mina源码中的疑问之---过滤器

本文探讨了使用MINA框架时遇到的关于过滤器链的问题。主要关注如何将用户定义的过滤器与MINA内部使用的DefaultIoFilterChain结合。通过对比DefaultIoFilterChainBuilder与DefaultIoFilterChain的作用和区别,寻求两者之间的联系。

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最近在研究mina的源码,看到了过滤器这块,有个疑问在源码中没有找到答案,因此在这里请教一下各位同事。


疑问:
使用mina作为服务器。调用NioSocketAcceptor类的方法getFilterChain()方法的时候,获取的是DefaultIoFilterChainBuilder类。把过滤器的类添加到DefaultIoFilterChainBuilder中。
但是在mina中AbstractPollingIoProcessor类的内部类Processor的process()--->read()方法中:

IoFilterChain filterChain = session.getFilterChain();
filterChain.fireMessageReceived(buf);
以上代码获取的filter是DefaultIoFilterChain类。大概大家看网上对mina的过滤器的介绍大不部分都是在说此类。


这样用户使用和mina内部使用的过滤器链不一样,或者说它们是怎么结合起来的。这里小弟在源码中没有找到答案,这里发出来,大家可以一起讨论一下!
内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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