1.Box2d源码阅读（2）：从GJK到CCD
2.想要自学JAVA，重心指标重心应该如何入门？
3.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

Box2d源码阅读（2）：从GJK到CCD

       GJK算法在Box2D中的理论应用

       Box2D中的GJK算法整合了Voronoi区域算法与重心坐标原理，旨在计算两个形状之间的源码最短距离。为了使查询更加通用，心理Box2D使用了封装的重心指标重心通用输入输出对象，通过b2distanceproxy来传递顶点和形状半径。理论文章刷量源码当需要查询两个形状间的源码距离时，通过m_buffer进行特殊处理，心理以适应链状形状。重心指标重心

       在GJK算法中，理论单纯形作为关键数据结构，源码其定义包含了索引信息以标识顶点来源于两个形状。心理在封装一层单纯形后，重心指标重心我们开始探索单纯形中的理论一些辅助函数，如solve2和solve3，源码这些函数用于更新单纯形的顶点。它们分别负责查找在已形成的线段或三角形上，距离原点直线距离最短的点。通过重心坐标方法计算a1和a2系数，求解p点在w1和w2之间的位置。

       在两个形状之间距离求解过程中，函数通过一系列步骤实现。首先，定义了所需的公式和变量，利用p点与线段垂直的性质求解a1和a2系数。通过行列式方法求解方程组，得到p点在w1和w2之间的坐标。类似地，solve3函数也利用公式进行求解。

       对于TOI（Time of Impact）的实现，Box2D通过三重for循环驱动来计算两个形状在运动过程中的撞击时间，以及快速运动中在一次tick内互相穿越的情况。首先，maven源码包编译使用sweep功能表示形状在指定时间后的location和rotation信息。接着，通过b2SeparationFunction查找两个形状之间的距离。在求解TOI时，函数通过三重循环结合二分法与割线法进行逼近，找到(t1, t2)范围内满足条件的时间。

       尽管代码实现和示例存在细微差异，Box2D的GJK算法与TOI实现的核心逻辑保持一致，展示了通过优化查询和计算过程，高效地处理物理引擎中形状间的距离与碰撞检测问题。

想要自学JAVA，应该如何入门？

       全面系统的Java内容如下：一、JavaSE基础篇

       JavaSE就是一种标准版，是Java语言的基础部分，Java衍生出来的各种框架（如Spring系列）各种产品都是基于JavaSE标准，JavaSE是Java向上发展的基础，Java任何高级产品的底层基础都是JavaSE，通俗来讲这是所有孩子的”爹“。JavaSE如果学不好，理解不透彻，后面学习框架时就有如天书一般，所以JavaSE这部分的重要性是不言而喻的，希望各位初学者铭记。

       主要包含内容：数据类型、基础语法、运算符、流程控制、数组、面向对象、常用类、异常处理、集合、macd指标推荐源码IO流、多线程、反射、注解、解析、网络编程。

       PS：JavaSE的内容非常庞大，任何一套JavaSE教程都不会把所有的方法讲一遍，只会挑平时工作中常用的内容来讲解，所以JavaSE里面的内容很多都是课后自己在API文档中慢慢宽咐了解的，你自己一定要学会主动学习，不能坐以待毙。

       推荐学习书籍：Java核心技术

二、数据库篇

       数据库是学习Java语言必学的一项内容，常见的数据库就是MySQL和Oracle这两种，作为初学者一般都是学习MySQL为主，一般情况下中小型企业都会选择MySQL数据库，比较大型的互联网公司会选择用Oracle，而学习Oracle相对于MySQL也要复杂一庆乎些，建议是主要学习MySQL数据库，Oracle作为了解即可。学习数据库较为简单，基本的操作就是增删改查。

三、Web开发

       Web前端内容：HTML/CSS/JavaScript/（前端页面）

       注意：Java后端开发可以不用过多关注HTML页面及CSS的处理，但是最起码要会用简单的HTML，JavaScript是必须要会的，因为Javaweb后端程序员毕竟要接触使用AJAX方式处理数据及显示。当然如果只关注服务器端实现而不考虑任何用户界面，则HTML、CSS、JavaScript都不用关注，2560精选指标源码但是完全脱离前端的开发现在虽然也不少，但是绝对不关心前端是不可能，尤其是JavaScript，但是前端却可以完全不关心服务器后台的任何实现。

       推荐学习书籍：《JavaScript DOM编程艺术》（第二版）

四、高级框架

       1、Springframework 核心IOC容器

       2、Spring boot 在Spring基础上的更全面提升效率的Spring工具

       3、ORM 框架当今流行使用较多的是Mybatis 和 MP(Mybatis插件)，Hibernate是可选性学习的

       4、模板技术，比较成熟的Freemarker

       5、Spring Cloud 微服务框架，Spring Cloud提供的全套的分布式系统解决方案。

五、工具

       maven 是构建管理项目的工具，svn 和git是团队协作开发的项目源代码及相关文档资料管理工具，需要学习者初步掌握其应用。

       像Tomcat，jetty ，resin，JBoss，GlassFish 等都是部署运行Java web应用的服务器。

       以上就是初学者大概学习的内容，我是尽量站在初学者的角度来说的，没有写得特别复杂，怕初学者看不懂，没有实质性的帮助。所以我尽量用白话把话说的简单一些，给大家罗列出主要学习的Java知识点。

Java学到什么程度才能达到就业的水平？

       不同的软件公司对研发人员的水平要求存在一定的差异，如果从大多数中小型企业来看能接受一个入职到本企业的湖南到保定源码IT技术人员通常需要具备以下能力。

       1 理解掌握Java核心面向对象的设计思想和代码构建，能以面向对象方式设计编写业务功能；

       2 熟练掌握至少两种数据库的开发，如Oracle，mySql，能熟练编写基本常用及高级的SQL语句；

       3 必需掌握并熟练应用Springframework IOC容器，深入了解IOC及AOP概念并应用，使用MVC实现对web 请求做出处理；

       4 熟练掌握Java处理数据库的ORM框架myBatis，JDBCTemplate，对Hibernate也应有所了解；

       5 熟练应用Spring 增强工具集合Spring boot；

       6 至少熟练使用Eclipse及IDEA集成开发工具构建应用程序；

       7 能够基本掌握MVN GIT Maven 在项目中的使用；

       8 前端开发必需掌握JavaScript和常用的JS框架

       以上这些都是中小型软件企业的入职基本要求，如果你能够达到这个水平，找到一份Java工作应该是不难的。

推荐的学习方式：系统视频教程+书籍辅助+有人指导

       视频教程：对于Java初学者来说，看视频学习也是最普通的方式，视频教程会把工作中常用的知识进行讲解，而且视频一般都是分章分节，每一个小节都只讲一个知识点，学习起来较为明确。但是视频教程尽量要完整，最好是一整套视频学习。

       书籍辅助：书籍便于对理论知识的补充，以便更容易理解Java面向对象核心设计理念和代码实践功能。

       PS：但是大部分人都没有耐心看不下去书，所以大部分人都是只看视频教程学习。如果自己能看的下去就看，看不下去就不看。

       有人指导：大部分人都不可能全靠自己的能力把Java学的特别好，因为你不了解这个行业，也不知道怎么学，完全零基础自学Java想要找到工作，概率极低。所以建议如果真的想要做这行，尽量找人去带带你，有不懂的问题可以直接请教，少走弯路，提高效率。学习的质量决定以后工作的薪资以及起点，所以还是应该重视起来。

项目的重要性

       很多Java初学者看完一些视频，学过一段时间就说自己“会了”。这里我需要给大家纠正一个问题，希望每个学习Java的知友都能明确学习编程的中心是什么。

       其实在我看来，学习编程从来都不存在会不会这样的说法。学习编程不同于初中学的数学、物理、化学，记住一些公式，做同样一种类型的习题，就证明类似的题型你会做了。

       编程只讲技术能力是什么水平、什么级别的，最能证明技术水平处在什么阶段的，就是在做项目的过程中，研发好的互联网产品，写代码的质量怎么样，排错能力怎么样，找BUG的能力怎么样，构思功能模块整体布局的能力怎么样等等。

       做作为初学者想要达到入门的水平，就是自己具备了一些简单项目的编码能力，初学者最重要的一点就是培养自己的编程思维，每一个程序都是不一样的，你不可能都背下来，学编程也不是靠死记硬背的，你只有能去独立编码写一些东西的时候，才有就业的机会。

       所以做项目的能力才能去衡量一个学习的水平处在什么阶段，而往往那些嘴上说“会了”的人，往往没写过多少代码，也一个项目做不了出来，这就是纸上谈兵，完全曲解了学习编程到底在学什么，也不知道应该往哪里去。

       所以一个Java初学者在学习的整体过程中，必须要有两个能拿得出手，能写在简历上的项目作为找工作的资本，并且要对于这两个项目的前前后后相当了解，才可能最后面试成功，一个初学者在学习完Java所有内容后，如若还达不到可以做简单项目的水平，那么他整个学习过程还是白费，没有达到最终的学习目的，就是学习质量不过关。所以项目的重要性希望大家都明确，因为有太多Java初学者不知道最后学习的目的是什么，最后白白的浪费时间。

学习心态：

       学习编程一定不是一个简单的事情，换句话说它还是挺困难的，毕竟能出去找到工作，就是少则五六千，多则上万的工种。这些知识都不是随随便便就是任何一个人都能学会的。关于这个学习心态，希望提示大家要把重心放到“学习”这件事上，因为我发现有很多Java初学者都是像“完成任务”一样去学习，所谓完成任务就是“我把这些视频看完就能找到工作吗”“我把这些都学完就能找到工作吗”学完并不等于“学会”，这是两种不同的概念。

       你到底理没理解？

       你到底能不能应用起来？

       你到底用没用心？

       你自己应该是最清楚的，我发现那些把学习当做完成任务一样去对待的，这样的人没有一个是有耐心的，自己在心里欺骗自己“把这些视频看完我就能找到工作”，到了最后自己就逐渐明白，完全是自欺欺人，最后放弃说自己不适合学这个。其实揭开这些人的面具真相就一个：他们没有耐心学习，也不喜欢学习，这是以前经历造成的，是多年的习惯导致的。

       所以正确的学习心态一定是把关注点放到学习这件事本身，你要学会这些知识，这些内容，这些技术，这是需要一天一天逐渐积累起来的，并不是短时间就可以达到什么结果。

       PS：如果你对于学习没什么耐心，没什么兴趣，我劝你不要来学习编程，学习编程绝对是一个耐心的活，也是需要不断学习和充电的行业。或者说已经到了信息时代，不爱学习的人，很难有耐心去学习知识的人，在信息时代是混不下去的，任何行业都是如此，不学习不进步不紧贴时代的人就一定会被淘汰。

最终自学Java能就业的人基本具备以下几点：

       1、有超强的学习耐心及进取心

       2、手不懒，代码写的足够多，熟能生巧

       3、有一定的学习能力，善于自学善于自己解决问题

       4、可以独立写一些简单的项目

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

       构建Rulebook

       下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py

       构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成

       get_indice_pairs函数具体实现：

       主要就是完成了一些参数的校验和预处理。首先，对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小

       准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。

       算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子

       同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。

       构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数

       代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc

       分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。

       代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：

       indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count

       代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数

       子流线稀疏卷积

       子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook

       在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。

       直接将重心锁定在核函数：

       prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。

       prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表

       见：include/spconv/indice.cu.h

       这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：

       ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：

       接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：

       位于：include/spconv/indice.cu.h

       看：

       上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h

       NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：

       参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...