本站提倡有节制游戏，合理安排游戏时间，注意劳逸结合。 本站提倡有节制游戏，合理安排游戏时间，注意劳逸结合。 1.TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
2.UE4源码剖析——异步与并行 中篇 之 Thread
3.graphsearch是源码什么文件
4.hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
5.理解FrameGraph实现(一)
6.用c语言程序设计一个简单计算器,求其源代码
TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
构建图的数据结构是图数据的基本单位，它由顶点和边组成。源码在使用TinkerPop Gremlin进行操作时，源码首先需要创建图环境，源码然后通过Gremlin-Console来执行Java集成的源码调试。
在Java环境中，源码量妖模式公式源码通过pom文件引入Gremlin相关的源码依赖，从而可以执行等价于Java代码的源码Gremlin语言，便于进行调试和代码拆分。源码对应的源码源代码可以在Git仓库中找到。
在进行源码解析时，源码每一步都会详细讲解具体的源码代码逻辑实现，重点是源码算子的源码解析。以Gremlin1为例，源码通过调用explain()方法可以查看执行计划，源码展示详细的图处理流程。
Java调用堆栈提供了执行过程的可视化，帮助理解计算过程。Gremlin2同样通过类似的解析流程进行，展示其对应的执行算子和操作过程。
TinkerGraphStep是图处理的基本组件之一，它提供了对图数据的操作接口。查看TinkerGraphStep类图，了解其扩展源码，可以获取更深入的顶点数据。
VertexStep涉及的类图和源码解析，主要关注于顶点的处理方法，包括获取顶点属性、sipdroid源码使用范围查询等操作。通过源码分析，可以理解Iterator迭代器传递过程。
PropertiesStep类图展示了属性操作的结构，源码解析涉及与顶点属性相关的具体方法，包括读取、修改属性等。
RangeGlobalStep类图提供了全局范围查询的支持，源码解析聚焦于如何实现高效、准确的范围过滤。
对于HugeGraph，其GraphStep和VertexStep的具体实现类图提供了深入理解的基础，鼓励使用者沿用解析Tinker-Graph源码的思路，对HugeGraph进行源码探查。
相关引用包括了TinkerPop图框架的官方文档、Apache TinkerPop的提供者信息、HugeGraph的官方文档以及SQLG的文档。这些都是进行深入学习和实践的宝贵资源。
UE4源码剖析——异步与并行 中篇 之 Thread
我们知道UE中的异步框架分为TaskGraph与Thread两种，上篇教程我们学习了TaskGraph，它擅长处理有依赖关系的短任务；本篇教程我们将学习Thread，它与TaskGraph相反，它更擅长于处理长任务。而下一篇文章，我们则会承接Thread，去学习一下引擎中一些重要的线程。
Thread擅长处理长任务，nz商城源码从长任务生命周期这个层面来看，我们可以先把长任务分为两类：常驻型长任务与非常驻型长任务。
常驻型长任务侧重于并行，通常用于监听式服务，例如网络传输，使用单独的线程对网络进行监听，每当有网络数据包到达时，线程接收并处理后，不会立即结束，而是重置部分状态，继续监听，等待下一轮数据包。
非常驻型长任务侧重于异步，通常用于数据处理，例如主线程为了提高性能，避免卡顿，会将一些重负载的运算任务分发给分线程处理，可能分批给多条分线程，主线程继续运行其他逻辑。任务处理完成后，将结果返回给主线程，分线程可销毁。
接下来，我们通过两个例子学习Thread的使用。
计算由N到M（N和M为大数字）所有数字的和。使用Thread异步调用，将计算操作交由分线程执行，国外台源码计算完成后再通知主线程结果，代码实现如下：
逻辑分为两部分：启动分线程计算数字和，使用Async函数，参数为EAsyncExecution::Thread，创建新线程执行。学习Async函数用法，该函数返回TFuture对象，代表未来状态，当前无法获取结果，但在未来某个时刻状态变为Ready，此时可通过TFuture获取结果。
主线程注册回调，等待分线程计算完成，使用TFuture的Then函数，完成时触发注册的回调，也可使用Wait系列函数等待计算完成。
接下来学习常驻型任务使用。
定义玩家血量上限点，当前点，当血量未满时，每0.2秒恢复1点血量。代码实现分为创建生命治疗仪FRunnable对象、重写Run函数、创建FRunnableThread线程、测试恢复功能和释放线程资源。
生命治疗仪创建与测试完整代码如下，可验证生命恢复功能和暂停与恢复。phar打包源码
UE4中的FRunnable与FRunnableThread提供创建常驻型任务所需接口。无论是常驻型还是非常驻型，底层实现相同，都是使用FRunnableThread线程。
FRunnableThread线程结构包含标识符、逻辑功能、效率与性能、辅助调试字段。线程创建与生命周期分为创建FRunnable类对象、创建FRunnableThread对象两步，通过FRunnable的生命周期管理实现线程运行与停止。
UE4线程管理流程包括继承并创建FRunnable类对象、创建FRunnableThread对象，生命治疗仪线程创建代码。
UE4中的几种异步方式底层使用线程实现，学习了线程类型、创建、生命周期、销毁方法，为下篇学习引擎特殊线程打下基础。
graphsearch是什么文件
GraphSearch是一种用于图形搜索的算法或工具。在计算机科学中，图形搜索是指在图形数据结构中查找特定节点或路径的过程。GraphSearch文件可能是一个包含图形搜索算法的源代码文件，或者是一个用于执行图形搜索操作的工具或库。
图形搜索算法通常用于解决各种问题，如路径规划、网络路由、社交网络分析、人工智能中的推理等。例如，在路径规划中，图形搜索算法可以找到从起点到终点的最短路径；在网络路由中，它可以确定数据包在网络中的最佳传输路径。GraphSearch文件可能包含了这些算法的实现，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）或Dijkstra算法等。
GraphSearch文件的具体内容取决于其用途和开发者。它可能是一个独立的程序，用于执行特定的图形搜索任务；也可能是一个库或模块，被其他程序调用以执行图形搜索操作。在编程中，这个文件可能包含算法的实现代码、数据结构定义、函数和类定义等。
总之，GraphSearch文件是一个与图形搜索相关的文件，它可能是一个源代码文件、一个工具或库，用于执行图形搜索算法和操作。它的具体内容和用途取决于开发者的设计和目标。
hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
hdl_graph_slam源码解读(八)：后端优化后端概率图构建核心：hdl_graph_slam_nodelet.cpp
整体介绍 这是整个系统建图的核心，综合所有信息进行优化。所有的信息都会发送到这个节点并加入概率图中。 包含信息 1）前端里程计传入的位姿和点云 2）gps信息 3）Imu信息 4）平面拟合的参数信息 处理信息步骤 1）在对应的callback函数中接收信息，并放入相应的队列 2）根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理，加入概率图 其他内容 1）执行图优化，这是一个定时执行的函数，闭环检测也在这个函数里 2）生成全局地图并定时发送，即把所有关键帧拼一起，得到全局点云地图，然后在一个定时函数里发送到rviz上去 3）在rviz中显示顶点和边，如果运行程序，会看到rviz中把概率图可视化了 关键帧同步与优化 cloud_callback cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg) 该函数主要是odom信息与cloud信息的同步，同步之后检查关键帧是否更新。 关键帧判断：这里主要看关键帧设置的这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle 变成关键帧的要求就是：/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp 优化函数 optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event) 函数功能：将所有的位姿放在posegraph中开始优化 loop detection 函数：主要就是将当前帧和历史帧遍历，寻找loop。 闭环匹配与信息矩阵计算 匹配与闭环检测 潜在闭环完成匹配（matching 函数） 不同loop的信息矩阵计算（hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp） gps对应的信息矩阵 hdl_graph_slam/graph_slam.cpp 添加地面约束 使用add_se3_plane_edge函数的代码 执行图优化 优化函数optimization_timer_callback 执行图优化，闭环检测检测闭环并加到了概率图中，优化前 生成简化版关键帧，KeyFrameSnapshot用于地图拼接 生成地图并定时发送 生成地图：简化版关键帧拼接 定时发送：src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中 系统性能与扩展性 hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足，系统代码设计好，模块化强，易于扩展多传感器数据融合。 总结 hdl_graph_slam后端优化是关键，涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰，扩展性强，但在性能上需改进。理解FrameGraph实现(一)
本文将深入探讨Granite中FrameGraph的实现细节，对于FrameGraph的基本概念和用途，建议先阅读作者前文的相关介绍，特别是关于Vulkan的部分，因为Granite的实现主要围绕Vulkan展开。
FrameGraph的核心代码在render_graph.hpp和render_graph.cpp中，通过源码研究是理解其工作原理的关键。首先，我们来看Resource的封装，它由RenderResource派生，如RenderTextureResource和RenderBufferResource，它们代表Texture和Buffer，带有特定的属性设置。
RenderResource的设计遵循确定资源用途和区分不同使用场景的原则，如区分Async Computer中的资源生命周期。RenderBufferResource和RenderTextureResource则分别处理它们特有的信息。ResourceDimensions用于统一表示资源尺寸，为内存管理提供便利，但image_usage和queues不在alias判断范围内。
RenderPass负责处理Resource的状态设置和回调函数，它在Compile阶段起到关键作用。其操作主要分为添加输入和输出资源，以及深度/ stencil设置。RenderPass的设计使得资源状态清晰，便于后续操作。
进一步，RenderGraph封装了RenderResource和RenderPass，为RenderResource分配物理索引和维度信息，以支持内存优化。执行流程在不同引擎中可能存在差异，但Granite的bake过程涉及多个库和步骤，如Barrier的抽象和PhysicalPass的管理。
在执行流程中，数据结构如Barrier和ResourceState起着关键作用，它们处理内存依赖和状态检查。通过一系列的处理，如setup_dependencies、validate_passes和traverse_dependencies，确保资源的正确使用和依赖关系的处理。
文章没有详述的其他内容，如多线程执行和更复杂的内存考虑，可能会在后续的文章中继续探讨。总的来说，理解FrameGraph的实现需要深入源码和框架原理，同时对比其他引擎的实现可以拓展知识面。
用c语言程序设计一个简单计算器,求其源代码
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
/* Define constants for the calculator */
#define UP 0x
#define DOWN 0x
#define LEFT 0x4B
#define RIGHT 0x4D
#define ENTER 0x0D
/* Global variables */
double num1 = 0, num2 = 0, result = 0;
char str1[] = ".+-*/知消扒Qc=^%";
char cnum[5], str2[] = "", c;
int x, y, x0, y0, i, j, v, m, n, act, flag = 1;
/* Function prototypes */
void drawboder(void);
void initialize(void);
void computer(void);
void changetextstyle(int font, int direction, int charsize);
void mwindow(char *header);
int specialkey(void);
int arrow();
/* Main function */
int main() {
initialize();
computer();
closegraph();
return 0;
}
/* Initialize the graphics system */
void initialize(void) {
int xasp, yasp;
GraphDriver = DETECT;
initgraph( &GraphDriver, &GraphMode, "" );
ErrorCode = graphresult();
if (ErrorCode != grOk) {
printf("Graphics System Error: %s\n", grapherrormsg(ErrorCode));
exit(1);
}
getpalette( &palette );
MaxColors = getmaxcolor() + 1;
MaxX = getmaxx();
MaxY = getmaxy();
getaspectratio( &xasp, &yasp );
AspectRatio = (double)xasp / (double)yasp;
}
/* Main calculator function */
void computer(void) {
struct viewporttype vp;
int color, height, width;
mwindow("Calculator");
color = 7;
getviewsettings( &vp );
width = (vp.right + 1) / ;
height = (vp.bottom - ) / ;
x = width / 2;
y = height / 2;
setfillstyle(SOLID_FILL, color + 3);
bar( x + width * 2, y, x + 7 * width, y + height );
setcolor( color + 3 );
rectangle( x + width * 2, y, x + 7 * width, y + height );
setcolor(RED);
outtextxy(x + 3 * width, y + height / 2, "0.");
x = 2 * width - width / 2;
y = 2 * height + height / 2;
for (j = 0; j < 4; ++j) {
for (i = 0; i < 5; ++i) {
setfillstyle(SOLID_FILL, color);
setcolor(RED);
bar( x, y, x + width, y + height );
rectangle( x, y, x + width, y + height );
sprintf(str2, "%c", str1[j * 5 + i]);
outtextxy( x + (width / 2), y + height / 2, str2);
x += width + (width / 2);
}
y += (height / 2) * 3;
x = 2 * width - width / 2;
}
x0 = 2 * width;
y0 = 3 * height;
x = x0;
y = y0;
gotoxy(x, y);
arrow();
m = 0;
n = 0;
strcpy(str2, "");
while ((v = specialkey()) != ) {
while ((v = specialkey()) != ENTER) {
putimage(x, y, rar, XOR_PUT);
if (v == RIGHT) {
if (x >= x0 + 6 * width)
x = x0;
else
x += width + width / 2;
m++;
}
if (v == LEFT) {
if (x <= x0)
x = x0 + 6 * width;
else
x -= width - width / 2;
m--;
}
if (v == UP) {
if (y <= y0)
y = y0 + 4 * height + height / 2;
else
y -= height - height / 2;
n--;
}
if (v == DOWN) {
if (y >= 7 * height)
y = y0;
else
y += height + height / 2;
n++;
}
putimage(x, y, rar, XOR_PUT);
}
c = str1[n * 5 + m];
if (isdigit(c) || c == '.') {
if (flag == -1) {
strcpy(str2, "-");
flag = 1;
}
sprintf(temp, "%c", c);
strcat(str2, temp);
setfillstyle(SOLID_FILL, color + 3);
bar(2 * width + width / 2, height / 2, * width / 2, 3 * height / 2);
outtextxy(5 * width, height, str2);
}
if (c == '+') {
num1 = atof(str2);
strcpy(str2, "");
act = 1;
setfillstyle(SOLID_FILL, color + 3);
bar(2 * width + width / 2, height / 2, * width / 2, 3 * height / 2);
outtextxy(5 * width, height, "0.");
}
if (c == '-') {
if (strcmp(str2, "") == 0)
flag = -1;
else {
num1 = atof(str2);
strcpy(str2, "");
act = 2;
setfillstyle(SOLID_FILL, color + 3);
bar(2 * width + width / 2, height / 2, * width / 2, 3 * height / 2);
outtextxy(5 * width, height, "0.");
}
}
if (c == '*') {
num1 = atof(str2);
strcpy(str2, "");
act = 3;
setfillstyle(SOLID_FILL, color + 3);
bar(2 * width + width / 2, height / 2, * width / 2, 3 * height / 2);
outtextxy(5 * width, height, "0.");
}
if (c == '/') {
num1 = atof(str2);
strcpy(str2, "");
act = 4;
setfillstyle(SOLID_FILL, color + 3);
bar(2 * width + width / 2, height / 2, * width / 2, 3 * height / 2);
outtextxy(5 * width, height, "0.");
}
if (c == '^') {
num1 = atof(str2);
strcpy(str2, "");
act = 5;
setfillstyle(SOLID_FILL, color + 3);
bar(2 * width + width / 2, height / 2, * width / 2, 3 * height / 2);
outtextxy(5 * width, height, "0.");
开源化学信息学库：ScaffoldGraph
ScaffoldGraph，一个开放源代码的化学信息库，利用RDKit和NetworkX构建，专注于生成和分析骨架网络与支架树。
该库拥有独特优势，与现有软件相比，它提供了更灵活且精细的骨架网络与支架树构建功能。
ScaffoldGraph目前仅支持Python 3，可以通过conda或pip安装。
使用conda安装，需先配置conda环境，添加通道后，执行命令：conda config --add channels conda-forge conda install -c uclcheminformatics scaffoldgraph。
或使用pip安装：pip install scaffoldgraph。
以下是ScaffoldGraph的使用示例：生成与分析骨架网络与骨架树。
首先导入库。
接着载入数据并绘制分子。
利用库函数生成骨架网络。
随后绘制生成的骨架网络。
分析骨架分布，了解分子骨架的构成。
进行骨架匹配，并高亮显示匹配的骨架。
对分子进行匹配分析，并高亮显示匹配部分。
最后，绘制分子的骨架树，进一步深入分析骨架结构。