1.200分c/c++/java/c#读取png图片
2.我做了个chatPPT（含源码和prompt）
3.Linux USB 驱动开发实例（一）——USB摄像头驱动实现源码分析
4.UGUI源码阅读之Mask
5.源码解析，图片图片Glide加载GIF图的接口接口原理竟然这么简单

200分c/c++/java/c#读取png图片

       æ²¡å¿…要那么麻烦.只要使用GDI+库里面的Bitmap对象和Graphics对象就可以了。WindowsXP以上的OS都提供GDI+图形接口了，他的功能比GDI接口更强大，使用更方便。建议你可以查查GDI＋的用法。这里给你个最简单的C＃的例子：

       System.Drawing.Bitmap bmp = new Bitmap("1.png");//创建Bitmap对象

       System.Drawing.Color c = bmp.GetPixel(0, 0);//获得图像上（0,0）点的像素值

       int a = c.A;//该像素的Alpha通道值

       int r = c.R;//该像素的红色通道值

       int g = c.G;//该像素的绿色通道值

       int b = c.B;//该像素的蓝色通道

       é‚£å»ºè®®ä½ ä¸Šç½‘查一查PNG格式的标准，就知道PNG文件里的数据排列了。但PNG是压缩过的，所以你还得有解压算法才行。

       png的存储格式：

       å…³é”®æ•°æ®å—中有4个标准数据块：

       æ–‡ä»¶å¤´æ•°æ®å—IHDR(header chunk)：包含有图像基本信息，作为第一个数据块出现并只出现一次。

       è°ƒè‰²æ¿æ•°æ®å—PLTE(palette chunk)：必须放在图像数据块之前。

       å›¾åƒæ•°æ®å—IDAT(image data chunk)：存储实际图像数据。PNG数据允许包含多个连续的图像数据块。

       å›¾åƒç»“束数据IEND(image trailer chunk)：放在文件尾部，表示PNG数据流结束。

       åœ¨ç¬¬äºŒä¸ªæ•°æ®å—中包含了调色板数据块。可是，当我们去解析png时，却未找到调色板、并且我们发现png的存储模式是点阵颜色值加一位的阿尔法通道值构成的，这种存储模式根本不需要调色板的存在。基于这种存储模式，png的位深最低是位真彩，在我们看到的图像过渡中会很圆润，因为每个点都可以是不同的色彩以及不同的透明值。而这种模式也是我们最常使用、大家所理解中的png模式。至于"png"后面的“”可见也和位深并无关系，至于为什么叫，我也没有找到具体的答案。

       png源数据中无调色盘的存在，而在标准数据块的第二块中，却显示了调色板数据块。即然存在，肯定是有意义的，可见png有另外一种存储模式--带色盘的png8模式。png8有点类似于GIF，包含了一个调色板，并在调色板上有一个透明颜色值，这种模式在计算机的存储中，每个点阵存储的是色盘索引、并且无阿尔法半透明位。所以，png8在颜色位深上，可以低于位;也可以使用更换色盘的技术来处理一些独特的效果;但是由于每个点阵没有阿尔法定义，边缘会像GIF一样存在锯齿现像。

       å¥½åƒè®²çš„有点乱，总结一下区别吧：

       png8和png的根本区别，不是颜色位的区别，而是存储方式不同;

       png8 色盘索引、调色板中一位透明值、不支持阿尔法通道的半透明，存储格式中每个像素无透明度的数据块定义;

       png 无调色板、支持阿尔法通道的半透明、每个点阵都有透明度的定义，最低位真彩色;

       ç‰¹æ€§

       æ”¯æŒè‰²è°ƒè‰²æ¿æŠ€æœ¯ä»¥äº§ç”Ÿå°ä½“积文件

       æœ€é«˜æ”¯æŒä½çœŸå½©è‰²å›¾åƒä»¥åŠä½ç°åº¦å›¾åƒã€‚

       æ”¯æŒé˜¿å°”法通道的半透明特性。

       æ”¯æŒå›¾åƒäº®åº¦çš„gamma校正信息。

       æ”¯æŒå­˜å‚¨é™„加文本信息，以保留图像名称、作者、版权、创作时间、注释等信息。

       ä½¿ç”¨æ— æŸåŽ‹ç¼©

       æ¸è¿‘显示和流式读写，适合在网络传输中快速显示预览效果后再展示全貌。

       ä½¿ç”¨CRC循环冗余编码防止文件出错。

       æœ€æ–°çš„PNG标准允许在一个文件内存储多幅图像。

       çœ‹ã€‚有使用无损压缩和多幅图像。挺复杂的哦！

       /index.php?diff=prev&oldid=

       çœ‹ä¸‹é¢W3C的网站介绍。你就知道有多复杂了。不用库函数，我觉得你的想法太不现实。对与BMP这样格式还可以，对于PNG，不行。

       http://www.w3.org/TR//REC-PNG-/

我做了个chatPPT（含源码和prompt）

       实现了一个基于AI的chatPPT工具，此工具能够根据输入的源码源码话题或句子自动生成PPT，包括润色标题、图片图片选择主题颜色以及生成所有插图。接口接口工具原理涉及openAI的源码源码易语言淘客源码合买GPT 3.5 TURBO接口、Dalle2以及Python-pptx库。图片图片

       GPT 3.5 TURBO接口用于生成PPT结构文本，接口接口包括PPT标题、源码源码页面标题和内容等，图片图片同时根据文本内容选择适合的接口接口情感主题色彩。Dalle2则将生成的源码源码文本转化为相应的，Python-pptx库则负责构建PPTX文件。图片图片

       实现这个工具的接口接口关键在于制定合适的提示语，让AI理解用户需求并生成符合预期的源码源码PPT。实现过程相对简单，但需要考虑科学上网、openAI接口费用（生成一个PPT费用约在0.1~0.2美元，主要成本来自接口）以及输出篇幅的iot开源源码限制。

       使用时需要注意以下几点：

       1、确保网络环境稳定，以便顺利使用工具。

       2、openAI接口使用需付费，费用主要依据生成数量，一般生成一个PPT的费用在0.1~0.2美元左右。

       3、由于AI接口限制输出最多个token，输出篇幅可能会受限。为解决这一问题，建议将用户输入内容分为多个部分，每次生成四个左右的主题，将这些主题的回复拼合，最终生成完整的PPT。虽然这样会增加成本，但可以有效解决输出限制问题。

       工具源码已提供，指引线指标源码有兴趣的读者可自行下载和优化，以满足更多个性化需求。

Linux USB 驱动开发实例（一）——USB摄像头驱动实现源码分析

       Linux下的USB摄像头驱动实现源码分析，主要通过四个部分完成：设备模块的初始化与卸载、上层软件接口模块、数据传输模块以及USB CORE的支持。

       一、初始化设备模块

       模块初始化和卸载通过调用`module_init`和`module_exit`函数实现，关键数据结构为USB驱动结构，支持即插即用功能，通过`spca5xx_probe`和`spca5xx_disconnect`函数。

       二、上层软件接口模块

       基于V4L协议规范，通过`file_operations`数据结构实现设备关键系统调用，功能包括：Open打开初始化、Close关闭、Read读取数据、Mmap内存映射、屏幕滚动字幕源码Ioctl获取文件信息等。Open功能初始化解码器模块，Read功能主要将数据从内核空间传至进程用户空间。

       三、数据传输模块

       采用tasklet实现同步快速数据传递，通过软件解码模块在`spcadecode.c`上解压缩图形数据流，如yyuyv、yuvy、jpeg、jpeg至RGB格式。解码算法依赖于硬件压缩算法，最终需DSP芯片实现。

       四、USB CORE的支持

       使用系统实现的USB CORE层提供函数接口，如`usb_control_msg`、`usb_sndctrlpipe`等，实现对USB端点寄存器的读写操作。

       总结，新生服务平台源码本Linux USB摄像头驱动源码分析覆盖了驱动的初始化、上层接口实现、数据传输及USB CORE支持，涉及C/C++、Linux、Nginx等技术点。学习资料包括视频教程、技术路线图、文档等，通过私信获取。课程包含C/C++、Linux、Nginx等后端服务器架构开发技术，为学习者提供全面指导。

UGUI源码阅读之Mask

       Mask主要基于模版测试来进行裁剪，因此先来了解一下unity中的模版测试。

       Unity Shader中的模版测试配置代码大致如上

       模版测试的伪代码大概如上

       传统的渲染管线中，模版测试和深度测试一般发生在片元着色器（Fragment Shader）之后，但是现在又出现了Early Fragment Test，可以在片元着色器之前进行。

       Mask直接继承了UIBehaviour类，同时继承了ICanvasRaycastFilter和IMaterialModifier接口。

       Mask主要通过GetModifiedMaterial修改graphic的Material。大致流程：

       1.获取当前Mask的层stencilDepth

       2.StencilMaterial.Add修改baseMaterial的模板测试相关配置，并将其缓存

       3.StencilMaterial.Add设置一个unmaskMaterial，用于最后将模板值还原

       MaskableGraphic通过MaskUtilities.GetStencilDepth计算父节点的Mask层数，然后StencilMaterial.Add修改模板测试的配置。

       通过Frame Debugger看看具体每个batch都做了什么。先看第一个，是Mask1的m_MaskMaterial，关注Stencil相关的数值，白色圆内的stencil buffer的值设置为1

       这个是Mask2的m_MaskMaterial，根据stencil的计算公式，Ref & ReadMask=1，Comp=Equal，只有stencil buffer & ReadMask=1的像素可以通过模板测试，即第一个白色圆内的像素，然后Pass=Replace，会将通过的像素写入模板值（Ref & WriteMask=3），即两圆相交部分模板值为3

       这个是RawImage的Material，只有模板值等于3的像素可以通过模板测试，所以只有两个圆相交的部分可以写入buffer，其他部分舍弃，通过或者失败都不改变模板值

       这是Mask2的unmaskMaterial，将两个圆相交部分的模板值设置为1，也就是还原Mask2之前的stencil buffer

       这是Mask1的unmaskMaterial，将第一个圆内的模板值设置为0，还有成最初的stencil buffer

       可以看到Mask会产生比较严重的overdraw。

       2.drawcall和合批

       每添加一个mask，一般会增加2个drawcall（加上mask会阻断mask外和mask内的合批造成的额外drawcall），一个用于设置遮罩用的stencil buffer，一个用于还原stencil buffer。

       如图，同一个Mask下放置两个使用相同的RawImage，通过Profiler可以看到两个RawImage可以进行合批

       如图，两个RawImage使用相同的，它们处于不同的Mask之下，但是只要m_StencilValue相等，两个RawImage还是可以进行合批。同时可以看到Mask1和Mask1 (1)，Mask2和Mask2 (1)也进行了合批，说明stencilDepth相等的Mask符合合批规则也可以进行合批。

       StencilMaterial.Add会将修改后的材质球缓存在m_List中，因此调用StencilMaterial.Add在相同参数情况下将获得同一个材质球。

源码解析，Glide加载GIF图的原理竟然这么简单

       在探讨之前，让我们明确一点：Android的ImageView实际上并不支持直接加载GIF动图，因为ImageView基于Canvas绘制，而Canvas仅支持drawBitmap一次绘制一张。那么，Glide是如何巧妙地让ImageView展现出GIF动画的呢？

       让我们从Glide的源码入手，今天的主角是GifDrawable。这个类虽然有大约行代码，但理解其工作原理并非无迹可寻。首先，我们注意到一个开始播放第一帧的方法，这可能是入口点。

       代码结构中，当GIF有多帧时，会订阅特定事件。关键在于观察三句代码：一是递增帧位置，表明采用无限轮播算法；二是加载资源回调，通过Target接口来触发；三是消息传递，用Handler进行控制。

       在加载资源的回调中，我们看到消息机制在发挥作用。当接收到消息，会根据what参数进行处理。在handleMessage中，处理了延迟消息和清理消息。延迟消息会获取新帧数据并绘制到ImageView，同时清除旧帧，接着进入下一个帧的加载和清除过程。

       总结来说，Glide加载GIF的原理相当直观：GIF被解析为一系列，通过无限轮播，每次新帧的加载都触发一次请求。在完成绘制后，旧帧会被清除，然后继续下一轮的加载。整个过程通过Handler的消息传递机制驱动循环播放。以上内容摘自Android轮子哥的分享。