1.shadertoy 移植到本地（0）：实施分析
2.std::sort 宕机源码分析
3.WordPress主题 JustNews4.3.0适合源码站虚拟资源站
4.如何获得网站源码的元抽源码元抽后台登陆密码 详细�0�3
5.很开心，在使用mybatis的奖源过程中我踩到一个坑。
6.jieba源码解析（一）——中文分词
shadertoy 移植到本地（0）：实施分析
shadertoy是元抽源码元抽一个在线着色器编写与分享平台，具有实时运行、奖源源码查看和收藏分享等功能，元抽源码元抽用户可在此创作高质量的奖源直播源码怎么封包渲染作品。shadertoy的元抽源码元抽代码采用WebGL2 GLSL es，用户编写的奖源是片元着色器，顶点部分是元抽源码元抽全屏矩形片，与全屏后处理相似。奖源平台提供丰富输入接口，元抽源码元抽便于实现复杂效果。奖源
shadertoy支持最多四个纹理输入通道，元抽源码元抽包括键盘、奖源音频等信息，元抽源码元抽这些信息会被处理成纹理。例如，音频信息会转换为一张x2的纹理用于输入。
shadertoy允许添加多个代码块，其中Image为主代码块。除了Common、Sound的子代码块，其他代码块都会输出到framebuffer，供后续环节作为纹理输入使用。
std::sort 宕机源码分析
公司项目代码中发生了一次宕机事件，原因在于使用了std::sort，下面是mfc tab控件源码具体的代码片段。
编译命令：g++ sort.cpp -g -o sort，执行结果如下。
最初存储的元素序列为：(0-1)(1-2)(2-2)(3-2)(4-2)(5-1)(6-1)(7-2)(8-2)(9-2)(-1)(-1)(-2)(-1)(-2)(-2)(-2)
在调用std::sort的过程中，出现了非法元素：-0
(-0)(-2)(-2)(-2)(9-2)(7-2)(4-2)(3-2)(2-2)(1-2)(8-2)(-1)(-1)(-1)(0-1)(6-1)(5-1)
生成了core文件，使用gdb进行调试，发现是在删除操作时发生了宕机，具体原因是在std::sort排序过程中将vector写坏了。
接下来，我们来分析一下std::sort的工作原理。
std::sort的排序思想基于QuickSort，其基本思路是将待排序的数据元素序列中选取一个数据元素为基准，通过一趟扫描将待排序的元素分成两个部分，一部分元素关键字都小于或等于基准元素关键字，另一部分元素关键字都大于或等于基准元素关键字。然后对这两部分数据再进行不断的划分，直至整个序列都有序为止。
std::sort的空间复杂度最好为O(log2N)，最坏为O(N)，时间复杂度平均复杂度为O(NLog2N)，稳定性为不稳定。
HeapSort是std::sort中的一种实现，其建堆过程是建立大顶堆，时间复杂度平均为O(nLog2N)，空间复杂度O(1)，稳定性同样为不稳定。
__partial_sortInsertSort是qt定时关机源码基于插入排序的一种改进，其基本思路是将待排序的数据元素插入到已经排好的有序表中，得到一个新的有序表。经过n-1次插入操作后，所有元素数据构成一个关键字有序的序列。
__final_insertion_sort是插入排序的一种不稳定性解决方案，其空间复杂度为O(1)，时间复杂度为O(n^2)，稳定性为稳定。
WordPress主题 JustNews4.3.0适合源码站虚拟资源站
WordPress主题JustNews4.3.0特别适合源码站和虚拟资源站，因为它提供了丰富的功能和优化，旨在提升网站的用户体验和运营效率。以下是该版本的主要特点：新增模块：谷歌地图和Gutenberg编辑器区块，方便地图展示和内容编辑。
增强兼容性：优化了对WooCommerce3.6.1的模板支持，以及session保存方式，减少服务器问题导致的问题。
改进元信息：修复早期版本对文章元信息的兼容性，确保内容的一致性。
最新版本4.：无限制域名使用，购买即享。
功能齐全：支持前端用户投稿、社交登录、文章专题、版权设置等，方便内容管理和互动。
高级特性：如百度熊掌号支持、vb 虚拟键盘 源码文章置顶、演示数据导入、延迟加载等，提升网站性能和用户体验。
自定义性强：Themer框架允许后台自定义设置，颜色风格和SEO优化选项丰富。
兼容各种平台：响应式设计，适应移动设备，兼容主流浏览器。
集成服务：包括在线客服、分享功能和广告位设置，全方位满足运营需求。
便捷性：支持文件重命名、自定义CSS、懒人SEO模式等，降低管理难度。
JustNews主题的这些特性，无疑使其成为源码站和虚拟资源站的理想选择，无论是内容展示、用户互动还是SEO优化，都能提供全面支持。如何获得网站源码的后台登陆密码 详细�0�3
获取下载网站源码的后台登陆密码计算机越来越普及，上网几乎人人都会。众多的企业、公
司很快就看到了这里面的商机，于是vb图片源码纷纷
请网络公司制作企业的网站。
然而动则千元的建站费用以及后期维护人员的开支让许多中小企业望而却步。由此网站源码
免费下载服务应运而生。一时网站源码下载火遍全网，各种类型的网站源码应有尽有。
可是新的问提就出现了，很多源码由于上传者的大意或者其他各种原因在使用过程中总是存
后台登陆密码
也许很多人会说下载源码的时候密码都是给了的，可是事实是很多网站的源码都于下载站给出的不同！
1、解压网站后先看说明
一般情况下你下载的网站源码都会带有TXT、DOC、HTM 等格式的说明，这样可以防止做多余
的工作，如果网站已经带了密码说明你再为了得到后台密码乱忙一通那就。。。。。
2、确认所下源码无后台密码后开是获取
3、找到md5.asp 文件位置
4、新建md.asp 文件，并将其与md5.asp 文件放在同一目录。注意一定要在同目录！
md.asp 文件内容如下：<%lzh=request("zhi")
lzhi=md5(lzh)
response.write(lzhi)%>
5、在md.asp 的文本框输入你要设置的后台密码点提交
复制得到的一串字符
6、找到网站的数据库
很多数据库为了避免攻击会用.asp、.asa 等扩展名，一般网站的数据库路径都在 conn.asp
里，你只要以源码形式打开就很容易找到。找到后将数据库文件扩展名改成相应的就OK 了。
7、打开数据库中ADMIN 表新建记录用户名任意，密码5 里面复制的字符
8、好了现在用你刚设置的用户名、密码到后台登陆吧！
很开心，在使用mybatis的过程中我踩到一个坑。
在实际开发过程中，我遇到了mybatis的一个问题，觉得很有必要记录下来并分享给大家。
这个坑的具体情况是这样的：在mybatis中，OgnlOps.equal(0,"")返回的是true，这违背了我们的常识，并且会带来一些问题。
接下来，我将按照遇到问题 -> 分析问题 -> 解决问题的思路，用追踪源码的方法，对这个问题进行剖析。
同时，我会分享一下我是如何通过逆向排查的方法，通过Debug模式找到关键源码，并解决这个问题的。
本文源码：mybatis 3.5.3版本。
背景介绍和需求分析
为了简化问题，我们假设有一个订单表，表结构如下：
为了方便说明，我们假设表里面只有两条数据：订单号为的订单状态为0（关闭），订单号为的订单状态为1（开启）。
已经开发好的功能是模糊查询订单名称，接口如下：
现在需要在已有功能上添加一个根据状态过滤订单的功能。
假设某个页面有这样的一个下拉框，可以根据订单状态过滤订单数据。
准备开发
现在明确了需求，根据订单状态进行过滤。
很简单，最主要的修改地方就是对mapper.xml的修改。
开始自测，遇到问题
为了确保功能的正确性，我进行了单元测试，分别传入状态0和1，预期的结果是各自查询出一条数据。
然而，执行结果却与预期不符，status=0时查询出2条数据，status=1时查询出1条数据。
当时我意识到这个问题可能并不简单，于是决定分析原因。
分析问题
为了找到问题的根源，我首先将sql打印出来，查看最终执行的sql。
通过分析sql，我发现当status为0时，mybatis并没有给我们拼接where关键字。
逆向排查法
为了定位问题，我通过日志找到了关键源码，并使用逆向排查的方法进行追踪。
最终，我发现问题的根源在于mybatis中的OgnlOps.equal(0,"")返回了true。
关键源码
通过分析源码，我找到了导致这个问题的关键代码，并解决了这个问题。
解决问题
为了解决这个问题，我修改了mapper.xml文件中的if标签，最终实现了预期效果。
总结
这次的经历让我深刻认识到，在开发过程中遇到问题时，要善于分析、思考和总结，才能不断提升自己的技能。
jieba源码解析（一）——中文分词
全模式解析：
全模式下的中文分词通过构建字典树和DAG实现。首先加载字典，字典树中记录词频，例如词"不拘一格"在字典树中表示为{ "不" : 0, "不拘" : 0, "不拘一" : 0, "不拘一格" : freq}。接着构造DAG，表示连续词段的起始位置。例如句子'我来到北京清华大学'，分词过程如下：
1. '我'：字典树中key=0，尝试'我来'，不在字典，结束位置0寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0]}。
2. '来'：字典树中key=1，尝试'来到'，在字典，继续尝试'来到北'，不在字典，结束位置1寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1]}。
3. '到'：字典树中key=2，尝试'来到北'，不在字典，结束位置2寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1], 2:[2]}。
4. 以此类推，最终形成所有可能分词结果：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。
全模式的关键代码涉及字典树和DAG的构建与使用。
精确模式与HMM模式解析：
精确模式与HMM模式对句子'我来到北京清华大学'的分词结果分别为：
精确模式：'我'/'来到'/'北京'/'清华大学'
HMM模式：'我'/'来到'/'了'/'北京'/'清华大学'
HMM模式解决了发现新词的问题。解析过程分为三个步骤：
1. 生成所有可能的分词。
2. 生成每个key认为最好的分词。
3. 按照步骤2的方式对每个key的结果从前面向后组合，注意判断单字与下个单字是否可以组成新词。
最后，解析结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学
HMM模式中的Viterbi算法在jieba中用于发现新词。算法通过统计和概率计算，实现新词的发现与分词。
具体应用中，HMM模型包含五个元素：隐含状态、可观测状态、初始状态概率矩阵、隐含状态转移概率矩阵、观测状态转移概率矩阵。模型利用这些元素实现状态预测与概率计算，进而实现中文分词与新词发现。
在Viterbi算法中，重要的是理解隐含状态、可观测状态、转移概率矩阵之间的关系，以及如何利用这些信息进行状态预测和概率计算。具体实现细节在代码中体现，包括字典树构建、DAG构造、概率矩阵应用等。
