1.游戏引擎随笔 0x29：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇
2.[深入分析CUTLASS系列] 0x02 cutlass 源码分析(一) --- block swizzle 和 tile iterator (附tvm等价code)
3.游戏引擎随笔 0x36：UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化（下）
4.游戏引擎随笔 0x20：UE5 Nanite 源码解析之渲染篇：BVH 与 Cluster 的协现源 Culling
5.JAVA Deserialization
6.比如单片机发送十六进制的0xAA C#怎么接收到这个数并显示在TextBox里面,最好有源代码谢谢
游戏引擎随笔 0x29：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇
Lumen 原理与核心组件介绍
实时全局光照（RTGI）一直是图形渲染领域的追求目标。UE5的议实Lumen是基于Epic的新一代游戏引擎开发的RTGI解决方案，它结合了SDF、协现源Voxel Lighting、议实Radiosity等技术，协现源并且支持软件和硬件光线追踪的议实openpyxl库源码混合使用。Lumen的协现源复杂性在于其庞大的源码库，包含个Pass和众多文件，议实涉及RTGI技术的协现源集成和优化。核心理念
Lumen聚焦于解决Indirect Lighting中的议实漫反射，利用粗粒度场景描述和非物理精确计算来达到实时性能。协现源核心数学原理是议实渲染方程，通过Monte Carlo积分简化计算。协现源加速结构与SDF Ray Marching
Ray Tracing依赖加速结构，议实但GPU并行计算有限。协现源Lumen使用SDF的Ray Marching技术，特别是Mesh DF（距离场）和Global DF（全局距离场）来实现无需硬件支持的SWRT，分别用于短距离和长距离的光线追踪。Surface Cache与Radiance Cache
Surface Cache存储物体表面的材质属性，通过Cube Map简化获取。Radiance Cache则整合了直接光照信息，支持无限反弹全局光照。Lumen Scene与Screen Space Probe
Lumen的低精度粗粒度场景由SDF（Mesh）和Surface Cache（Material）构建，Screen Space Probe用于自适应放置并生成光照信息。Voxel Lighting与Radiosity Indirect Lighting
Voxel Lighting体素化相机周围空间，存储光照信息，通过Radiosity生成间接光照，弥补了Lumen单次Bounce的限制。World Space Probe与降噪
Word Space Probe提供更稳定的远距离光照，通过Clipmap优化性能。降噪策略包括Temporal\Spatial Filter和Importance Sampling。总结与流程
Lumen的Indirect Diffuse流程涉及多个步骤，包括Lumen Scene更新、Lighting以及Final Gather，其GPU端流程图展示了核心数据和操作。[深入分析CUTLASS系列] 0x cutlass 源码分析(一) --- block swizzle 和 tile iterator (附tvm等价code)
深入探讨CUTLASS系列之block swizzle和tile iterator
本文聚焦于block swizzle和tile iterator在CUTLASS中的作用。
block swizzle通过一定的步长进行换行操作，其核心逻辑为取余操作。关注的关键文件包括cutlass/gemm/threadblock/threadblock_swizzle.h和cutlass/gemm/kernel/gemm.h。在GPU中，block的发射顺序为x->y->z，通过位运算实现取余操作，php源码在线短网址相比直接取余，位运算在开销上更小。
block swizzle的逻辑分析展示了其在计算过程中的作用，以一个 x x的矩阵乘法为例，不进行block swizzle时，线程块按照n和m轴发射，导致在读取右矩阵的global位置时存在差异，从而影响访存量。进行block swizzle后，单个tile的访存量变小，减少cache miss，提高性能。
tvm等价代码示例展示了block swizzle的实现方式，简洁明了。
tile iterator解决的问题在于提供左右矩阵的load/store方法。以conv2d的iterator为例，分析了如何在focus于某一分块时确定每个线程需要被load的位置。重点关注的文件包括cutlass/conv/threadblock/conv2d_fprop_activation_tile_access_iterator_analytic.h、cutlass/conv/threadblock/conv2d_fprop_activation_tile_access_iterator_optimized.h和cutlass/conv/threadblock/conv2d_tile_iterator.h。分析了shared memory的load过程，以及在不同iterator中的优化方法。
tile iterator的逻辑分析详细介绍了shared memory的load过程，包括warp的划分、最大访存指令的限制和kStride参数。进一步讨论了analytic和optimized iterator的实现差异，以及如何通过位运算减少scalar操作，提高性能。
本文总结了block swizzle和tile iterator在CUTLASS中的作用和优化方法，提供了深入理解的途径。希望对相关领域感兴趣的研究者和开发者有所启发。
游戏引擎随笔 0x：UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化（下）
书接上回。
在展开正题之前，先做必要的铺垫，解释纳尼特(Nanite)技术方案中的Vertex Reuse Batch。纳尼特在软光栅路径实现机制中，将每个Cluster对应一组线程执行软光栅，每ThreadGroup有个线程。在光栅化三角形时访问三角形顶点数据，但顶点索引范围可能覆盖整个Cluster的个顶点，因此需要在光栅化前完成Cluster顶点变换。纳尼特将变换后的程序员视频源码顶点存储于Local Shared Memory(LDS)中，进行组内线程同步，确保所有顶点变换完成，光栅化计算时直接访问LDS，实现软光栅高性能。
然而，在使用PDO(Masked)等像素可编程光栅化时，纳尼特遇到了性能问题。启用PDO或Mask时，可能需要读取Texture，根据读取的Texel决定像素光栅化深度或是否被Discard。读取纹理需计算uv坐标，而uv又需同时计算重心坐标，增加指令数量，降低寄存器使用效率，影响Active Warps数量，降低延迟隐藏能力，导致整体性能下降。复杂材质指令进一步加剧问题。
此外，当Cluster包含多种材质时，同一Cluster中的三角形被重复光栅化多次，尤其是材质仅覆盖少数三角形时，大量线程闲置，浪费GPU计算资源。
为解决这些问题，纳尼特引入基于GPU SIMT/SIMD的Vertex Reuse Batch技术。技术思路如下：将每个Material对应的三角形再次分为每个为一组的Batch，每Batch对应一组线程，每个ThreadGroup有个线程，正好对应一个GPU Warp。利用Wave指令共享所有线程中的变换后的顶点数据，无需LDS，减少寄存器数量，增加Warp占用率，提升整体性能。
Vertex Reuse Batch技术的启用条件由Shader中的NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏控制。
预处理阶段，纳尼特在离线时构建Vertex Reuse Batch，核心逻辑在NaniteEncode.cpp中的BuildVertReuseBatches函数。通过遍历Material Range，统计唯一顶点数和三角形数，js分析视频底层源码达到顶点去重和优化性能的目标。
最终，数据被写入FPackedCluster，根据材质数量选择直接或通过ClusterPageData存储Batch信息。Batch数据的Pack策略确保数据对齐和高效存储。
理解Vertex Reuse Batch后，再来回顾Rasterizer Binning的数据：RasterizerBinData和RasterizerBinHeaders。在启用Vertex Reuse Batch时，这两者包含的是Batch相关数据，Visible Index实际指的是Batch Index，而Triangle Range则对应Batch的三角形数量。
当Cluster不超过3个材质时，直接从FPackedCluster中的VertReuseBatchInfo成员读取每个材质对应的BatchCount。有了BatchCount，即可遍历所有Batch获取对应的三角形数量。在Binning阶段的ExportRasterizerBin函数中，根据启用Vertex Reuse Batch的条件调整BatchCount，表示一个Cluster对应一个Batch。
接下来，遍历所有Batch并将其对应的Cluster Index、Triangle Range依次写入到RasterizerBinData Buffer中。启用Vertex Reuse Batch时，通过DecodeVertReuseBatchInfo函数获取Batch对应的三角形数量。对于不超过3个材质的Cluster，DecodeVertReuseBatchInfo直接从Cluster的VertReuseBatchInfo中Unpack出Batch数据，否则从ClusterPageData中根据Batch Offset读取数据。
在Binning阶段的AllocateRasterizerBinCluster中，还会填充Indirect Argument Buffer，将当前Cluster的Batch Count累加，用于硬件光栅化Indirect Draw的Instance参数以及软件光栅化Indirect Dispatch的ThreadGroup参数。这标志着接下来的光栅化Pass中，每个Instance和ThreadGroup对应一个Batch，以Batch为光栅化基本单位。
终于来到了正题：光栅化。本文主要解析启用Vertex Reuse Batch时的软光栅源码，硬件光栅化与之差异不大，此处略过。此外，本文重点解析启用Vertex Reuse Batch时的光栅化源码，对于未启用部分，除可编程光栅化外，启动牛股指标源码与原有固定光栅化版本差异不大，不再详细解释。
CPU端针对硬/软光栅路径的Pass，分别遍历所有Raster Bin进行Indirect Draw/Dispatch。由于Binning阶段GPU中已准备好Draw/Dispatch参数，因此在Indirect Draw/Dispatch时只需设置每个Raster Bin对应的Argument Offset即可。
由于可编程光栅化与材质耦合，导致每个Raster Bin对应的Shader不同，因此每个Raster Bin都需要设置各自的PSO。对于不使用可编程光栅化的Nanite Cluster，即固定光栅化，为不降低原有性能，在Shader中通过两个宏隔绝可编程和固定光栅化的执行路径。
此外，Shader中还包括NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏，实现软/硬光栅路径、Compute Pipeline、Graphics Pipeline、Mesh Shader、Primitive Shader与材质结合生成对应的Permutation。这部分代码冗长繁琐，不再详细列出讲解，建议自行阅读源码。
GPU端软光栅入口函数依旧是MicropolyRasterize，线程组数量则根据是否启用Vertex Reuse Batch决定。
首先判断是否使用Rasterizer Binning渲染标记，启用时根据VisibleIndex从Binning阶段生成的RasterizerBinHeaders和RasterizerBinData Buffer中获取对应的Cluster Index和光栅化三角形的起始范围。当启用Vertex Reuse Batch，这个范围是Batch而非Cluster对应的范围。
在软光栅中，每线程计算任务分为三步。第一步利用Wave指令共享所有线程中的Vertex Attribute，线程数设置为Warp的Size，目前为，每个Lane变换一个顶点，最多变换个顶点。由于三角形往往共用顶点，直接根据LaneID访问顶点可能重复，为确保每个Warp中的每个Lane处理唯一的顶点，需要去重并返回当前Lane需要处理的唯一顶点索引，通过DeduplicateVertIndexes函数实现。同时返回当前Lane对应的三角形顶点索引，用于三角形设置和光栅化步骤。
获得唯一顶点索引后，进行三角形设置。这里代码与之前基本一致，只是写成模板函数，将Sub Pixel放大倍数SubpixelSamples和是否背面剔除bBackFaceCull作为模板参数，通过使用HLSL 语法实现。
最后是光栅化三角形写入像素。在Virtual Shadow Map等支持Nanite的场景下，定义模板结构TNaniteWritePixel来实现不同应用环境下Nanite光栅化Pipeline的细微差异。
在ENABLE_EARLY_Z_TEST宏定义时，调用EarlyDepthTest函数提前剔除像素，减少后续重心坐标计算开销。当启用NANITE_PIXEL_PROGRAMMABLE宏时，可以使用此机制提前剔除像素。
最后重点解析前面提到的DeduplicateVertIndexes函数。
DeduplicateVertIndexes函数给每个Lane返回唯一的顶点索引，同时给当前Lane分配三角形顶点索引以及去重后的顶点数量。
首先通过DecodeTriangleIndices获取Cluster Local的三角形顶点索引，启用Cluster约束时获取所有Lane中最小的顶点索引，即顶点基索引。将当前三角形顶点索引（Cluster Local）减去顶点基索引，得到相对顶点基索引的局部顶点索引。
接下来生成顶点标志位集合。遍历三角形三个顶点，将局部顶点索引按顺序设置到对应位，表示哪些顶点已被使用。每个标志位是顶点的索引，并在已使用的顶点位置处设置为1。使用uint2数据类型，最多表示个顶点位。
考虑Cluster最多有个顶点，为何使用位uint2来保存Vertex Mask而非位？这是由于Nanite在Build时启用了约束机制（宏NANITE_USE_CONSTRAINED_CLUSTERS），该机制保证了Cluster中的三角形顶点索引与当前最大值之差必然小于（宏CONSTRAINED_CLUSTER_CACHE_SIZE），因此，生成的Triangle Batch第一个索引与当前最大值之差将不小于，并且每个Batch最多有个唯一顶点，顶点索引差的最大值为，仅需2个位数据即可。约束机制确保使用更少数据和计算。
将所有Lane所标记三个顶点的Vertex Mask进行位合并，得到当前Wave所有顶点位掩码。通过FindNthSetBit函数找出当前Lane对应的Mask索引，加上顶点基索引得到当前Lane对应的Cluster Local顶点索引。
接下来获取当前Lane对应的三角形的Wave Local的三个顶点索引，用于后续通过Wave指令访问其他Lane中已经计算完成的顶点属性。通过MaskedBitCount函数根据Vertex Mask以及前面局部顶点索引通过前缀求和得到当前Lane对应的Vertex Wave Local Index。
最后统计Vertex Mask所有位，返回总计有效的顶点数量。
注意FindNthSetBit函数，实现Lane与顶点局部索引（减去顶点基索引）的映射，返回当前Lane对应的Vertex Mask中被设置为1的位索引。如果某位为0，则返回下一个位为1的索引。如果Mask中全部位都设置为1，则实际返回为Lane索引。通过二分法逐渐缩小寻找索引范围，不断更新所在位置，最后返回找到的位置索引。
最后，出于验证目的进行了Vertex Reuse Batch的性能测试。在材质包含WPO、PDO或Mask时关闭Vertex Reuse Batch功能，与开启功能做对比。测试场景为由每颗万个三角形的树木组成的森林，使用Nsight Graphics进行Profiling，得到GPU统计数据如下：
启用Vertex Reuse Batch后，软光栅总计耗时减少了1.毫秒。SM Warp总占用率有一定提升。SM内部工作量分布更加均匀，SM Launch的总Warp数量提升了一倍。长短板Stall略有增加，但由于完全消除了由于LDS同步导致的Barrier Stall，总体性能还是有很大幅度的提升。
至此，Nanite可编程光栅化源码解析讲解完毕。回顾整个解析过程，可以发现UE5团队并未使用什么高深的黑科技，而是依靠引擎开发者强悍的工程实现能力完成的，尤其是在充分利用GPU SIMT/SIMD机制榨干机能的同时，保证了功能与极限性能的实现。这种能力和精神，都很值得我们学习。
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。
JAVA Deserialization
Java Deserialization是Java编程中的一种序列化过程，它允许将一个序列化后的Java对象重新转化为原始对象。其关键过程包括特定的魔术数（0xAC ED）、版本号（0x ）和后续字段类型标识（第一字节0x to 0x7E）。序列化特征中包括readObject()方法，用于读取特定类型，比如TC_BLOCKDATA (0x) 和TC_BLOCKDATALONG (0x7A)元素，这些元素包含一个长度字节加上变长数据。序列化数据读取后，如果未在服务器端代码中正确实现Serializable接口的readObject()方法，攻击者可以通过使用特定的payload（如通过工具如ysoserial生成的payload）来尝试利用漏洞。
在Java Deserialization攻击中，由于没有服务器端源代码的访问权限，攻击者很难直接了解Serializable接口的readObject()方法具体实现。因此，攻击者可以尝试通过利用工具生成的payload来探索潜在的漏洞。攻击者在尝试攻击时需要考虑环境因素，如使用Java运行时环境执行攻击代码。
Java Deserialization漏洞通常利用序列化过程中的不可控数据输入，如使用恶意构造的payload来执行任意代码或获取敏感信息。为防止此类攻击，开发者需确保正确实现Serializable接口中的readObject()方法，并对输入数据进行严格验证。同时，使用安全性更高的序列化库或避免在敏感环境中使用序列化功能也是防范措施之一。
Python Deserialization与Java类似，涉及到序列化对象到字符串和从字符串反序列化回对象。Python使用pickle库来实现这一过程。在Python中，序列化通常在特定场景下使用，如将对象状态保存到文件中。然而，不当使用pickle可以导致安全问题，尤其是当对象被动态构造或依赖于外部输入时。例如，在使用pickle进行反序列化时，_reduce_()方法的不当实现可能导致执行任意代码的漏洞。在使用pickle时，确保遵循安全实践，如验证输入数据、限制允许的序列化对象类型等，是预防Python Deserialization攻击的关键。
综上所述，Java和Python的Deserialization过程都可能存在安全风险，包括被恶意构造的payload利用以执行代码或获取敏感信息。为避免此类风险，开发者需严格遵循序列化与反序列化的安全最佳实践，包括但不限于验证输入数据、限制序列化对象类型、实现安全的序列化与反序列化逻辑以及使用安全的序列化库。此外，了解和使用专门的工具和资源，如相关文档和研究，可以帮助开发者更好地识别和防范Deserialization漏洞。
比如单片机发送十六进制的0xAA C#怎么接收到这个数并显示在TextBox里面,最好有源代码谢谢
是你想问已经接收到这个数值，而格式化为字符串吗。象下面这样
int num = 0xaa;
var str = string.Format("0x{ 0:X}", num);
TextBox.Text = str;
Debug.Write(str); // 输出 0xAA