1.10分钟快速精通rollup.js——Vue.js源码打包原理深度分析
2.原件源码是包源什么意思？
3.详解golang中bufio包的实现原理
4.4.AMCL包源码分析 | 传感器模型与sensor文件夹
5.包c是什么意思
6.5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)

10分钟快速精通rollup.js——Vue.js源码打包原理深度分析

       Vue.js源码打包基于rollup.js的API，流程大致可分为五步。码原码包首先将Vue.js源码clone到本地，理源安装依赖，什意思然后通过build指令进行打包。包源打包成功后会在dist目录下创建打包文件。码原码包druid源码sql解析器源码解析Vue.js还提供了另外两种打包方式：“build:ssr"和"build:weex”。理源

       Vue.js打包源码分析，什意思Vue.js源码打包基于rollup.js的包源API，流程大致可分为五步，码原码包如下图所示：执行npm run build时，理源会从scripts/build.js开始执行。什意思前5行分别导入了5个模块，包源这5个模块的码原码包用途在前置学习教程中已经详细过。第7行通过同步方法判断dist目录是理源否存在，如果不存在则通过同步方法创建dist目录。生成rollup配置，生成dist目录后，通过以下代码生成了rollup的配置文件。代码虽然只有短短一句，但是做了很多事情。首先它加载了scripts/config.js模块，然后调用其中的getAllBuilds()方法。接下来导入了scripts/alias.js模块，alias.js模块输出了一个对象，这个对象中定义了所有的别名及其对应的绝对路径。这个模块中定义了resolve()方法，用于生成绝对路径。

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原件源码是什么意思？

       原件源码是指一个软件或者一个系统最原始的代码。原件源码包含了程序员亲手编写的所有代码，包括注释和空行。原件源码的好处是可以让其他程序员更深入地理解和学习一个软件或者系统的实现原理，同时也方便开发者进行二次开发。

       对于一些开源的软件或者系统，原件源码是完全对外公开的。这种方式可以促进开源社区的成长，让更多的开发者参与到项目的开发过程中来；同时也可以增强软件或系统的透明度和稳定性，减少潜在的安全隐患。

       对于商业软件或者系统来说，公开原件源码是不太可能的，出于商业利益的考虑，商业软件或系统的原件源码只会被少数人掌握。但是，对于一些开放式的商业软件或者系统，其开发者也会建立自己的开发者社区，并提供一定程度的源码开放性，让开发者可以在有限程度上参与到项目的开发中来。

详解golang中bufio包的实现原理

       æœ€è¿‘用golang写了一个处理文件的脚本，由于其中涉及到了文件读写，开始使用golang中的 io 包，后来发现golang 中提供了一个bufio的包，使用这个包可以大幅提高文件读写的效率，于是在网上搜索同样的文件读写为什么bufio 要比io的读写更快速呢？根据网上的资料和阅读源码，以下来详细解释下bufio的高效如何实现的。

        bufio 包介绍 

        bufio包实现了有缓冲的I/O。它包装一个io.Reader或io.Writer接口对象，创建另一个也实现了该接口，且同时还提供了缓冲和一些文本I/O的帮助函数的对象。

        以上为官方包的介绍，在其中我们能了解到的信息如下：

        bufio 是通过缓冲来提高效率

        简单的说就是，把文件读取进缓冲（内存）之后再读取的时候就可以避免文件系统的io 从而提高速度。同理，在进行写操作时，先把文件写入缓冲（内存），然后由缓冲写入文件系统。看完以上解释有人可能会表示困惑了，直接把 内容->文件 和 内容->缓冲->文件相比， 缓冲区好像没有起到作用嘛。其实缓冲区的设计是为了存储多次的写入，最后一口气把缓冲区内容写入文件。下面会详细解释

        bufio 封装了io.Reader或io.Writer接口对象，并创建另一个也实现了该接口的对象

        io.Reader或io.Writer 接口实现read() 和 write() 方法，对于实现这个接口的对象都是可以使用这两个方法的

        bufio 包实现原理

        bufio 源码分析

        Reader对象

       bufio.Reader 是bufio中对io.Reader 的封装

        // Reader implements buffering for an io.Reader object.

        type Reader struct {

          buf     []byte

          rd      io.Reader // reader provided by the client

          r, w     int    // buf read and write positions

          err     error

          lastByte   int

          lastRuneSize int

        }

        bufio.Read(p []byte) 相当于读取大小len(p)的内容，思路如下：

        当缓存区有内容的时，将缓存区内容全部填入p并清空缓存区

        当缓存区没有内容的时候且len(p)>len(buf),即要读取的内容比缓存区还要大，直接去文件读取即可

        当缓存区没有内容的时候且len(p)<len(buf),即要读取的内容比缓存区小，缓存区从文件读取内容充满缓存区，并将p填满（此时缓存区有剩余内容）

        以后再次读取时缓存区有内容，将缓存区内容全部填入p并清空缓存区（此时和情况1一样）

        以下是源码

        // Read reads data into p.

        // It returns the number of bytes read into p.

        // The bytes are taken from at most one Read on the underlying Reader,

        // hence n may be less than len(p).

        // At EOF, the count will be zero and err will be io.EOF.

        func (b *Reader) Read(p []byte) (n int, err error) {

          n = len(p)

          if n == 0 {

            return 0, b.readErr()

          }

          if b.r == b.w {

            if b.err != nil {

              return 0, b.readErr()

            }

            if len(p) >= len(b.buf) {

              // Large read, empty buffer.

              // Read directly into p to avoid copy.

              n, b.err = b.rd.Read(p)

              if n < 0 {

                panic(errNegativeRead)

              }

              if n > 0 {

                b.lastByte = int(p[n-1])

                b.lastRuneSize = -1

              }

              return n, b.readErr()

            }

            // One read.

            // Do not use b.fill, which will loop.

            b.r = 0

            b.w = 0

            n, b.err = b.rd.Read(b.buf)

            if n < 0 {

              panic(errNegativeRead)

            }

            if n == 0 {

              return 0, b.readErr()

            }

            b.w += n

          }

         // copy as much as we can

          n = copy(p, b.buf[b.r:b.w])

          b.r += n

          b.lastByte = int(b.buf[b.r-1])

          b.lastRuneSize = -1

          return n, nil

        }

        说明：

        reader内部通过维护一个r, w 即读入和写入的位置索引来判断是否缓存区内容被全部读出

        Writer对象

        bufio.Writer 是bufio中对io.Writer 的封装

        // Writer implements buffering for an io.Writer object.

        type Writer struct {

          err error

          buf []byte

          n  int

          wr io.Writer

        }

        bufio.Write(p []byte) 的思路如下

        判断buf中可用容量是否可以放下 p

        如果能放下，直接把p拼接到buf后面，即把内容放到缓冲区

        如果缓冲区的可用容量不足以放下，且此时缓冲区是空的，直接把p写入文件即可

        如果缓冲区的可用容量不足以放下，且此时缓冲区有内容，则用p把缓冲区填满，把缓冲区所有内容写入文件，并清空缓冲区

        判断p的剩余内容大小能否放到缓冲区，如果能放下（此时和步骤1情况一样）则把内容放到缓冲区

        如果p的剩余内容依旧大于缓冲区，（注意此时缓冲区是空的，情况和步骤2一样）则把p的剩余内容直接写入文件

        // Write writes the contents of p into the buffer.

        // It returns the number of bytes written.

        // If nn < len(p), it also returns an error explaining

        // why the write is short.

        func (b *Writer) Write(p []byte) (nn int, err error) {

          for len(p) > b.Available() && b.err == nil {

            var n int

            if b.Buffered() == 0 {

              // Large write, empty buffer.

              // Write directly from p to avoid copy.

              n, b.err = b.wr.Write(p)

            } else {

              n = copy(b.buf[b.n:], p)

              b.n += n

              b.flush()

            }

            nn += n

            p = p[n:]

          }

          if b.err != nil {

            return nn, b.err

          }

          n := copy(b.buf[b.n:], p)

          b.n += n

          nn += n

          return nn, nil

        }

        说明：

        b.wr 存储的是一个io.writer对象，实现了Write()的接口，所以可以使用b.wr.Write(p) 将p的内容写入文件

        b.flush() 会将缓存区内容写入文件，当所有写入完成后，因为缓存区会存储内容，所以需要手动flush()到文件

        b.Available() 为buf可用容量，等于len(buf) - n

        下图解释的是其中一种情况，即缓存区有内容，剩余p大于缓存区

4.AMCL包源码分析 | 传感器模型与sensor文件夹

       AMCL包在机器人定位中扮演关键角色，通过粒子滤波器实现对机器人位姿的估计。本文将深入探讨AMCL包的核心组成部分：运动模型与观测模型，以及它们对输出位姿的影响机制。运动模型与观测模型共同协作，确保粒子滤波器能够准确地跟随机器人运动，并通过观测更新粒子的权重，最终输出机器人在环境中的估计位姿。

       在AMCL包中，传感器模型主要体现在两个重要类的定义：AMCLSensor和AMCLSensorData。AMCLSensor类提供了一组接口，用于根据运动模型更新粒子滤波器，同时定义运动模型中的位姿。与此并行的是AMCLSensorData类，它负责组织AMCLSensor类的实例，确保它们能够协同工作以实现高效的粒子滤波。

       运动模型是AMCL包中的核心组件之一，它主要关注于根据机器人当前的运动类型（如差分驱动或全向驱动）来选择相应的运动模型。这些模型通过更新粒子样本的位姿来反映机器人的运动情况。运动模型通常涉及定义不同输入参数，并通过模拟机器人的物理运动来更新粒子滤波器的状态。

       观测模型则负责对粒子滤波器进行观测更新，即根据传感器输入（如激光雷达或里程计数据）计算每个粒子样本的权重。观测模型的选择通常取决于所使用的传感器类型，例如激光雷达传感器可能采用波束模型、似然域模型或极大似然域模型等。在实现中，观测模型通过定义测量值、最大测量距离和激光射线数目等参数来描述传感器特性，并基于这些参数计算粒子样本的权重。

       运动模型与观测模型之间的关系至关重要。运动模型通过更新粒子样本的位姿来反映机器人的运动，而观测模型则基于这些更新后的位姿计算权重。两者相辅相成，共同驱动粒子滤波器的迭代更新，最终输出机器人在环境中的估计位姿。

       在AMCL包中，运动模型和观测模型的实现涉及多个层次的细节，包括对运动模型的参数化、对观测模型的选择和配置、以及粒子滤波器的更新算法。这些组件共同协作，确保AMCL包能够提供准确、实时的机器人定位和定位修正能力。

       综上所述，AMCL包通过运动模型和观测模型的协同作用，为机器人提供了强大的定位能力。这些模型在实现中紧密集成，确保了粒子滤波器的高效运行和准确性。AMCL包的传感器部分不仅提供了对运动和观测的详细建模，还为后续的机器人定位应用提供了坚实的基础。

包c是什么意思

       以下是详细解释：

一、包的概念

       在计算机科学和软件开发中，“包”通常指的是一组相关的代码、文件、库或其他资源的集合，用于提供某种特定的功能或服务。这些资源可能包括源代码、二进制文件、配置文件等。这些资源通常会被打包成一个独立的单元，以便于分发、安装和使用。在软件开发领域，包管理是一个重要的环节，能帮助开发者快速整合第三方库，提高工作效率。因此，“包”在软件行业中有着重要的地位。它用于管理软件中的组件、库以及它们之间的依赖关系。同时，“包”还可以帮助开发者在不同环境中方便地安装和卸载软件组件，使软件开发和管理变得更加灵活和高效。在这种背景下，我们可以知道，“包C”很可能是指某种特定的软件包中涉及C语言的部分。至于具体含义，则需要结合具体的上下文来理解。它可能是某个软件项目中专门处理C语言相关功能的模块，也可能是包含C语言库或工具的软件包。理解这些内容可能需要更多关于项目背景和系统架构的信息。希望这些基本解释有助于更好地理解包C这个概念的含义和用途。在实际应用中，还需要结合具体场景进行理解和应用。例如，在某些编程语境下，“包C”可能指的是一个包含C语言库或工具的特定软件包，用于支持特定的开发任务或功能实现。因此，要准确理解这个概念，还需要关注相关的技术文档和社区讨论等上下文信息。

       二、关于包C的具体内容和使用方式等细节问题可能需要进一步查阅相关的技术文档或社区讨论来获取更详细的信息。因为不同的项目和环境可能会使用不同的包管理方式，并且每个包的具体功能和用途也可能有所不同。因此只有通过了解具体的项目背景和上下文信息才能准确地理解包C的含义和用法。

5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)

       粒子滤波器这部分内容较为复杂，涉及众多理论与数据结构，我们将分多个部分进行介绍。本部分内容主要对pf文件夹进行简要分析，包括蒙特卡罗定位在pf中的代码实现、KLD采样算法的理论介绍及其在pf中的具体实现。

       pf文件夹主要由以下部分组成：3✖3对称矩阵的特征值和特征向量的分解、kdtree的创建与维护方法、Gaussian模型与概率密度模型采样生成粒子、三维列向量、三维矩阵、实现pose的向量运算、局部到全局坐标的转换以及全局坐标到局部坐标的转换。

       接下来，我们将对各个头文件进行简要分析。

       粒子滤波器是AMCL定位的理论基础，属于粒子滤波的一种。关于粒子滤波的原理及代码效果演示，可以参考相关资料。

       AMCL包中的粒子滤波器作用如下：首先，参考pf.cpp中的pf_update_action函数，了解sample_motion_model代码实现；其次，参考pf.cpp中的pf_update_sensor函数，了解measurement_model的代码实现。

       AMCL引入KLD采样理论，对蒙特卡罗定位进行再次改进。参考《概率机器人》第8章，讨论粒子滤波器的效率及采样集大小的重要性。KLD采样是蒙特卡罗定位的一个变种，它能随时间改变粒子数，降低计算资源的浪费。

       3.1 KLD_Sampling_MCL算法介绍：算法将以前的采样集合、地图和最新的控制及测量作为输入，要求统计误差界限err和sigma。在满足统计界限之前，KLD采样将一直产生粒子。算法产生新粒子，直到粒子数M超过Mx和使用者定义的最小值Mx（min）。

       3.2 KLD采样算法在AMCL包中的具体应用：代码在pf.cpp中的pf_update_resample函数中实现。接下来，我们将详细分析pf文件夹里每个CPP文件的代码逻辑。

关于Linux源码包安装的问题

       1、如果从window上下载的源码包，需要上传到linux当中。一般上传到指定的位置。

       2、上传到制定的位置之后，要解压软件，如果软件比较多，一个一个解压太麻烦，所以需要用脚本进行解压。

       3、配置软件：解压完整之后，安装指定的软件。首先进入软件目录。这里以安装l

       4、编译软件：将源码包，编译成可执行的文件。

       5、安装软件：安装就是将编译好的文件，拷贝到指定的目录。

       6、检查一下软件是否安装成功。到指定的目录当中查看，目录中是否存文件。