1.UE4 LevelSequence源码剖析（一）
2.源码解析DGL消息传递及其算子融合优化
3.C/S架构，数据数据超级稳定的融合融合体检系统源码PEIS源码
4.如何用63行代码写一个NgRx Store
5.hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
6.数据中台系统源码及技术路线

UE4 LevelSequence源码剖析（一）

       UE4的LevelSequence源码解析系列将分四部分探讨，本篇聚焦Runtime部分。源码源码Runtime代码主要位于UnrealEngine\Engine\Source\Runtime\MovieScene目录，数据数据结构上主要包括Channels、融合融合Evaluation、源码源码查看源码包的安装说明书Sections和Tracks等核心模块。数据数据

       ALevelSequenceActor是融合融合Runtime的核心，负责逐帧更新，源码源码它包含UMovieSceneSequence和ULevelSequencePlayer。数据数据ALevelSequenceActor独立于GameThread更新，融合融合并且在Actor和ActorComponent更新之前，源码源码确保其在RuntTickGroup之前执行。数据数据

       IMovieScenePlaybackClient的融合融合关键接口用于绑定，编辑器通过IMovieSceneBindingOwnerInterface提供直观的源码源码蓝图绑定机制。UMovieSceneSequence是LevelSequence资源实例，它支持SpawnableObject和PossessableObject，便于控制对象的拥有和分离。

       ULevelSequencePlayer作为播放控制器，由ALevelSequenceActor的Tick更新，具有指定对象在World和Sublevel中的功能，还包含用于时间控制的FMovieSceneTimeController。UMovieSceneTrack作为底层架构，由UMovieSceneSections组成，每个Section封装了Section的帧范围和对应Channel的数据。

       序列的Eval过程涉及EvalTemplate和ExecutionTokens，它们协同工作模拟Track。FMovieSceneEvaluationTemplate定义了Track的模拟行为，而ExecutionTokens则是模拟过程中的最小单元。真正的模拟操作在FMovieSceneExecutionTokens的Apply函数中执行，通过BlendingAccumulator进行结果融合。

       自定义UMovieSceneTrack需要定义自己的趋势分析源码大全EvaluationTemplate，这部分将在编辑器拓展部分详细讲解。序列的Runtime部分展示了如何在GameThread中高效管理和模拟场景变化，为后续的解析奠定了基础。

源码解析DGL消息传递及其算子融合优化

       源码解析DGL消息传递及其算子融合优化，本文深入解读其核心机制与实践应用。消息传递是GNN通用计算框架的基础，其中MPNN（消息传递）成为了当前主流的计算范式，DGL、PyG等算法的计算过程皆遵循这一设计。采用MPNN能统一抽象诸多GNN算法的迭代计算，显著提升系统的可维护性和可读性。

       一、消息传递的原型

       消息传递的基本原理来自《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》论文，其核心组件包括消息函数（M）、聚合函数（SIGMA）、更新函数（U）、读出函数（R）。消息函数（M）作用于边上，基于边特征和起终点特征生成边上新特征；聚合函数（SIGMA）作用于节点上，基于节点的相邻边特征生成节点新特征；更新函数（U）作用于节点上，基于节点特征进行运算生成节点新特征。这些函数在图的每一层独立定义，而读出函数则将图的最后一层embedding进行readout，这一过程形成了消息传递的完整框架。

       二、GNN卷积中的消息传递

       在DGL中，消息传递统一规范了GNN算法中的卷积计算过程。以DGL的SageConv卷积源码为例，其前向计算通过调用`graph.update_all(...)`方法进行消息传递。通过构建一个同构图，直观展示了消息传递的国产框架源码解析过程：节点按入度分组进行计算，绿框代表边的h特征，但实际上这些特征并未真正记录在边上，而是保持在相应的数据结构中。若需将特征记录在边上，可调用`apply_edges()`方法。

       三、DGL中的消息传递框架

       本文详细阐述了DGL中消息传递的架构设计与各模块的调用关系。以`DGLHeteroGraph.update_all()`作为起点进行分析，揭示了消息函数、聚合函数、更新函数之间的调用逻辑。这为理解DGL中的消息传递机制提供了清晰的框架。

       四、常现实现与SPMM优化

       DGL内置了对常用消息函数、聚合函数、消息聚合函数的优化，通过C++底层实现主要计算负载，以提高运算效率。对于其他情况，则使用Python层进行常规实现。本文分别介绍了这两种实现方式，并详细阐述了DGL中消息函数与聚合函数的常规实现，以及SPMM优化的原理与设计逻辑。通过实现SPMM，DGL实现了算子融合，进一步提升了计算效率。

       本文通过解析DGL消息传递及其算子融合优化，旨在帮助读者深入理解GNN框架的核心机制与实际应用。通过详细的解析与实例说明，本文希望为读者学习DGL提供有价值的参考。如需引用，梦幻怪兽源码大全请访问官方发布平台。

C/S架构，超级稳定的体检系统源码PEIS源码

       体检系统源码PEIS源码，基于C/S架构设计，专为大型体检中心和医院体检科提供稳定、全面的管理解决方案。此系统实现体检业务的全流程信息化，包括预约登记、收费、临床检查、总检等，支持健康体检、职业病体检、从业人员体检、妇女儿童体检等多样化服务。

       开发技术方面，PEIS源码使用C#语言开发，借助VS进行编码，数据库选用SQLSERVER ，确保系统的高效稳定运行。

       PEIS源码具备多项特色功能，包括体检数据分析统计、历次结果对比，与院内医疗系统深度融合，支持个性化体检套餐设定，智能体检模板和结果建议，构建个人健康档案，提供健康管理，VIP客户关系管理，异常值提醒和随访，多格式自定义体检报告。崂山溯源码燕窝

       系统功能模块划分明确，包括体检管理、客户关系管理、健康档案管理以及体检微信系统。体检管理模块负责基础数据维护、体检预约、体检报告生成等；客户关系管理模块涵盖客户信息管理、个性化设定、客户随访等；健康档案管理模块提供健康评估、体检计划、门诊预约服务；体检微信系统则为用户提供体检信息查询、预约、缴费、报告查看等便捷服务。

如何用行代码写一个NgRx Store

       深入解析 NgRx Store 的内部运作机制，通过精简的行代码实现一个基础版本的 StoreService，探索 NgRx Store 如何通过 RxJS 进行状态管理。本文旨在为开发者提供一个简化版的 NgRx Store 实现，以深入理解其核心原理。

       通过一个简单的 Angular NgRx-Seed app，我们可以学习 NgRx Store 的基础组件和工作流程。本文章将提供一个超简化的 StoreService，包含 dispatching action、accumulating state、以及使用 selector 订阅更新状态的核心功能。

       构建一个与 NgRx 非常相似但高度简化的 StoreService，代码覆盖了基本的 Store 功能，包括创建行为主题、调度 action、以及实现状态的积累与更新。此 StoreService 实现仅供学习和理解 NgRx Store 的内部构造，不可用于实际项目。

       关注 queueScheduler 的使用，确保 action 以初始化顺序同步接收，避免因重新进入而导致的内存溢出问题。action$ 和 reducer$ 的融合通过 withLatestFrom 操作符完成，确保了状态更新的正确执行。

       reducerFactory 是 NgRx Store 的复杂部分，通过闭包实现状态的融合。简化版本的 StoreService 中，忽略了对 meta reducers 的处理，使用 combineReducers 作为默认工厂函数，用于创建一个可作为 StoreService 的源的 reducer 融合函数。

       在扫描操作符（scan）的作用下，action$ 和 reducer$ 被混合以创建一个具有状态记忆能力的 stream。实现的累计函数 reduceState 实现了状态的更新与累积，以响应 action 和 reducer 的变化。

       对于 select 和 createSelector 的实现，本文简化了类型安全功能，直接提供基础的实现，以展示如何从 StoreService 中获取状态。通过一个闭包和 map 操作符，select 函数实现了从 StoreService 获取数据并应用到模板中的逻辑。

       StoreService 实现中的 createSelector 提供了一个从所有 selectors 的结果中分离特定 selector 的工具，简化了状态的获取与展示。

       在实际应用中，将 StoreService 注入到 Angular app 的组件中，通过 ngOnInit 生命周期钩子获取状态并将其结果显示在模板中。组件中包含 dispatch 功能，实现与 NgRx Store API 类似的操作。

       本文源代码已提供，欢迎阅读与学习。如有任何问题或建议，欢迎直接联系作者。

hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)

       hdl_graph_slam源码解读(八)：后端优化

       后端概率图构建核心：hdl_graph_slam_nodelet.cpp

       整体介绍

       这是整个系统建图的核心，综合所有信息进行优化。所有的信息都会发送到这个节点并加入概率图中。

       包含信息

       1）前端里程计传入的位姿和点云

       2）gps信息

       3）Imu信息

       4）平面拟合的参数信息

       处理信息步骤

       1）在对应的callback函数中接收信息，并放入相应的队列

       2）根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理，加入概率图

       其他内容

       1）执行图优化，这是一个定时执行的函数，闭环检测也在这个函数里

       2）生成全局地图并定时发送，即把所有关键帧拼一起，得到全局点云地图，然后在一个定时函数里发送到rviz上去

       3）在rviz中显示顶点和边，如果运行程序，会看到rviz中把概率图可视化了

       关键帧同步与优化

       cloud_callback

       cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg)

       该函数主要是odom信息与cloud信息的同步，同步之后检查关键帧是否更新。

       关键帧判断：这里主要看关键帧设置的这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle

       变成关键帧的要求就是：/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp

       优化函数

       optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event)

       函数功能：将所有的位姿放在posegraph中开始优化

       loop detection 函数：主要就是将当前帧和历史帧遍历，寻找loop。

       闭环匹配与信息矩阵计算

       匹配与闭环检测

       潜在闭环完成匹配（matching 函数）

       不同loop的信息矩阵计算（hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp）

       gps对应的信息矩阵

       hdl_graph_slam/graph_slam.cpp

       添加地面约束

       使用add_se3_plane_edge函数的代码

       执行图优化

       优化函数optimization_timer_callback

       执行图优化，闭环检测检测闭环并加到了概率图中，优化前

       生成简化版关键帧，KeyFrameSnapshot用于地图拼接

       生成地图并定时发送

       生成地图：简化版关键帧拼接

       定时发送：src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中

       系统性能与扩展性

       hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足，系统代码设计好，模块化强，易于扩展多传感器数据融合。

       总结

       hdl_graph_slam后端优化是关键，涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰，扩展性强，但在性能上需改进。

数据中台系统源码及技术路线

       数据中台系统源码与技术路线详解

       数据中台作为企业数字化转型的关键组件，它通过整合企业基础设施和数据能力，实现了数据资产化和服务复用，降低成本并推动业务创新。其核心目标是统一企业数据标准，构建一个全域级的数据中心，促进数据共享和复用，以满足业务分析和优化的多元需求。

       数据中台通过整合分散的数据资源，实现数据融合、标准化存储，提供可靠的数据基础。它优化了数据处理流程，引入自动化工具，提升数据处理速度和准确性，从而提高员工效率，实现精细化数据资源管理，降低成本并增强数据复用性。

       在对外产品服务创新中，数据中台帮助企业基于客户数据进行深入分析，调整产品策略，优化客户体验，从而提升品牌竞争力。此外，大模型和生成式AI的发展对数据中台提出了新要求，包括整合多类型数据和处理复杂场景，实时统一架构则满足了企业对高效数据处理的需求。

       在建设路径上，数据中台的落地涉及从规划到运营的全过程，需要系统性布局，并在实施过程中不断迭代优化。建设过程中，组织需确保数据战略与业务战略一致，得到高层领导支持和跨部门协作，同时选择与企业现有架构兼容的技术栈和工具。

       安全性与合规性是数据中台建设的重要考量，开放性架构则推动业务创新与运营效率提升。总之，数据中台是企业数字化转型的基石，它通过整合资源、优化流程和适应技术变革，为企业创造价值和竞争优势。

解析LinuxSS源码探索一探究竟linuxss源码

       被誉为“全球最复杂开源项目”的Linux SS（Secure Socket）是一款轻量级的网络代理工具，它在Linux系统上非常受欢迎，也成为了大多数网络应用的首选。Linux SS的源码的代码量相当庞大，也备受广大开发者的关注，潜心钻研Linux SS源码对于网络研究者和黑客们来说是非常有必要的。

       我们以Linux 3. 内核的SS源码为例来分析，Linux SS的源码目录位于linux/net/ipv4/netfilter/目录下，在该目录下包含了Linux SS的主要代码，我们可以先查看其中的主要头文件，比如说：

       include/linux/netfilter/ipset/ip_set.h

       include/linux/netfilter_ipv4/ip_tables.h

       include/linux/netfilter/x_tables.h

       这三个头文件是Linux SS系统的核心结构之一。

       接下来，我们还要解析两个核心函数：iptables_init函数和iptables_register_table函数，这两个函数的主要作用是初始化网络过滤框架和注册网络过滤表。iptables_init函数主要用于初始化网络过滤框架，主要完成如下功能：

       1. 调用xtables_init函数，初始化Xtables模型；

       2. 调用ip_tables_init函数，初始化IPTables模型；

       3. 调用nftables_init函数，初始化Nftables模型；

       4. 调用ipset_init函数，初始化IPset模型。

       而iptables_register_table函数主要用于注册网络过滤表，主要完成如下功能：

       1. 根据提供的参数检查表的有效性；

       2. 创建一个新的数据结构xt_table；

       3. 将该表注册到ipt_tables数据结构中；

       4. 将表名及对应的表结构存放到xt_tableshash数据结构中；

       5. 更新表的索引号。

       到这里，我们就大致可以了解Linux SS的源码，但Learning Linux SS源码只是静态分析，细节的分析还需要真正的运行环境，观察每个函数的实际执行，而真正运行起来的Linux SS，是与系统内核非常紧密结合的，比如：

       1. 调用内核函数IPv6_build_route_tables_sockopt，构建SS的路由表；

       2. 调用内核内存管理系统，比如kmalloc、vmalloc等，分配SS所需的内存；

       3. 初始化Linux SS的配置参数；

       4. 调用内核模块管理机制，加载Linux SS相关的内核模块；

       5. 调用内核功能接口，比如netfilter, nf_conntrack, nf_hook等，通过它们来执行对应的网络功能。

       通过上述深入了解Linux SS源码，我们可以迅速把握Linux SS的构架和实现，也能熟悉Linux SS的具体运行流程。Linux SS的深层原理揭示出它未来的发展趋势，我们也可以根据Linux SS的现有架构改善Linux的网络安全机制，进一步开发出与Linux SS和系统内核更加融合的高级网络功能。