目的 在研究天龙八部游戏的源码之时, 发现 Ogre 材质的模板部分被单独放在一个 material 文件之内, 继承模板的其他材质则位于另外的文件, 当我使用Ogre 官方源码, 加载脚本时其不会查找位于其他material文件内的基模板, 因此导致继承的材质部分加载失败. 分析 材质脚本文件 举例, 脚本文件"女主角_脸01.material"其内的脚本代码为 material 女主角_鸡蛋脸_01 : premierBaseTemplate { set_texture_alias

下面开始添加国产卫星光谱响应的支持: 以下主要参考文章“6S大气传输模型修改源码添加.自定义卫星光谱响应(以HJ-1B CCD为例)”网址:http://blog.csdn.net/sam92/article/details/50390556 我是在Windows7 64位系统下做的.6sv2.1版本,还是有很多注意问题的. 添加GF-1与GF-2传感器光谱响应支持,从中国资源卫星网站上下载. 1. 修改main.f 解压压缩包之后,找到main.f打开. 可以发现首先出现与传感器有关的代码是在

管理过公众平台的小伙伴都知道,公众平台最重要的是图文的编辑和发布,由于微信公众平台的图文编辑页面比较简陋,功能和样式的比较少,所以一般都是使用专业的微信图文编辑器,koahub软件市场里有一款专门编辑微信图文的源码,可免费下载. 下面是微信编辑器的部分代码: 1.抓取远程图片 <?php /** * 抓取远程图片 */ set_time_limit(0); include("Uploader.class.php"); /* 上传配置 */ $config = array(    

quillJS 富文本编辑器目前是一款很火富文本编辑器,使用广泛,github 上面的 star 有 22,492,虽然说不以 star 论英雄,不过这可以说明它还是比较受欢迎的: 它的特点是:轻量,易上手,易扩展,开源,所见即所得的一款现代编辑器,还有一点是它的实现思路和其他的编辑器有点不一样(会一步步分析),这就是为什么要记录和学习它的原因吧,还有就是为了补充这一块的知识,可以自己独立开发一款真正的编辑器,哈哈: 这里用的版本是 1.3.6,先看一下 webpack 中的依赖的几个包: "d

Go 的线程实现模型,有三个核心的元素 M.P.G,它们共同支撑起了这个线程模型的框架.其中,G 是 goroutine 的缩写,通常称为 "协程".关于协程.线程和进程三者的异同,可以参照 "进程.线程和协程的区别". 每一个 Goroutine 在程序运行期间,都会对应分配一个 g 结构体对象.g 中存储着 Goroutine 的运行堆栈.状态以及任务函数,g 结构的定义位于 src/runtime/runtime2.go 文件中. g 对象可以重复使用,当一个

[源码解析] 并行分布式任务队列 Celery 之 多进程模型 目录 [源码解析] 并行分布式任务队列 Celery 之 多进程模型 0x00 摘要 0x01 Consumer 组件 Pool bootstep 1.1 bootsteps 0x02 进程池入口 -- TaskPool 2.1 进程池初始化 2.2 进程池启动 start 0x03 进程池实现 -- AsynPool 3.1 实例化 3.2 建立通讯机制 queues 3.2.1 _SimpleQueue 3.2.2 Pipe 3

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 改进 1.2 前文回顾 0x02 合成模型 2.1 主体逻辑 2.2 支撑逻辑 0x03 模型转换 3.1 分离子图 3.2 转换模型 3.2.1 转换Module 3.2.2 模版文件 3.2.3 生成文件 3.3 融合模型 3.3.1 main函数逻辑 3.3.2 融合模型 3.3.3 输出 3.

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型 0x00 摘要 0x01 问题 0x01 自动平衡 1.1 Automatic Balancing 1.2 基础函数/函数 1.2.1 Batch 1.2.2 layerwise_sandbox 1.2.3 detach 1.3 据计算时间来平衡 1.4 据内存大小来平衡 1.5 分割算法 0x02 模型划分 2.1 调用 2.2 GPipe构建 2.

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则 1.2 ZeRO 0x02 卸载策略 2.1 数据流图 2.2 限制CPU计算 2.3 最小化计算量 2.4 最大化内存节约 2.5 唯一最优化策略 2.6 ZeRO-Offload Schedule 2.6.1 单机计划 2.6.2 多节点计划 0x03 FairScale Offload 使

精灵豆会员管理系统源码  2014-4-21 [VS2010]功能介绍:精灵豆会员管理系统业务管理平台采用微软选进的C#语言开发,采用大型数据库,具有比较高的执行效率和高安全性.系统分为消费管理,会员管理,商品管理,统计分析,短信平台,系统功能等模块.是一套集多种业务管理于一体的管理软件. 功能列表: 1:消费管理 :会员消费   会员充值   消费记录 2:会员管理:会员录入    会员查询   会员级别 3:商品管理:商品录入    商品查询   商品分类 4:统计分析:会员统计    部门

转载自:http://www.eoeandroid.com/thread-497046-1-1.html 感谢该博客主人无私奉献~~ 下面的源码是从今年3月份开始不断整理源码区和其他网站上的安卓例子源码,目前总共有810套左右,根据实现的功能被博主分成了100多个类,总共接近2.5G,还在不断更新.初学者可以快速方便的找到自己想要的例子,大神也可以看一下别人的方法实现.虽然的例子都是博主一个人辛辛苦苦花了很多时间和精力整理的,但是既然这些例子是来自于社区那就让他们免费回归社区吧,(是的!特么的不

之前发过一个帖子,但是那个帖子有点问题我就重新发一个吧,下面的源码是我从今年3月份开始不断整理源码区和其他网站上的android源码,目前总共有720套左右,根据实现的功能被我分成了100多个类,总共2G多,还在不断更新安卓源码.初学者可以快速方便的找到自己想要的例子,大神也可以看一下别人的方法实现.虽然的例子都是我一个人辛辛苦苦花了很多时间和精力整理的,但是既然这些例子是来自于社区那就让他们免费回归社区吧,(是的!特么的不要一分钱!最看不起那些挂羊头卖狗的)你可以在本帖里面按Ctrl+F查找你

作者:Calix,转载请注明出处:http://calixwu.com 最近研究了一下memcached的源码,在这里系统总结了一下笔记和理解,写了几 篇源码分析和大家分享,整个系列分为“结构篇”和“源码篇”,建议先从结构篇开始看起,要特别说明的是我本次分析的是memcached1.4.20的版 本,不同版本会有所差异,另外,文章均为本人的个人理解,如果解析得不好或者错误的地方敬请指正. 好了,不啰嗦了,下面是导航: [结构篇] Memcached源码分析之从SET命令开始说起 Memcache

本专栏系列文章已经收录到 GitBooklaravel源码解析 Laravel Passport——OAuth2 API 认证系统源码解析(下)laravel源码解析 Laravel Passport——OAuth2 API 认证系统源码解析(上)laravel源码解析 Laravel Broadcast——广播系统源码剖析laravel源码解析 Laravel Queue——消息队列任务处理器源码剖析laravel源码解析 Laravel Queue——消息队列任务与分发源码剖析laravel

一切由一个例子引发: var Man=Backbone.Model.extend({ initilize:function(){ this.bind('change:name',function(){ console.log('改名了'); }); }, validate:function(){ if(this.attributes.name=='jack'){ console.log('不同意'); } } }); var man=new Man(); man.set({'name':'jac

Bert系列(一)——demo运行 Bert系列(二)——模型主体源码解读 Bert系列(三)——源码解读之Pre-trainBert系列(四)——源码解读之Fine-tune 转载自: https://www.jianshu.com/p/3d0bb34c488a [NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析 https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/83062188

https://www.jianshu.com/p/22e462f01d8c pre-train是迁移学习的基础,虽然Google已经发布了各种预训练好的模型,而且因为资源消耗巨大,自己再预训练也不现实(在Google Cloud TPU v2 上训练BERT-Base要花费近500刀,耗时达到两周.在GPU上可想而知只会更贵),但是学习bert的预训练方法可以为我们弄懂整个bert的运行流程提供莫大的帮助.预训练涉及到的模块有点多,所以这也将会是一篇长文,在能简略的地方我尽量简略,还是那句话,

简介 Tinyhttp是一个轻量型Http Server,使用C语言开发,全部代码只500多行,还包括一个简单Client. Tinyhttp程序的逻辑为:一个无线循环,一个请求,创建一个线程,之后线程函数处理每个请求,然后解析HTTP请求,做一些判断,之后判断文件是否可执行,不可执行,打开文件,输出给客户端(浏览器),可执行就创建管道,父子进程进行通信.父子进程通信,用到了dup2和execl函数. 模型图 源码剖析 #include <stdio.h> #include <sys/s

系列文章目录 https://zhuanlan.zhihu.com/p/367683572 目录 系列文章目录 一. 使用方式 step 1: 设置必要参数 step 2: 创建KafkaProducer step 3:构造要发送的消息 step 4:发送消息 二. 线程模型 三. 源码分析 1. 主线程 1.1 KafkaProducer属性分析 1.2 ProducerInterceptors 1.3 元数据获取 1.4 Serialize 1.5 Partition选择 2. Record

源码目录结构 我们首先来看下models.py的代码结构 我们可以看到这个模块中定义了12个属性和22个模型类,我们依次来看 属性源码分析 import os from enum import Enum from typing import Any from typing import Dict, Text, Union, Callable from typing import List from pydantic import BaseModel, Field from pydantic im