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RSS订阅原创 前端性能优化正在进入“全链路时代”：从渲染机制到工程体系的系统级升级
随着 SPA（单页应用）、SSR/SSG、微前端、边缘渲染（Edge Rendering）、移动端 WebView、小程序、WebAssembly、WebGPU 等多端场景的出现，前端性能优化已经演变成一项。许多团队在做性能优化时仍沿用“压缩图片”“减少请求”“资源懒加载”等传统手段，但现代前端已经远远不是简单的页面渲染任务。本文将从渲染机制、网络链路、脚本执行、资源管理、工程体系与用户体验多个维度，系统性拆解现代前端性能优化的底层逻辑。渲染路径多样（CSR、SSR、流式渲染、边缘渲染）
2025-11-25 14:00:28
298
原创 前端正在从“界面开发”迈向“应用引擎”：透视现代前端体系化演进的核心逻辑
这也是为什么 React、Vue、Svelte、Solid 等框架都在向 “信号（Signals）” 模型靠拢——它比传统的虚拟 DOM 更轻、更快、更具备可预测性。尤其近五年，随着移动端、小程序、H5、WebAssembly、WebGPU、微前端、服务端渲染体系的全面升级，前端的技术边界被不断拓宽。本文将从五个维度重新审视前端的价值：运行时结构、状态系统、工程体系、渲染方式与未来演进趋势，帮助开发者从系统视角理解前端技术的深度。如果说运行时是前端的基础，那么工程体系就是前端的“武器库”。
2025-11-25 13:04:13
663
原创 前端正在走向“工程系统化”：从页面开发到复杂产品架构的深度进化
在过去十年里，前端技术的发展速度几乎是整个软件行业中最快的。曾经的前端只负责写页面、做交互、还原设计稿；而如今的前端已经成为。本文将从技术演化、工程体系、运行时架构、性能优化、跨端趋势五个方面，深入解析现代前端的真正价值与未来走向。前端的未来，属于那些真正理解底层机制、构建体系、掌控工程复杂度的工程师。用户打开页面 → 加载 JS → 前端执行逻辑 → 渲染页面。移动端框架（如 React Native）智能设备（如 WebOS、汽车大屏系统）它不再是“界面开发”，而是走向了。
2025-11-24 20:54:02
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原创 NAS、对象存储与 JuiceFS：百亿量化基金的存储选型实践
在量化投研过程中，因子数据、交易策略等敏感信息的保护至关重要。存储系统必须提供强大的模块化访问权限管理机制，保障数据的隐私与安全性。此外，随着越来越多的数据存储转向云环境，数据加密、审计和合规管理等功能成为必须提供的安全措施，以确保敏感数据在云上安全存储和访问。
2025-11-21 11:53:08
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原创 C#AI系列(1):深度学习项目构建及实战TensorFlow准备篇
以上分享了在C#中基于TensorFlow.Net简单创建一个人工神经网络模型并训练数据预测数据的丰富。});
2025-11-21 11:52:00
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原创 小白也能看懂的RLHF：基础篇
LLM写了两个版本，一个全是专业术语，一个口语化、通俗易懂，老人会反馈第二个更好。LLM在收到反馈后，就明白以后碰到类似需求该如何回答，这种能够精准遵从人类指令的能力，是RLHF的独特优势。上图中，每个示例都包含长文本输入、两个备选摘要、一个标签（用于指示人类更倾向于哪个摘要）。通过直接将人类偏好以标签形式传递给模型，确保其与人类判断保持一致。
2025-11-20 17:33:01
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原创 MySQL高级运维核心技术：事务处理、安全管理与性能优化
MySQL高级运维的核心是“稳”与“快”——通过事务处理保障数据一致性，通过安全管理控制访问风险，通过定期维护确保系统稳定，通过多维度优化提升响应速度。上述技术覆盖了数据库从日常运维到应急处理的关键场景，实际应用中需结合业务特点（如并发量、数据量、查询类型）灵活调整，同时养成定期监控、备份与优化的习惯，为业务提供可靠的数据库支撑。
2025-11-20 17:31:51
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原创 【光照】[PBR][法线分布]为何不选Beckmann
MaxKB 支持本地模型存储，并可与各种外部向量数据库集成，从而在准确度、性能和成本之间实现灵活的平衡。MaxKB 的 RAG 引擎通过结合文档分段、向量检索和生成模型，实现了高效可靠的知识问答能力。默认情况下，MaxKB 将向量模型和生成模型的二进制文件放置在 /opt/maxkb/model 目录中，并在启动时自动加载，支持动态模型切换和版本回滚。分词和分块 : 使用高效的分词器处理原始文档，并根据预定义的长度阈值对其进行分块，确保每个文档片段既不过长（导致截断）也不过短（信息不足）。
2025-11-20 17:30:32
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原创 macOS上优雅运行Docker容器
因此，Agent的数据和训练目标 均服务于 如何使Agent学会更好的使用工具与外界交互，从而利用外界的信息更好地完成任务。使用rl教会模型最后一种能力（工具间的协调调用，因为此任务比较难学习，需要大量的探索以及较高的泛化性要求）利用模型内部知识+外部知识（R） 根据q生成下一步的工具调用/答案 的能力 （step-wise）而训练目标体现在（1）数据集的构建方案（2）训练策略（loss）相较于传统的single-step的数据及其sft RL的训练方式。所以Agent的目标（需要的推理能力）分为三类。
2025-11-20 17:29:19
337
原创 从一次分表实践谈起：我们真的需要复杂的分布式ID吗？
最近在负责公司SaaS化系统的分表改造时，遇到了一个有趣的问题：如何为分表后的数据生成唯一ID？按照常规思路，我们首先想到的就是引入一套分布式ID生成系统，比如雪花算法或者美团Leaf。并不是所有分表场景都需要复杂的分布式ID方案。我们的SaaS系统服务于多个店铺，每个店铺的数据完全隔离，不存在跨店铺查询或者表连接的需求。对于订单、商品这类非核心数据，我们并不担心自增ID会暴露业务总量。直接使用"公司ID"或"店铺ID"作为分表键，然后在每个分片内使用数据库自增ID。
2025-11-20 17:27:55
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原创 AgentFounder浅析——Agent的演化历程与目标
不要过分指望按照文本主题进行分隔， 因为实战中的资料太多而且没有规律， 根本没办法保证每个chunk是一个完整的主题内容， 哪怕人为干预也很难。由于文本读取过来后， 还需要分成一段一段的片段(分块chunk)， 分块是为了更好地拆分语义单元，这样在后面可以更精确地进行语义相似性检索，也可以避免LLM的Token限制。// 不同的PDF生成工具可能使用不同的坐标系 ， 如果内容识别有问题， 可以设置该属性为true。接下来，如果每个块的大小超出了预定义的块大小限制，则将其拆分成更小的块。
2025-11-19 21:27:07
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原创 奶奶都能看懂的 C++ —— const 限定符与指针
下载地址：https://we-yun.com/doc/neo4j/5.26.0/neo4j-community-5.26.0-windows.zip。文件位置：d:\WinUser.dat\CursorMcp\neo4j-community-5.26.0\conf\neo4j.conf。解压位置：d:\WinUser.dat\CursorMcp\neo4j-community-5.26.0。.\neo4j-admin.bat dbms set-initial-password <新密码>
2025-11-19 21:23:34
550
原创 WebGL/Canvas 内存泄露分析
具体的才是频繁变化的，所以需要把变化的部分划分出来，使之可以在继承框架下既能重用也能独立变化，而不引发较大的影响，这就是继承的真正价值 —— 它帮助开发者在抽象与细节之间找到平衡，通过自下而上和自下而上的设计方法，引导我们从在局部与整体之间逐步完善对问题的认识。面对问题的时候，首先应该直面你面对的是什么问题，只要明确了问题，然后进行一般性的定性后，抽象也就出来了。比如看到狗、猫、鸟，然后观察它们的行为，随后，我们总结它们有一些共同点，比如都会吃和睡觉，于是抽象出“动物”这个概念，也知道了动物都需要吃和睡。
2025-11-19 21:19:35
597
原创 ks集群部署()(centos)
而且是纯粹的那种，不要框架，只依赖原生。早期 JavaScript 没有类的概念，通过 “构造函数+原型链” 模拟面向对象，this 因“动态绑定”特性，从强类型语言的角度看，其表现堪比怪物，this 指向完全依赖调用方式，稍不注意就出错。继承的先父后子，无论是隐式调用父类无参构造，还是显式调用有参构造，父类的构造函数总是先执行，父类成员先行完成初始化，不会出现子类访问未就绪的父类属性的情况。JavaScript 的 this 像怪物，核心是指向由函数调用时的方式决定，属于动态绑定，而非定义时的静态绑定。
2025-11-19 21:15:59
667
原创 抓到两只 IE 的虫子
通信顺序进程（Communicating Sequential Process，CSP）是 Tony Hoare 在 1978 年提出的一种描述并发系统交互的模式，它正是Golang并发模型的灵感源泉。该模型的另一显著特征是，消息的发送与接收是异步进行的。CSP模型的关键特性是，进程的执行不会受到其他进程的直接影响，进程间的交互仅通过通道发送和接收消息来实现。Golang通过轻量级的Goroutine和通信机制Channel，实现了CSP模型的核心思想，即通过消息传递而非共享内存实现并发控制。
2025-11-19 21:12:44
319
原创 受到启发，写了一个验证输入的简易框架
很明显的，由于client和server的数量是非常多的(因为多个服务可能公用一个公网IP)，所以转发表是一个非常宝贵的资源，一旦转发表满了，就无法创建新的连接路径了。从上面代码中我们可以看到，LVS通过设置的timeout_table来设置转发表项超时时间，而不同的tcp状态会有不同的超时时间，而默认的established的超时时间是15 * 60 * HZ也就是15min。为了解决第一种的方案的问题，我们可以依旧复用连接，只不过这个复用时间特别短，例如6s之内复用，超过6s的连接就直接丢弃。
2025-11-18 22:31:10
352
原创 再次探讨企业级开发中的Try......Catch性能问题
如果 A 拿着 inode 的锁再去要 AGF 的锁， 而 B 拿着 AGF 的锁再去要 inode 的锁， 就会变成 “你等我，我等你” —— 这就是典型的死锁（deadlock）。解析xfs_buf地址，顺着 xfs_buf → xfs_trans → xlog_ticket → task_struct.pid 反查，锁持有者落到下一条堆栈（关键堆栈2）。#9 xfs_read_agf / xfs_alloc_read_agf [xfs] ← 正在尝试拿 AGF buf。
2025-11-18 22:27:49
379
原创 了解CSS的查找匹配原理，让CSS更简洁、高效
创建协程：zend_async_coroutine_create(nxt_php_request_coroutine_entry)HttpServer::onRequest() 把回调存到 nxt_php_request_callback。HTTP 请求 → NGINX Unit → nxt_php_request_handler()NGINX Unit 调用 nxt_php_request_handler(req)通过 nxt_unit_response_write_nb() 实现非阻塞数据传输。
2025-11-18 22:23:49
369
原创 Microsoft Ribbon for WPF 正式发布
文章简介： TDS 是一款基于 .NET 开源免费（MIT license）、高效且用户友好的文件搜索工具，使用 Avalonia UI 技术并完美支持 AOT 编译，实现并优化了如 USN 读取/近实时更新，索引磁盘缓存，索引增强搜索，多关键字匹配，多线程搜索，Avalonia UI 实现(虚拟化,全局热键,系统托盘)等功能，具有轻量高效、界面美观、交互舒适等特性。文章简介： 在 C# 的语法演进中，“弃元（Discard）” 以一个简单的下划线 _ 成为了既提升代码可读性，又优化性能的 “双料特性”。
2025-11-18 22:19:29
318
原创 云计算-从基础到应用架构系列-云计算的概念
KV Cache 是 Transformer 自回归推理的关键优化技术，通过缓存历史键值对将重复计算转化为内存查表，显著降低推理延迟。分页管理：借鉴操作系统的虚拟内存思想，vLLM 等框架将 KV Cache 切分为固定大小的块（如 16 个 token），动态分配物理显存，显著提升显存利用率和批处理吞吐。卸载与重算：对超长上下文，可将早期 token 的 KV 缓存卸载至 CPU 内存，或在访问时按需重算。需要明确的是，KV Cache 存储的是经过线性投影后的连续向量表示，其规模与词表大小无关。
2025-11-18 22:15:30
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原创 《数字经济：数据要素》深度研究：“数字”星辰大海、“数据”星火燎原…
数字经济》即以 “数据资源” 为关键要素，以《现代信息网络》为主要载体，以《信息通信技术》融合应用、全要素《数字化转型》为重要推动力，促进公平 与 效率更加统一的新经济形态。《数字经济》与其他经济形式最大的不同在于：《数字经济》是以数据作为核心生产要素，不同经济形态下，数据对于 “全要素生产力” 的提升作用有区别。
2025-11-17 21:14:42
615
原创 在Scrum中实施敏捷建模
这里需要知道dapo的reward_manager_cls 具体是什么，因为reward需要batch数据才能计算，因此对于reward manager咱们先按下不表（其实dapo对应的reward_manager_cls是在verl/verl/workers/reward_manager/dapo.py），先去dapo_ray_trainer.py看一下batch是怎么采样的，再回来仔细阅读reward的具体计算方法。# max_num_gen_batches是最多可以使用的gen_batch的个数。
2025-11-17 21:10:30
512
原创 C#语法糖（Csharp Syntactic sugar）大汇总
PaddleOCR-VL 的核心组件是 PaddleOCR-VL-0.9B，它创新性地将 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与轻量级 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型相结合，兼具结构理解力与资源效率。本文将详细演示如何通过 GPUStack 平台，在本地环境中完成 PaddleOCR-VL 模型的推理部署，并展示其在真实文档解析任务中的表现。由于 PaddleOCR-VL-0.9B 模型位于下载的模型目录的 PaddleOCR-VL-0.9B 子目录下，需要修改为指向该目录进行部署。
2025-11-17 21:06:25
387
原创 [继续讨论]关于Windows PE和.net assembly的加载
查看 dest 的栈，它需要溢出 0x14+4，之后让其跳转到 backdoor 函数，也就是 what_is_this 函数的内存地址，但是，想要让复制操作执行，首先需要通过前面的 if ( v3 <= 3u || v3 > 8u ) 语句，即：让 v3 = strlen(s) 的长度保持在 0x04~0x08，也就是 buf 的长度要保持在 0x104~0x108。攻击思路：首先在choice时，选择 1，再输入用户名(随便输入)，之后再溢出密码区域，dest 和 s。
2025-11-17 21:01:42
427
原创 Web前端技术趋势及总结
DataGrip 除了从脚本文件、CSV、TSV 或具有分隔符分隔值的文本文件导入之外，你还可以使用你喜欢的格式导出数据，包括 CSV、JSON、HTML、Markdown、Excel 等，你甚至可以自行创建格式！商业版的所有功能均可供使用，包括 AI 赋能的代码补全、智能查询控制台、类似 Excel 的数据编辑器、Git 集成，以及对多种数据库的支持。DataGrip 可根据自己的偏好，通过浅色和深色主题、全彩自定义、可定制的按键映射和语言插件调整工具的外观和配置。DataGrip 支持的数据库。
2025-11-17 20:57:12
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原创 从Win回顾微软平台的各种技术
filename, _ = QFileDialog.getSaveFileName(self, '保存图片', '', 'Images (*.png *.jpg *.bmp)')如果有问题，随时讨论。这就是为什么它叫“Zero-Reference”（零参考），不需要依赖参考图像进行训练，这是一个很大的优点。例如，一张夜晚拍摄的照片，可能因为光线不足而看起来很模糊，经过增强后，就能看到更多细节，如绿植、房屋等。这些效果是通过PyQt5界面封装的，你可以直接打开图片，进行增强处理，并保存结果。
2025-11-16 15:38:54
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原创 【原创】说说JSON和JSONP，也许你会豁然开朗，含jQuery用例
但今天读到的一篇文章《Java Performs Better When You Misspell Variable Names》，把这条铁律里的“性能部分”掀了桌：在 Java 的某些栈中，刻意缩短、甚至“错拼”的变量名，可能真的让服务更快。用 JMH 写对照实验，两个版本代码逻辑完全一致，唯一变量是“命名长度与形态”：一个版本用规范、完整、可读的名字，另一个版本把元音删掉、前缀缩短、偶尔把名字变得更随机。毕竟，在工程世界里，漂亮的代码不一定是最快的代码，而我们有时需要的，是能顶住流量的那一段真实提升。
2025-11-16 15:35:03
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原创 有效预防.NET应用程序OOM的经验备忘
软件也存在这样类似的东西，这种东西我们也称之为“壳”，两者的目标都是一样的，都是用来保护，而“壳”用来保护可执行程序资源，避免被其他人窥探和篡改，但是壳又不会改变或影响原程序的功能。修改入口点：修改生成的可执行文件的“程序入口点”（OEP, Original Entry Point），使其指向外壳程序的代码，而不是原始程序的代码。系统在执行这个新程序的时候，先去执行壳程序，由壳对原程序进行解压（或解密）并还原到内存中去，系统将正常执行原来的程序。“壳”的具象理解就类似花生壳，用来保护里面的花生仁。
2025-11-16 15:30:54
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原创 恋爱虽易，相处不易：当EntityFramework爱上AutoMapper
如果你看到了“别动”的标签（底层 const 修饰的指针），想根据这个标签给瓶子再贴一个标签，或者把别的瓶子上的标签移过来（创建新指针/修改旧指针），那么另一个标签上也得写“别动”（底层 const 修饰）。但是你还是可以根据这个标签，移动其它可以移动的标签（将其它无顶层 const 修饰的指针，赋值为它），或者创建一个新的标签，是否为强力胶都可以（创建新的指针时，顶层 const 修饰并不重要）。顾名思义，指针本身是常量，不能变（不能改变保存的位置，即不能修改它指向的对象是哪一个）。
2025-11-16 15:26:54
600
原创 ITFLY架构师之家
这个SQL最大的问题就是标量子查询 (SELECT count(*) FROM ORDER_EXECUTION@DB_LINK c WHERE c.ORDER_NO=A.ORDER_NO AND c.DELETE_FLAG='0')更糟糕的是，完成数被计算了两次（一次用于显示，一次用于计算剩余数），所以实际上子查询执行了2000次！SQL的编写尽量少采用复制、粘贴的方式来实现，最后是根据业务逻辑梳理清楚后再编写SQL语句，可减少SQL的复杂度，也可以减少表的多次访问。
2025-11-16 15:22:29
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原创 ArgoCD：我的GitOps探索之旅与未来展望
很显然 \(f(q)\) 是个很没用而且碍眼并且值又固定的东西，那么预处理算出 \(f(q)\)，然后问题转化成求长度为 \(k\) 值域为 \(1 \sim n\) 的序列中单调不降的序列个数，那么仔细思考，对于从 \(n\) 中任选 \(k\) 个，重排一遍一定可以，所以说就是 \(C_n^k\)，答案为 \(C_n^k f(q)\)。我们先给每组分配一个物品，只剩 \(n-1\) 个物品，我们要在这 \(n-1\) 个物品中选择 \(k-1\) 个隔板，所以是 \(C_{n-1}^{k-1}\)。
2025-11-15 16:36:46
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原创 软件： Keil esp固件烧写软件 华为云服务器（个人免费使用，每天消息上限） 二、调试过程 调试总体思路： 烧写官方的MQTT固 ...
替换为function receiveInstance(instance,module){wasmExports=instance.instance.exports;原理比较简单，如下图所示，将C#写的PixUI应用及C++写的Skia引擎编译为WebAssembly，然后通过微信小程序的WXWebAssembly加载，并在canvas(WebGL)通过skia绘制出用户界面，监听微信小程序的事件传给C#处理后重新绘制界面。2. 参考PixUI.Demo.Wasm.proj修改工程文件。
2025-11-15 16:31:47
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原创 精选 款 .NET 开源、功能强大的工作流系统，告别重复造轮子！
您已经了解了 Kotlin 中的变量及其用途，掌握了如何创建、更新和使用变量，尝试了不同的基本数据类型（Int、Double、String、Boolean），并了解了 val 与 var 的区别。提示：在常见的编辑器中输入注释时，IDE 会提供自动提示和快捷键支持，帮助你快速书写注释。count-- // 使用减量运算符，等同于 count = count - 1。字符串类型 String "Hello" 字符序列，可用 """ 创建多行字符串。可空类型 String?
2025-11-15 16:26:30
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原创 非IT技术指南：交友、学习与测试验证
非 IT 技术在交友、学习、求职招聘中的应用 引言 在生活中，交友、学习以及求职招聘是每个人都会面临的重要事务。虽然 IT 技术常被关注，但一些非 IT 技术同
2025-11-15 03:11:21
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原创 非IT技术工程笔记：汽车/金融与性能优化
非 IT 技术：汽车与金融领域的节日科技融合 在当今时代，科技的影响力早已超越了传统的 IT 范畴，渗透到汽车和金融等众多领域。就拿节日期间来说，汽车与金融行业
2025-11-15 03:06:18
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原创 【光照】Unity中的[光照模型]概念辨析
替换为function receiveInstance(instance,module){wasmExports=instance.instance.exports;原理比较简单，如下图所示，将C#写的PixUI应用及C++写的Skia引擎编译为WebAssembly，然后通过微信小程序的WXWebAssembly加载，并在canvas(WebGL)通过skia绘制出用户界面，监听微信小程序的事件传给C#处理后重新绘制界面。2. 参考PixUI.Demo.Wasm.proj修改工程文件。
2025-11-14 14:07:09
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原创 沿速览：Nano Bananary、MCP Registry、通义DeepResearch 、VoxCPM、InternVLA·M具身机器人
您已经了解了 Kotlin 中的变量及其用途，掌握了如何创建、更新和使用变量，尝试了不同的基本数据类型（Int、Double、String、Boolean），并了解了 val 与 var 的区别。提示：在常见的编辑器中输入注释时，IDE 会提供自动提示和快捷键支持，帮助你快速书写注释。count-- // 使用减量运算符，等同于 count = count - 1。字符串类型 String "Hello" 字符序列，可用 """ 创建多行字符串。可空类型 String?
2025-11-14 14:02:10
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原创 HECHEN****
戮雅芯又在深度学习中，优化器（Optimizer）是连接模型与数据的桥梁，它负责根据损失函数的梯度来更新模型的参数，以期找到一组能最小化损失的“最优解”。NAG 对经典动量做了一个聪明的修改：它不计算当前点的梯度，而是先“预估”一下按照当前动量会走到哪里，然后在那个“未来”的点计算梯度，再用这个梯度来修正最终的步进方向。MBGD 相对 SGD：用小批量平均来估计梯度，有效降低了梯度估计的方差，使得收敛更稳定，同时充分利用了现代计算硬件（如GPU）的并行计算能力，提升了训练吞吐量。无悬念首选 AdamW。
2025-11-13 16:47:12
351
原创 HarmonyOS_SDK
使用切线向量(Tangent)或副切线(Bitangent)替代法线向量，通过TdotH = dot(tangent, halfVector)计算高光强度，再转换为TsinH = sqrt(1 - TdotH2)实现条状高光效果。该实现通过将Kajiya-Kay模型的核心计算融入URP的标准BRDF框架，既保持了PBR工作流的兼容性，又实现了纤维材质特有的各向异性高光效果。：通过噪声贴图扰动切线方向(ShiftTangent函数)，增强高光的动态变化和真实感。D项 法线分布函数?
2025-11-13 16:41:53
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