1.[3D游戏开发实践] Cocos Cyberpunk 源码解读-目录结构
2.解Bug之路-Nginx 502 Bad Gateway
3.耗资百万的TPS第三人称射击『赛博朋克』游戏，免费开源啦！下载攻略奉上
4.tpc-c是什么
5.C# CvDnn部署CoupledTPS实现不规则边界图像矩形化

[3D游戏开发实践] Cocos Cyberpunk 源码解读-目录结构

       在深入解读Cocos Cyberpunk源码之前，首先，让我们打开scene-game-start场景，启动游戏预览，17人牛牛源码进入游戏场景。点击START按钮，游戏正式开始。漫游摄像机将带你漫游整个场景，再次点击START，可以进入游戏。

       在电脑端按ESC键或手机端点击设置按钮，查看操作说明。接下来，让我们浏览Cocos Cyberpunk项目的目录结构。在左下角的Assets窗口中，我们可以看到项目文件的分层。

       首先，animations目录中仅包含用于场景漫游的摄像机动画文件。LightFX目录存储了光照贴图，这些是光照烘焙系统自动生成的，无需手动修改。res目录是整个游戏资源的集中地，包括动画、特效、模型、shader、UI、通达信当日强弱度指标源码音效等资源。

       resources目录则存放动态加载的资源，当前内容较少，随着游戏的完善，资源将会增多。scene目录包含了环境反射探针文件，与场景文件名对应的文件夹存放反射贴图。scene-development目录则包含一些用于单元测试的开发场景。

       scripts目录存放所有游戏逻辑脚本，而src目录可能包含项目开发过程中的测试文件。test目录同样是用于测试的，存放的文件与项目无关。scene目录则是游戏主场景，而scene-game-start则为游戏启动场景，进行UI逻辑初始化，并加载游戏主场景。

       自定义管线以编辑器扩展的形式存在，可将其移至项目中。管线对应自定义管线，通过在场景中新建节点并添加pipeline/graph/pipeline-graph.ts组件来查看可视化管线图。实时探针相关组件在反射探针节点上挂载，提供实时更新功能。

       反射探针节点上的ReflectionUtils脚本组件实现了实时更新探针的逻辑，适用于需要实时探针的项目。此外，Cocos Cyberpunk还实现了SphereProjection修正，使得反射更符合物体形状。

       静态遮挡剔除机制在Cocos Cyberpunk中实现，成交量半分位画线指标源码通过将可见关系预存入空间格子，渲染时直接查表获得渲染列表，极大提升效率。这一部分主要在scene场景中的static-occlusion-culling结点中处理。

       机型适配策略在Cocos Cyberpunk中实现，根据设备性能选择渲染效果，确保流畅帧率。处理了不同设备上的效果调整，包括性能开关策略、机型分档策略，主要在href-settings.ts、gpu.ts和gpu-mobiles.ts文件中实现。

       游戏逻辑方面，Cocos Cyberpunk包含完整的TPS游戏逻辑，init节点包含了特效、UI、对象池等节点，挂载的init.ts脚本组件确保游戏逻辑在主场景加载后持续运行。接下来，我们将对游戏逻辑相关源码进行深入解读。

解Bug之路-Nginx Bad Gateway

       读过Linux内核源码的好处，尤其在处理问题时，能迅速识别现象、原因及解决方案。以解决Linux TCP协议栈源码中的问题为例，有流畅的感觉。

       现象描述：对自研的dubbo协议隧道网关进行压测时，两端网关为gateway1和gateway2，通达信搏杀持股线指标源码压测过程中gateway1出现大量报错，而gateway2无问题。

       网关情况分析：gateway2的负载情况良好，无瓶颈迹象。Nginx所在机器CPU利用率接近%，Nginx的4个Worker分别占了一个核，CPU被吃满。去掉Nginx后，Gateway1和Gateway2直连，压测TPS飙升。

       Nginx日志分析：发现大量报错，确为Nginx问题。通过阅读TCP源码，发现是端口号耗尽导致的。

       原因分析：Nginx upstream和后端Backend默认为短连接，大量请求流量产生大量TIME_WAIT连接，占据端口号，而TIME_WAIT连接需1分钟左右才能被Kernel回收。

       解决方案：调整端口号范围、将tcp_max_tw_bucket调小、开启tcp_tw_reuse等。Nginx upstream改成长连接也是一种有效方案。

       总结：解决线上问题，内核参数调优和阅读内核源码有重要意义，能帮助我们避开一些坑。

耗资百万的TPS第三人称射击『赛博朋克』游戏，免费开源啦！下载攻略奉上

       Cocos引擎最近开源了《赛博朋克》游戏源码，万单哥移动端出口源码渭南这是一个TPS第三人称视射击游戏。

       项目包含W行源代码，W外包美术资源，并且它演示了Cocos Creator引擎最新的渲染能力。喜欢3D射击游戏与引擎渲染感兴趣的朋友，千万不要错过。

       如果你想要深入了解并运行《赛博朋克》游戏源码，以下是一步一步的指南：

       首先，前往Cocos Store资源商城，找到《赛博朋克》游戏项目，然后点击右侧的获取按钮，使用你的Cocos账号登录。

       成功登录后，会提示你下载Cocos Dashboard。完成下载和安装后，打开Dashboard，并创建新的项目，将《赛博朋克》源码下载到你的设备上。

       请注意，源码下载需要一些时间，因为文件体积较大。下载完成后，点击打开项目，此时系统会提示你安装引擎版本3.7.1，这是运行游戏所需的开发工具。

       下载并安装好引擎编辑器后，返回Dashboard，找到并打开《赛博朋克》项目。点击项目后，引擎编辑器会加载项目内容，这可能需要一些时间。

       最后，展开资源管理器，双击“game-scene-start”初始场景，点击顶部中间的运行按钮，即可开始游戏体验。

       《赛博朋克》游戏源码的开源，不仅提供了丰富的学习资源，还为开发者提供了展示自身才华的平台。通过这份详尽的下载与运行指南，你将能快速上手，并沉浸在游戏开发的乐趣中。

tpc-c是什么

       TPC-C学习笔记

       摘录：本文章来自：/products/servers/pseries/tech/tpcc.shtml

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       [Oracle] How to Use Open Source Tools to Implement Your Own TPC-C

       作者：Fenng

       日期：Mar (v0.)

       出处：

       版本：0.

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       本文简介

       介绍如何利用开源工具实现Oracle数据库环境中的TPC-C.对DBA、开发人员、BI实施者有一定的参考价值.

       引言描述

       设想一下这样一种情况:

       您正在负责公司的一个OLTP类型的数据库项目,面临数据库服务器选型的问题:如何选择硬件才能满足产品环境的业务要求? 这个事情是“拍脑袋” 能决定的吗?

       不可否认,硬件选型是一门艺术,选择合适的硬件,能给公司节省大笔的费用,选择不能满足业务需求的服务器产品,不但花了冤枉钱，还会对将来的业务产生影响。

       可能大家首先会想到参考服务器的TPC-C的信息。提到TPC-C，可能很多人对此都感到既熟悉又陌生，因为经常听人说起，但是具体的问下去，能说清楚的又没有多少人，而且，从大家口中得到的还不尽相同。那么什么是TPC/TPC-C这些都代表什么意思呢？

       先说一下TPC-C，TPC-C是联机事务处理(on-line transaction processing , OLTP)的基准程序。TPC-C模拟一个批发商的货物管理环境。TPC-C使用三种性能和价格度量，其中性能由TPC-C吞吐率衡量，单位是tpmC。tpm是transactions per minute的简称；C指TPC中的C基准程序。它的定义是每分钟内系统处理的新订单个数。

       了解了这些内容，您可能会想：我们公司的PC服务器完全是自己攒出来的，如何进行TPC-C的衡量的？也去参考TPC官方站点上的信息？不要忘了，TPC.org 上公布的测试结果都是各大厂商根据自己的系统进行了充分优化之后的出来的结果。打个比方，TPC公布的数值就好比崭新的法拉利跑车经过专业技师们的精心检查保养，然后在专用跑道上跑出来的速度值，而我们的情况可能是法拉利（甚至是夏利）要在乡村土路上行驶，可比性大打折扣。

       有的朋友会想：那我们可以根据自己的情况，拿一个秒表在“乡村土路”上测试一下看看呀。这样的意义也是显而易见的，对我们的实际的环境不是更具有参考价值？不错，这也正是本文的目的：让我们利用开源(Open Source)工具来实现自己的针对Oracle数据库的TPC-C。

       Hammerora—the Open Source Oracle Load Test Tool

       首先介绍一下Hammerora。从创作者对这个工具的标题描述可以看出，Hammerora是一款Oracle数据库负载测试工具。该工具可以在Oracle 8i、9i和g等版本上使用。当前可以用在Linux/Unix和Windows上。初步实现了跨平台。Hammerora 完全用TCL/TK写就，以GPL版权形式发布。

       作者是Steve Shaw。该项目的主页在：/projects/hammerora/ 。

       Hammerora的设计原理是解析Oracle的Trace文件，并把它们转化为Oratcl程序,然后在Oracle数据库中用多个用户并发的对用户的事务进行“回放”。我们知道,Oracle的Trace文件能够翔实的记录用户对数据库的操作。这样Hammerora能够保证对用户环境的真实模拟。

       Hammerora最初是用以学习的目的：期望是模拟数据库的一定数量的用户。这样一个小的基于家庭的学习开发系统就能够比较接近产品环境。这个工具已经成长为一个Oracle数据库做压力测试--从小的数据库到大的基于RAC的集群。

       TCL语言已经用来提供高性能的和Oracle数据库的OCI集成，而无需重新编译生成的程序。每个生成的程序具有严格的TCL/Oratcl兼容性，并且可以在Hammerora的命令行Shell下运行。TCL的强大功能和灵活性意味着潜在的功能是无穷尽的。TCL线程包用来实现对Oracle数据库的多个并发连接。

       Hammerora包含Oracle存储过程和TCL驱动脚本用来运行TPC-C基准程序。但是，我们先要构建一个同TPC-C规范相符的数据库。这样，我们需要用到Orabm。

       Orabm

       Orabm是Geoff Ingram (High-Performance Oracle: Proven Methods for Achieving Optimum Performance and Availability一书的作者)构建的一个程序包，包含了一套SQL脚本和几个命令行程序。Orabm数据装载程序(Orabmload)构建了一组遵从TPC-C标准的数据用以测试。Orabm的程序包和源代码可以从它的主页面( /Oracle/Use_OpenSourceTool_implement_YourOwn_TPC-C.htm

       TPC基准程序及tpmc值

       —兼谈在使用性能度量时如何避免误区

       今天的用户在选用平台时面对的是一个缤纷繁杂的世界。用户希望有一种度量标准,能够量化计算机系统的性能，以此作为选型的依据。作者曾在美国从事过数年计算机性能评价工作，深深体会到，计算机的性能很难用一两种度量来 评价，而且，任何度量都有其优缺点，尤其是当使用者对性能度量了解不深时，很容易被引入一些误区，甚至推演出错误的结论。本文以TPC基准程序为例，给出一 些实际建议，以帮助用户避免进入这些误区。

       一、什么是TPC和tpmC?

       tpmC值在国内外被广 泛用于衡量计算机系统的事务处理能力。但究竟什么是tpmC值呢?作者曾向一些 用户、推销人员乃至某些国外大公司的技术人员问过这个问题，但回答的精确度 与tpmC值的流行程度远非相称。tpmC这一度量也常被误写为TPM或TPMC。

       1、TPC

       TPC(Transaction Processing Performance Council，事务处理性能委员会)是由数家会员公司创建的非盈利组织，总部设在美国。该组织对全世界开放，但迄今为止，绝大多数会员都是美、 日、西欧的大公司。TPC的成员主要是计算机软硬件厂家，而非计算机用户，它的功 能是制定商务应用基准程序(Benchmark)的标准规范、性能和价格度量，并管理测 试结果的发布。

       TPC的出版物是开放 的，可以通过网络获取(/TrackBack.aspx?PostId=

C# CvDnn部署CoupledTPS实现不规则边界图像矩形化

       在C#编程中，我们可以通过CvDnn库来部署一个名为CoupledTPS的模型，用于处理不规则边界图像的矩形化。此模型源自TPAMI的研究文章" Semi-Supervised Coupled Thin-Plate Spline Model for Rotation Correction and Beyond"，它不仅关注图像旋转校正，还能扩展到更广泛的应用场景。GitHub上提供了该项目的源代码实现，可供开发者参考。

       该项目要求使用VS作为开发环境，以及.NET Framework 4.8的支持。OpenCvSharp 4.8库则是实现模型功能的关键组件。模型的核心部分包括两个文件：Form1.cs，用于界面设计和调用模型功能；CoupledTPS_RotationNet.cs，其中封装了CoupledTPS的实际算法和逻辑。通过这些组件的整合，开发者可以轻松地在C#项目中集成并利用CoupledTPS进行图像处理，实现对不规则边界图像的有效矩形化处理。