐标，而uv又需同时计算重心坐标，增加指令数量，降低寄存器使用效率，影响Active Warps数量，降低延迟隐藏能力，导致整体性能下降。复杂材质指令进一步加剧问题。
此外，当Cluster包含多种材质时，同一Cluster中的三角形被重复光栅化多次，尤其是材质仅覆盖少数三角形时，大量线程闲置，浪费GPU计算资源。
为解决这些问题，纳尼特引入基于GPU SIMT/SIMD的Vertex Reuse Batch技术。技术思路如下：将每个Material对应的三角形再次分为每个为一组的Batch，每Batch对应一组线程，每个ThreadGroup有个线程，正好对应一个GPU Warp。利用Wave指令共享所有线程中的变换后的顶点数据，无需LDS，减少寄存器数量，增加Warp占用率，提升整体性能。
Vertex Reuse Batch技术的启用条件由Shader中的NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏控制。
预处理阶段，纳尼特在离线时构建Vertex Reuse Batch，核心逻辑在NaniteEncode.cpp中的BuildVertReuseBatches函数。通过遍历Material Range，统计唯一顶点数和三角形数，达到顶点去重和优化性能的目标。
最终，数据被写入FPackedCluster，根据材质数量选择直接或通过ClusterPageData存储Batch信息。Batch数据的Pack策略确保数据对齐和高效存储。
理解Vertex Reuse Batch后，再来回顾Rasterizer Binning的数据：RasterizerBinData和RasterizerBinHeaders。在启用Vertex Reuse Batch时，这两者包含的是Batch相关数据，Visible Index实际指的是Batch Index，而Triangle Range则对应Batch的三角形数量。
当Cluster不超过3个材质时，直接从FPackedCluster中的VertReuseBatchInfo成员读取每个材质对应的BatchCount。有了BatchCount，即可遍历所有Batch获取对应的三角形数量。在Binning阶段的ExportRasterizerBin函数中，根据启用Vertex Reuse Batch的条件调整BatchCount，表示一个Cluster对应一个Batch。
接下来，遍历所有Batch并将其对应的Cluster Index、Triangle Range依次写入到RasterizerBinData Buffer中。启用Vertex Reuse Batch时，通过DecodeVertReuseBatchInfo函数获取Batch对应的三角形数量。对于不超过3个材质的Cluster，DecodeVertReuseBatchInfo直接从Cluster的VertReuseBatchInfo中Unpack出Batch数据，否则从ClusterPageData中根据Batch Offset读取数据。
在Binning阶段的AllocateRasterizerBinCluster中，还会填充Indirect Argument Buffer，将当前Cluster的Batch Count累加，用于硬件光栅化Indirect Draw的Instance参数以及软件光栅化Indirect Dispatch的ThreadGroup参数。这标志着接下来的光栅化Pass中，每个Instance和ThreadGroup对应一个Batch，以Batch为光栅化基本单位。
终于来到了正题：光栅化。本文主要解析启用Vertex Reuse Batch时的软光栅源码，硬件光栅化与之差异不大，此处略过。此外，本文重点解析启用Vertex Reuse Batch时的光栅化源码，对于未启用部分，除可编程光栅化外，与原有固定光栅化版本差异不大，不再详细解释。
CPU端针对硬/软光栅路径的Pass，分别遍历所有Raster Bin进行Indirect Draw/Dispatch。由于Binning阶段GPU中已准备好Draw/Dispatch参数，因此在Indirect Draw/Dispatch时只需设置每个Raster Bin对应的Argument Offset即可。
由于可编程光栅化与材质耦合，导致每个Raster Bin对应的Shader不同，因此每个Raster Bin都需要设置各自的PSO。对于不使用可编程光栅化的Nanite Cluster，即固定光栅化，为不降低原有性能，在Shader中通过两个宏隔绝可编程和固定光栅化的执行路径。
此外，Shader中还包括NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏，实现软/硬光栅路径、Compute Pipeline、Graphics Pipeline、Mesh Shader、Primitive Shader与材质结合生成对应的Permutation。这部分代码冗长繁琐，不再详细列出讲解，建议自行阅读源码。
GPU端软光栅入口函数依旧是MicropolyRasterize，线程组数量则根据是否启用Vertex Reuse Batch决定。
首先判断是否使用Rasterizer Binning渲染标记，启用时根据VisibleIndex从Binning阶段生成的RasterizerBinHeaders和RasterizerBinData Buffer中获取对应的Cluster Index和光栅化三角形的起始范围。当启用Vertex Reuse Batch，这个范围是Batch而非Cluster对应的范围。
在软光栅中，每线程计算任务分为三步。第一步利用Wave指令共享所有线程中的Vertex Attribute，线程数设置为Warp的Size，目前为，每个Lane变换一个顶点，最多变换个顶点。由于三角形往往共用顶点，直接根据LaneID访问顶点可能重复，为确保每个Warp中的每个Lane处理唯一的顶点，需要去重并返回当前Lane需要处理的唯一顶点索引，通过DeduplicateVertIndexes函数实现。同时返回当前Lane对应的三角形顶点索引，用于三角形设置和光栅化步骤。
获得唯一顶点索引后，进行三角形设置。这里代码与之前基本一致，只是写成模板函数，将Sub Pixel放大倍数SubpixelSamples和是否背面剔除bBackFaceCull作为模板参数，通过使用HLSL 语法实现。
最后是光栅化三角形写入像素。在Virtual Shadow Map等支持Nanite的场景下，定义模板结构TNaniteWritePixel来实现不同应用环境下Nanite光栅化Pipeline的细微差异。
在ENABLE_EARLY_Z_TEST宏定义时，调用EarlyDepthTest函数提前剔除像素，减少后续重心坐标计算开销。当启用NANITE_PIXEL_PROGRAMMABLE宏时，可以使用此机制提前剔除像素。
最后重点解析前面提到的DeduplicateVertIndexes函数。
DeduplicateVertIndexes函数给每个Lane返回唯一的顶点索引，同时给当前Lane分配三角形顶点索引以及去重后的顶点数量。
首先通过DecodeTriangleIndices获取Cluster Local的三角形顶点索引，启用Cluster约束时获取所有Lane中最小的顶点索引，即顶点基索引。将当前三角形顶点索引（Cluster Local）减去顶点基索引，得到相对顶点基索引的局部顶点索引。
接下来生成顶点标志位集合。遍历三角形三个顶点，将局部顶点索引按顺序设置到对应位，表示哪些顶点已被使用。每个标志位是顶点的索引，并在已使用的顶点位置处设置为1。使用uint2数据类型，最多表示个顶点位。
考虑Cluster最多有个顶点，为何使用位uint2来保存Vertex Mask而非位？这是由于Nanite在Build时启用了约束机制（宏NANITE_USE_CONSTRAINED_CLUSTERS），该机制保证了Cluster中的三角形顶点索引与当前最大值之差必然小于（宏CONSTRAINED_CLUSTER_CACHE_SIZE），因此，生成的Triangle Batch第一个索引与当前最大值之差将不小于，并且每个Batch最多有个唯一顶点，顶点索引差的最大值为，仅需2个位数据即可。约束机制确保使用更少数据和计算。
将所有Lane所标记三个顶点的Vertex Mask进行位合并，得到当前Wave所有顶点位掩码。通过FindNthSetBit函数找出当前Lane对应的Mask索引，加上顶点基索引得到当前Lane对应的Cluster Local顶点索引。
接下来获取当前Lane对应的三角形的Wave Local的三个顶点索引，用于后续通过Wave指令访问其他Lane中已经计算完成的顶点属性。通过MaskedBitCount函数根据Vertex Mask以及前面局部顶点索引通过前缀求和得到当前Lane对应的Vertex Wave Local Index。
最后统计Vertex Mask所有位，返回总计有效的顶点数量。
注意FindNthSetBit函数，实现Lane与顶点局部索引（减去顶点基索引）的映射，返回当前Lane对应的Vertex Mask中被设置为1的位索引。如果某位为0，则返回下一个位为1的索引。如果Mask中全部位都设置为1，则实际返回为Lane索引。通过二分法逐渐缩小寻找索引范围，不断更新所在位置，最后返回找到的位置索引。
最后，出于验证目的进行了Vertex Reuse Batch的性能测试。在材质包含WPO、PDO或Mask时关闭Vertex Reuse Batch功能，与开启功能做对比。测试场景为由每颗万个三角形的树木组成的森林，使用Nsight Graphics进行Profiling，得到GPU统计数据如下：
启用Vertex Reuse Batch后，软光栅总计耗时减少了1.毫秒。SM Warp总占用率有一定提升。SM内部工作量分布更加均匀，SM Launch的总Warp数量提升了一倍。长短板Stall略有增加，但由于完全消除了由于LDS同步导致的Barrier Stall，总体性能还是有很大幅度的提升。
至此，Nanite可编程光栅化源码解析讲解完毕。回顾整个解析过程，可以发现UE5团队并未使用什么高深的黑科技，而是依靠引擎开发者强悍的工程实现能力完成的，尤其是在充分利用GPU SIMT/SIMD机制榨干机能的同时，保证了功能与极限性能的实现。这种能力和精神，都很值得我们学习。
Linux内核黑科技——mmap实现详解
本文旨在详细阐述 Linux 内核中的 mmap 实现机制。mmap 的全称是 memory map，即内存映射，其功能是将文件内容映射到内存中，允许我们直接对映射的内存区域进行读写操作，效果等同于直接对文件进行读写。 mmap 实现分为两个关键步骤：文件映射和缺页异常处理。首先，使用 mmap() 系统调用时，内核会通过 do_mmap_pgoff() 函数进行处理，这一过程主要是为进程分配虚拟内存空间，并初始化相关数据结构。文件映射则通过 mmmap_region() 函数完成，该函数负责在 vm_area_struct 结构中登记文件信息，以便后续的内存访问操作。 在文件映射阶段，虚拟内存地址会映射到文件的页缓存中。当进程试图访问映射后的虚拟内存地址时，若该地址对应的内容未被加载到物理内存中，则会导致缺页异常。这就是我们接下来要介绍的第二步：缺页异常处理。 当 CPU 触发缺页异常时，内核会调用 do_page_fault() 函数来处理这一异常情况。在这一过程中，文件的页缓存内容会被加载到物理内存中，与虚拟内存地址建立起映射关系。这一机制确保了当进程访问文件内容时，可以无缝地在物理内存和文件之间进行数据交换，从而实现高效的文件读写操作。 综上所述，mmap 通过将文件内容映射到虚拟内存中，允许我们直接对映射区域进行读写操作，而背后的关键在于文件的页缓存与虚拟内存地址之间的动态映射。这一机制是 Linux 内核实现高效文件访问和管理的重要技术之一。 对于需要深入学习 Linux 内核源码、内存调优、文件系统、进程管理、设备驱动、网络协议栈等领域的开发者，推荐加入 Linux 内核源码交流群：，群内提供丰富的学习资源，包括精选书籍、视频资料等，以及价值的内核资料包，包含视频教程、电子书、实战项目及代码。前名加入者还将获得额外赠送的资料。 此外，我们整理了以下精选文章，供对 Linux 内核感兴趣的读者参考：浅谈 ARM Linux 内核页表的块映射
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B站直播间黑科技增加人气详细使用教程
B站直播间黑科技增加人气详细使用教程？
1.软件的下载，大家自己寻找下即可，过程就直接开始了。大家不要在意那个箭头，页面往下拉即可看到点击”这里“源码
2.之后我们先找个位置下载下来即可
3.然后我们打开C盘，找到Paython 或Paython，打开文件夹
4.然后将我们的live-number.py丢进去就好了
5.首先我们给Notepad++设置语言，如图顺序
6.接着我们用Notepad++打开（ctrl+O）打开live-number.py
7.之后依旧如图，用命令行打开，即可进入cmd的那个界面
8.最后输入运行代码即可。
