1.【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十)】运动控制器源码解析---Locomotion程序架构
2.零代码20元DIY一个1.8寸USB迷你副屏（开源）
3.游戏引擎随笔 0x20：UE5 Nanite 源码解析之渲染篇：BVH 与 Cluster 的源码核心 Culling
4.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（20）-蚁群算法
5.20个极品通达信指标公式源码_指标公式
6.解读C++即将迎来的重大更新（二）：C++20的核心语言
【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十)】运动控制器源码解析---Locomotion程序架构
开源MIT Min cheetah机械狗设计第篇，讲解Locomotion程序架构。源码核心
本文集中解析机械狗的源码核心运动模式，涵盖种模式，源码核心包括被动、源码核心关节运动、源码核心ffplayer android 源码阻抗控制、源码核心站立、源码核心平衡站立、源码核心奔跑、源码核心恢复站立、源码核心视觉辅助、源码核心后空翻、源码核心前空翻。源码核心每种模式继承自FSM_State，源码核心实现状态转移与控制。
程序核心在于FSM_StatesList中的运动模式调度，runFSM()函数对模式进行管理。
重点介绍奔跑模式，它依赖MPC（ConvexMPCLocomotion）与WBC（WBC_Ctrl）控制器。MPC部分已前文讨论，本篇聚焦于WBC实现。
首先，初始化MPC，作为WBC的一部分。WBC运行于FSM_State_Locomotion的run()函数，通过循环调用控制步骤LocomotionControlStep()。
控制步骤中，MPC预测足端反作用力Fr_des[i]，WBC求解关节扭矩、加速度、速度与位置。漫画源码 书币腿部控制器LegController据此发送关节扭矩、速度与位置。
核心在于运行WBC控制器WBC_Ctrl：：run()与计算过程的_WComputeWBC()函数，通过公式进行计算。
欲详细了解WBC控制器设计原理，可参考相关文章。
本篇至此，下篇将深入探讨WBC控制器的程序实现。
零代码元DIY一个1.8寸USB迷你副屏（开源）
制作2.4寸USB迷你副屏的步骤如下：
首先，购买所需的零件：RP模块、SPI 1.8寸屏幕、7根杜邦线和USB type-c线。
接着，按照接线图将屏幕与RP模块连接，具体接线如下：
将GND、VCC、SCL、SDA、RES(RST)、DC、CS分别连接到RP的对应引脚。
连接完成后，需要下载固件和程序。可以从GitHub或百度网盘获取，确保程序使用Rust开发。
在Windows系统上运行示例程序，接入USB type-c线，按住RP的boot按键，接入另一端的type-c口，电脑会识别出一个U盘，复制USB_screen_x.uf2文件到RP U盘内，天天文库源码程序会自动重启。
刷入固件成功后，RP模块会变成USB Screen设备。接下来，复制指定文件夹中的x.screen文件到x_-pc-windows-msvc文件夹中，完成USB迷你副屏的运行。
若要自定义屏幕内容，可删除原有的.screen文件，或在USB-Screen编辑器中进行修改。编辑已有屏幕或新建屏幕，通过点击“打开”按钮选择屏幕文件进行调整。
在USB-Screen程序中，可以添加组件如内存监控组件，并调整标签文字、文本颜色、字号等。保存自定义的screen文件，重启USB-Screen程序，即可在USB副屏上显示自定义内容。
源码讲解详细实现原理及代码解析请参考相关文章。
游戏引擎随笔 0x：UE5 Nanite 源码解析之渲染篇：BVH 与 Cluster 的 Culling
在UE5 Nanite的渲染深度中，一个关键组件是其独特的剔除策略，特别是通过高效的BVH（Bounded Volume Hierarchy）和Cluster Culling技术。Nanite的目标在于智能地控制GPU资源，避免不必要的三角形绘制，确保每一点计算都被最大化利用。
首先，Nanite的渲染流程中，异步数据传输和GPU初始化完成后，进入CullRasterize阶段，其中的股票趋势王源码PersistentCulling pass至关重要。它分为两个步骤： BVH Node Culling 和 Cluster Culling，每个阶段都利用多线程并行处理，实现了GPU性能的极致发挥。
在Node Culling中，每个线程处理8个节点，通过Packed Node数据结构，确保数据的一致性和同步性。每组个线程间通过MPMC Job Queue协同工作，保证了负载均衡，避免了GPU资源的浪费。GroupNodeMask和NodeReadyMask等优化策略，确保了节点处理的高效性和准确性。
核心部分是TGS GroupNodeData，它接收并处理来自候选节点的Packed Node，进行实例数据、动态数据和BVH节点数据的整合。通过Frustum Culling，仅保留可见的节点，非叶节点的计数更新和候选Cluster的生成，都在这个过程中完成。
叶节点的Cluster Culling更为精细，通过计算Screen Rect，判断是否适合渲染。当遇到硬件光栅化需求时，Nanite会利用上一帧的LocalToClip矩阵进行HZB遮挡剔除，确保每个Cluster的可见性和正确性。
在硬件光栅化中，VisibleClusterOffset的计算和Cluster的有序写入，体现了UE5团队对性能的精心调教。而软光栅化则采取相反的存储策略，确保了渲染的智能课程php源码高效执行。
尽管Nanite在百万面模型处理上展现出惊人的0.5ms速度，但它并非无懈可击，如不支持Forward Rendering。然而，随着UE5技术的不断迭代，Nanite的潜力和优化空间将继续扩展，推动着游戏开发的创新边界。
总之，UE5 Nanite的渲染篇是技术与艺术的完美融合，通过深度剖析其渲染流程，我们不仅能领略到高效剔除策略的魅力，更能感受到Unreal团队在性能优化上的匠心独运。深入源码，解锁游戏引擎的内在魔力，让我们一起期待Nanite在未来的更多可能。
视觉机器学习讲-MATLAB源码示例（）-蚁群算法
蚁群算法是一种概率型优化算法，由Marco Dorigo在年提出，灵感来源于蚂蚁觅食路径的发现过程。该算法具备分布计算、信息正反馈和启发式搜索特性，是一种全局优化算法。在蚁群系统中，蚂蚁通过释放信息素进行信息传递，蚁群整体能够实现智能行为。经过一段时间后，蚁群会沿着最短路径到达食物源，这一过程体现了一种类似正反馈的机制。与其他优化算法相比，蚁群算法具有正反馈机制、个体间环境通讯、分布式计算和启发式搜索方式等特点，易于寻找到全局最优解。
蚁群算法广泛应用于组合优化问题，如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。其在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注，相较于传统路由算法，蚁群算法具有信息分布式性、动态性、随机性和异步性等特点，非常适合网络路由需求。
深入学习蚁群算法的具体原理，请参考《机器学习讲》第二十讲内容。本系列文章涵盖了机器学习领域的多个方面，包括Kmeans聚类算法、KNN学习算法、回归学习算法、决策树学习算法、随机森林学习算法、贝叶斯学习算法、EM算法、Adaboost算法、SVM算法、增强学习算法、流形学习算法、RBF学习算法、稀疏表示算法、字典学习算法、BP学习算法、CNN学习算法、RBM学习算法、深度学习算法和蚁群算法。MATLAB仿真源码和相关数据已打包提供，欢迎查阅和使用。
个极品通达信指标公式源码_指标公式
探索通达信指标世界的精华 1. 绿色突破之王：HHV(HIGH,M1) - HRY，犹如突破绿光，引领股价趋势的转折点。 2. 动态交叉艺术：MA交叉，TJ1与TJ2的完美交汇，揭示潜在的趋势变化。 3. 动量脉动：RSV, K, D, MACD，捕捉市场的波动与趋势力量。 信号导航：买入/卖出/洗盘/上涨信号，通过颜色鲜明的视觉标记，助你快速定位。 4. 视觉信号塔：STICKLINE，用不同颜色和大小标识，清晰地刻画价格走势。 5. 空头警告：做空信号，形态上的微妙变化，预示可能的反转信号。 6. 洗盘识别：强洗信号，图形标记揭示潜在的洗盘行为，助你把握进出时机。 每个技术指标都是股市里的语言密码，精妙的组合使用能揭示市场的微妙变化。例如，MACD的条件交叉与PPO的超买超卖，共同构建买卖信号；而股林策略，则是高手与低手之间的分水岭，耐心与果断在此体现。 实战中，高手懂得顶%，中%，底%的黄金分割，通过VAR1-VAR9等复杂计算，精准捕捉买卖点。而上升趋势线的红色和绿色区分，犹如道路标识，引导投资者在市场迷宫中前行。 最后，记住，每个指标都是工具，关键在于理解和运用，让它们在你的交易决策中发挥出最大价值。跟随这些极品公式源码，你会发现通达信世界里无尽的智慧和机遇。解读C++即将迎来的重大更新（二）：C++的核心语言
C++ 是 C++ 语言的一次重大更新，引入了大量新特性，旨在提升语言的灵活性和效率。Rainer Grimm 在一系列博客文章中深入介绍了这些新特性，以下是其中的第二篇，主要关注 C++ 的核心语言，包括新的运算符和指示符。
在 C++ 中，引入了三路比较运算符 <=>，也称为太空船运算符。这个运算符可以判断两个值 A 和 B 的大小关系或是否相等。编译器能够自动生成六种比较运算符：==、!=、<、<=、>、>=。默认情况下，它执行字典顺序比较，基于类的基类和声明顺序。
微软的博客提供了关于太空船运算符的复杂示例，特别是在使用聚合初始化时。聚合初始化允许直接初始化类的元素，如果所有元素都是公开的。在 C++ 中，你可以使用 braced-initialisation-list 来实现这一点，简化了初始化过程。
另一个亮点是将字符串文字用作非类型的模板参数。在 C++ 之前，这是不允许的。现在，通过使用标准定义的基本固定字符串，你可以用它们来创建具有 constexpr 构造函数的模板参数。
在 C++ 中，引入了 constexpr 虚拟函数，消除了在常量表达式中调用虚拟函数的限制。这意味着你可以在常量表达式中调用虚函数，提高代码的灵活性。
针对 lambda 的改进也是 C++ 的亮点之一。例如，通过在结构体 lambda 中复制实现隐式 [=] capture 会出现弃用警告。如果你选择显式地使用复制 [=, this]，则不会收到 C++ 的弃用警告。
另外，C++ 引入了模板 lambda，允许你定义适用于特定类型的 lambda，而无需类型参数，而是使用概念。这在处理如 std::vector 这样的特定类型时非常有用。
在 C++ 中，还加入了新属性 [[likely]] 和 [[unlikely]]，允许为优化器提供执行路径的提示，提高代码性能。此外，consteval 和 constinit 是两个新的指示符，用于创建即时函数和确保静态存储持续的变量在编译时被初始化。
源代码的位置信息也得到了增强，引入了类 source_location。它提供了文件名、行号、列号和函数名的信息，方便调试和日志记录。
总之，C++ 通过引入这些新特性，进一步提升了 C++ 语言的现代性和效率，为开发人员提供了更多工具来创建高性能、可维护的代码。
