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渲染之路:拨见日

,这篇文章之于之后构建渲染之路来说,无异于拨见日的作。 这个方案是ATI(著名显卡生产商,06年被AMD收购)发明的,已经于Ogre 2.1(开源的面向对象的3D)。UE4(大名鼎鼎的虚幻)正在针对VR研发前向着色,不知道是不是也是这个。 以我自身的角度出发,我列出来了以下一些要求:开源,但是项目规模还未到非常庞大的程度,避免研究周期过长具备一定规模的使人数和影响力保持更新,所方案不至于落后行业太久使C++语言编写,具备跨特性支持 2D3D渲染,实现粒子系统、光源、动画系统、后处理等多项功能中的几种具备多自动切换渲染驱动的话更好我从上面调查后的列表里整理出了以下几个符合语言、使人数、持续更新、支持效果等方面都比较符合的来优先作为研究的对象 :外网评价的截止2019最佳游戏,下面的GoDot排第二,第一是UnrealUrho3D历史久远使人数比Godot少很多,各方面表现比较中庸轻量级项目,支持在该的基础上方便地扩展各种效果组件总结至此我们完成了在迈出跨渲染第一步之前的铺垫工作

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Docker - 支持的

支持的Docker 可以在一系列服务器上进行安装,比如说 Linux ,macOS 和 Windows 10 需要通过 Docker 的 静态二进制安装程序 来进行客户端进行安装。 访问下面的链接访问可以支持的操作列表。 , 并且使的 Debian 的替代版本来进行进行安装。 请参考你使的操作系统版本的文档来找到与 Ubuntu 版本对的衍生版本。一些 Linux 的发行版本会在这些操作系统的仓库中自行提供针对 Docker Engine 的安装包。 如果你发现有使的问题,你该向这些操作系统进行维护组织提出。Docker 针对手动进行安装,提供了 binaries 二进制安装包。这些二进制安装包该可以使在任何的 Linux 分发版本上。

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    KubeVela:标准化的原生构建

    大家好,很高兴来到“GO 开源说” 跟大家分享开源项目背后的一些故事、设计思想以及使方法,今天分享的项目是 KubeVela,一个标准化的原生构建。 我是来自阿里原生团队的孙健波(花名:天元),也是 KubeVela 这个项目的核心作者之一。 ----一言以蔽之,KubeVela 是一个面向构建者的、简单易但又高度可扩展的原生构建。 值得一提的是,作为 Kubernetes 原生的构建,KubeVela 的上述抽象机制和 Appfile 本身,全部都以声明式 API 的方式实现在 Kubernetes 当中,其中 Appfile 总结 ----作为 Kubernetes 上第一个原生构建以及 OAM 模型的完整实现,KubeVela 为构建者提供的能力远不止这些,比如后续即将开源的统一灰度框架、多集群多环境的交付组件

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    KubeVela 正式开源:一个高可扩展的原生与核心

    一言以蔽之,KubeVela 是一个简单易且高度可扩展的管理与核心。KubeVela 是基于 Kubernetes 与 OAM 技术构建的。 在这一点上,KubeVela 可以被认为是原生社区的 Heroku。另一方面,对于团队来讲,KubeVela 是一个强大并且高可扩展的原生核心。 基于这样一个团队可以快速、高效地以 Kubernetes 原生的方式在 KubeVela 中植入任何来自原生社区的管理能力,从而基于 KubeVela 打造出自己需要的原生,比如: 乃至任何面向户的原生项目。? 在今天的 Kubernetes 社区中,不乏各种“面向户”、“面向”的 Kubernetes 上层系统。但正如前文所述,这些都无一例外的入了自己的专属上层抽象、户界面和插件机制。

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    Unity游戏登录Linux

    这意味着游戏开发商可以使 Unity 游戏为 Linux 户开发游戏,而之前这一只支持 Windows 和 OS X。 该实验性构建版基于 Unity 5.1.0f3 ,并提供如下的能力:独立的Linux、Mac、WindowsWebGLWebPlayerAndroidTizenSamsungTV系统要求Unity 虽然官方只宣称对 Ubuntu x64 进行支持,但其还是可以运行在其它 64 位的 Linux 上。当然,系统还必需安装有 Nvidia、AMD 或 Intel 的专业显卡和驱动程序。 如果满足以上两个条件,我们可以使 .deb 文件来进行安装:http:download.unity3d.comdownload_unityunity-editor-5.1.0f3+2015082501 _amd64.deb对于其它 Linux 发行版,我们可以使如下脚本进行安装:http:download.unity3d.comdownload_unityunity-editor-installer

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    SAP的HTTPS证书

    url:https://jerry-demo-server.cfapps.eu10.hana.ondemand.com/env

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    SAP里的三叉戟

    SAP MTA: Multi Target ApplicationJerry前一篇文章 学而不思则罔 - SAPABAP编程环境的由来和适场景 里介绍过,随着SAP的出现,SAP开发生态圈告别了过去单凭 现代企业级,越来越不青睐过去传统的单体式架构,取而代之的是采微服务的思想,将复杂的单体根据业务拆分成一个个细粒度的分散的松耦合模块,这些模块可以由不同的编程语言和技术栈实现。 通过MTA管理的模块,所有运行时的依赖问题都能得到妥善处理。 本文只是对SAP上的MTA模型进行Hello world级别的介绍,更多SAP MTA高级法,请参考SAP官方文档:在SAP WebIDE里根据向导可以很容易地创建一个MTA项目:创建模板选择Multi 希望这篇文章能让大家对SAP提供的MTA模型有一个最基本的认识,感谢阅读。国庆黄金周的第二天,祝大家国庆愉快。

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    创建新浪计算

    •Sina App Engine(以下简称SAE)是新浪研发中心于2009年8月开始内部开发,并在2009年11月3日正式推出第一个Alpha版本的国内首个公有计算,SAE是新浪计算战略的核心组成部分 这里选择PHP的,也可以选其它语言哦? 然后选择上传代码包,提供微信接口代码 注意要采专业的软件,设置编码为UTF-8,同时压缩为zip的文件,才可以上传哦,不使记事本哦? 上传成功的话,点击编辑代码,是可以看到我们的代码的哦?

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    Spring整合activiti工作流实例

    概述内容本文是基于spring 框架,简单介绍了Spring整合activiti工作流的一下实例在常的ERP系统、OA系统的开发中,工作流是一个必不可少的工具。 本项目旨在基于Spring这一,整合业界流行的工作流Activiti,并建立了两个完整的工作流进行演示:请假OA和采购流程。 其中包含的内容如下:1.不采activiti自带的户、角色功能,因为过于简单,转而自行实现一个户、角色、权限的三级结构,户到角色,角色到权限均为多对多映射,持久层框架使mybatis的collection 和association标签嵌套实现;2.使默认的户登录后(户名xiaomi,密码1234),可看到已部署好的两个流程,请假OA和采购流程,其中,请假OA包含了户任务、排他网关、起始结束事件,较为简单 ;采购流程除此之外,还使了异常结束事件、子流程和边界事件的使;3.两个流程均包含了待办任务签收、运行流程进度追踪、已运行完流程历史记录查看的功能,运行流程进度在流程图中以红色标注;4.使时,将流程数据和业务数据相分离

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    百度跨 AI 推理加速 -- Anakin

    推理阶段的性能好坏既关系到户体验,又关系到企业的服务成本,甚至在一些极端上(比如无人驾驶)直接关系到个人生命财产安全。 推理的首要任务就是将性能优异且计算量庞大的深度学习框架快速部署到不同的硬件架构之上,并且能够保持性能相对高效。 然而纵观开源社区和闭源解决方案,没有任何一款推理可以同时满足开源、跨、高性能三个特性。 1、支持众多异构-跨Anakin广泛的和各个硬件厂商合作,采联合开发或者部分计算底层自行设计和开发的方式,为Anakin打造不同硬件的计算。 Anakin多层次的第一个层次:Anakin可以是一个计算库;第二个层次:Anakin可以是一个独立的推理;第三个层次:Anakin可以通过Anakin-rpc构建一个完整的推理服务。

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    Drools规则如何进行架构

    在《Drools7 规则视频教程》的交流群中,有同学提出这样的问题:如果不想使Drools官方提供的Workbench和KIE-Server进行规则的管理,而自行进行相系统研发,该如何设计相架构呢 但如果你的团队没有太多的时间投入,选择使它们也是不错的。其次,如果真的想自己开发对的规则管理,那你需要做的事情就仿照它们、抄它们的思路,并简化实现它们。 下面的图是在《Drools规则Workbench实战》视频教程中为大家分析的Drools官方几个系统的功能与角色。 ? 既然我们了解了各个系统的功能,那么抄起来就容易多了。 Drools技术视频CSDN学院:《Drools7 规则视频教程》CSDN学院:《Drools7系列优惠套餐》CSDN学院:《Drools7规则进阶教程》CSDN学院:《Drools7规则入门教程

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    WEKA

    监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利这个模型将所有的输入映射为相的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的 机器学习比较机器学习提供了从头到尾完成一个机器学习项目的功能,包括数据分析,数据准备,建模和算法评估及选择。 常的机器学习有:(1)WEKA:一款免费开源的机器学习和数据挖掘可视化工具软件,其操作简便,运行速度快,尤其适合小规模的机器学习建模,适合于科研探索和机器学习入门人员等;(2)RapidMiner :在机器学习领域是一个全面综合的软件工具,在算法和可视化效果方面都很突出,特别适于不同数据的多方面分析和研究,适于数据和业务分析人员;(3)Knime:接近RapidMiner,但界面比较复杂,比较适合开发人员 例如:当天气是多的时候,可以外出游玩,当天气是雨天并且有风的时候,不可以外出游玩。

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    使SAPAndroid SDK创建Mobile

    developers.sap.comtrials-downloads.htmlhttps:developers.sap.comtopicscloud-platform-sdk-for-android.htmlAndroid SDK安装完毕后,使项目创建向导新建一个项目 :使SAP Cloud Platform mobile service上已经创建好的:com.sap.wizapp:这个com.sap.wizapp的配置在SAP Cloud Platform的mobile SAP Cloud Platform Android SDK会自动给我们创建一个模板:点击Run按钮启动:选择在模拟器上运行:点击Get Started,进入户登录页面:输入SAP Cloud Platform的户名和密码:创建本地Passcode:之后看到destination指向的OData服务的entity:选择Products,能看到产品列表:选中某个产品,进入其明细页面。

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    构建端到端原生

    作为一个全功能的即服务(PaaS), App Platform 解决了从开发到 Kubernetes 支持的高度可扩展和弹性的原生部署的操作方面的问题,同时保持了尽可能简单的户体验。 我们借鉴了 Kubernetes 的核心原则,并将其带到的集群层面。 一旦新的集群准备就绪,我们就可以指示协调器开始安全地将迁移到它们。检测和构建与开发者相遇。 OCI 镜像实现了 Cloud Native Buildpacks 功能,检测,当户第一次设置他们的和在构建过程中发生。 总结将所有这些技术结合在一起,消除了大多数程序无法达到的复杂性和运营投资,以最小的户努力提供了一流的原生是建立在巨人的肩膀上。

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    Facebook 发布全新跨 Hermes!

    为了提高 Facebook 的性能,我们的团队不断改进自己的 JavaScript 代码和。在分析性能数据时,我们发现 JavaScript 本身是影响启动性能和包体积的重要因素。 垃圾回收策略在移动设备上内存的高效利尤为重要。低端设备的内存有限,通常也没有操作系统虚拟内存,操作系统会强制杀掉使过多内存的程序。当被杀后再次使时需要缓慢地重启,且后功能也会受到影响。 project.ext.react = 懒编译高迭代速度是基于 JavaScript 的的主要优势之一,但预编译字节码会削弱这一优势。 为了优化的大小,我们选择不支持 React Native 程序中似乎不常到的一些语言功能,例如代理和本地 eval()。完整列表可以在我们的 GitHub 上查阅。 Hermes 对远程调试协议的支持允许开发者连接到在其设备上运行的 Hermes ,并使与生产中相同的原生调试其程序。

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    搜索八大覆盖价值分析

    搜索八大渠道价值分析,一句很简单的话概括“网络上一切的有效的搜索覆盖渠道整合起来做全渠道搜索覆盖”那就是搜索覆盖,这也就是为什么搜索能够起到爆发性的作,好比一个原先默默无闻的小企业 搜索覆盖的范围主要包括:1、网页搜索(百度、360、搜狗、soso等)。 4、信息(分类信息、黄页、百科、文库等)。随着互联网技术的进步,到今天已经不同分类形式的分类信息网站的并存。 口碑优化演绎了口碑营销与搜索优化结合,利传播在搜索的收录排名优势,进行热点关键词的排名优化,使得口碑信息能在搜索关键词时在众多信息中脱颖而出获得首页的良好排名,扩大分享口碑源。 信息流广告投放,能根据各渠道后大数据,对目标人群进行广告投放等特点,已经成为当前互联网付费营销的主流模式,从微博广告、朋友圈广告、短视频广告、到今日头条间隙广告,信息流广告可以说在互联网各个渠道内无处不在

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    基于以上背景我们研发了有赞自动化服务回归验证 - 对比(replay),通过它可以对服务接口进行自动化回归验证,可以大大降低测试成本和提升测试效率。 二、认识对比2.1 对比是什么对比是一个高效的服务回归验证,它通过复制线上真实请求到预发环境执行,然后对比线上和预发响,通过判断线上和预发请求响结果来识别接口正确性,其中通过请求的响结果来验证服务接口正确性主要基于这样的经验 对比主要包含以下几个组件:客户端 SDK:于拦截线上请求和响,并将请求和响组装后发送到 MQ;对比服务端:整个对比服务的核心,进行请求重放和结果比对,并负责存储不一致信息;对比控制 3.1.2 对比服务端下面是对比服务端结构图,主要包含2个处理逻辑:请求重放:支持 dubbo 请求重放(使 dubbo 泛化调方式)和 rest 接口请求重放;结果比对:对预发和线上的请求响结果进行比对 下面是服务端的一些设计要点:要做好防误报,在对比的早期使过程中我们发现误报很频繁,如果不处理使者就要花费大量的时间排查误报。

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