1.C#开源项目推荐：Watt Toolkit跨平台工具箱支持github网络加速
2.游戏引擎随笔 0x29：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇
3.如何利用GPU来对ffmpeg的源码视频去水印进行加速?
4.CesiumJS 更新日志 1.96 与 1.97 - 新构建工具 esbuild 体验及 Model API 更替完成
5.开启CUDA加速你的MySQL查询cudamysql

C#开源项目推荐：Watt Toolkit跨平台工具箱支持github网络加速

       Watt Toolkit是一个强大的开源跨平台工具箱，专为提升Steam平台游戏体验与加速GitHub访问而设计。库加它具备丰富功能，源码包括网络加速、库加账号切换、源码库存游戏、库加溯源码的真假本地令牌、源码游戏工具等，库加全面优化玩家在Steam平台的源码游戏过程。

       网络加速是库加Watt Toolkit的核心功能，用户只需激活该功能并选择加速GitHub，源码即可享受快速加载与稳定连接。库加这大大提高了访问GitHub的源码效率，使开发者和玩家都能更高效地获取资源与信息。库加

       此外，源码Watt Toolkit还集成了多项实用功能，如便捷的账号切换、方便的库存游戏管理、本地令牌的生成与使用、以及各类游戏辅助工具，全面提升了Steam平台的游戏体验与便利性。

       对于开发者和游戏爱好者而言，Watt Toolkit是一个不可或缺的工具，它不仅提供高效网络加速，还以丰富的溯源码后台功能满足多方面需求，是跨平台游戏与资源获取的理想选择。

       获取Watt Toolkit源码，请访问以下链接：

       lanzoub.com/brn4la

       密码：1vp8

游戏引擎随笔 0x：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇

       Lumen 原理与核心组件介绍

       实时全局光照（RTGI）一直是图形渲染领域的追求目标。UE5的Lumen是基于Epic的新一代游戏引擎开发的RTGI解决方案，它结合了SDF、Voxel Lighting、Radiosity等技术，并且支持软件和硬件光线追踪的混合使用。Lumen的复杂性在于其庞大的源码库，包含个Pass和众多文件，涉及RTGI技术的集成和优化。

       核心理念

       Lumen聚焦于解决Indirect Lighting中的漫反射，利用粗粒度场景描述和非物理精确计算来达到实时性能。核心数学原理是渲染方程，通过Monte Carlo积分简化计算。

       加速结构与SDF Ray Marching

       Ray Tracing依赖加速结构，但GPU并行计算有限。Lumen使用SDF的Ray Marching技术，特别是Mesh DF（距离场）和Global DF（全局距离场）来实现无需硬件支持的SWRT，分别用于短距离和长距离的光线追踪。

       Surface Cache与Radiance Cache

       Surface Cache存储物体表面的材质属性，通过Cube Map简化获取。Radiance Cache则整合了直接光照信息，支持无限反弹全局光照。计划系统源码

       Lumen Scene与Screen Space Probe

       Lumen的低精度粗粒度场景由SDF（Mesh）和Surface Cache（Material）构建，Screen Space Probe用于自适应放置并生成光照信息。

       Voxel Lighting与Radiosity Indirect Lighting

       Voxel Lighting体素化相机周围空间，存储光照信息，通过Radiosity生成间接光照，弥补了Lumen单次Bounce的限制。

       World Space Probe与降噪

       Word Space Probe提供更稳定的远距离光照，通过Clipmap优化性能。降噪策略包括Temporal\Spatial Filter和Importance Sampling。

       总结与流程

       Lumen的Indirect Diffuse流程涉及多个步骤，包括Lumen Scene更新、Lighting以及Final Gather，其GPU端流程图展示了核心数据和操作。

如何利用GPU来对ffmpeg的视频去水印进行加速?

       ffmpeg是一个广泛使用的音视频处理库，其功能丰富，包括音视频分离、视频转码、视频截取等。值得注意的是，ffmpeg在特定场景下能够通过GPU加速提供显著的性能提升。例如，对一个时长5分钟的视频进行去水印操作，在使用GPU加速的情况下，完成该任务可能只需秒左右的libvnc源码讲解时间。这极大地提高了工作效率，让视频处理任务在时间和资源消耗方面变得更加合理。

       ### ffmpeg的GPU加速实现

       要实现ffmpeg的GPU加速，用户需分步进行以下操作：

       1. **系统依赖环境搭建**：在开始之前，确保安装了必要的依赖项，如nasm、yasm、libx等，这些是ffmpeg编译过程中必不可少的工具和支持库。若在编译OpenCV3时遇到问题，如无法检测到ffmpeg，可以通过安装`ffmpeg-devel`包来解决依赖问题。

       2. **安装ffmpeg源码版本**：与yum源安装相比，从源码构建ffmpeg更为灵活，能够确保在各种需求下的最佳性能优化。首先卸载yum源安装的ffmpeg版本，然后从官网下载源码包并执行编译命令，具体步骤参考详细文档。

       ### GPU加速的重要性与应用

       - **硬件加速方案的配置**：在完成ffmpeg源码安装后，确保GPU加速的硬件支持方案已经启用。通常，vdpau是较基础的支持方案，但对于更多GPU资源的利用，尤其是多头 指标源码需要高并发处理的场景，CUVID（CUDA Video Decode）成为了更为合适的选择。

       - **去水印操作的高效实现**：利用ffmpeg提供的delogo功能，结合GPU加速，用户能够快速去除视频中的水印或logo。例如，对于右上方的水印去除，通过命令行指定位置和覆盖区域，加速处理效率显著提高，对比结果显示，使用GPU加速的处理时间仅为未加速处理时间的大约四分之一。

       - **性能对比**：GPU加速与CPU处理相比，不仅在时间上带来巨大优势，还能够通过更高效的资源利用实现更好的能源效率。

       ### 结论与展望

       ffmpeg在利用GPU加速方面的强大功能为视频处理提供了一条快速、高效的路径。然而，用户仍然面临处理后视频质量与原始视频的偏差问题，特别是对于比特率较低的视频片段。尽管如此，通过人为调整输出视频的比特率，能够在一定程度上改善处理后视频的质量。总体而言，ffmpeg不仅极大地提高了视频处理的效率，同时为用户提供了灵活的优化策略，以适应多样化的处理需求和质量控制。随着GPU技术的不断进步和ffmpeg版本的迭代更新，相信未来在处理视频时，GPU加速的优势将进一步凸显，提供更加高效和专业的音视频处理体验。

CesiumJS 更新日志 1. 与 1. - 新构建工具 esbuild 体验及 Model API 更替完成

       本文将对CesiumJS的1.与1.版本进行概述，并详细介绍构建工具esbuild的使用与新Model API的更替。对于1.版本，主要更新内容包括两项过期API消息。至于1.版本，尽管尚未发布，但在源码仓库中已完成Model API的替换，相关更新内容将持续更新。

       在新构建工具esbuild的引入中，CesiumJS项目经历了重大改进，包括优化代码构建过程，减小发行版库文件体积，提升加载速度以及解决Linux系统中Chrome浏览器的长期问题。esbuild的使用不仅带来更小体积的库文件，还加速了构建过程，显著缩短了网络加载时间。

       esbuild与Rollup的对比显示，CesiumJS在构建过程中存在未进行轻量化与最小化处理的问题。因此，选择esbuild作为构建工具，以替代Rollup，来实现ESModule到库文件的转换，同时解决WebWorker的遗留问题。目前，由于Firefox仍未在WebWorker中支持ESModule，开发人员暂时使用Rollup和RequireJS解决此问题。一旦Firefox更新支持，CesiumJS将完全切换至esbuild。

       构建过程中的重头戏包括旧构建指令的移除与新指令的用法。官方对构建脚本进行了重新评估和设计，包括构建、build-ts、build-docs、release等关键指令的引入或变更。这些更新旨在优化构建过程，提高效率并确保兼容性。

       使用esbuild进行构建后，CesiumJS的性能显著提升。例如，与使用gulp时的构建速度相比，使用build指令的加速效果十分明显，从加载时间到库文件大小，都实现了优化。此外，基于HTTP2的CDN传输体积也能进一步提升加载速度。

       未来CesiumJS可能考虑转向TypeScript，并在Firefox支持ESM后，彻底移除RequireJS和Rollup，以进一步加速构建过程和减小发布版本的库代码。对于开发者而言，了解如何最优地引入CesiumJS并利用CDN加速，以及避免应用打包器对CesiumJS的额外打包，将是提高项目性能的关键。

开启CUDA加速你的MySQL查询cudamysql

       开启CUDA加速你的MySQL查询

       近年来，科技的发展让计算机性能的提升成为了必然趋势。在数据处理的领域，随着数据量的不断增加，数据库查询所需的计算能力也越来越高。早在年，Nvidia就推出了CUDA（Compute Unified Device Architecture）加速库，为计算机GPU以及其它协处理器带来了大量的优势，其在加速计算领域中已经得到广泛的应用。MySQL数据库虽然已经在处理大规模数据方面取得了很多进展，但是它的查询性能却仍然存在瓶颈。此时，CUDA的出现就给了MySQL一种新的加速方案，可以通过开启CUDA加速来提升MySQL查询的性能。

       具体来说，CUDA中的核函数可以在GPU上运行，而不是在CPU上运行。如此可以充分利用GPU的并行能力，更加高效地处理大数据量的计算。为了使用CUDA加速MySQL查询，我们需要先安装CUDA库以及CUDA驱动程序，然后重新编译MySQL以支持CUDA加速。以下是一些具体步骤：

       1. 安装CUDA库和CUDA驱动程序

       可以先到Nvidia官网（/cuda-downloads）下载适合自己操作系统的CUDA库和CUDA驱动程序。

       2. 重新编译MySQL

       在安装完成之后，需要重新编译MySQL，以支持CUDA加速。在此之前，我们需要保证已经正确安装了MySQL源代码，可以从MySQL官网（/downloads/mysql/）下载最新的MySQL源代码。

       下载完成后，我们需要先停止MySQL服务，然后解压MySQL源代码，并进入解压后的目录。

       接下来，我们需要编辑MySQL源代码中的configure文件，以支持CUDA加速。具体来说，我们需要添加如下代码：

       ac_arg_enable([cuda], [whether to enable CUDA acceleration], [no])

       完成后，运行如下命令以重新编译MySQL：

       ./configure –enable-cuda && make && make install

       完成后，我们可以启动MySQL服务，并检查是否安装成功。可以通过如下命令查看MySQL是否支持CUDA加速：

       SELECT @@have_cuda;

       如果数据库返回1，则说明已经成功开启CUDA加速功能。

       3. 加速MySQL查询

       现在，我们已经可以使用CUDA加速来执行MySQL查询了。在执行查询前，需要先将要查询的数据上传到GPU中，然后再执行加速的查询。以下是一个简单的示例代码：

       // 加速器初始化

       int cuda_status = cudaInit();

       if (cuda_status != 0) {

       return cuda_status;

       }

       // 将数据上传到GPU

       int host_data[] = { 1, 2, 3, 4, 5 };

       int* device_data = cudaMalloc(sizeof(host_data));

       cudaMemcpy(device_data, host_data, sizeof(host_data), cudaMemcpyHostToDevice);

       // 执行查询操作

       int result;

       cudaSelectQuery(device_data, sizeof(host_data) / sizeof(int), &result);

       // 输出查询结果

       printf(“Result is %d”, result);

       通过以上操作，我们已经可以顺利地开启CUDA加速功能，让MySQL查询得到更快、更高效的计算能力。通过对MySQL的CUDA加速优化，对于大型数据处理需求的用户来说，可以极大地提高MySQL查询性能和数据处理能力。