WebKit内核学习之二

自上次成功编译WebKit源码之后,已过去一些时日,为什么没有继续学习的原因就是,个人比较喜欢捣鼓计算机,编译完WebKit源码之后,我就借助工具清除了一下电脑的一些缓存文件,结果产生的后果就是,Ubuntu直接起不来了,实验了各种方法,依然桌面依然没有起来,没办法,只得重新安装系统,来来回回四五次,过程中也出现了各种的问题,也都通过请教和查阅资料,最终解决了,虽然过程崎岖,但是带来的最大的好处就是,我对于搭建工作编译环境,有了进一步的了解,知道该怎样去搭建工作环境了,终于将这个“技术活”转变为“体力活”了。

  在学习WebKit初期,个人认为要大致了解源码的框架结构,知道大的框架目录大致什么作用。

  1. Webkit源代码由三大模块组成:


1). WebCore

2). WebKit

3). JavaScriptCore


WebCore排版引擎核心,WebCore包含主要以下模块:Loader,Parser(DOM,Render), Layout,Paint

WebKit:移植层,主要包含:GUIFileSystem, ThreadText,图片编解码等与平台相关的函数。

JavaScriptCoreJS虚拟机,相对独立,主要用于操作DOMDOMW3C定义的规范,主要用于定义外部可以操作的浏览器内核的接口,而webcore必须实现DOM规范。(具体的DOM规范可以查w3c.)


  1. WebKit分模块介绍(这里简单列出因为能力有限也是初学者)

Webkit平台相关

  1. CURL网络库

  2. libPng,LibJpeg图形处理相关

  3. sqlite小型关系数据库

WebCore核心

  1. Loader加载资源及Cache实现(Curl)

  2. DOM :HTML词法分析与语法分析

  3. DOM :DOM节点与Render节点创建,形成DOM

  4. RenderRender树介绍,RenderBox

  5. Layout:排版介绍

  6. Css Parser模块

  7. Binding-DOMJavascriptCore绑定的功能

JavascriptCore-javascript引擎

  1. API-基本javascript功能

  2. Binding与其它功能绑定的功能,:DOM,C,JNI

  3. DerviedSource自动产生的代码

  4. PCRE-Perl-CompatibleRegular Expressions

  5. KJS-JavascriptKernel


  .页面的整个处理流程—(简单介绍,详细流程在后面笔记中)

  1.     1).用户输入网址后,FrameLoader::load函数会接收到URL

        2).URL请求传给CURL库。

3)CURL发出http请求,得到数据后,传给Loader,开始解析。

4).通过DomBuilderW3Chtml规范生成Dom

5).如果有javascriptJSEngine就通过ECMA-262标准完善Dom

6).在生成DOM树的同时,同步生成Render树。

7).解析完后,调用Layout排版

8).Paint出来

  今天学习总结就先到这里,后续继续学习更新。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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