1.Element 2 组件源码剖析之 Layout (栅格化)布局系统
2.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
3.pythoni代码(python的代码)
4.游戏引擎随笔 0x20：UE5 Nanite 源码解析之渲染篇：BVH 与 Cluster 的源码 Culling

Element 2 组件源码剖析之 Layout (栅格化)布局系统

       深入剖析 Element 2 组件中的栅格化布局系统，此系统通过基础的边界分栏，为开发者提供快速简便的源码布局解决方案。本文将带你探索栅格系统如何通过行（row）与列（col）组件实现布局的边界灵活性与高效性。我们关注的源码是如何创建一致、规范、边界八位字长源码简洁的源码网页布局，提升用户体验。边界

       网页栅格化布局是源码提升页面设计与开发效率的关键工具，它让页面布局更加统一且易于复用。边界Grid.Guide、源码Bootstrap 等工具提供了灵活的边界栅格系统，允许开发者自定义最大宽度、源码列数及边界，边界以生成优化的源码栅格方案。Element 2 则借鉴 Ant Design 的今日水印源码理念，采用栅格系统基础上的等分原则，以应对设计区域内的大量信息收纳需求。

       栅格化布局系统的核心在于行（row）与列（col）组件。组件行（row）作为列（col）的容器，通过渲染函数构建，支持自定义HTML标签渲染，允许开发者根据需要灵活定制布局结构。列（col）组件则通过渲染函数构建，提供丰富的配置选项，包括间距、对齐方式等，以满足不同布局需求。

       行（row）组件支持通过属性动态调整样式与自定义标签，如gutter属性用于设置栅格间隔，type属性可选择使用Flex布局以实现更灵活的webcat导入源码布局模式。justify与align属性分别控制Flex布局下的水平与垂直对齐方式，提供多种排列选项。此外，组件还通过计算属性计算样式，以抵消列（col）组件的内边距，确保布局的精确性。

       列（col）组件则通过渲染函数构建，支持自定义标签渲染，同时包含多个配置属性，如span用于指定列的宽度，gutter属性获取父组件row的间距设置，并根据此计算自己的内边距。组件还动态计算样式，以实现栅格、间隔、毕业武器源码左右偏移的灵活调整。响应式布局特性使组件能够在不同屏幕尺寸下自动调整布局，提供适应性设计。

       通过组件的渲染函数与属性配置，Element 2 的栅格化布局系统实现了一种高效、灵活且可扩展的布局解决方案，为开发者提供了强大的工具来构建响应式、美观且功能丰富的网页布局。

深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码

       深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法

       YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。相较于RCNN系列，YOLO直接处理整个图像，预测每个位置的边界框和类别概率，速度极快，每秒可处理帧。app数码源码以下是YOLO算法的主要特点和工作流程概述：

       1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，并以3X3网格为例，每个单元格对应一个8维标签，表示网格中是否存在对象、对象类别以及边界框的相对坐标。

       2. 边界框编码：YOLO预测的边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。

       3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。

       4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。

       5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。

       如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。

pythoni代码(python的代码)

       python基础代码是什么?

       python入门代码是：

       defnot_empty（s）：

       returnsandlen（s。strip（））0

       #returnsands。strip（）

       #如果直接单写s。strip（）那么s如果是None，会报错，因为None没有strip方法。

       #如果s是None，那么Noneand任何值都是False，直接返回false

       #如果s非None，那么判定s。trip（）是否为空。

       è¿™æ ·å­filter能过滤到None，""，""这样的值。

       åˆ†æˆä¸¤éƒ¨åˆ†çœ‹ã€‚第一部分是对长度进行序列。相当于就是range(5)他的结果就是。。第二部分就是具体的排序规则。排序规则是用nums的值进行排序，reverse没申明就是默认升序。就是用nums(0到4)的值进行排序，根据这个结果返回的一个range(5)的数组。

       åŸºæœ¬è¯­æ³•ï¼š

       Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

python代码怎么写？

       python3.6代码：

       cnt=0

       whileTrue:

       print("请输入分数：")

       i=input()

       if(noti):

       print("输入有误！")

       print("学生人数："+str(cnt))

       inti;

       min=max=score[0];

       avg=0;

       for(i=0;in;i++)

       baiavg+=score[i];

       if(score[i]max)?

       è§„范的代码：

       Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。Python的作者设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。

       ä¸€ä¸ªå’Œå…¶ä»–大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定（而C语言是用一对花括号{ }来明确的定出模块的边界，与字符的位置毫无关系）。

6个值得玩味的Python代码

       å…ˆé€‰å–了6个自己认为值得玩味的python代码，希望对正在学习python的你有所帮助。

       1、类有两个方法，一个是new,一个是init,有什么区别，哪个会先执行呢？

       è¿è¡Œç»“果如下：

       å†æ¥çœ‹å¦ä¸€ä¸ªä¾‹å­

       è¿è¡Œç»“果如下：

       è¿™é‡Œç»™å‡ºå®˜æ–¹çš„解释：init作用是类实例进行初始化，第一个参数为self，代表对象本身，可以没有返回值。new则是返回一个新的类的实例，第一个参数是cls代表该类本身，必须有返回值。很明显，类先实例化才能产能对象，显然是new先执行，然后再init，实际上，只要new返回的是类本身的实例，它会自动调用init进行初始化。但是有例外，如果new返回的是其他类的实例，则它不会调用当前类的init。下面我们分别输出下对象a和对象b的类型：

       å¯ä»¥çœ‹å‡ºï¼Œa是test类的一个对象，而b就是object的对象。

       2、map函数返回的对象

       map（）函数第一个参数是fun，第二个参数是一般是list，第三个参数可以写list，也可以不写，作用就是对列表中list的每个元素顺序调用函数fun。

       æœ‰æ²¡æœ‰å‘现，第二次输出b中的元素时，发现变成空了。原因是map()函数返回的是一个迭代器，并用对返回结果使用了yield，这样做的目的在于节省内存。举个例子：

       æ‰§è¡Œç»“果为：

       è¿™é‡Œå¦‚果不用yield，那么在列表中的元素非常大时，将会全部装入内存，这是非常浪费内存的，同时也会降低效率。

       3、正则表达式中compile是否多此一举？

       æ¯”如现在有个需求，对于文本中国，用正则匹配出标签里面的“中国”，其中class的类名是不确定的。有两种方法，代码如下：

       è¿™é‡Œä¸ºä»€ä¹ˆè¦ç”¨compile多写两行代码呢？原因是compile将正则表达式编译成一个对象，加快速度，并重复使用。

       4、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]

       5、一行代码将字符串"-"插入到"abcdefg"中每个字符的中间

       è¿™é‡Œä¹Ÿå»ºè®®å¤šä½¿ç”¨os.path.join()来拼接操作系统的文件路径。

       6、zip函数

       zip()函数在运算时，会以一个或多个序列（可迭代对象）做为参数，返回一个元组的列表。同时将这些序列中并排的元素配对。zip()参数可以接受任何类型的序列，同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时，zip能自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组。

python必背入门代码是什么？

       python必背代码是：

       defnot_empty（s）：

       returnsandlen（s。strip（））0

       #returnsands。strip（）

       #如果直接单写s。strip（）那么s如果是None，会报错，因为None没有strip方法。

       #如果s是None，那么Noneand任何值都是False，直接返回false

       #如果s非None，那么判定s。trip（）是否为空。

       è¿™æ ·å­filter能过滤到None，""，""这样的值。

       åˆ†æˆä¸¤éƒ¨åˆ†çœ‹ã€‚第一部分是对长度进行序列。相当于就是range(5)他的结果就是。。第二部分就是具体的排序规则。排序规则是用nums的值进行排序，reverse没申明就是默认升序。就是用nums(0到4)的值进行排序，根据这个结果返回的一个range(5)的数组。

       python必背内容：

       1、变量。指在程序执行过程中，可变的量。定义一个变量，就会伴随有3个特征，分别是内存ID，数据类型和变量值。常量，指在程序执行过程中，不可变的量。一般都用大写字母定义常量。

       2、与程序交互。古时候，我们去银行取钱，需要有一个银行业务员等着我们把自己的账号密码输入给他，然后他去进行验证等成功后，我们再将取款金额输入，告诉他。

       éª„傲的现代人，会为客户提供一台ATM机，让ATM机跟用户交互，从而取代人力。然而机器是死的，我们必须为其编写程序来运行，这就要求我们的编程语言中能够有一种能与用户交互，接收用户输入数据的机制。

       python实用代码

       python实用代码如：

       abs(number)，返回数字的绝对值；cmath.sqrt(number)，返回平方根，也可以应用于负数；float(object)，将字符串和数字转换成浮点数。

       Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum创造，第一版发布于年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。

       Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

Python源码是什么意思？

       Python源码（Pythonsourcecode）指的是Python编程语言的实现代码或源代码，包括Python解释器以及标准库中的模块和包，是用Python语言编写的源代码文件集合。

       Python源码分为两部分：核心源代码和标准库源代码。核心源代码指的是Python解释器的源代码，即运行Python程序的主要程序。标准库源代码指的是Python的标准库，包括内置模块（如os、re、datetime等）、标准库模块（如math、random、json等）以及第三方库（如requests、numpy、pandas等）。

       å¯¹äºŽåˆå­¦è€…来说，Python源码对其来说有一定的参考和学习价值。学习Python源码可以帮助人们更好地理解Python语言的工作原理和机制，理解Python实现细节，磨练自己的代码水平和能力。但是，由于Python源码庞大且复杂，所以人们一般不会从头学习，而是通过学习Python教程、参考文档等逐步掌握相关知识。

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。