游戏引擎Unity | Lightmap Baking：Progressive GPU源码分析

       在探索Unity的GI源码过程中，我专注于Lightmap Baking的装箱源码Progressive GPU实现。Unity在没有Enlighten后，装箱源码仅剩两种GPU烘焙选项：CPU和AMD RadeonRay+OpenCL。装箱源码核心代码位于Editor\Src\GI的装箱源码PVRRuntimeManager.cpp的Update()函数中，以下是装箱源码java 源码 apk烘焙过程的主要步骤：

       首先，实时更新geometry、装箱源码instance和material到缓存，装箱源码这是装箱源码数据准备阶段。

       接着，装箱源码通过Packing Atlas，装箱源码instance被映射到uv坐标并分配到lightmap，装箱源码使用的装箱源码是基于二叉树的装箱算法，可能是装箱源码Guillotine算法的变种。

       Unity为每个instance的装箱源码material生成两张纹理，一张存储albedo，英文源码如何汉化一张存储emissive，与lightmap大小一致，便于后续的路径追踪计算。这限制了采样精度。

       相机裁剪阶段，通过相机的视锥判断哪些lightmap texel可见。Prioritize View功能优先烘焙可见的texel，逐lightmap进行，而非一次烘焙所有。

       渲染阶段，Unity根据设置自适应采样，计算path tracing时考虑直接光、环境光和间接光，采用正交基计算、八面体编码和Moller-Trumbore方法，牛大亨新版源码优化光源处理和环境光采样。

       收敛阶段统计已经converge的texel数量，用于判断烘焙是否完成，并决定后续步骤。最后，执行降噪、滤波、stitch seams和存储结果到项目文件。

       除了核心功能，Unity还提供了选项如denoiser、filter（支持Optix、OpenImage和Radeon Pro），以及处理stitch seams的最小二乘方法。此外，还有Lightmap Parameters用于设定背面容忍度，uniapp小说阅读源码以及使用Sobol序列和Cranley Patterson Rotation获取随机点，以及四面体化分布的probe和3阶SH函数计算。

tolua源码分析（五）lua使用C#的enum

       探讨了C#枚举如何在Lua中注册以及与普通类的注册区别。以官方提供的例子为例，展示了如何将C#的UnityEngine.Space类型的枚举推送到Lua层，并在Lua层面测试了诸如tostring、ToInt、Equals等接口，验证了在Lua层可以进行枚举的相等判断，以及将int转换为枚举或将枚举转换为int的操作。

       在Lua层面表示C#的枚举，例子中在第行和第行将枚举推送到Lua层。由于枚举是值类型，C#层使用了enumMap缓存装箱后的object与枚举的映射关系。注册到Lua层的亦跑网站源码枚举类使用了EnumMetatable。

       具体来看C#枚举注册到Lua的方法，例如在System_EnumWrap.Register方法中。在Lua层表示C#枚举的方式与普通类相似，但需要注意一些区别。

       例如，当使用__tostring方法时，ToLua.ToObject将Lua栈上的userdata转换为object，通过userdata的index查找C#的object缓存，不会产生垃圾收集（GC）。同样地，ToInt方法中的CheckObject同样在C#的object缓存中查找，执行类型检查，也不会产生GC。

       当比较C#的枚举与int类型时，由于使用了==操作符，这会触发装箱，产生一次GC。因此，在实际使用中应尽量避免在Lua层对C#枚举与number进行比较。而在Lua层直接比较两个C#枚举时，它们在Lua层被视为同一份userdata，因为它们来自于同一个C#缓存，index相同。

       在将Lua栈上的number转换为C#枚举的实例时，IntToEnum方法在C#的UnityEngine_SpaceWrap类中实现。这个方法直接将double转换为int，再转换为UnityEngine.Space类型，避免了GC。在C#层推送到Lua层的枚举时，是从C#的缓存中取到枚举对应的object，然后推送到Lua层，也不会产生GC。

       总结，在Lua使用C#的枚举时，从C#到Lua层的传递不会产生GC，在Lua层进行number与枚举类型之间的转换以及直接比较枚举时不触发GC。然而，当比较枚举与number时，会触发一次GC。针对这一情况，可以进行针对性优化。

       下一节将深入研究在开发中常见的C#委托/事件如何注册到Lua函数的实现。

i.tostring()和Convert.ToString(i) 区别

       C#中没区别 ToString()的实现还和用Convert实现相同。

       è‡³äºŽè£…箱，估计楼主多虑了。

       1. 两个不同的类型转换，一定存在创建目标对象的过程。即创建一个字符串引用。

       2. 平提到的装箱，一般存在于 int 到 Int时的转换，但C#中实质Int是结构体，并非Java中的一个是值类型，一个是包装类的关系。int只是C#中为Int提供一个简易的关键字形式出现，编译为IL后还是以Int表示。

       Int的定义：

       public struct Int : IComparable, IFormattable,

        IConvertible, IComparable<int>, IEquatable<int>

UE4源码剖析：MallocBinned（上）

       近期着手UE4项目开发，对UnrealEngine已久仰慕，终于得此机会深入探索。鉴于项目内存性能问题，决定从内存分配器着手，深入研读UE4源码。虽个人水平有限，尚不能全面理解，但愿借此机会揭开源码神秘面纱，让新手朋友们不再感到陌生。

       UE4内存分配器位于硬件抽象层HAL（Hardware Abstraction Layer）中。具体装箱内存分配器代码位于VS项目目录：UE4/Source/Runtime/Core/Private/HAL/MallocBinned。

       分析从ApplePlatformMemory::BaseAllocator开始，可发现Mac平台的默认分配器为MallocBinned，iOS的默认分配器为MallocAnsi。以下将重点分析MallocBinned。

       一、确定对齐方式

       FScopeLock用于局部线程锁，确保线程同步。关于Alignment的确定，通常使用默认值。默认值取决于内存对齐方式，此处默认对齐为8字节。

       二、确定有足够空间来内存对齐

       代码中，SpareBytesCount用于确认空间足够。若分配内存小于8字节，则按Alignment大小匹配箱体；若大于8字节，则按Size + Alignment - sizeof(FFreeMem)匹配箱体。

       三、确定箱体大小

       根据Size的大小，有三种不同的处理方式。k以下的内存分配采用装箱分配，PoolTable中包含个不同大小的池子。

       四、初始化内存池

       分析内存池初始化过程，主要工作包括：确定内存大小，分配内存块，设置内存池基本信息。

       五、内存装箱

       AllocateBlockFromPool从内存池中分配一个Block，实现内存装箱过程。

public static <T> int binarySearch(List<? extends T> list, T key, Comparator<? super T> c)

       é—®é¢˜1，2其实可以一起讲，就是：你没完全理解==，equals和自动装箱（auto boxing)。仔细看你的comparator的实现return i<j?-1:(i==j?0:1);这句话，注意，你的参数是Integer类型，不是基本类型int，你对类的对象做==操作，是比较它们是否是同一个引用，而不是他们的值是否相等。所以，你用这个比较器做二叉搜索，结果肯定是不可预知的。当<判断失败的时候，后面的==基本不可能是true，这也是为什么if(integers.get(1)==new Integer(1)){ System.out.println("<3>");}这句话不能打印出<3>来。你后面那个实现是正确的，因为类的对象没有<操作和>操作，所以编译器会把Integer对象自动转成int再执行比较。

       é—®é¢˜3：api写的很清楚，当找不到的时候，会返回【-（插入值）-1】，在这个程序里，因为你的比较器写的不对，所以搜索失败，并且它认为插入值是1，这没有问题啊。其实，因为上面说的问题，他返回任何奇奇怪怪的数都有可能。

       å¦‚果你想对两个Integer类的对象比较值，你可以调用i.eqauls(j);或者i.intValue()==j.intValue();intValue方法返回的是Integer对象包装的基本类型的int值

       å¦å¤–，补充一点，不知道是你描述的不好，还是我理解的不对。你说的“根据API文档解释， Comparator只是在search之前对list进行排序。”不对，binarysearch不会排序，而是api要求你在调用binarySearch之前，必须保证传进去的list是已排序了的，你可以调用Collections.sort来实现，也可以自己写排序算法

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       comparator的作用就是比较器啊，告诉排序方法怎样比较两个值谁大谁小或相等，对于Integer，当然比较规则很直观，但是对别的类呢，比如你有一个一个Student类，你希望根据学号来排序，查找，你就需要定义自己的Comparator，当然你也可以让你的类实现Comparable接口，这样你就可以直接调用binarySearch的另外一个不需要比较器的版本

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       æœ‰ç‚¹ä¸æ˜Žç™½ï¼Œä½ æ–°è¡¥å……的问题是针对我哪句话讲的？你贴的API是没错啦，但理解不对。binarySearch不会排序，排序的是sort，binarySearch实现中不会调用sort，这点你自己看源代码就知道了，事实上api表达的也是这个意思（注意，原话是“在进行此调用之前”，意思是用户自己调用sort再调用binarysearch）。你知道pre-condition说法吗？列表已排序状态就是binarySearch方法成功的pre-condition（前置条件），你可以传一个乱序的list进去，没问题，编译器不会报错，但是你得不到自己想要的结果，这个你自己试就知道了。

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       æ±—。。你的意思难道不还是search会调用sort么？否则，如果你承认search不调用sort，那为什么还怀疑comparator会否参与搜索过程？如果search既不排序，又不使用comparator，那这个参数不就没有用了吗？

       æ‰€ä»¥ï¼Œsearch需要comparator，只用来搜索，和排序毫无关系。（你应该知道二叉搜索是怎么执行的吧，那就很清楚为什么需要一个comparator了）